Courtesy of Forbes
Rangkuman Berita: Meningkatkan Model Bahasa Kecil (SLM) untuk Perangkat Edge: Sebuah Perbatasan Baru dalam AI
Share
Santhosh Vijayabaskar adalah seorang pemimpin pemikiran global yang berbicara dan menulis tentang teknologi, khususnya transformasi digital dan inovasi. Saat ini, model bahasa besar (LLMs) seperti GPT-4o dan lainnya mendominasi bidang kecerdasan buatan (AI) dengan kemampuan untuk menghasilkan teks berkualitas tinggi dan menjawab pertanyaan kompleks. Namun, LLMs membutuhkan banyak daya komputasi dan tidak dapat dijalankan dengan baik di perangkat kecil seperti smartphone. Sebagai solusinya, model bahasa kecil (SLMs) dirancang untuk melakukan tugas pemrosesan bahasa alami dengan lebih efisien dan menggunakan sumber daya yang lebih sedikit, sehingga cocok untuk perangkat dengan keterbatasan daya dan memori.
SLMs memiliki beberapa keuntungan, seperti pemrosesan waktu nyata, efisiensi energi, dan menjaga privasi data. Untuk mengoptimalkan SLMs agar dapat digunakan di perangkat edge, beberapa teknik seperti kompresi model, kuantisasi, dan pembelajaran terdistribusi digunakan. Dengan menggunakan alat seperti TensorFlow Lite dan MediaPipe, SLMs dapat berjalan langsung di perangkat tanpa perlu mengandalkan cloud. Perkembangan ini membuka peluang baru bagi penggunaan AI yang lebih efisien dan pribadi, menjadikannya lebih terintegrasi dalam kehidupan sehari-hari kita.
Rangkuman Berita Serupa
Teknologi
3 bulan lalu
39 dibaca
Model Konsep Besar: Perbatasan Revolusioner Berikutnya dalam AI
Teknologi
4 bulan lalu
132 dibaca
Memanfaatkan LLM dalam Pekerjaan Sehari-Hari: Tips untuk Pemimpin Senior
Teknologi
4 bulan lalu
57 dibaca
Mengubah Bisnis Dengan LLM: Risiko Dan Kasus Penggunaan
Teknologi
4 bulan lalu
85 dibaca
Enam Kasus Penggunaan Edge Computing Teratas yang Mengubah Industri di 2024
Teknologi
5 bulan lalu
37 dibaca
Bagaimana Anda Mencapai Kecerdasan Umum Buatan? Pikirkan dengan Lebih Ringan.
Teknologi
5 bulan lalu
130 dibaca
Biaya Tersembunyi dari AI
Teknologi
5 bulan lalu
73 dibaca