Google ve Meta, ‘AlphaChip’in ortaya çıkmasıyla birlikte yapay zeka modellerini güncelledi

CEO Sam Altman’ın tartışmalı bir blog yazısı, Gelişmiş Ses Modunun yaygın kullanıma sunulması, 5GW veri merkezi söylentileri, büyük personel değişiklikleri ve heyecan verici yeniden yapılanma planları da dahil olmak üzere OpenAI sayesinde yapay zeka haberleri için çok yoğun bir hafta oldu.

Ancak yapay zeka dünyasının geri kalanı buna ayak uyduramıyor, kendi işini yapmıyor ve her dakika yeni yapay zeka modelleri ve araştırmaları üretmiyor. Burada geçen haftaki diğer önemli yapay zeka haberlerinin bir özetini bulabilirsiniz.

Google Gemini Güncellemeleri

Salı günü Google Duyuru Önceki sürümlerde yinelenen üretime hazır iki yeni modelin piyasaya sürülmesi de dahil olmak üzere Gemini model yelpazesine yönelik güncellemeler: Gemini-1.5-Pro-002 ve Gemini-1.5-Flash-002. Şirket, matematik, uzun bağlam yönetimi ve vizyon görevlerinde dikkate değer kazanımlarla birlikte genel kalitede iyileşmeler bildirdi. Google, performansta yüzde 7’lik bir artış olduğunu iddia ediyor MMLU-Pro standart ve matematikle ilgili görevlerde yüzde 20’lik bir iyileşme. Ancak bildiğiniz gibi, eğer Ars Technica’yı bir süredir okuyorsanız yapay zeka standartları genellikle bizim istediğimiz kadar kullanışlı değildir.

Model yükseltmelerinin yanı sıra Google, Gemini 1.5 Pro için önemli fiyat indirimleri uygulayarak 128.000 kodun altındaki talepler için giriş kodu maliyetlerini yüzde 64 ve çıkış kodu maliyetlerini de yüzde 52 oranında düşürdü. Yapay zeka araştırmacısı Simon Willison’un söylediği gibi erkek Blogunda, “Karşılaştırma yapmak gerekirse, GPT-4o şu anda 5$/[million tokens] Giriş ve çıkış 15 $/m ve Claude 3.5 Sonnet 3 $/m giriş ve 15 $/m çıkıştır. Gemini 1.5 Pro zaten öncü modellerin en ucuzuydu ve şimdi daha da ucuz.”

Google ayrıca Gemini 1.5 Flash’ın dakikada 2.000 isteği desteklemesi ve Gemini 1.5 Pro’nun dakikada 1.000 isteği işlemesi ile fiyat tavanlarını da artırdı. Google, en son modellerin önceki sürümlere göre iki kat daha fazla çıkış hızı ve üç kat daha düşük gecikme süresi sunduğunu belirtiyor. Bu değişiklikler, geliştiricilerin Gemini ile uygulama geliştirmesini eskisinden daha kolay ve daha uygun maliyetli hale getirebilir.

Meta, Llama 3.2’yi yayınladı

Çarşamba günü öldü Duyuru Geçmişte kapsamlı bir şekilde ele aldığımız açık ağırlık yapay zeka modelleri paketine yönelik önemli bir güncelleme olan Llama 3.2 yayınlandı. Yeni sürüm, 11B ve 90B parametre boyutlarına sahip görme özellikli büyük dil modellerinin (LLM’ler) yanı sıra, uç cihazlar ve mobil cihazlar için tasarlanmış 1B ve 3B parametrelerine sahip hafif salt metin modellerini içerir. Meta, görsel modellerin görüntü tanıma ve görsel anlama görevlerinde önde gelen kapalı kaynak modellerle rekabet halinde olduğunu iddia ederken, daha küçük modellerin çeşitli metin tabanlı görevlerde benzer boyuttaki rakiplerden daha iyi performans gösterdiği bildiriliyor.

Willison daha küçük 3.2f modellerinden bazıları üzerinde bazı testler yaptı Etkileyici sonuçlar bildirildi Beden modelleri için. Yapay zeka araştırmacısı Ethan Mollick Göstermek PocketPal adlı bir uygulamayı kullanarak iPhone’unda Llama 3.2’yi çalıştırdı.

Meta aynı zamanda ilk yetkiliyi de tanıttı”Lama YığınıFarklı ortamlarda geliştirmeyi ve dağıtımı basitleştirmek için oluşturulan dağıtımlar, önceki sürümlerde olduğu gibi, Meta, lisanslama kısıtlamalarıyla ücretsiz olarak indirilebilecek şablonlar sağlar. Yeni şablonlar, 128.000 token’a kadar uzun bağlam pencerelerini destekler.

Google’ın AlphaChip AI teknolojisi çip tasarımını hızlandırıyor

Perşembe günü, Google DeepMind Duyuru Yapay zeka tabanlı mikroçiplerin (AlphaChip) tasarımında büyük bir ilerleme gibi görünen şey. olarak başladım Araştırma projesi 2020’de artık slayt düzenlerini tasarlamak için pekiştirmeli öğrenme yöntemi haline geldi. Google’ın son üç neslinde “süper çip düzenleri” oluşturmak için AlphaChip’i kullandığı bildiriliyor Tensör işleme üniteleri (TPU’lar), AI işlemlerini hızlandırmak için tasarlanmış grafik işlem birimlerine (GPU’lar) benzer çiplerdir. Google, AlphaChip’in haftalarca veya aylarca süren insan çabasına kıyasla saatler içinde yüksek kaliteli slayt düzenleri oluşturabildiğini iddia ediyor. (Nvidia’nın bildirildiğine göre Yapay zeka da kullanıldı Çiplerini tasarlamaya yardımcı olmak için.)

Özellikle, Google ayrıca bir yayınladı Önceden eğitilmiş kontrol noktası GitHub’daki AlphaChip’ten model ağırlıklarını herkesle paylaşın. Şirket, AlphaChip’in etkisinin halihazırda Google’ın ötesine geçtiğini ve bunun gibi çip tasarım şirketlerinin de bulunduğunu söyledi medyatek Çipleri için teknolojiyi benimsemek ve geliştirmek. Google’a göre AlphaChip, çip tasarımı için yapay zekaya yönelik, bilgisayar mimarisinden üretime kadar çip tasarım döngüsünün her aşamasını geliştirebilecek yeni bir araştırma hattı başlattı.

Olan biten sadece bu değil ama öne çıkanlardan bazıları şunlar. Yapay zeka sektörünün şu anda herhangi bir yavaşlama belirtisi göstermemesiyle önümüzdeki haftanın nasıl sonuçlanacağını göreceğiz.