15 გზა AI-მ დამიზოგა დრო სამსახურში 2024 წელს - და როგორ ვგეგმავ მის გამოყენებას 2025 წელს

როდესაც სმარტფონები სულ უფრო და უფრო უნარები ხდებიან, უფრო მეტი დატვირთვა მოძრაობს მოწყობილობაზე და ღრუბლიდან. Qualcomm-ის MWC-ის დემო აჩვენებს მისი AI კვლევითი გუნდის მუშაობას.

AI ხელოვნების გენერატორები არის სახალისო და სულ უფრო პოპულარული ხელსაწყოები სურათებისა და ნამუშევრების შესაქმნელად, მოთხოვნის აკრეფით და AI მოდელის ნებას რთავს, რომელიც გაწვრთნილი იქნება მილიარდობით სურათის მონაცემთა ბაზაზე, გააკეთოს თავისი საქმე. OpenAI-ის DALL-E 2 ინსტრუმენტი არის წამყვანი მაგალითი, მაგრამ არის კიდევ რამდენიმე, მათ შორის Stability AI-ის სტაბილური დიფუზია.

Stable Diffusion არის ღია კოდის დიდი ენის ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელიც გაწვრთნილია 2,3 მილიარდი ინგლისურენოვანი ეტიკეტირებული გამოსახულების ქვეჯგუფზე LAION-5B მონაცემთა ნაკრებიდან, რომელიც შეიცავს 5,85 მილიარდ გამოსახულება-ტექსტის წყვილს. თქვენ შეგიძლიათ წვდომა მიიღოთ სტაბილური დიფუზია, რომელიც მუშაობს ღრუბელში ინტერნეტის საშუალებით, ან გაუშვათ იგი კომპიუტერზე GPU-ით, რომელსაც აქვს 6 გბაიტი ან მეტი ვიდეო ოპერატიული მეხსიერება, ან Apple Silicon მოწყობილობაზე, რომელიც მუშაობს MacOS (13.1) ან iOS (16.2). Stable Diffusion-ის უახლესი ვერსია, 2.1, გამოვიდა 2022 წლის დეკემბერში.

ახლა კი მობილური მსოფლიო კონგრესზე (MWC), Qualcomm პირველად აჩვენებს სტაბილური დიფუზიას, რომელიც მუშაობს ადგილობრივად პრემიუმ სმარტფონზე, რომელიც აღჭურვილია კომპანიის უახლესი Snapdragon 8 Gen 2 ჩიპსეტით.

ეს განვითარება არის Qualcomm AI Research გუნდის მუშაობა, რომელიც იყენებს Qualcomm-ის AI Stack-ს და დეველოპერის ინსტრუმენტებს. სტაბილური დიფუზიის ენის მოდელი კვანტიზებულია და ოპტიმიზებულია int8-ის გამოყენებით, რაც საშუალებას აძლევს მთელი მოდელი შეინახოს სმარტფონზე. ოთხი AI სტეკის ოპტიმიზაციას შეუძლია შექმნას მაღალი ხარისხის, 512 x 512 პიქსელიანი გამოსახულება შეკითხვის შეტანის დროიდან 15 წამში, რაც აჩვენებს 20 დასკვნის საფეხურს შემთხვევითი პიქსელებიდან დასრულებულ სურათამდე. „ჩვენ მუდმივად ვაუმჯობესებთ შეყოვნების დროს და სიზუსტეს“, - თქვა მაიკ რობერტსმა, VP, Qualcomm-ის გლობალური პროდუქტის, პარტნიორისა და ტექნოლოგიების მარკეტინგის ხელმძღვანელმა, MWC-ის წინა ბრიფინგზე.

AI სამუშაო დატვირთვის დამუშავებისკენ სვლა მოწყობილობაზე და არა ღრუბელში განპირობებულია შესრულების, კონფიდენციალურობის, უსაფრთხოებისა და ხარჯების გათვალისწინებით. „რაც მეტი შეიძლება იყოს მოწყობილობაზე, ზღვარზე, მით უფრო მასშტაბურს შევძლებთ ამ ტექნოლოგიის გაკეთებას აპლიკაციებში“, - თქვა რობერტსმა.

„ჩვენ ნამდვილად გვინდა ვაჩვენოთ, რომ ასე შევძლებთ მოწყობილობების და საძირკვლის მოდელების მასშტაბირებას, რათა ხელოვნური ინტელექტი მართლაც ყველგან იყოს“, - დასძინა მან.

აქ არის რამოდენიმე მაგალითი იმისა, თუ რისი გაკეთება შეუძლია სტაბილურ დიფუზიას (ვებზე):

გამაფრთხილებელი შენიშვნა: უზარმაზარი მონაცემთა ბაზები, რომლებიც გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტის ხელოვნების გენერატორების მოსამზადებლად, ასუფთავებენ სურათებს ინტერნეტიდან და შეიძლება შეიცავდეს შეუსაბამო ან საავტორო უფლებებით დაცულ მასალას. Getty Images ამჟამად უჩივის Stable AI-ს იმის გამო, რომ გამოიყენა LAION-5B მონაცემთა ნაკრებიდან მისი 12 მილიონი სურათი სტაბილური დიფუზიის ტრენინგის ნებართვის გარეშე.