GLaM vs ggml.ai

El artículo titulado "GLaM: Escalamiento eficiente de modelos lingüísticos con una combinación de expertos" presenta un enfoque novedoso para el desarrollo de modelos lingüísticos que mejora la eficiencia y el rendimiento. Los modelos densos tradicionales como GPT-3 han logrado avances en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) mediante la ampliación con grandes conjuntos de datos y una mayor potencia computacional. Sin embargo, esta ampliación tiene un alto coste en términos de recursos.

El modelo GLaM propuesto aborda este problema introduciendo una arquitectura de mezcla de expertos escasamente activada. Esto permite que GLaM tenga una cantidad significativamente mayor de parámetros (1,2 billones, que es aproximadamente 7 veces mayor que la de GPT-3) al tiempo que reduce tanto los requisitos de energía como los cálculos necesarios para el entrenamiento y la inferencia. Sorprendentemente, GLaM también supera a GPT-3 en aprendizaje de una sola vez y cero en 29 tareas de PNL, lo que marca un paso adelante en la búsqueda de modelos de lenguaje más eficientes y potentes.

ggml.ai está a la vanguardia de la tecnología de inteligencia artificial y ofrece poderosas capacidades de aprendizaje automático directamente al borde con su innovadora biblioteca de tensores. Creado para admitir modelos grandes y alto rendimiento en plataformas de hardware comunes, ggml.ai permite a los desarrolladores implementar algoritmos de IA avanzados sin la necesidad de equipos especializados. La plataforma, escrita en el eficiente lenguaje de programación C, ofrece soporte de cuantificación de números enteros y flotantes de 16 bits, junto con diferenciación automática y varios algoritmos de optimización integrados como ADAM y L-BFGS. Ofrece un rendimiento optimizado para Apple Silicon y aprovecha los elementos intrínsecos de AVX/AVX2 en arquitecturas x86. Las aplicaciones basadas en web también pueden explotar sus capacidades a través de WebAssembly y la compatibilidad con WASM SIMD. Con sus asignaciones de memoria de tiempo de ejecución cero y la ausencia de dependencias de terceros, ggml.ai presenta una solución mínima y eficiente para la inferencia en el dispositivo.

Proyectos como susurro.cpp y llama.cpp demuestran las capacidades de inferencia de alto rendimiento de ggml.ai, con susurro.cpp proporcionando soluciones de voz a texto y llama.cpp centrándose en la inferencia eficiente del modelo de lenguaje grande LLaMA de Meta. Además, la empresa agradece las contribuciones a su código base y admite un modelo de desarrollo de núcleo abierto a través de la licencia MIT. A medida que ggml.ai continúa expandiéndose, busca desarrolladores talentosos de tiempo completo con una visión compartida de la inferencia en el dispositivo para unirse a su equipo.

Diseñado para llevar la IA al límite, ggml.ai es un testimonio del espíritu de juego e innovación en la comunidad de IA.