يشعر استنتاج الذكاء الاصطناعي بالحاجة - الحاجة إلى السرعة

مفوض غالبًا ما تلعب السرعة والأداء دورًا كبيرًا في تحديد نتائج العديد من المسابقات. ذائع الصيت سباقات كأس شنايدر تقدم أوائل القرن العشرين مثالًا كلاسيكيًا ، حيث دفعت دول متعددة حدود السرعة في أعمال التفوق الجوي.

أنتجت إيطاليا والولايات المتحدة عروض قوية ، لكنها كانت لبريطانيا سوبر مارين S.6B طائرة مائية حققت النصر في السباق النهائي ، مسجلةً بذلك الرقم القياسي العالمي للسرعة بأكثر من 400 ميل في الساعة. جذابة وفقًا لمعايير اليوم ، حيث تتصدر المقاتلات النفاثة 3 ماخ ، لكنها أعجوبة في وقتها.

مثل سباقات Schneider Trophy الشهيرة ، فإن التدافع على تفوق الذكاء الاصطناعي هو منافسة حيث السرعة العالية والأداء أمران حاسمان.

هذا أمر بارز بشكل خاص للذكاء الاصطناعي التوليدي ، فئة التقنيات الناشئة التي تستخدم نماذج لغة كبيرة لمعالجة أي شيء من النص إلى الصوت والصور. مثل أسلافه من الذكاء الاصطناعي ، يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على بيانات تدريب عالية الجودة ومرحلته التالية ، المعروفة بالاستدلال.

لماذا الاستدلال مهم للتنبؤات

يعمل استنتاج الذكاء الاصطناعي على النحو التالي: بعد تدريب نموذج التعلم الآلي على التعرف على الأنماط والعلاقات في كمية كبيرة من البيانات المصنفة ، يأخذ النموذج البيانات الجديدة كمدخلات ويطبق المعرفة المكتسبة من مرحلة التدريب لإنشاء تنبؤات أو أداء مهام أخرى . اعتمادًا على النموذج (أو النماذج) ، يمكن أن تتضمن بيانات الإدخال نصًا أو صورًا أو حتى قيمًا رقمية.

بينما تتدفق بيانات الإدخال عبر الشبكة الحسابية للنموذج ، يطبق النموذج العمليات الحسابية. يمثل الناتج النهائي للنموذج الاستدلال أو التنبؤ بناءً على المدخلات.

في النهاية ، يتطلب الأمر مزيجًا من النموذج المدرب والمدخلات الجديدة التي تعمل في الوقت الفعلي تقريبًا لاتخاذ قرارات أو تنبؤات سريعة لمهام حرجة مثل معالجة اللغة الطبيعية أو التعرف على الصور أو محركات التوصية.

ضع في اعتبارك محركات التوصية. نظرًا لأن الأشخاص يستهلكون المحتوى على منصات التجارة الإلكترونية أو البث ، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي تتعقب التفاعلات ، و "تتعلم" ما يفضل الناس شرائه أو مشاهدته. تستخدم المحركات هذه المعلومات للتوصية بالمحتوى بناءً على محفوظات التفضيلات.

باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ، يمكن للشركات تحليل سجل الشراء وسلوك التصفح والإشارات الأخرى لـ تخصيص الرسائل والعروض والعروض الترويجية للعملاء الأفراد. وفقًا لما يقرب من ثلث الرسائل التسويقية الصادرة التي ترسلها المؤسسات سيتم دعمها بواسطة الذكاء الاصطناعي غارتنر.

للتأكد من أن هذه المحركات تقدم التوصيات ذات الصلة ، فإن سرعة المعالجة ضرورية. وفقًا لذلك ، تستفيد المؤسسات من التحسينات المختلفة وتسريع الأجهزة لتسهيل عملية الاستدلال.

لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى أجهزة سريعة

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو وحش متعطش للحسابات. نظرًا لأنه يتدرب على مجموعات بيانات ضخمة لتعلم الأنماط ، فإنه يتطلب قوة نيران معالجة وتخزينًا كبيرًا ، وكذلك مخططات تصميم تم التحقق من صحتها للمساعدة في عمليات التكوينات والنشر ذات الحجم الصحيح.

فئات الخوادم الناشئة تأتي مجهزة معالجات متعددة أو وحدات معالجة رسومات لاستيعاب تقنيات المعالجة المتوازية الحديثة ، حيث يتم تقسيم أعباء العمل عبر مراكز أو أجهزة متعددة لتسريع مهام التدريب والاستدلال.

وبينما تضيف المؤسسات المزيد من المعلمات - فكر في الملايين أو ربما المليارات من متغيرات التكوين - يجب عليهم في كثير من الأحيان إضافة المزيد من الأنظمة لمعالجة بيانات الإدخال وحسابات الأزمات. لاستيعاب مجموعات البيانات الكبيرة هذه ، غالبًا ما تربط المؤسسات خوادم متعددة ، مما يؤدي إلى إنشاء بنية تحتية قابلة للتطوير. يساعد هذا في ضمان أن التدريب والاستنتاج بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يحافظا على الأداء أثناء التعامل مع المتطلبات المتزايدة.

في النهاية ، تعد الخوادم القوية والتخزين الموثوق به أمرًا بالغ الأهمية لأنها تسهل تدريبًا أسرع وأكثر دقة ، بالإضافة إلى الاستدلال في الوقت الفعلي أو شبه الحقيقي. يمكن أن تساعد هذه الحلول المؤسسات على الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليفية لمختلف التطبيقات.

الخوارزميات السريعة ستفوز باليوم

ليس هناك شك في أن سباقات شنايدر الجوية في القرن الماضي تركت بصماتها على تاريخ الطيران. ومثلما تؤكد هذه السباقات متعددة الجنسيات كيف يمكن للمنافسة أن تغذي التطورات المفاجئة في السرعة والهندسة ، يسلط سباق التسلح بالذكاء الاصطناعي الضوء على أهمية الابتكار التكنولوجي الذي يقود أعمال اليوم.

ستحقق المنظمات التي تركب هذه الموجة الجديدة من الذكاء الاصطناعي ميزة تنافسية كما هي تمكين المطورين بالأدوات إلى نساعدك في بناء تطبيقات أكثر ذكاءً تقدم نتائج أعمال مادية.

بصفتك قائدًا لتكنولوجيا المعلومات ، يجب عليك تسليح قسمك بـ أفضل نماذج الاستدلال أداءً جنبًا إلى جنب مع الأجهزة لتزويدها بالطاقة. قد يفوز أفضل خوارزمية (خوارزم) ونماذج الذكاء الاصطناعي.

معرفة المزيد عن تعمل Dell Technologies APEX على تغذية هذه الحقبة الجديدة من استنتاج الذكاء الاصطناعي.

بتكليف من Dell Technologies

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• تمويل EVM. واجهة موحدة للتمويل اللامركزي. الوصول هنا.
• مجموعة كوانتوم ميديا. تضخيم IR / PR. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/06/15/ai_inferencing_feels_the_need/