Опенсорсна 1B-параметрична модель великої мови для генерації коду

У середовищі штучного інтелекту, що стрімко розвивається, ефективна генерація коду є беззаперечним викликом. Оскільки складність моделей продовжує зростати, попит на точну генерацію коду різко збільшився, що супроводжується зростанням занепокоєння щодо споживання енергії та операційних витрат. Щоб подолати цей розрив у ефективності, Deci, компанія-новатор у галузі ШІ, презентує DeciCoder — велику мовну модель (LLM) з відкритим вихідним кодом, яка має понад мільярд параметрів. Її місія — перевизначити золотий стандарт ефективної та точної генерації коду.

Існуючі моделі генерації коду стикаються з делікатним балансуванням між точністю та ефективністю. SantaCoder, відомий гравець у цій галузі, хоча і отримав широке розповсюдження, виявив обмеження щодо пропускної здатності та споживання пам’яті. Саме тут з’являється DeciCoder, як трансформаційне рішення. Побудований на основі фундаменту ефективності ШІ від Deci, DeciCoder використовує передову архітектуру та запатентовану технологію пошуку нейронної архітектури AutoNAC™. На відміну від трудомістких ручних підходів, які часто виявляються неефективними, AutoNAC™ автоматизує процес генерації оптимальних архітектур. Результатом є архітектура, точно налаштована для графічного процесора NVIDIA A10, яка не тільки підвищує пропускну здатність, але й не поступається SantaCoder за точністю.

Архітектура DeciCoder є свідченням інновацій. Вона включає в себе групову увагу до запитів з вісьмома блоками ключових значень, що оптимізує обчислення та використання пам’яті, забезпечуючи баланс між точністю та ефективністю. У прямому порівнянні з SantaCoder, DeciCoder демонструє відмінні характеристики — меншу кількість шарів (20 проти 24), більшу кількість елементів (32 проти 16) та більший розмір паралельного вбудовування. Ці характеристики, що є результатом складної хореографії AutoNAC™, підкреслюють майстерність DeciCoder.

Шлях DeciCoder визначається інноваціями та непохитним фокусом на ефективності. Наслідки цього розвитку є глибокими. Використовуючи DeciCoder разом з Infery LLM, спеціалізованим механізмом виведення, користувачі відкривають потенціал для значно більшої пропускної здатності — в 3,5 рази більшої, ніж у SantaCoder. Але історія цієї інновації виходить за рамки простого підвищення ефективності; вона також охоплює питання сталого розвитку. Прихильність Deci до екологічності підтверджується скороченням викидів вуглецю на 324 кг CO2 на модельний екземпляр на графічному процесорі A10G. Це багатообіцяючий крок на шляху до екологічно свідомої ери штучного інтелекту.

DeciCoder не існує ізольовано; він є невід’ємною частиною комплексного підходу Deci до підвищення ефективності ШІ. Оскільки компанія прокладає шлях до нової ери високоефективних фундаментальних моделей великих мов (LLM) і моделей перетворення тексту в зображення, розробники можуть розраховувати на майбутній набір інструментів для розробки програмного забезпечення для генеративного ШІ (SDK), який революціонізує ландшафт тонкого налаштування, оптимізації та розгортання. Цей всеосяжний пакет розширює переваги ефективності як для великих підприємств, так і для менших гравців, демократизуючи величезний потенціал ШІ.

Історія DeciCoder виходить за рамки його архітектурних і тестових досягнень; це історія про розширення можливостей. Він розширює можливості як для розробників, так і для бізнесу через дозвільне ліцензування, що дозволяє безперешкодно інтегрувати DeciCoder у проекти з мінімальними обмеженнями. Гнучкість використання DeciCoder у комерційних додатках ідеально узгоджується з основною місією Deci: каталізувати інновації та сприяти зростанню в різних галузях. Це ідея, яка виходить за рамки штучного інтелекту, сприяючи позитивній трансформації технологій та їхньому ширшому впливу на світ.

По суті, DeciCoder — це більше, ніж просто модель; він втілює в собі реалізацію величезного потенціалу ефективності штучного інтелекту. Завдяки використанню синергії AutoNAC™, групової уваги до запитів і спеціальних механізмів виведення, він стає високопродуктивною моделлю, яка приділяє особливу увагу турботі про навколишнє середовище. Шлях Deci, проілюстрований представленням DeciCoder, слугує дороговказом для всієї спільноти розробників штучного інтелекту — чітким закликом до революції в технологіях, водночас підтримуючи відповідальне управління ресурсами нашої планети. Це не просто код; це код для формування більш стійкого та ефективного майбутнього для ШІ.