Tízszeres sebességnövekedést ígér a diffúziós eljárás a szöveggenerálásban

 Az Inception Labs bemutatta a Mercury diffúziós nyelvi modellcsaládot, amely újszerű megközelítést alkalmaz a szöveggenerálás felgyorsítása érdekében. A modell a hagyományos, szekvenciális – azaz autoregresszív – nyelvi feldolgozással szemben a diffúziós technológiát veszi alapul, amely ígéretes sebesség- és hatékonyságnövekedést kínál. A Mercury modellcsalád jelenleg még elsősorban a kódgenerálásra fókuszál, de a technológia potenciálisan a teljes szöveggenerálás területén is forradalmi újításokat hozhat.

A diffúziós modellek alapelvei

A diffúziós modellek lényege, hogy a kezdetben teljesen zajos adatból lépésről lépésre, fokozatosan visszanyerik a célszerű, tiszta információt. Ez a folyamat két részre bontható:

  • Előremutató folyamat: A valós adatokhoz fokozatosan zajt adnak, amíg az eredeti információ lényegében véletlenszerű katyvasszá változik.

  • Visszafelé irányuló folyamat: A modell megtanulja, hogyan távolítsa el a hozzáadott zajt, hogy végül értelmezhető, jó minőségű adatot állítson elő.

Ez a megközelítés, amely a nem-egyensúlyi termodinamikai folyamatok elvein alapul, számos előnyt kínál. A diffúziós modellek stabilabb képzést, nagyobb párhuzamosíthatóságot és rugalmasabb architektúrát tesznek lehetővé, így képesek az olyan generatív feladatokban is kiválóan teljesíteni, ahol a hagyományos GAN-alapú vagy autoregresszív modellek korlátokba ütköznek.

Az Inception Labs Mercury modellcsaládja

A hagyományos modellekkel ellentétben, amelyek balról jobbra építik fel a szöveget, a Mercury rendszerei egy „durvától a finomig” történő eljárást követnek. Ez azt jelenti, hogy a modell több finomítási lépésben alakítja ki a végső kimenetet, tiszta zajból indulva.

A jelenlegi elsődleges alkalmazási terület a kódgenerálás, ahol a Mercury Coder egy interaktív előnézetet biztosít a generált tartalomról, ami jelentősen javíthatja a fejlesztők munkafolyamatait. Gyakorlatilag folyamatosan mutatja hogyan tűnik elő az értelmezhetetlen random karaktersorozatból a teljes kód. A modell képes akár több ezer token generálására másodpercenként, ami a hagyományos megoldásokhoz képest akár tízszeres sebességnövekedést jelenthet. Emellett a Mercury modellcsalád több változatban is letölthető, így a vállalati ügyfelek is könnyen integrálhatják a technológiát saját rendszereikbe.

A diffúziós megközelítés potenciális hatásai

A Mercury modell sikere több szempontból is jelentős előrelépést hozhat a mesterséges intelligencia alkalmazásaiban:

  • Sebesség és hatékonyság: A standard GPU-kon is működő modell jelentős sebességnövekedést tesz lehetővé, ezáltal csökkentheti a fejlesztési ciklusokat és növelheti a felhasználói alkalmazások válaszidejét.

  • Alacsonyabb belépési küszöb: A speciális hardverigények helyett a hagyományos infrastruktúrák is elegendőek lehetnek, így szélesebb körben válik hozzáférhetővé a csúcstechnológiás MI megoldás.

  • Új kutatási irányok: A diffúziós és autoregresszív modellek közötti kapcsolatok új kutatási területeket nyithatnak meg, ahol a két megközelítés előnyei ötvözhetők, különösen a strukturált gondolkodást igénylő feladatokban, mint például a kódgenerálás vagy a matematikai problémamegoldás. 

Osszd meg ezt a cikket
Az okos szemüvegek piaca valóban robbanás előtt áll?
Egyes iparági szakértők szerint 2025 lehet az az év, amikor az okos szemüvegek végérvényesen kilépnek a kísérleti eszközök árnyékából, és megkezdik térhódításukat a szélesebb fogyasztói rétegekben. Bár a technológia nem új, az utóbbi évek fejlesztései, piaci szereplők belépése és a mesterséges intelligencia térnyerése együttesen egy olyan fordulópontot vetítenek előre, amely indokolttá teszi a kérdést: az okos szemüvegek piaca valóban robbanás előtt áll?
Kína 100 ezer Nvidia chipet szerezne be – de honnan jönnek a tiltott technológiák?
Miközben az Egyesült Államok és Kína közötti politikai és gazdasági feszültségek egyre fokozódnak, a globális technológiai verseny sem lassul. A világ egyik legfontosabb chipgyártója, az amerikai Nvidia olyan új stratégiákon dolgozik, amelyekkel a geopolitikai korlátok ellenére is fenntarthatja jelenlétét Kínában. A vállalat nem csupán üzleti, hanem diplomáciai téren is igyekszik mozgásteret teremteni magának.
 Fázisátmenet figyelhető meg a nyelvi modellek tanulásában
Mi történik a mesterséges intelligencia „elméjében”, amikor megtanulja megérteni a nyelvet? Hogyan jut el oda, hogy nem csupán a szavak sorrendjét, hanem azok jelentését is képes követni? Egy nemrég megjelent kutatás a mesterséges intelligencia e belső folyamataiba enged elméleti betekintést, és olyan átváltozást azonosít, amely a fizikából ismert fázisátmenetekhez hasonlítható.
 Hogyan segít az MI a cementipar szén-dioxid-kibocsátásának csökkentésében
A globális szén-dioxid-kibocsátás mintegy nyolc százalékáért egyetlen iparág felelős: a cementgyártás. Ez több, mint amennyit az egész légi közlekedési szektor kibocsát világszerte. Miközben a világ egyre több betont használ — lakóházakhoz, infrastruktúrához, ipari létesítményekhez —, a cement előállítása továbbra is rendkívül energiaigényes és szennyező marad. Ezen a helyzeten kíván változtatni a svájci Paul Scherrer Intézet (PSI) kutatócsoportja, amely mesterséges intelligencia segítségével dolgozik ki új, környezetbarát cementrecepteket.
Hol tart ma valójában a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia fejlesztése az elmúlt években látványos és gyakran lenyűgöző eredményeket produkált. Az olyan rendszerek, mint a ChatGPT, képesek természetes nyelvű szövegeket generálni, problémákat megoldani és sokszor az emberi teljesítményt is meghaladni különféle feladatokban. Ugyanakkor egyre több neves kutató és technológiai vezető – köztük John Carmack és François Chollet – hívja fel a figyelmet arra, hogy ezek az eredmények nem feltétlenül jelentik az általános mesterséges intelligencia (AGI) közeledtét. A színfalak mögött most új típusú problémák és kérdések kerültek a figyelem középpontjába, amelyek messze túlmutatnak a puszta teljesítményen.
A Rhino Linux új kiadással jelentkezik: 2025.3
A Linux disztribúciók körében főként kétféle szemléletmód terjedt el, vannak a stabil, ritkán frissülő rendszerek biztonságos kiszámíthatósággal, és a naprakész, de időnként kényes egyensúlyon balanszírozó, gördülő kiadású disztribúciók. A Rhino Linux ezt a két ellenpontot próbálja áthidalni, azaz egyszerre próbál naprakész lenni gördülő disztribúcióként, de alapként az Ubuntura épül, hogy megfelelő stabilitást is biztosítson.