Rangkuman berita: Meningkatkan Model Bahasa Kecil (SLM) untuk Perangkat Edge: Sebuah Perbatasan Baru dalam AI

Santhosh Vijayabaskar adalah seorang pemimpin pemikiran global yang berbicara dan menulis tentang teknologi, khususnya transformasi digital dan inovasi. Saat ini, model bahasa besar (LLMs) seperti GPT-4o dan lainnya mendominasi bidang kecerdasan buatan (AI) dengan kemampuan untuk menghasilkan teks berkualitas tinggi dan menjawab pertanyaan kompleks. Namun, LLMs membutuhkan banyak daya komputasi dan tidak dapat dijalankan dengan baik di perangkat kecil seperti smartphone. Sebagai solusinya, model bahasa kecil (SLMs) dirancang untuk melakukan tugas pemrosesan bahasa alami dengan lebih efisien dan menggunakan sumber daya yang lebih sedikit, sehingga cocok untuk perangkat dengan keterbatasan daya dan memori.

SLMs memiliki beberapa keuntungan, seperti pemrosesan waktu nyata, efisiensi energi, dan menjaga privasi data. Untuk mengoptimalkan SLMs agar dapat digunakan di perangkat edge, beberapa teknik seperti kompresi model, kuantisasi, dan pembelajaran terdistribusi digunakan. Dengan menggunakan alat seperti TensorFlow Lite dan MediaPipe, SLMs dapat berjalan langsung di perangkat tanpa perlu mengandalkan cloud. Perkembangan ini membuka peluang baru bagi penggunaan AI yang lebih efisien dan pribadi, menjadikannya lebih terintegrasi dalam kehidupan sehari-hari kita.

Rangkuman Berita: Meningkatkan Model Bahasa Kecil (SLM) untuk Perangkat Edge: Sebuah Perbatasan Baru dalam AI

Rangkuman Berita Serupa