newspider.in
- Technology
- December 2, 2024
- 6 views
हगिंग फेस ने दक्षता पर केंद्रित ओपन-सोर्स स्मोलवीएलएम विजन लैंग्वेज मॉडल पेश किया
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) प्लेटफॉर्म, हगिंग फेस ने पिछले सप्ताह एक नया दृष्टि-केंद्रित एआई मॉडल पेश किया। डब किया गया SmolVLM (जहाँ VLM विज़न लैंग्वेज मॉडल का संक्षिप्त रूप है), यह एक कॉम्पैक्ट आकार का मॉडल है जो दक्षता पर केंद्रित है। कंपनी का दावा है कि अपने छोटे आकार और उच्च दक्षता के कारण, यह उन उद्यमों और एआई उत्साही लोगों के लिए उपयोगी हो सकता है जो इसके बुनियादी ढांचे में बहुत अधिक निवेश किए बिना एआई क्षमताएं चाहते हैं। हगिंग फेस ने व्यक्तिगत और व्यावसायिक उपयोग दोनों के लिए Apache 2.0 लाइसेंस के तहत SmolVLM विज़न मॉडल को भी ओपन-सोर्स किया है। गले लगाने वाला चेहरा SmolVLM का परिचय देता है में एक ब्लॉग भेजाहगिंग फेस ने नए ओपन-सोर्स विज़न मॉडल का विवरण दिया। कंपनी ने मेमोरी के कुशल उपयोग और तेज़ अनुमान के लिए एआई मॉडल को “अत्याधुनिक” कहा। छोटे विज़न मॉडल की उपयोगिता पर प्रकाश डालते हुए, कंपनी ने एआई कंपनियों द्वारा मॉडलों को अधिक कुशल और लागत प्रभावी बनाने के लिए उन्हें छोटा करने की हालिया प्रवृत्ति पर ध्यान दिया। लघु दृष्टि मॉडल पारिस्थितिकी तंत्रफोटो साभार: गले मिलता हुआ चेहरा SmolVLM परिवार में तीन AI मॉडल वेरिएंट हैं, जिनमें से प्रत्येक में दो बिलियन पैरामीटर हैं। पहला SmolVLM-Base है, जो मानक मॉडल है। इसके अलावा, एसएमओएलवीएलएम-सिंथेटिक सिंथेटिक डेटा (एआई या कंप्यूटर द्वारा उत्पन्न डेटा) पर प्रशिक्षित फाइन-ट्यून वेरिएंट है, और एसएमओएलवीएलएम इंस्ट्रक्ट इंस्ट्रक्शन वेरिएंट है जिसका उपयोग एंड-यूज़र-केंद्रित एप्लिकेशन बनाने के लिए किया जा सकता है। तकनीकी विवरण की बात करें तो, विज़न मॉडल केवल 5.02GB GPU RAM के साथ काम कर सकता है, जो कि Qwen2-VL 2B की 13.7GB GPU RAM और IninterVL2 2B की 10.52GB GPU RAM की आवश्यकता से काफी कम है। इसके चलते हगिंग फेस का दावा है कि एआई मॉडल लैपटॉप पर ऑन-डिवाइस चल सकता है। SmolVLM किसी भी क्रम में पाठ और छवियों के अनुक्रम को स्वीकार कर सकता है और उपयोगकर्ता प्रश्नों के उत्तर…
Read more
- Technology
- December 2, 2024
- 3 views
अलीबाबा शोधकर्ताओं ने ओपनएआई के ओ1 के एक अन्य तर्क-केंद्रित प्रतियोगी के रूप में मार्को-ओ1 एआई मॉडल का अनावरण किया
अलीबाबा ने हाल ही में मार्को-ओ1 नाम से एक तर्क-केंद्रित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल पेश किया है। मॉडल QwQ-32B बड़े भाषा मॉडल के समान है, जिसे उन्नत तर्क क्षमताओं की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए भी अनुकूलित किया गया है, हालांकि, एक महत्वपूर्ण अंतर यह है कि मार्को-ओ1 एक छोटा मॉडल है और Qwen2-7B-इंस्ट्रक्ट मॉडल से डिस्टिल्ड है। . चीनी टेक दिग्गज ने दावा किया कि नए मॉडल को तर्क-केंद्रित बनाने के लिए कई फाइन-ट्यूनिंग अभ्यासों का उपयोग किया गया है। इसके अतिरिक्त, शोधकर्ताओं ने इस बात पर प्रकाश डाला कि यह जटिल वास्तविक दुनिया की समस्या-समाधान कार्यों के लिए अनुकूलित है। अलीबाबा मार्को-ओ1 एआई मॉडल एक शोध में नए एआई मॉडल के बारे में विस्तार से बताया गया है कागज़ एक ऑनलाइन प्री-प्रिंट जर्नल, arXiv पर प्रकाशित। विशेष रूप से, ऑनलाइन जर्नल में प्रकाशित पत्रों की सहकर्मी-समीक्षा नहीं की जाती है। इसके अतिरिक्त, अलीबाबा के पास भी है की मेजबानी हगिंग फेस पर एआई मॉडल और अपाचे 2.0 लाइसेंस के तहत व्यक्तिगत और व्यावसायिक उपयोग के मामलों के लिए इसे डाउनलोड करने और उपयोग करने की अनुमति दी गई है। हालाँकि, यह पूरी तरह से खुला-स्रोत नहीं है क्योंकि केवल आंशिक डेटासेट ही उपलब्ध कराया गया है। इस प्रकार, उपयोगकर्ता आर्किटेक्चर या घटकों का विश्लेषण करने के लिए मॉडल को दोहराने या इसे तोड़ने में सक्षम नहीं होंगे। मार्को-ओ1 की बात करें तो इसे Qwen2-7B-Instruct फाउंडेशन मॉडल से फाइन-ट्यून किया गया है। पेपर में, शोधकर्ताओं ने इस बात पर प्रकाश डाला कि एआई मॉडल चेन-ऑफ-थॉट (सीओटी) फाइन-ट्यूनिंग, मोंटे कार्लो ट्री सर्च (एमसीटीएस), प्रतिबिंब तंत्र और अन्य तर्क रणनीतियों द्वारा संचालित है। परिणामस्वरूप, अलीबाबा का मार्को-ओ1 ओपन-एंडेड प्रश्नों को हल कर सकता है और प्रतिक्रियाओं के लिए प्रश्न ढूंढ सकता है “जहां स्पष्ट मानक अनुपस्थित हैं और पुरस्कारों को निर्धारित करना चुनौतीपूर्ण है।” हालाँकि, यह समझा जाना चाहिए कि उन्नत तर्क क्षमताएँ किसी हार्डवेयर या वास्तुशिल्प उन्नति से नहीं आई हैं। इसके बजाय, आज सभी तर्कशील मॉडल टेस्ट-टाइम कंप्यूट नामक…
Read more
