أصبح النموذج الكبير من جانب الجهاز هو التركيز ، ودخلت الهواتف الذكية عصر "الحرب الأساسية" الذكاء الاصطناعي.

المصدر الأصلي: تيتانيوم ميديا

المؤلف: دنغ جيانيون

مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي غير محدود

عندما أصبحت “الذكاء الاصطناعي التوليدية” كلمة ساخنة في الصناعة ، مع التركيز على مختلف التطبيقات الناشئة ، بدأت “قوة الحوسبة” كدعم أساسي للتطبيقات في أن تصبح أيضا أحد محاور الاهتمام.

بالنسبة لمحطات الطاقة التقليدية عالية الحوسبة ، يمكن سد “فجوة طاقة الحوسبة” المطلوبة لتدريب النماذج الكبيرة وتوليد الذكاء الاصطناعي عن طريق إضافة أجهزة GPU إضافية ، ولكن على سبيل المثال ، تكون المحطات الطرفية الذكية المتنقلة محدودة بسبب قيود التكامل واستهلاك الطاقة ، ومن الصعب التخلص من الحاجة إلى الشبكات وتحقيق نشر الذكاء الاصطناعي التوليدية على جانب الجهاز.

احتل مجال الذكاء الاصطناعي الشريحة الرئيسي زمام المبادرة ، وأحدث مسار التخطيط متوسط المدى فرقا

في الشهرين الماضيين ، أصدرت MediaTek و Qualcomm على التوالي جيلا جديدا من رقائق SoC الرائدة ، وكلاهما ذكر دائما تحسين قدرات نشر الذكاء الاصطناعي على جانب الجهاز.

بأخذ MediaTek كمثال ، فإن شريحة Dimensity 9300 التي تم إصدارها مسبقا تدمج معالج الذكاء الاصطناعي من الجيل السابع APU 790 من MediaTek ، والذي تم تصميمه الذكاء الاصطناعي التوليدية ، مع 2 ضعف أداء العمليات الصحيحة وعمليات الفاصلة العائمة من الجيل السابق ، وانخفاض بنسبة 45٪ في استهلاك الطاقة. تحتوي APU 790 على محرك الذكاء الاصطناعي توليدي مدمج على مستوى الأجهزة لتحقيق حوسبة الذكاء الاصطناعي الحافة بشكل أسرع وأكثر أمانا ، كما تم تكييفها بعمق مع طرازات Transformer للتسريع الفرعي.

وفقا للبيانات الرسمية ، تبلغ سرعة معالجتها 8 أضعاف سرعة الجيل السابق ، ويمكن إنشاء الصور في غضون ثانية واحدة ، وفي الوقت نفسه ، استنادا إلى خصائص نموذج اللغة الكبيرة ذو المستوى 100 مليون معلمة ، طورت MediaTek تقنية تكميم INT4 مختلطة الدقة ، جنبا إلى جنب مع تقنية ضغط أجهزة الذاكرة NeuroPilot Compression ، والتي يمكن أن تجعل الاستخدام أكثر كفاءة لعرض النطاق الترددي للذاكرة ، وتقليل احتلال الذاكرة الطرفية من خلال الذكاء الاصطناعي نماذج كبيرة ، ودعم المحطة لتشغيل نماذج اللغة الكبيرة الذكاء الاصطناعي مع ما يصل إلى 33 مليار معلمة.

مكن إصدار جيل جديد من رقائق الهواتف الذكية الذكاء الاصطناعي التوليدية من الحصول على الدعم على جانب الأجهزة ، لكن وضع السوق للمنتجات المجهزة برقائق SoC الرائدة يقتصر بشكل أساسي على السوق الراقية. وفقا لبيانات IDC ، في الربع الثالث من عام 2023 ، استحوذ سوق الهواتف الذكية الراقية المحلي (أكثر من 3500 يوان) على 33٪ من الشحنات.

بمعنى آخر ، حتى إذا بدأت جميع الهواتف المتطورة في دعم الذكاء الاصطناعي التوليدية على جانب الجهاز ، فإن 3 فقط من كل 10 أشخاص يمكنهم الوصول إلى الميزة على مستوى المستخدم. سوق الآلات متوسطة المدى ذات الوضع المنخفض ، في الوقت الحالي ، لن تكون قادرة على الاستمتاع بترقية التجربة التي جلبها الطراز الكبير ، كما تعلمون ، 2500 ~ 3499 وصلت حصة السوق من مبيعات الهواتف المحمولة في نطاق اليوان أيضا إلى 19٪ ، وهي في اتجاه متزايد。

كيفية توسيع نطاق التطبيق وجعل الذكاء الاصطناعي التوليدية ليس فقط “منتجا ملزما” للمنتجات الراقية ، ولكن أيضا القضية الأساسية التي تواجه العديد من الشركات المصنعة للمحطات وموردي الرقائق الأولية. لا يذكر الجيل الثالث من Snapdragon 7 من Qualcomm للجيل التالي من المنتجات المتوسطة إلى الراقية تقدم وظائف الذكاء الاصطناعي ، ولا تزال التحسينات الرئيسية هي أداء وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات واستهلاك الطاقة لحالات الاستخدام التقليدية.

من ناحية أخرى ، أصبحت MediaTek ، منذ إصدار سلسلة Dimensity 8000 ، النماذج المتوسطة إلى الراقية بخلاف الرائد “قرصها الأساسي” لتسريع تغلغل سوق رقائق الهاتف المحمول ، وسرعة تكرار الشريحة أسرع ، كما أنها عمقت التعاون مع العلامات التجارية للهواتف المحمولة الطرفية. يعد Dimensity 8300 الذي تم إصداره حديثا هو أيضا الأول في فئته لدعم الذكاء الاصطناعي التوليدية ، مع ما يصل إلى 10 مليارات معلمة الذكاء الاصطناعي نماذج اللغة الكبيرة.

تدمج الشريحة معالج MediaTek الذكاء الاصطناعي APU 780 ومجهزة بمحرك الذكاء الاصطناعي توليدي ، والذي يحتوي على 2 ضعف أداء التشغيل الصحيح وحساب الفاصلة العائمة مقارنة بالجيل السابق ، ويدعم تسريع مشغل المحولات وتقنية تكميم INT4 المختلطة الدقة ، وأداء الذكاء الاصطناعي الشامل هو 3.3 مرة من الجيل السابق ، والذي يمكنه تشغيل التطبيقات المبتكرة الذكاء الاصطناعي التوليدية بسلاسة على الجانب الطرفي.

وفقا ل Li Yanji ، نائب المدير العام لقسم الاتصالات اللاسلكية في MediaTek ، أصبحت Xiaomi أول شركة مصنعة للهواتف المحمولة تحقق تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية من الجانب النهائي بمساعدة قدرات الرقاقات.

وقال لو وي بينغ، رئيس مجموعة شاومي والمدير العام لعلامة ريدمي التجارية: “سيتم تجهيز هواتف ريدمي المحمولة بشرائح Dimensity 8300-Ultra لأول مرة في العالم، وسيتم تطبيق الجهاز على جيل جديد من تكنولوجيا ذكاء القوة البشرية من حيث جدولة الأداء وتطبيق النظام وتطوير القدرات الأساسية للأجهزة”. "إن Redmi K70E الذي تم إصداره للتو هو أول منتج للهاتف المحمول قال Lu Weibing إنه يدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي الشامل.

من جانب السحابة إلى جانب الجهاز ، ماذا يمكن أن نتوقع في عصر الموديلات الكبيرة للجوال؟

على الرغم من أن المنتج يحتوي على التطبيق والتطبيق متاح أيضا ، عندما يتعلق الأمر بتكنولوجيا النماذج الكبيرة ، يبدو أنه لا يزال بعيدا عن المستخدمين العاديين ، والسبب هو أن هناك نقصا في الهبوط في سيناريوهات محددة ، وبالنسبة للمستهلكين الشاملين ، لا يمكنهم إدراك اختلاف التجربة الذي تجلبه النماذج الكبيرة على الإطلاق.

لحسن الحظ ، فإن تطبيق الطراز الكبير للهاتف المحمول يسرع من شعبيته ، في الوقت الحاضر ، بما في ذلك Huawei و Xiaomi و vivo وغيرها من الشركات المصنعة للهواتف المحمولة التي وضعت تطبيق الهاتف المحمول ذو الطراز الكبير على جدول الأعمال ، مثل الجمع بين المساعد الصوتي والنموذج الكبير الذي وصل إليه الكثيرون إلى الاختبار الداخلي أو حتى المرحلة التجريبية العامة.

وقال أحد المطلعين على الصناعة ل Titanium Media App: "إن إضافة نماذج كبيرة يمكن أن تجعل المساعد الصوتي الذكي يقفز من وضع “السؤال والجواب الميكانيكي” الخوارزمية الحالية ، وسيتم تعزيز القدرة على فهم تعليمات المستخدم وحل المشكلات ، وهذه ليست سوى الخطوة الأولى. "

على المدى الطويل ، قد تجلب النماذج الكبيرة الذكاء الاصطناعي التوليدية الشاملة بالفعل طريقة لعب أكثر إثارة للاهتمام أو عملية للأجهزة الطرفية مثل الهواتف الذكية. ومع ذلك ، بعد تجربة تطبيق النموذج واسع النطاق للهاتف المحمول في هذه المرحلة ، لا يمكن القول إلا أن تطبيق Titanium Media “واعد في المستقبل” بدلا من “الابتكار الفوري”.

بصراحة ، فإن تطبيق النموذج الكبير الحالي في الهاتف المحمول هو مجرد وسيلة للتحايل ، و “الترقية الذكية” التي يمكن إدراكها محدودة للغاية ، على الرغم من أن المساعد الصوتي يمكنه فهم المزيد من الأسئلة والإجابة عليها ، وحتى يكون لديه بعض التفكير المنطقي في الاتصال بين الجزء الأمامي والخلفي من الإجابة القصيرة ، ولكن لا تزال هناك فجوة كبيرة مع Chat GPT الرائدة في المسار.

إذا نظرت إلى تطبيقات الرسم الذكاء الاصطناعي ، فهناك العديد من التحديات التي تواجهها المحطة المتنقلة ، مثل مستوى قوة الحوسبة ، وقد تم اختبار الانتشار المستقر السائد الحالي في الصناعة ، على الأقل تحتاج إلى بطاقة رسومات RTX 3070 أو أعلى للحصول على تجربة تطبيق أكثر سلاسة ، وعتباتها للبدء ليست منخفضة ، لأن اللوحة الذكاء الاصطناعي غالبا ما تحتاج إلى تحديد نموذج تعلم المكالمات ، وفي نفس الوقت تطرح باستمرار متطلبات جديدة وضبط الصورة في اللوحة ، من أجل الحصول أخيرا على صورة بجودة جيدة.

لا يزال الانتشار المستقر ، وهو أداة تم تحسينها باستمرار منذ ظهور تطبيقات الرسم الذكاء الاصطناعي ، هو الحال ، وسيكون نشر المحطات المتنقلة مشكلة أكبر ، إذا كان فقط من خلال أوصاف النص التي يمكنها إنشاء صور ، ثم بالنسبة للمستهلكين العاديين ، فإن أكثر ما يمكن تجربته ، وبمجرد مرور النضارة ، ستصبح على الفور مهارة لا تحظى بشعبية ، وسيسير تطبيق النموذج الكبير في نفس الطريق القديم مثل المساعد الصوتي الذكي في ذلك الوقت ، وسيبرد السوق ببطء بعد الانفجار.

لذلك ، يحتاج تطبيق الطرز الكبيرة على جانب الجهاز أيضا إلى إيجاد سيناريوهات عالية التردد للتكيف ، ويعتقد Li Yanji أن “جدولة الأداء” ستكون موطئ قدم جيد. وقال: “لا يمكن للنموذج الكبير تعلم بيانات النص والصور التقليدية فحسب ، بل يمكنه أيضا تعلم عادات المستخدم ، ومن ثم يكون لديه القدرة على التكيف مع سيناريوهات تطبيق التبديل”.

على وجه التحديد ، هو التخلص من منطق جدولة الخوارزمية الثابتة التقليدية ، بحيث يكون الذكاء الاصطناعي أكثر انخراطا فيه ، على سبيل المثال ، عندما يستخدم المستخدمون الهواتف المحمولة في حياتهم اليومية ، وعندما يعالجون المعلومات الاجتماعية والألعاب ومقاطع الفيديو القصيرة ، تختلف متطلبات أداء الهاتف المحمول.

بفضل إمكانات الذكاء الاصطناعي من جانب الجهاز ، يمكن للهواتف الذكية أن تكون أكثر استباقية في جدولة الأداء ، ويمكن تحسينها في الوقت الفعلي وفقا لاحتياجات السيناريوهات الحالية ، بدلا من تكييف البرامج والاستراتيجية وفقا للبرنامج النصي.

يعتقد تحليل Titanium Media App أنه بالمقارنة مع تجارب التطبيقات التي تبدو مبتكرة مثل الدردشة والرسم الذكاء الاصطناعي ، فإن القدرة على تمكين السيناريوهات عالية التردد الحالية بدقة هي المفتاح لخلق قيمة تجربة على المدى القصير للنماذج الكبيرة من الجانب النهائي ، سواء كان ذلك تحسين الصورة والأداء أو التعديل الذكي في الوقت الفعلي للأجهزة مثل الشاشات ومكبرات الصوت ، إنه بعد يمكن أن يحقق ترقيات إدراك تجربة المستخدم بشكل أفضل.

لنفترض أنه في يوم من الأيام ، من خلال النموذج الكبير من جانب الجهاز جنبا إلى جنب مع عادات المستخدم وتصور التطبيق للتعلم ، يمكن استخدام الجدولة الشاملة لمستويات البرامج والأجهزة لزيادة عمر بطارية الهواتف الذكية بنسبة 20٪ أخرى أو حتى 50٪ ، من سيقول إنها مجرد “وسيلة للتحايل”؟