Itinai.com ai compare futuristic offices of it companies imag 1cd650c1 c91e 48d3 94e8 2128480997a6 3
Itinai.com ai compare futuristic offices of it companies imag 1cd650c1 c91e 48d3 94e8 2128480997a6 3

Применение небольших языковых моделей с RAG на встроенных устройствах помогает снизить затраты, обеспечить конфиденциальность данных и обеспечить возможность работы в автономном режиме.

Легче сразу спросить 💭

AI снижает повышает обороты на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!

Реализация малых языковых моделей (SLM) с RAG на встроенных устройствах

Мы, deepsense.ai, объединяем Advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) с Small Language Models (SLMs) для создания компактных версий языковых моделей с меньшим количеством параметров. Это позволяет снизить затраты, обеспечить улучшенную конфиденциальность данных и обеспечить автономную функциональность.

Что такое малые языковые модели?

Малые языковые модели (SLMs) — это более компактные версии больших языковых моделей. Они имеют меньше параметров, что делает их более легкими и быстрыми в процессе вывода.

Преимущества SLM на встроенных устройствах

1. Снижение затрат: перенос решений на основе SLM на встроенные устройства позволяет экономить затраты на масштабе.

2. Автономная функциональность: развертывание SLM на встроенных устройствах устраняет необходимость в доступе к интернету.

3. Конфиденциальность данных: вся обработка происходит локально на устройстве, соблюдая строгие протоколы защиты данных.

Разработка конвейерной системы RAG с SLM на мобильном телефоне

Мы провели эксперименты с SLM и оценили их производительность на различных устройствах, что позволило выявить потенциал практического применения SLM на встроенных устройствах.

Проблемы и текущие исследования

Текущие исследования направлены на преодоление ограничений SLM и улучшение их производительности и эффективности.

Заключение

Хотя SLM могут быть успешно применены на встроенных устройствах, необходимо учитывать некоторые важные ограничения. Ожидается быстрое развитие в этой области, что приведет к более мощным и эффективным решениям на основе SLM.

Пример практического решения в области искусственного интеллекта

Узнайте, как искусственный интеллект может переосмыслить ваши процессы продаж и взаимодействие с клиентами. Рассмотрите AI Sales Bot от Aidone, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами 24/7.

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта