$GOOGL موجود في كل مكان! 👇

تكشف Google عن الخوارزميات لمعالجة تحديات ذاكرة الذكاء الاصطناعي؛ أسهم الذاكرة والتخزين تنخفض
كشفت Google (GOOG)(GOOGL) اليوم عن مجموعة من الخوارزميات الجديدة المصممة لتقليل كمية الذاكرة اللازمة لتشغيل نماذج اللغة الكبيرة ومحركات البحث المتجهة.
انخفضت أسهم الموردين الرئيسيين للذاكرة والتخزين خلال التعاملات المبكرة يوم الأربعاء. انخفضت Micron Technology (MU) بنسبة 4%، وانخفضت Western Digital بنسبة 4.4%، وانخفضت Seagate Technology (STX) بنسبة 5.6%، وانخفضت Sandisk (SNDK) بنسبة 6.5%. كشفت Sandisk اليوم أنها دخلت في اتفاقية اكتتاب بالتنسيب الخاص لإجراء استثمار في رأس المال في شركة أشباه الموصلات Nanya Technology.

تتضمن الخوارزميات التي قدمتها Google خوارزميات TurboQuant و Quantized Johnson-Lindenstrauss و PolarQuant. TurboQuant هي خوارزمية ضغط تعالج بشكل مثالي تحدي الحمل الإضافي للذاكرة في تكميم المتجهات.

تقوم تقنية رياضية تُعرف باسم Johnson-Lindenstrauss Transform بتقليص البيانات المعقدة والعالية الأبعاد مع الحفاظ على المسافات والعلاقات الأساسية بين نقاط البيانات. تنشئ هذه الخوارزمية اختصاراً عالي السرعة لا يتطلب أي حمل إضافي للذاكرة.

أخيراً، يعالج PolarQuant مشكلة الحمل الإضافي للذاكرة باستخدام الإحداثيات القطبية. يتيح هذا لنماذج اللغة الكبيرة تخطي خطوة تطبيع البيانات لأنه يعين البيانات على شبكة "دائرية" ثابتة وقابلة للتنبؤ حيث تكون الحدود معروفة بالفعل.

قال عالم أبحاث Google Amir Zandieh و Vahab Mirrokni، نائب الرئيس وزميل Google، في منشور على مدونتهم: "مع تكامل الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق في جميع المنتجات، من نماذج اللغة الكبيرة إلى البحث الدلالي، سيكون هذا العمل في تكميم المتجهات الأساسية أكثر أهمية من أي وقت مضى."

تخطط Google لعرض TurboQuant في المؤتمر الدولي لتمثيل التعلم في ريو دي جانيرو في أبريل.