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GoogleはAIメモリ課題に対処するためのアルゴリズムを公開；メモリおよびストレージ株が下落
Google (GOOG)(GOOGL)は本日、大規模言語モデルとベクトル検索エンジンの実行に必要なメモリ量を削減するために設計された新しいアルゴリズムセットを発表しました。
大手メモリおよびストレージサプライヤーの株式は水曜日の午前の取引で下落していました。Micron Technology (MU)は4%下落、Western Digitalは4.4%下落、Seagate Technology (STX)は5.6%下落、Sandisk (SNDK)は6.5%下落しました。Sandiskは本日、半導体企業Nanya Technologyへの株式投資を行うためのプライベートプレイスメント購読契約を締結したことを発表しました。
Googleが導入したアルゴリズムには、TurboQuant、量子化Johnson-Lindenstrauss、およびPolarQuantが含まれます。TurboQuantは圧縮アルゴリズムで、ベクトル量子化におけるメモリオーバーヘッドの課題に最適に対処します。
Johnson-Lindenstrauss変換として知られている数学的手法は、複雑で高次元のデータを縮小しながら、データポイント間の本質的な距離と関係を保持します。このアルゴリズムは、ゼロメモリオーバーヘッドを必要とする高速の速記法を作成します。
最後に、PolarQuantは極座標を使用することでメモリオーバーヘッドの問題に対処します。これにより、LLMは、データが既に既知の境界を持つ固定で予測可能な「円形」グリッドにマッピングされるため、データ正規化ステップをスキップできます。
「AIがLLMからセマンティック検索まで、すべてのプロダクトにより統合されるようになるのに伴い、基本的なベクトル量子化のこの作業はこれまで以上に重要になります」と、Googleの研究科学者Amir ZandiehおよびVahab Mirrokni、VP兼Google Fellowはブログ投稿で述べました。
Googleは、4月にリオデジャネイロで開催される国際学習表現会議でTurboQuantを発表する予定です。