Inception, ახალდაარსებული კომპანია პალო ალტოში, სტენფორდის კომპიუტერული მეცნიერებების პროფესორის სტეფანო ერმონის მიერ გაწვდილი, აცხადებს, რომ შექმნა groundbreaking AI მოდელი "დიფუზიის" ტექნოლოგიის გამოყენებით. ეს ინოვაციური მოდელი ცნობილია როგორც დიფუზიური საფუძველზე არსებულ დიდი ენობრივი მოდელი, ან მოკლედ "DLM". ამჟამად, გენერატიული AI მოდელები, რომლებიც ყველაზე მეტ ყურადღებას იპყრობენ, შეიძლება დაიყოს ორ ძირითად ტიპად: დიდი ენობრივი მოდელები (LLMs) და დიფუზიური მოდელები. LLMs, რომელიც შექმნილია ტრანსფორმერის არქიტექტურაზე, სპეციალიზირებულია ტექსტის გენერაციაში. ამის საწინააღმდეგო, დიფუზიური მოდელები, რომლებიც დაბრუნებულია AI პლატფორმებზე, როგორებიცაა Midjourney და OpenAI-ის Sora, ძირითადად ქმნიან გამოსახულებებს, ვიდეოს და აუდიოს. Inception-ის მიხედვით, მათი მოდელი აერთიანებს ტრადიციული LLM-ების შესაძლებლობებს—ას såsom კოდის გენერაცია და კითხვებზე პასუხის გაცემა—ძალიან გაზრდილი სისწრაფით და დაბალი კომპიუტერული ხარჯებით. ერმონმა TechCrunch-ს უთხრა, რომ იგი დიდი ხანია იკვლევს დიფუზიური მოდელების გამოყენებას ტექსტის გენერაციისთვის თავისი კვლევის ლაბორატორიაში სტენფორდში. მისი მუშაობა წარმოიშვა იმ თვალსაზრისით, რომ ტრადიციული LLM-ები შედარებით ნელა მუშაობენ დიფუზიური ტექნოლოგიების შედარებით. LLM-ებიდან გამომდინარე, ერმონი განმარტავს: "შენ ვერ შეძლებ მეორე სიტყვის გენერაციას, სანამ პირველი არ გაკეთდება, და მესამე სიტყვის გენერაცია ვერ ხორციელდება, სანამ პირველი ორი არ იქნება დასრულებული. " დიფუზიური მექანიზმების გამოყენების გზას ეძებდა, ერმონმა აღნიშნა, რომ LLM-ებისგან განსხვავებით, რომლებიც სექვენციურად მუშაობენ, დიფუზიური მოდელები იწყება შედეგის უხეში რესურსით (მაგალითად, გამოსახულება) და მთლიანად ახლებურ მონაცემებს ერთჯერად სასწავლო პროცესში აკეთებენ. ერმონმა თეორიზება მოახდინა, რომ მნიშვნელოვანი ტექსტური ბლოკების პარალელური გენერაცია და მოდიფიცირება შესაძლებელი იქნებოდა დიფუზიური მოდელებით.

რამდენიმე წლის კვლევის შემდეგ, მან და თავის ერთ-ერთი სტუდენტმა მნიშვნელოვანი წინსვლა შეძლეს, რაც მათ კვლევის ანგარიშში დააფიქსირეს, რომელიც გასულ წელს გამოქვეყნდა. ამ წინსვლის პოტენციალის აღიარების შემდეგ, ერმონი Inception-ი წინა ზაფხულში დააფუძნა, და მოუწოდა ყოფილი სტუდენტები ადიტია გროვერი, კალიფორნიის უნივერსიტეტის პროფესორი და ვოლოდიმირ კულეშოვი კორელის უნივერსიტეტიდან, პროექტის თანატავისუფლებლად. რესურსების კონკრეტული დეტალების გამჟღავნებისგან ერმონმა თავი შეიკავა, თუმცა TechCrunch-მა შეიტყო, რომ Mayfield Fund მისი ინვესტორების ნუსხაში ფიქსირდება. Inception-მა უკვე მიიღო კონტრაქტები მრავალ კლინტთან, მათ შორის უცნობ Fortune 100 კომპანიებთან, მათ მიერ AI-ის დაბალი ლატენტობის და გაზრდილი სისწრაფის საჭიროებების დაკმაყოფილების საფუძველზე, როგორც აცხადებს ერმონი. "ჩვენი მოდელები მნიშვნელოვნად უფრო ეფექტურად შეუძლიათ GPU-ებზე მუშაობა, " - აცხადებს ერმონი, რითაც ანალოგიურ არის გრაფიკული პროცესორების მექანიზმის მორგები, რომლებიც ჩვეულებრივ გამოიყენება წარმოების მოდელების გასატარებლად. "მე მჯერა, რომ ეს გარდუვალი და შეცვლის ენობრივი მოდელების განვითარების გზას. " კომპანია სთავაზობს API-ს მორგების გარდა, ადგილობრივ და კიდურის მოწყობილობების განთავსების ვარიანტებზე, მოდელის დაქარების მხარდაჭერაზე და სხვადასხვა აპლიკაციების ადვილად გამოყენებად DLM მოდელებზე. Inception აცხადებს, რომ მისი DLM-ები მექანიზმების გათვალისწინებით, შეიძლება იმუშაოს 10-ჯერ უფრო სწრაფად, ვიდრე ტრადიციული LLM-ები და ხარჯები ასევე 10-ჯერ დაბალია. კომპანიის წარმომადგენლიმ TechCrunch-ს განუცხადა: "ჩვენი 'ნაკვეთი' კოდის მოდელი საპირფარეშოების შესრულებას [OpenAI-ის] GPT-4o mini-სთან ითვალისწინებს, მაგრამ მუშაობს 10-ჯერ უფრო სწრაფად. ჩვენი 'mini' მოდელი გადააჭარბებს პატარა ღია კოდის ალტერნატივებს, როგორიცაა [Meta-ს] Llama 3. 1 8B, რომლის შესრულება 1, 000 токენს ასწრებს ნებისმიერ წამში. "