Inception, kampuni mpya iliyoanzishwa Palo Alto na professor wa sayansi ya kompyuta wa Stanford, Stefano Ermon, inadai kuwa imeunda mfano wa AI wa kipekee ukitumia teknolojia ya "diffusion". Mfano huu wa ubunifu unajulikana kama mfano mkubwa wa lugha wa msingi wa diffusion, au "DLM" kwa kifupi. Hivi sasa, mifano ya AI inayozalisha ambayo inapata umakini mkubwa inaweza kugawanywa katika aina kuu mbili: mifano mikubwa ya lugha (LLMs) na mifano ya diffusion. LLMs, ambazo zimedhamiria katika usanifu wa transformer, zinafanya kazi katika uzalishaji wa maandiko. Kwa upande mwingine, mifano ya diffusion, teknolojia nyuma ya majukwaa ya AI kama Midjourney na Sora ya OpenAI, inajikita hasa katika kuzalisha picha, video, na sauti. Kulingana na Inception, mfano wake unachanganya uwezo wa LLMs za jadi—kama vile uzalishaji wa msimbo na kujibu maswali—na kasi iliyoboreshwa kwa kiasi kikubwa na gharama ndogo za kompyuta. Ermon alishiriki na TechCrunch kwamba amekuwa akichunguza matumizi ya mifano ya diffusion katika uzalishaji wa maandiko katika maabara yake ya utafiti katika Stanford. Kazi yake ilitokana na observation kwamba LLMs za jadi zinafanya kazi kwa kasi ndogo ukilinganisha na teknolojia za diffusion. Kuhusu LLMs, Ermon alieleza, "huwezi kuzalisha neno la pili hadi uwe umetoa la kwanza, na neno la tatu haliwezi kuzalishwa hadi ya kwanza na ya pili ikamilike. " Kutafuta njia ya kutumia mekanika za diffusion katika uzalishaji wa maandiko, Ermon alibaini kwamba, kinyume na LLMs ambazo zinafanya kazi kwa mpangilio, mifano ya diffusion huanza na ukadiriaji mbaya wa matokeo (kwa mfano, picha) na kuimarisha data kwa kina kwa wakati mmoja. Ermon alitheoretical kwamba uzalishaji na marekebisho ya blok za maandiko makubwa kwa wakati mmoja yanaweza kuwa yanawezekana kwa kutumia mifano ya diffusion.

Baada ya miaka kadhaa ya utafiti, yeye na mwanafunzi mmoja walipata maendeleo makubwa, ambayo walielezea katika karatasi ya utafiti iliyochapishwa mwaka jana. Kutambua uwezo wa maendeleo haya, Ermon alianzisha Inception majira ya joto yaliyopita, na kuajiri wanafunzi wa zamani Aditya Grover, professor katika UCLA, na Volodymyr Kuleshov kutoka Chuo Kikuu cha Cornell ili kuongoza mradi huo pamoja. Ingawa Ermon alichagua kutokuweka wazi maelezo maalum ya ufadhili kwa Inception, TechCrunch imejifunza kuwa Mayfield Fund ni miongoni mwa wawekezaji wake. Inception tayari imepata mikataba na wateja mbalimbali, ikiwa ni pamoja na kampuni zisizotajwa za Fortune 100, kwa kushughulikia mahitaji yao ya dharura ya kupunguza ucheleweshaji wa AI na kuongeza kasi, kulingana na Ermon. "Mifano yetu inaweza kutumia GPUs kwa ufanisi mkubwa zaidi, " Ermon alisisitiza, akirejelea vifaa vya usindikaji wa grafiki ambavyo kawaida hutumiwa kuendesha mifano ya uzalishaji. "Ninaamini kwamba hii ni ya kubadilisha na itabadilisha jinsi mifano ya lugha inavyoandaliwa. " Kampuni inatoa API pamoja na chaguzi za kupeleka kwenye eneo la kazi na vifaa vya ukingo, msaada wa kuboresha modeli, na an array ya DLM za tayari kutumika zilizoundwa kwa matumizi mbalimbali. Inception inadai kwamba DLM zake zinaweza kufanya kazi hadi mara 10 haraka kuliko LLMs za jadi huku zikigharimu pia mara 10 chini. Mwakilishi wa kampuni alifahamisha TechCrunch, "Mfano wetu 'mdogo' wa uandishi wa msimbo unalingana na utendaji wa [OpenAI’s] GPT-4o mini lakini unafanya kazi kwa zaidi ya mara 10 ya kasi. Mfano wetu 'mini' unazidi mbadala wa wazi wa kawaida kama [Meta’s] Llama 3. 1 8B, ukifikia zaidi ya tokeni 1, 000 kwa sekunde. "