人工智慧（AI）的快速發展產生了具有強大能力的模型，例如語言理解和視覺處理。然而，由於計算能力、記憶體和能效的限制，將這些模型部署到邊緣設備上仍然面臨挑戰。隨著AI使用案例從雲端擴展到日常設備，對於能夠在邊緣設備上有效運行的輕量級模型的需求日益增長，同時仍能提供競爭性能。傳統的大型模型通常資源需求高，使其在較小設備上不切實際，這在邊緣計算中產生了落差。研究人員一直在尋找有效的方法，將AI帶入邊緣環境，而不會顯著妥協模型的質量和效率。
清華大學的研究人員最近推出了GLM-Edge系列，這是一個針對邊緣設備設計的模型系列，參數範圍從15億到50億。GLM-Edge模型提供語言處理和視覺能力的組合，強調效率和可及性而不犧牲性能。該系列包括適用於對話AI和視覺應用的模型，旨在解決資源受限設備的限制。
GLM-Edge包括多個針對不同任務和設備能力優化的變體，提供可擴展的解決方案以滿足各種使用案例。該系列基於通用語言模型（GLM）技術，將其性能和模組化擴展到邊緣場景。隨著AI驅動的物聯網設備和邊緣應用的日益流行，GLM-Edge幫助彌合計算密集型AI與邊緣設備限制之間的差距。
技術細節
GLM-Edge系列基於GLM的結構，通過量化技術和架構變更進行優化，使其適合邊緣部署。這些模型利用知識蒸餾和剪枝的結合進行訓練，允許在保持高準確度的同時顯著減少模型大小。具體來說，這些模型利用8位甚至4位量化來減少內存和計算需求，使其適合資源有限的小型設備。
GLM-Edge系列有兩個主要焦點：對話AI和視覺任務。語言模型能夠以較低的延遲進行複雜對話，而視覺模型能夠支持各種計算機視覺任務，例如物體檢測和即時圖像標註。GLM-Edge的一個顯著優勢是其模組化——它能將語言和視覺能力結合成單一模型，為多模態應用提供解決方案。GLM-Edge的實際好處包括高效的能量消耗、減少延遲以及能夠直接在移動設備、智慧相機和嵌入式系統上運行AI驅動的應用。
GLM-Edge的重要性在於其能使複雜的AI能力能夠在更廣泛的設備上訪問，而不僅限於強大的雲端伺服器。通過減少對外部計算能力的依賴，GLM-Edge模型允許成本效益高且保護隱私的AI應用，因為數據可以在設備上本地處理，而無需發送到雲端。這對於隱私、低延遲和離線操作等重要因素的應用尤其相關。
GLM-Edge的評估結果顯示，儘管參數數量減少，但仍然具有強大的性能。例如，GLM-Edge-1.5B在一般的自然語言處理和視覺基準測試中達到了與更大型變壓器模型相媲美的結果，突顯了通過仔細設計優化所獲得的效率增益。該系列在與邊緣相關的任務中，如關鍵詞識別和即時視頻分析，也展示了強大的性能，提供模型大小、延遲和準確性之間的平衡。
結論
清華大學的GLM-Edge系列代表了邊緣AI領域的一項進步，解決了資源有限設備面臨的挑戰。通過提供將效率與對話和視覺能力融合的模型，GLM-Edge使得新的邊緣AI應用變得實用且有效。這些模型幫助將普及AI的願景更接近現實，使AI計算能夠在設備上進行，並使得提供更快、更安全和更具成本效益的AI解決方案成為可能。隨著AI採用的不斷擴展，GLM-Edge系列脫穎而出，努力解決邊緣計算的獨特挑戰，為現實世界中的AI提供了一條有前途的道路。
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