通义大模型落地手机芯片!离线环境可流畅运行多轮AI对话

简介: 通义大模型落地手机芯片!离线环境可流畅运行多轮AI对话


阿里云与知名半导体公司MediaTek联合宣布,通义千问18亿、40亿参数大模型已成功部署进天玑9300移动平台,可离线流畅运行即时且精准的多轮AI对话应用,连续推理功耗增量不到3W,实现手机AI体验的大幅提升。这是通义大模型首次完成芯片级的软硬适配,仅依靠终端算力便能拥有极佳的推理性能及功耗表现,标志着Model-on-Chip(片上大模型)的探索正式从验证走向商业化落地新阶段。


端侧AI是大模型落地的极具潜力的场景之一。利用终端算力进行AI推理,可大幅降低推理成本、保证数据安全并提升AI响应速度,让大模型可以更好地为用户提供个性化体验。然而,要将大模型部署并运行在终端,需完成从底层芯片到上层操作系统及应用开发的软硬一体深度适配,存在技术未打通、算子不支持、开发待完善等诸多挑战。


据了解,通义千问18亿参数开源大模型,在多个权威测试集上性能表现远超此前SOTA模型,且推理2048 token最低仅用1.8G内存,是一款低成本、易于部署、商业化友好的小尺寸模型。天玑9300集成MediaTek第七代AI处理器APU790,生成式AI处理速度是上一代AI处理器的8倍。


阿里巴巴通义实验室业务负责人徐栋介绍称,阿里云与MediaTek在模型瘦身、工具链优化、推理优化、内存优化、算子优化等多个维度展开合作,实现了基于AI处理器的高效异构加速,真正把大模型“装进”并运行在手机芯片中,给业界成功打样端侧AI的Model-on-Chip部署新模式。


image.png

图|在天玑9300设备上,可离线完成基于通义千问大模型

小尺寸版本的AI多轮会话


基于天玑9300芯片,通义千问18亿参数大模型在推理方面表现出了极佳的性能与功耗表现,推理时CPU占有率仅为30%左右,RAM占用少于2GB,推理速度超过20tokens/秒,系列指标均达到业界领先水平,可在离线环境下流畅实现多轮AI对话。据了解,相关成果将以SDK的形式提供给手机厂商和开发者。


此外,双方团队也已完成了通义千问40亿参数大模型与天玑9300的适配,未来还将基于天玑适配70亿等更多尺寸大模型,“打样”并支持开发更多AI智能体及应用。


MediaTek无线通信事业部副总经理李彦辑博士表示:“阿里云的通义系列大模型是AI领域的佼佼者,我们期待通过双方的合作可以为应用开发者和终端客户提供更强大的硬件和软件解决方案,同时促进生成式AI的端侧部署以及AI应用、AI智能体生态的快速发展,为用户带来更多令人兴奋的AI产品体验。”


当天,阿里云与MediaTek宣布启动联合探索AI智能体解决方案计划,整合MediaTek天玑移动平台的AI算力及阿里云通义千问的大模型能力,为开发者和企业提供更完善的软硬联合开发平台,以更好支持智能终端在端侧高能效地实现自然语言理解、复杂决策制定以及个性化服务生成,探索打造真正具备情境感知、自主学习和实时交互功能的下一代智能终端应用生态。


通义大模型已在各行业广泛落地,包括钉钉、淘宝、一汽红旗、央视网、浙江大学等众多应用、企业及机构。“淘宝问问”基于通义千问实现了全新的交互体验以及更精准的推荐;阿里云与中国一汽联合打造的大模型应用GPT-BI已率先落地,可结合企业数据自动生成分析图表。


/ END /

目录
相关文章
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
ai集成环境
【4月更文挑战第27天】ai集成环境
21 1
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能
超越Sora极限,120秒超长AI视频模型诞生!
【5月更文挑战第1天】 StreamingT2V技术突破AI视频生成界限,实现120秒超长连贯视频,超越Sora等传统模型。采用自回归方法,结合短期记忆的条件注意模块和长期记忆的外观保持模块,保证内容连贯性和动态性。在实际应用中,展示出优秀的动态性、连贯性和图像质量,但仍有优化空间,如处理复杂场景变化和连续性问题。[链接](https://arxiv.org/abs/2403.14773)
14 3
|
5天前
|
人工智能 前端开发 算法
参加完全球开发者大会之后,我一个小前端尝试使用了一些AI模型
参加完全球开发者大会之后,我一个小前端尝试使用了一些AI模型
|
7天前
|
人工智能 数据安全/隐私保护
Sora超逼真视频引恐慌!Nature刊文警示AI视频模型,或在2024年颠覆科学和社会
【4月更文挑战第27天】OpenAI公司的新型AI工具Sora能根据文字提示生成超逼真视频,引发关注。尽管已有类似产品,如Runway的Gen-2和谷歌的Lumiere,Sora以其高质量生成效果领先。该技术的进步可能导致2024年全球政治格局的颠覆,同时带来虚假信息的挑战。OpenAI已组建“红队”评估风险,但虚假视频识别仍是难题。尽管有水印解决方案,其有效性尚不确定。Sora在教育、医疗和科研等领域有潜力,但也对创意产业构成威胁。
17 2
|
7天前
|
人工智能 数据库 芯片
【报告介绍】中国AI大模型产业:发展现状与未来展望
【4月更文挑战第27天】中国AI大模型产业快速发展,受益于政策支持、技术创新及市场需求,已在电商等领域广泛应用,展现巨大潜力。但面临算力瓶颈、技术局限和数据不足等挑战。未来,AI大模型将向通用化与专用化发展,开源趋势将促进小型开发者参与,高性能芯片升级也将助力产业进步。[报告下载链接](http://download.people.com.cn/jiankang/nineteen17114578641.pdf)
18 2
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI大模型学习理论基础
本文探讨了AI大模型学习的理论基础,包括深度学习(模拟神经元工作原理,通过多层非线性变换提取特征)、神经网络结构(如前馈、循环和卷积网络)、训练方法(监督、无监督、强化学习)、优化算法(如SGD及其变种)、正则化(L1、L2和dropout防止过拟合)以及迁移学习(利用预训练模型加速新任务学习)。这些理论基础推动了AI大模型在复杂任务中的应用和人工智能的发展。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
模型被投毒攻击,如今有了新的安全手段,还被AI顶刊接收
【4月更文挑战第25天】研究人员提出了一种结合区块链和分布式账本技术的联邦学习系统,以增强对抗投毒攻击的安全性。该系统利用智能合约支持的点对点投票和奖励惩罚机制,提高模型聚合的鲁棒性。此创新方法首次将区块链应用于联邦学习,减少中心化服务器的风险,但同时也面临计算成本增加、延迟问题以及智能合约安全性的挑战。论文已被AI顶刊接收,为金融、医疗等领域提供更安全的机器学习解决方案。[[1](https://ieeexplore.ieee.org/document/10471193)]
18 3
|
9天前
|
人工智能 搜索推荐
杨笛一新作:社恐有救了,AI大模型一对一陪聊,帮i人变成e人
【4月更文挑战第24天】杨笛一团队研发的AI大模型,以“AI伙伴”和“AI导师”框架帮助社恐人群提升社交技能。通过模拟真实场景和个性化反馈,该方法降低训练门槛,增强学习者自信。但也有挑战,如保持AI模拟的真实性,防止反馈偏见,并避免过度依赖。研究强调,AI应作为辅助工具而非替代。[论文链接](https://arxiv.org/pdf/2404.04204.pdf)
13 1
|
10天前
|
人工智能 搜索推荐 决策智能
【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】1. 深入源码:详细解读AgentScope中的智能体定义以及模型配置的流程
【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】1. 深入源码:详细解读AgentScope中的智能体定义以及模型配置的流程
47 0
|
10天前
|
存储 人工智能 数据库
【AI大模型应用开发】MemGPT原理与快速上手:这可能是目前管理大模型记忆的最专业的框架和思路
【AI大模型应用开发】MemGPT原理与快速上手:这可能是目前管理大模型记忆的最专业的框架和思路
27 0