Китайские ученые совершили прорыв в области искусственного интеллекта, представив новую крупномасштабную модель, которая кардинально отличается от популярных систем вроде ChatGPT. Разработка под названием SpikingBrain-1.0 имитирует работу нейронов человеческого мозга, прокладывая путь для нового поколения энергоэффективных вычислений и специализированного аппаратного обеспечения.
Специалисты из Института автоматизации Академии наук Китая (Institute of Automation under the Chinese Academy of Sciences) разработали систему, которая полностью обучается и работает на отечественных графических процессорах. В отличие от доминирующих генеративных моделей ИИ, построенных на ресурсоемкой архитектуре Transformer, новая модель предлагает иной подход. Вместо наращивания вычислительной мощи и объемов данных интеллект в SpikingBrain-1.0 возникает из импульсной активности спайковых нейронов.
Эта модель позволяет проводить высокоэффективное обучение на крайне малых объемах информации. По словам разработчиков, используя всего около 2 процентов данных для предварительного обучения, которые требуются mainstream-большим моделям, SpikingBrain-1.0 демонстрирует сопоставимую производительность в задачах на понимание языка и логический вывод.
SpikingBrain-1.0: эффективность и практическое применение
Ключевое преимущество модели — ее высочайшая эффективность. Благодаря использованию событийно-управляемых спайковых нейронов на этапе вывода, одна из вариаций SpikingBrain демонстрирует 26.5-кратное ускорение при генерации первого токена из контекста в миллион токенов по сравнению с архитектурами Transformer.
Способность модели обрабатывать сверхдлинные последовательности открывает значительные преимущества для таких задач, как анализ юридических или медицинских документов, моделирование экспериментов в физике высоких энергий и анализ последовательностей ДНК.
Научная группа открыла исходный код модели SpikingBrain и запустила публичную тестовую страницу, а также представила крупномасштабный, верифицированный индустрией двуязычный технический отчет.
«Эта большая модель открывает не-Transformer технический путь для развития искусственного интеллекта нового поколения, — заявил Сюй Бо (Xu Bo), директор Института автоматизации. — Она может вдохновить на создание нейроморфных чипов следующего поколения с еще более низким энергопотреблением».
Работа института в этом направлении уже имеет precedent. Как сообщалось в прошлом году в Nature Communications, ученые из института совместно со швейцарскими коллегами разработали энергоэффективный нейроморфный чип для сенсорики и вычислений «Спек» (Speck), который имитирует нейроны и синапсы человеческого мозга. Чип обладает впечатляюще низким энергопотреблением в режиме покоя — всего 0.42 милливатта, что означает практически нулевое потребление энергии при отсутствии входных данных. Для сравнения, человеческий мозг, способный обрабатывать невероятно сложные и обширные нейронные сети, работает при общем энергопотреблении всего в 20 ватт, что значительно ниже, чем у современных систем ИИ.
Данная разработка — это не просто очередной шаг в гонке параметров, а фундаментальный сдвиг в парадигме, который может снизить порог входа в создание мощных ИИ-систем и сделать их более доступными и экологичными. SpikingBrain-1.0 подтверждает, что будущее вычислений лежит в области более тесной интеграции с нейробиологией.
А что вы думаете по этому поводу? Поделитесь своим мнением в комментариях!
Новость Китая “SpikingBrain-1.0: китайский ИИ, работающий на принципах человеческого мозга” подготовлена Порталом PRC.TODAY.
Если вам понравилась новость или появились вопросы, оставьте ваш комментарий или обсудите эту новость в нашем Telegram-канале
