MediaTekの見解

本日、MediaTek は、Dimensity Platformsが新しいマルチモーダル機能で Google の Gemini Nano をサポートするように最適化されたことを発表しました。これには、今月発売予定の Dimensity 9400 フラッグシップ モバイル チップセットやその他の Generative AI 対応チップセットが含まれます。次期 Dimensity 9400 は、テキスト、画像、音声のハードウェア アクセラレーションを備えた新しい第 8 世代 NPU を備えています。

本日、Meta は、AI アプリケーション用のオープンソースラージLarge Language Model (LLM) の最新世代である Llama 3.2 を発表しました。このバージョンでは、11B および 90B モデルによる高解像度画像の推論のためのマルチモーダル サポートや、モバイルやその他のエッジ デバイスを含むほぼどこでも Llama を効率的に実行できる軽量の 1B および 3B モデルのサポートなど、新機能がエコシステムに導入されます。 。

MediaTek の上級深層学習研究員である Jezabel Garcia が、生成 AI が単純な入力を受け取り、詳細で人間のような結果を提供できる興味深い方法について説明します。

AIの用途が拡大している中で、潜在的な用途の 1 つは産業システムです。 AI は、自然かつ直感的で、私たちの働き方を補完する方法で、人間を感知、学習、推論し、対話する機械の能力を拡張します。 AI と IoT を組み合わせてエッジ AI を作成し、生産プロセス全体にわたって洞察を結び付けることで、メーカーはより高品質の最終製品を実現できると同時に、産業プロセスの安全性、効率性、持続可能性を高めることができます。実際、マッキンゼーの最近の調査では、AI が世界の産業部門から約 1 兆ドルの価値を引き出す可能性があることがわかりました。1

MediaTek の上級深層学習研究員である Jezabel Garcia 氏が、同社が AI 大規模言語モデル (LLM) のトレーニングにかかる経済的および環境的コストの削減にどのように注力しているかについて語ります。 MediaTek は、技術的な発見を長期的に維持できるように、AI モデルをトレーニングする新しいプロセスの探索に取り組んでいます。

MediaTek、Counterpoint Research、およびパートナーは協力して、Generative AI Phone Industry White Paper をリリースしました。

先週、Meta は、AI アプリケーション向けのオープンソースラージ言語モデル (LLM) の次世代版である Llama 3 を発表しました。トレーニング前とトレーニング後の手順、調整、およびモデル応答の多様性の向上により、前世代からの大きな飛躍を達成し、人気の高まりによる需要を満たすために生成 AI 機能を向上させています。

このブログでは、MediaTek の AI 研究主任である Alberto Bernacchia が、MediaTek Research がさまざまなアプリケーション向けに新しい AI のブレークスルーをどのように開発しているかを探ります。

MediaTek の Dimensity 9300 は、モバイル SoC の先駆者であり、最大 330 億の大規模言語モデルをサポートする生成 AI 機能とともに、初のオールビッグ コア設計を誇ります。 このチップは、効率を犠牲にすることなく、より多くの電力をユーザーに提供できるように設計されています。