Deci se beeldklassifikasiemodelle ontdek met veel minder rekenaarkrag as toonaangewende tegnologie

Diep leer maatskappy Hier, wat daarop gemik is om KI in te span om KI te bou, het die ontdekking van beeldklassifikasiemodelle genaamd DeciNets aangekondig. Hulle is ontdek deur Deci se eie outomatiese neurale argitektuurkonstruksie (AutoNAC) tegnologie, en dit het twee ordes van grootte minder rekenaarkrag as Google-skaal Neural Architecture Search (NAS) tegnologieë geneem. Die NAS-tegnologie is voorheen gebruik om neurale argitekture soos EfficientNet te ontdek.

Daar is 'n groter druk op groter diep leermodelle met toenemende algoritmiese kompleksiteit, wat spruit uit die begeerte vir verbeterde akkuraatheid en werkverrigting met meer komplekse voorspellingstake. Die beskikbaarheid van kragtiger hardeware en groot data het ook gelei tot hierdie nuwe diepleermodelle. 

Alternatiewe opsies vir ontwikkelaars

Hierdie modelle is egter nie ideaal vir koste-effektiewe afleidingsbedrywighede in produksie nie. NAS kan 'n rol speel in die outomatisering van die ontwerp van meer effektiewe kunsmatige neurale netwerke, wat beter as handontwerpte argitekture kan presteer, maar hulle benodig aansienlike hulpbronne. Die maatskappye wat NAS suksesvol kon implementeer, is dikwels massiewe tegnologie-organisasies soos Google en Microsoft, so dit is nie 'n lewensvatbare opsie vir die meeste ontwikkelaars nie.

Deci het daarop gemik om hierdie probleem op te los deur AutoNAC te ontwikkel, wat die eerste kommersieel lewensvatbare NAS is. Dit stel ontwikkelaars in staat om outomaties diepleermodelle te ontwerp en te bou wat beter kan presteer as ander topargitekture. Ontwikkelaars kan parameters vir spesifieke take stel, soos klassifikasie en opsporing, en hulle kan AutoNAC op hul datastel toepas, wat hulle in staat stel om geoptimaliseerde modelle te kry wat gereed is vir produksie op skaal. 

Nog 'n unieke aspek van AutoNAC is dat dit hardeware-bewus is. Met ander woorde, dit kan maksimum werkverrigting uit enige hardeware behaal en modelle in 'n verskeidenheid omgewings ontplooi, soos wolk, rand en selfoon.

Yonatan Geifman is medestigter en uitvoerende hoof van Deci. 

"Diep leer dryf die volgende generasie rekenaars aan – sonder hoërpresterende en doeltreffender modelle wat naatloos op enige hardeware werk, sal verbruikerstegnologieë wat ons elke dag as vanselfsprekend aanvaar 'n hindernis bereik," het Geifman gesê. "Deci se 'KI wat KI bou'-benadering is van kardinale belang om die modelle te ontsluit wat nodig is om 'n nuwe era van innovasie te ontketen, wat ontwikkelaars bemagtig met die gereedskap wat nodig is om idees in revolusionêre produkte te omskep." 

AutoNAC is op verskeie take toegepas om modelle oor verskeie afleidingsverwerkers te optimaliseer, soos NVIDIA se T4 GPU en NVIDIA se Jetson Xavier NX edge GPU. AutoNAC het DeciNets vir beeldklassifikasie ontdek deur die standaard ImageNet-maatstafdatastel te gebruik. 

Uitpresteer ander platforms

Deci het 'n vermoë getoon om beter as ander platforms te presteer en baie minder berekening te gebruik wanneer sy DeciNet genereer, wat beteken dat ontwikkelaars nie swaar hulpbronne in die proses nodig het nie. DeciNets kon beter presteer as enige bekende oopbron neurale netwerk wat op die mark beskikbaar is, soos EfficientNets en MobileNets. 

Prof. Ran El-Yaniv is medestigter en hoofwetenskaplike van Deci. 

"AutoNAC het van die beste klassifikasie- en opsporingsmodelle tot dusver ontdek," het prof. Ran El-Yaniv gesê. “Maar ons sal nie daar stop nie; ons tegnologie kan gebruik word vir enige diep leertaak, of dit nou visie of natuurlike taalverwerking (NLP) is, en vir elke meetbare optimaliseringsdoelwit. Ons verbeter AutoNAC voortdurend sodat dit ontwikkelaars altyd sal toelaat om die kragtigste modelle te bekom wat die doeltreffende grens verbreek.”

Deci is deur Hewlett Packard Enterprise (HPE) aangewys as 'n lid van hul Tegnologievennootprogram om KI-innovasie te versnel, en dit is ingesluit in die 2021 CB Insights AI 100 Lys as 'n top diepleerversneller. Die AutoNAC-tegnologie word oor nywerhede in produksie-omgewings geïmplementeer.