
光の速度、精密なファウンデーションモデル
AIモデルを 圧縮し、効率的で 持ち運び可能なモデルの メリットを 活用しましょう。
メモリや ディスク容量の 要件を 大幅に削減し、AIプロジェクトの コストを 大幅に抑えることが できます。

CompactifAIの利点
コスト削減
エネルギーコストを削減し、
ハードウェアコストを
抑えましょう。
プライバシー保護
クラウドベースのシステムに
依存しない
ローカルAIモデルでデータを>
安全に保護します。
速度向上
ハードウェアの制限を克服し、
AIベースのプロジェクトを
加速しましょう。
持続可能性
エネルギー消費を削減し、
より環境に優しい未来に
貢献しましょう。
なぜCompactifAIなのか?
現在の AIモデルは、パラメータの 数が指数関数的に 増加する一方で、精度の向上は 線形的にしか 進まないという 深刻な 非効率性に 直面しています。 この不均衡は、以下のような 問題を 引き起こします
-
コンピューティング パワーの 指数関数的増加
必要な 計算資源が 持続不可能な 速度で 増加しています。
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エネルギーコストの 指数関数的増加
エネルギー消費の 増加は コストの 問題だけでなく、 環境問題も 引き起こします。
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高性能チップの供給不足
高度なチップの 不足は、 イノベーションと ビジネスの 成長を 制限します。
CompactifAI 解決策


AIの 効率性と 携帯性の 革新:CompactifAI
CompactifAIは、大規模言語 モデル(LLM)を含む 基盤AIモデルを 圧縮するために、先進的な テンソル ネットワークを 活用します。
この革新的な アプローチは、以下のような 主要な 利点を 提供します:


効率性の向上
AI運用に 必要な 計算パワーを 大幅に削減します。


特化型AIモデル
より小型で 特化したAIモデルを ローカルで 開発・展開でき、効率的で タスクに 特化した ソリューションを提供します。


プライバシー 保護と ガバナンス要件
AI技術の倫理的、法的、安全な 使用を 保証するため、個人 データを 保護する 安全な 環境を 開発します。


携帯性
モデルを 圧縮する ことで、あらゆる デバイスに 搭載可能に なります。
CompactifAI 主な機能
サイズの削減
パラメータ数の削減
より高速な推論
より高速な再学習
Llama 2-7Bとの最新ベンチマーク
CompactIfAIは、AIモデルの 効率性と 携帯性を 革新的に 向上させ、コスト削減、プライバシー保護、速度向上、持続可能性など、さまざまな 利点を 提供します。 これにより、AIプロジェクトをより 低コスト かつ効果的に 実装できます。
指標 | 値 |
---|---|
モデルサイズ削減 | +93% |
パラメータ削減 | +70% |
精度損失 | 2%-3% 미만 |
推論時間短縮 | 88% -> 24%-26% | 93% -> 24%-26% |
手法: テンソル化 + 量子化 |