طراحی و بهینه سازی مدل های هوش مصنوعی مولد فوق وسعت برای فهم و تولید زبان و تصویر با مصرف انرژی حداقل

در دهه های اخیر، هوش مصنوعی مولد به عنوان یکی از محورهای اصلی تحول دیجیتال و علوم کامپیوتر مطرح شده است. این مدل ها که قادر به تولید محتوای پیچیده متنی، تصویری و چندرسانه ای هستند، با افزایش حجم داده ها و توان محاسباتی، به صورت چشمگیری پیچیده و بزرگ شده اند. با این حال، رشد فوق وسعت این مدل ها با چالش های متعددی از جمله مصرف انرژی بالا، نیاز به منابع سخت افزاری پیشرفته و اثرات زیست محیطی همراه است. در این مقاله، به بررسی طراحی و بهینه سازی مدل های هوش مصنوعی مولد فوق وسعت با هدف کاهش مصرف انرژی پرداخته می شود و راهکارهایی برای حفظ دقت و کیفیت خروجی ها در کنار کاهش هزینه های انرژی و زیست محیطی ارائه می گردد. روش های متنوع بهینه سازی، از جمله کوانتیزاسیون، پراکینگ وزن ها، استفاده از الگوریتم های یادگیری انتقالی و معماری های شبکه ای کم مصرف، مورد بررسی قرار گرفته و اثرات آن ها بر عملکرد مدل های بزرگ مولد تحلیل می شود. یافته ها نشان می دهد که با ترکیب رویکردهای الگوریتمی و سخت افزاری، می توان به سطحی از بهینگی دست یافت که ضمن حفظ توانایی تولید محتوای پیچیده، مصرف انرژی را به شکل قابل توجهی کاهش دهد. این مقاله همچنین به بررسی اثرات اقتصادی و زیست محیطی استفاده از مدل های مولد فوق وسعت و اهمیت توسعه پایدار در هوش مصنوعی می پردازد.

کلیدواژه ها:

کلیدواژه ها هوش مصنوعی مولد ، مدل فوق وسعت ، ترانسفورمر ، بهینه سازی مصرف انرژی ، یادگیری انتقالی ، کوانتیزاسیون ، پراکینگ وزن ها ، تولید محتوا ، معماری شبکه عصبی ، هوش مصنوعی پایدار