సాధారణ కంప్యూటర్లలోనే 2.8 ట్రిలియన్ పారామీటర్స్ గల Kimi K3 AI మోడల్ను కేవలం 8 GB RAM తో రన్ చేయడంలో ఒక డెవలపర్ సక్సెస్ అయ్యారు. ఈ ప్రయోగం ద్వారా, అత్యంత ఖరీదైన సర్వర్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్పై ఆధారపడటాన్ని తగ్గించే దిశగా, బేసిక్ హార్డ్వేర్పై అధునాతన AI ని ఆపరేట్ చేయవచ్చని నిరూపితమైంది. అయితే, చాలా నెమ్మదిగా ప్రాసెసింగ్ అవ్వడం వల్ల రియల్ టైమ్ వాడకానికి ఇది ఆచరణాత్మకం కాదు.
సాధారణ వినియోగదారుల కంప్యూటర్లలోనే 2.8 ట్రిలియన్ పారామీటర్లు కలిగిన Kimi K3 ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మోడల్ను రన్ చేయవచ్చని ఇటీవల జరిగిన ఒక ప్రయోగం ద్వారా తేలింది. సాధారణంగా, ఇంత పెద్ద మోడల్స్ కోసం ప్రత్యేకమైన, ఖరీదైన గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసర్లతో కూడిన భారీ సర్వర్ ఫార్మ్లు అవసరం. కానీ ఈ డెమోన్స్ట్రేషన్ లో కేవలం బేసిక్ CPU, 8 GB RAM మాత్రమే ఉపయోగించారు. ఇది పెద్ద-స్థాయి AI ని అమలు చేసే విధానంలో ఒక మార్పుకు సంకేతం.
మెమరీ వర్సెస్ స్పీడ్: అసలు విషయం!
పరిమిత హార్డ్వేర్పై మోడల్ రన్ అవుతున్నప్పటికీ, పనితీరు విషయంలో ఒక పెద్ద లోపం ఉంది. ఒక్కో టోకెన్ (AI ప్రాసెసింగ్ కు అవసరమైన టెక్స్ట్ యూనిట్) జనరేట్ అవ్వడానికి సుమారు 30 సెకన్లు పడుతుంది. దీనితో ఈ మోడల్, రియల్ టైమ్ చాట్ లేదా వేగంగా డాక్యుమెంట్లు జనరేట్ చేయడం వంటి రోజువారీ, ఆచరణాత్మక ఉపయోగాలకు చాలా నెమ్మదిగా ఉంటుంది. అధిక మెమరీ అవసరాన్ని అధిగమించడానికి, ఈ సాఫ్ట్వేర్ 1.7 TB వరకు SSD స్టోరేజ్ స్పేస్ను ఉపయోగిస్తుంది. అంటే, వేగం మరియు స్టోరేజ్ స్పేస్ను త్యాగం చేసి, తక్కువ RAM అవసరాలను సాధించారు.
Kimi K3 వెనుక టెక్నాలజీ
బీజింగ్ కేంద్రంగా పనిచేస్తున్న Moonshot AI అభివృద్ధి చేసిన Kimi K3, ఒక ప్రత్యేకమైన ఆర్కిటెక్చర్ను ఉపయోగిస్తుంది. ఇది ఏదైనా అభ్యర్థన కోసం దాని మొత్తం పారామీటర్లలో కొద్ది భాగాన్ని మాత్రమే యాక్టివేట్ చేస్తుంది. ఈ టెక్నిక్ మోడల్ పనిచేయడానికి అవసరమైన కంప్యూటేషనల్ ఇంటెన్సిటీని తగ్గిస్తుంది. Kimi K3 ను ఓపెన్-వెయిట్ మోడల్గా విడుదల చేయడం ద్వారా, Moonshot AI పరిశోధకులు, డెవలపర్లు దాని సామర్థ్యాలను పరీక్షించడానికి అనుమతించింది. వీటిలో టెక్స్ట్, చిత్రాలు, వీడియోలను ఒక మిలియన్ టోకెన్ల కాంటెక్స్ట్ విండోతో ప్రాసెస్ చేయడం కూడా ఉంది. ఈ కాంటెక్స్ట్ విండో సైజ్, ప్రస్తుతం AI మార్కెట్లో ఒక పోటీతత్వ లక్షణంగా నిలుస్తూ, ఒకేసారి పెద్ద మొత్తంలో సమాచారాన్ని విశ్లేషించడానికి మోడల్ను అనుమతిస్తుంది.
AI హార్డ్వేర్ పరిశ్రమపై ప్రభావం
ఈ అభివృద్ధి, భారీ మోడల్స్ను కంప్రెస్ చేసి, సాధారణ హార్డ్వేర్పై అమలు చేయడానికి సాఫ్ట్వేర్ డెవలపర్ల మధ్య పెరుగుతున్న ట్రెండ్ను ప్రతిబింబిస్తుంది. ఈ ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్స్ మెరుగుపడితే, ఖరీదైన డేటా సెంటర్లు, హై-ఎండ్ చిప్లపై పరిశ్రమ ఆధారపడటాన్ని తగ్గించవచ్చు. టెక్నాలజీ రంగంలో పెట్టుబడిదారులకు, ఇది సాఫ్ట్వేర్-ఆధారిత సామర్థ్యం వైపు ఒక మార్పును సూచిస్తుంది. ప్రస్తుత ఫలితాలు వాణిజ్య ఉత్పాదకతకు తగినవి కానప్పటికీ, భవిష్యత్తులో కంపెనీలు అధునాతన AI సిస్టమ్ల నిర్వహణ ఖర్చులను ఎలా తగ్గించవచ్చో ఇవి ఒక బ్లూప్రింట్ను అందిస్తాయి. తదుపరి దశలో, ఈ మోడళ్లను రోజువారీ అప్లికేషన్లకు ఉపయోగపడేలా ప్రాసెసింగ్ సమయాలను గణనీయంగా తగ్గిస్తూనే, మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని కొనసాగించగలరా అనేది చూడాలి.