推論 は AI モデルにとって真実の瞬間であり、トレーニング中に学習した情報を予測や課題の解決にどれだけうまく適用できるかをテストするものです。この段階では、理論と実践が出会い、AI モデルが実際の応用でその能力を発揮します。スパムと重要なメールを区別する場合でも、話し言葉を書面に変換する場合でも、長い文書を簡潔な要約にまとめる場合でも、推論は AI モデルがその気概を証明するるつぼです。

推論には、以前のトレーニングで得たパラメーターに組み込まれた知識を活用して、リアルタイムデータをふるいにかけるAIモデルが含まれます。このモデルのタスクはスパム検出から音声認識まで多岐にわたり、それぞれに合わせた対応が必要になります。AI 推論の究極の目的は、データを処理することだけではなく、実用的で関連性のある結果を生み出すことです。

トレーニングから推論までの道のりは、学習から応用への移行を反映しています。トレーニング段階では、AI モデルがデータセット内のパターンと関係を識別し、そのインテリジェンスをニューラルフレームワークにエンコードします。つまり、推論とは、人間が過去の経験を新しい状況を理解するためにどのように応用するのかに似ている、この習得した知識を新しいデータに適用することです。

推論のリソース強度

ディープラーニングモデルの人工ニューロンは、脳にインスパイアされた設計にもかかわらず、生物学的ニューロンの効率にはほど遠いです。トレーニングの経済的および環境的コストは相当なものですが、推論中にかかるコストと比較すると見劣りします。個人のデバイスであれクラウドサーバーであれ、AI モデルを実行するたびに、エネルギー消費、財政支出、二酸化炭素排出量を基準とするコストが発生します。

AIモデルのライフサイクルの大部分が推論に費やされていることを考えると、この段階はAIの環境への影響の大部分を占める場所でもあります。推定によると、大規模な AI モデルを運用すると、その存続期間を通じて平均的なアメリカ車よりも二酸化炭素排出量が大きくなる可能性があります。

Farpointでは、社内のニューラルネットワークの専門家が指摘しているように、「トレーニングは1回限りの計算投資ですが、推論は継続的なプロセスです」と理解しています。顧客サービスのチャットボットなどの AI 主導のインターフェースに毎日数百万人が利用していると、大量の推論要求が発生し、大量の計算リソースが必要になります。

推論効率の向上

これらの課題を軽減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、Farpointは推論プロセスの加速を目的とした技術開発の最前線に立っています。AI モデルの動作速度は、ハードウェア、ソフトウェア、ミドルウェアを含む多層スタックに左右されます。これらのレイヤーのいずれかが進歩すれば、独立して、またまとめて推論を促進できます。

1つのアプローチは、ハードウェア設計の革新、特にディープラーニングの中心となる行列乗算タスクに特化したチップの作成です。この分野に対するFarpointの取り組みは、こうした重要な計算を最適化するように設計された当社独自のプロセッシングユニットからも明らかです。

さらに、プルーニングや量子化などの手法によるモデルの最適化を提唱しています。これにより、予測精度を損なうことなくモデルを合理化できます。これにより、推論速度が向上するだけでなく、モデルの計算負荷も軽減されます。

ミドルウェアはこのエコシステムにおいて重要な役割を果たし、高レベルのAIモデルコードを実行可能な操作に変換する仲介役として機能します。Farpointはオープンソースコミュニティと緊密に連携してこのレイヤーを改良し、多様なハードウェア環境にわたるシームレスな統合を実現しています。このコラボレーションにより、ハイブリッドクラウド環境でのAIモデルの導入が容易になり、オンプレミスのデータセキュリティとクラウドリソースのスケーラビリティのバランスをとることができます。

将来を見据えて

この分野へのFarpointの貢献は、パフォーマンスの向上だけではありません。AIの民主化にも貢献しています。効率的で低コストの推論への障壁を下げることで、より持続可能でアクセスしやすい AI ソリューションへの道を開いています。私たちはイノベーションを続けていますが、AIの恩恵が広く公平に共有されるように、強力で責任感のあるAIの開発に引き続き注力しています。