Redian新闻
>
Pienso为企业提供由云上IPU支持的高效大型语言模型访问

Pienso为企业提供由云上IPU支持的高效大型语言模型访问

公众号新闻


Pienso[1]是一家旨在帮助非开发人员从业务数据中提取洞见的人工智能软件制造商,该软件现在可以在欧洲和美国的Graphcore(拟未) IPU上运行。


Pienso决定在Gcore[2]云上使用Graphcore计算作为其商业服务的一部分,这反映了越来越多的人工智能即服务企业希望充分利用IPU出色的速度、效率和成本优势。


Graphcore计算使Pienso能够显著加快其交互式人工智能平台的性能,提供更快的客户洞察、文件智能和内容审核。


Pienso发现,与A100 GPU相比,使用IPU的性能提高了35倍,而且时延极低。


“云上的Graphcore IPU为Pienso提供了重要的支持。其中最重要的就是更好的用户体验。如果人工智能模型返回结果的时间太长,使用体验就会‘劝退’用户。为此,我们开发了由IPU提供支持的效率技术,极大地提高了训练和推理的性能。就每美元的性能而言,基于IPU的系统具有出色的经济效益,我们可以将其传递给终端用户。”Pienso联合创始人兼首席技术官Karthik Dinakar表示,“通过使用Graphcore IPU,我们为用户提供了快速的使用体验,而且计算效率高,这使得那些在快速发展的环境中运营,且需要人工智能来实现投资回报率的客户可以获得关键的实时洞察。”


人人可用的尖端LLM


Pienso正在开辟新的领域,向几乎没有编程或人工智能经验的用户提供最先进的大型语言模型(LLM)。


Karthik表示:“Pienso的用户都是主题专家和决策者。他们是最有能力将人工智能引向特定用途,并根据其提供的洞察采取行动的人。”


Pienso的客户可以使用简单的可视化界面来开发定制的语言模型,他们在自己的数据上进行训练,同时建立在各种流行的开源模型(如BERT)的功能之上。


与一些商业的大型语言模型产品不同,Pienso保证用户数据仅对拥有它的客户可用,不会用于训练其他人的模型或填充后续的基础模型。


云原生


Pienso的服务可在Gcore上的Graphcore IPU上运行,使用位于欧洲大陆的数据中心,这是需要确保数据隐私和主权的客户需求。


Gcore在提供超低时延服务方面的声誉使其成为支持Pienso服务的理想选择。


IPU带来的性能提升和Gcore提供的低云时延相结合,使Pienso能够为越来越多需要近乎实时洞察的客户提供服务,例如希望监测大量入站通信中出现的问题和潜在机会的客户联络中心。


想要试用在Graphcore IPU上运行的Pienso,请联系我们[3]


了解更多[4]关于在Graphcore云技术栈上构建和运行人工智能即服务平台的信息。


[1]https://pienso.com/

[2]https://gcore.com/partners/graphcore

[3]https://www.graphcore.ai/pienso#register

[4]https://www.graphcore.ai/getstarted




获取更多Graphcore资讯,阅读深度技术文章,并与其他创新者们一起交流,请至中国官网graphcore.cn,以及关注Graphcore微信、微博和知乎创新社区。

Graphcore中国官网

Graphcore官方微信

Graphcore微博创新社区

Graphcore知乎创新社区


点击阅读原文,查看英文blog。

微信扫码关注该文公众号作者

戳这里提交新闻线索和高质量文章给我们。
相关阅读
大型语言模型综述全新出炉!从T5到GPT-4最全盘点,国内20余位研究者联合撰写大型语言模型也能跑在浏览器上了!又一ChatGPT平替诞生,训练成本8.5万美元有证据了,MIT表明:大型语言模型≠随机鹦鹉,确实能学到语义InfoQ 2023 年趋势报告:影响组织文化的两个最大的因素是大裁员和 ChatGPT 等大型语言模型褪黑素能预防睡眠不足导致的记忆缺陷;大型语言模型综述全新出炉:从T5到GPT-4最全盘点|本周论文推荐斜风细雨不须归北京内推 | 阿里达摩院招聘大型语言模型(LLM)应用方向实习生Stability AI宣布推出新的开源大型语言模型结合亲和力提高了 28.7 倍,基于端到端贝叶斯语言模型的方法设计大型、多样化的高亲和力抗体库大型语言模型与知识图谱协同研究综述:两大技术优势互补解密大型语言模型:从相关性中发现因果关系?关于大型语言模型的争论和局限银行业专用大型语言模型落地基于重排序的新量化方法RPTQ:实现大型语言模型的 3 比特量化中文医学大模型“本草”(原名华驼):医学知识增强在中文大型语言模型指令微调上的初步探索爱晒衣服的日本人大型语言模型技术公开课上线4讲!直播讲解ChatGPT开源平替、类GPT4低成本定制以及GPT4Tools表现优于 GPT-4,ChemCrow 集成 13 种化学工具,增强大型语言模型的化学性能“打包”BERT,Graphcore助力Pienso大语言模型更高效讲座预告 | 软件工程学院博学论坛第十五期:自然语言处理与大型语言模型的挑战与探索卷起来!Dr. LLaMA:通过生成数据增强改进特定领域 QA 中的小型语言模型,重点关注医学问答任务大型语言模型(LLM)的潜力有多大?意外地好!!!!!Microsoft 必应图像创建者BLIP-2、InstructBLIP稳居前三!十二大模型,十六份榜单,全面测评「多模态大语言模型」长篇小说《如絮》第一百零三章 哈尔滨-1952-1953年 2 任务邀请您参加IEEE网络技术论坛:基于大型语言模型的组合推理如何更好地蒸馏ChatGPT模型能力:Lion闭源大型语言模型的对抗性蒸馏模型原理及实验工作介绍九剑一魂 - 第23回 太子遇害 贾后伏诛(九)最新综述!当大型语言模型(LLM)遇上知识图谱:两大技术优势互补“千模千测”——针对大语言模型认知能力的高效测试方法ACL 2023长文 | 先计划再求解:提升大型语言模型的零样本链式推理大型语言模型的推理演算百篇论文纵览大型语言模型最新研究进展大型语言模型综述全新出炉:从T5到GPT-4最全盘点,国内20余位研究者联合撰写【保姆级】深入解析大型语言模型核心技术
logo
联系我们隐私协议©2024 redian.news
Redian新闻
Redian.news刊载任何文章,不代表同意其说法或描述,仅为提供更多信息,也不构成任何建议。文章信息的合法性及真实性由其作者负责,与Redian.news及其运营公司无关。欢迎投稿,如发现稿件侵权,或作者不愿在本网发表文章,请版权拥有者通知本网处理。