SHAKTI: Ein 2,5 Milliarden Parameter umfassendes kleines Sprachmodell, optimiert für Edge-KI und Umgebungen mit geringen Ressourcen.

SHAKTI: A 2.5 Billion Parameter Small Language Model Optimized for Edge AI and Low-Resource Environments

October 15, 2024

Autoren: Syed Abdul Gaffar Shakhadri, Kruthika KR, Rakshit Aralimatti

cs.AI

Zusammenfassung

Wir stellen Shakti vor, ein Sprachmodell mit 2,5 Milliarden Parametern, das speziell für ressourcenbeschränkte Umgebungen wie Edge-Geräte, einschließlich Smartphones, Wearables und IoT-Systeme, optimiert ist. Shakti vereint Hochleistungs-NLP mit optimierter Effizienz und Präzision, was es ideal für Echtzeit-KI-Anwendungen macht, bei denen Rechenressourcen und Speicher begrenzt sind. Mit Unterstützung für Umgangssprachen und domänenspezifische Aufgaben zeichnet sich Shakti in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Kundenservice aus. Benchmark-Evaluationen zeigen, dass Shakti wettbewerbsfähige Leistungen im Vergleich zu größeren Modellen erbringt, während es eine geringe Latenz und eine effiziente On-Device-Nutzung beibehält, was es zu einer führenden Lösung für Edge-KI macht.

English

We introduce Shakti, a 2.5 billion parameter language model specifically optimized for resource-constrained environments such as edge devices, including smartphones, wearables, and IoT systems. Shakti combines high-performance NLP with optimized efficiency and precision, making it ideal for real-time AI applications where computational resources and memory are limited. With support for vernacular languages and domain-specific tasks, Shakti excels in industries such as healthcare, finance, and customer service. Benchmark evaluations demonstrate that Shakti performs competitively against larger models while maintaining low latency and on-device efficiency, positioning it as a leading solution for edge AI.