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自動運転やロボティクスにマルチモーダルLLM適用を目指す：米Ambarella（3/3 ページ）
イメージプロセッサを手掛ける米Ambarellaによれば、マルチモーダル基盤モデルは、より“人間に近いAI”を実現し、より高度な自動運転や、ロボットの自動化の加速に貢献するという。
LLaVA-34Bを50W未満の消費電力で実行するチップ
Ambarellaは現在、N1シリコン上で6つのLLM（パラメータサイズは10億〜340億）を稼働させていて、さらにCNN（畳み込みニューラルネットワーク）ベースのビジョンモデルも14個ほど稼働しているという。この選択と微調整でほとんどのユースケースを十分にカバーできるが、他のモデルを移植することも可能だという。Ambarellaチーム最近、Google のオープンLLM「Gemma」を移植したが、それに要した時間は1週間足らずだったという。
Ambarellaは米国EE Timesに向けて、オンチップAIアクセラレーションを搭載したN1ビジョンSoCのデモを、さまざまなシナリオで行った。N1は、カメラからの画像（スナップショット）の内容を記述するLLaVA-34Bを50W未満の消費電力で実行できる。あるいは、16x 1080pのビデオチャンネルでLLaVA-13Bの実行も可能だ。なおN1は、画像と自然言語を理解するマルチモーダル基盤モデルであるCLIPも実行できる。
【翻訳：滝本麻貴、編集：EE Times Japan】
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