L’Istituto Coreano di Ricerca sull’Elettronica e sulle Telecomunicazioni (ETRI) ha sviluppato tre modelli avanzati di intelligenza artificiale, conosciuti come “KOALA”. Questi modelli sono in grado di generare immagini fino a 5 volte più velocemente rispetto ai modelli esistenti dopo aver ricevuto un input. In totale, saranno rilasciati 5 modelli, inclusi 2 modelli “Ko-LLaVA”.
Il modello KOALA si distingue per la sua efficienza, avendo ridotto il numero di parametri da 2,5 miliardi (2,56B) a 700 milioni (700M), ciò ha permesso di abbassare il tempo necessario per generare un’immagine a soli 2 secondi. Si sostiene che ridurre le dimensioni del modello aumenti la velocità di elaborazione e riduca i costi operativi.
Tre versioni del modello KOALA sono state pubblicate sulla piattaforma Hugging Face, e un sito web è stato creato per confrontare 9 diversi modelli. Ad esempio, creare un’immagine con KOALA richiede solo 1,6 secondi, mentre altri modelli come “Kalo” di Kakao Brain, “Dali 2” e “Dali 3” di OpenAI richiedono rispettivamente 3,8, 12,3 e 13,7 secondi.
ETRI ha anche sviluppato e rilasciato “Korava”, un modello di linguaggio visivo interattivo, in collaborazione con l’Università del Wisconsin-Madison, USA. Questo modello consente agli utenti di caricare immagini o video e di interagire con essi in coreano, ponendo domande e ricevendo risposte.
Inoltre, ETRI ha pre-rilasciato tre modelli di comprensione del linguaggio di piccole dimensioni basati sulla lingua coreana. Questi modelli utilizzano una tecnologia senza token per processare nuove parole non precedentemente apprese, e sono disponibili in versioni Small (330M), Base (580M) e Large (1.23B). Questa tecnologia ha migliorato la velocità di apprendimento di oltre 2,7 volte e la velocità di inferenza di oltre 1,4 volte.
Secondo ETRI, questo sviluppo segna un cambiamento nel mercato dell’IA generativa verso modelli multimodali, più piccoli ed efficienti, rendendo possibile la creazione di un ecosistema di mercato correlato e l’uso da parte di piccole e medie imprese.