PrismML สตาร์ตอัปปัญญาประดิษฐ์ที่ก่อตั้งโดยกลุ่มนักวิจัยจากสถาบันเทคโนโลยีแคลิฟอร์เนีย (Caltech) ประกาศเปิดตัว Bonsai 2 27B โมเดลบีบอัดข้อมูลรุ่นล่าสุดที่สามารถย่อขนาดโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ยอดนิยมอย่าง Qwen3.8 27B ของ Alibaba จากขนาดเดิมลงมาเหลือเพียง 5.9 GB หรือลดลงถึง 9-10 เท่า ส่งผลให้สามารถนำโมเดลประมวลผลระดับสูงนี้ไปรันบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล (PC) และสมาร์ตโฟนระดับเรือธงได้โดยตรงโดยไม่ต้องพึ่งพาการเชื่อมต่อระบบคลาวด์
ในด้านสถาปัตยกรรมทางเทคนิค PrismML ระบุว่า Bonsai 2 สามารถรักษาประสิทธิภาพการประมวลผลไว้ได้สูงถึง 98% ของคะแนนเบนช์มาร์กรวมของโมเดล Qwen ต้นฉบับ ซึ่งพัฒนาขึ้นจาก Bonsai รุ่นแรกที่เปิดตัวเมื่อเดือนมีนาคมที่ทำได้ 95% โดยสตาร์ตอัปรายนี้ใช้เทคนิคการบีบอัดค่าน้ำหนัก (Weights) ของโมเดลที่เรียกว่า "Ternary Weights" ซึ่งเป็นการแปลงค่าน้ำหนักจากเดิมที่ต้องใช้พื้นที่จัดเก็บ 16 บิตต่อค่า ให้เหลือเพียง 3 สถานะคือ +1, -1 หรือ 0 ส่งผลให้ขนาดของข้อมูลที่ต้องจัดเก็บและประมวลผลลดลงอย่างมหาศาลโดยไม่สูญเสียความสามารถในการอนุมานข้อมูล
การพัฒนาเทคโนโลยีบีบอัดโมเดลนี้ดึงดูดความสนใจจากอุตสาหกรรมอย่างมาก โดยมีรายงานว่า PrismML กำลังอยู่ในระหว่างการเจรจากับ Apple แม้ว่า Babak Hassibi ซีอีโอของบริษัทจะปฏิเสธที่จะแสดงความคิดเห็นในประเด็นดังกล่าวก็ตาม ทั้งนี้ Ion Stoica ผู้ร่วมก่อตั้ง Databricks และที่ปรึกษาของ PrismML ระบุว่า เทคโนโลยีนี้จะช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าถึงปัญญาประดิษฐ์ประสิทธิภาพสูงได้ฟรีบนอุปกรณ์ส่วนตัวที่ซื้อมาแล้ว พร้อมทั้งรับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเนื่องจากกระบวนการคำนวณทั้งหมดเกิดขึ้นภายในเครื่องโดยไม่มีการส่งข้อมูลกลับไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอก
ปัจจุบัน PrismML ได้รับเงินทุนสนับสนุนรอบ Seed มูลค่า 22.25 ล้านดอลลาร์สหรัฐ จากกลุ่มผู้ลงทุนนำโดย Khosla Ventures, Cerberus Capital และ Caltech โดยบริษัทมีแผนที่จะนำเทคโนโลยีบีบอัดนี้ไปใช้กับโมเดลที่มีขนาดใหญ่ขึ้นในระดับหลายแสนล้านพารามิเตอร์ภายในช่วงไม่กี่เดือนข้างหน้า ซึ่ง Hassibi คาดการณ์ว่าโมเดลที่มีขนาดใหญ่ขึ้นจะช่วยให้การบีบอัดข้อมูลสามารถรักษาประสิทธิภาพการทำงานได้ใกล้เคียง 100% มากยิ่งขึ้น
