قامت نفيديا ثروة من توفير الرقائق للشركات العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي، ولكن اليوم اتخذ صانع الرقائق خطوة نحو أن يصبح صانع نماذج أكثر جدية من خلال إطلاق سلسلة من النماذج المفتوحة المتطورة، إلى جانب البيانات والأدوات لمساعدة المهندسين على استخدامها.
هذه الخطوة، التي تأتي في وقت تعمل فيه شركات الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI وGoogle وAnthropic على تطوير شرائح ذات قدرة متزايدة خاصة بها، يمكن أن تكون بمثابة تحوط ضد هذه الشركات التي تنحرف عن تكنولوجيا Nvidia بمرور الوقت.
تعد النماذج المفتوحة بالفعل جزءًا مهمًا من النظام البيئي للذكاء الاصطناعي حيث يستخدمها العديد من الباحثين والشركات الناشئة للتجربة ووضع النماذج الأولية والبناء. وفي حين تقدم شركتا OpenAI وGoogle نماذج صغيرة مفتوحة، إلا أنهما لا تقومان بتحديثها بشكل متكرر مثل منافسيهما في الصين. لهذا السبب ولأسباب أخرى، أصبحت النماذج المفتوحة من الشركات الصينية أكثر شعبية حاليًا، وفقًا لبيانات من Hugging Face، وهي منصة استضافة للمشاريع مفتوحة المصدر.
تعد نماذج Nemotron 3 الجديدة من Nvidia من بين أفضل النماذج التي يمكن تنزيلها وتعديلها وتشغيلها على الأجهزة الخاصة بالشخص، وفقًا للنتائج المعيارية التي شاركتها الشركة قبل الإصدار.
وقال الرئيس التنفيذي جنسن هوانغ في بيان قبل الأخبار: “الابتكار المفتوح هو أساس تقدم الذكاء الاصطناعي”. “مع Nemotron، نقوم بتحويل الذكاء الاصطناعي المتقدم إلى منصة مفتوحة تمنح المطورين الشفافية والكفاءة التي يحتاجون إليها لبناء أنظمة وكيلة على نطاق واسع.”
تتخذ إنفيديا نهجًا أكثر شفافية من العديد من منافسيها في الولايات المتحدة من خلال إطلاق البيانات المستخدمة لتدريب نيموترون – وهي حقيقة من شأنها أن تساعد المهندسين على تعديل النماذج بسهولة أكبر. تقوم الشركة أيضًا بإصدار أدوات للمساعدة في التخصيص والضبط الدقيق. يتضمن ذلك بنية نموذجية هجينة جديدة لخليط من الخبراء، والتي تقول Nvidia إنها جيدة بشكل خاص لبناء عملاء الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم اتخاذ إجراءات على أجهزة الكمبيوتر أو الويب. تطلق الشركة أيضًا مكتبات تسمح للمستخدمين بتدريب الوكلاء على القيام بأشياء باستخدام التعلم المعزز، والذي يتضمن إعطاء نماذج محاكاة للمكافآت والعقوبات.
تأتي نماذج Nemotron 3 بثلاثة أحجام: Nano، الذي يحتوي على 30 مليار معلمة؛ سوبر، الذي لديه 100 مليار؛ و Ultra التي تبلغ قيمتها 500 مليار. تتوافق معلمات النموذج بشكل فضفاض مع مدى قدرته وكذلك مدى صعوبة تشغيله. تعتبر النماذج الأكبر حجمًا مرهقة جدًا لدرجة أنها تحتاج إلى العمل على رفوف الأجهزة باهظة الثمن.
أسس النموذج
قال كاري آن بريسكي، نائب رئيس برامج الذكاء الاصطناعي التوليدية للمؤسسات في Nvidia، إن النماذج المفتوحة مهمة لمنشئي الذكاء الاصطناعي لثلاثة أسباب: يحتاج المنشئون بشكل متزايد إلى تخصيص النماذج لمهام معينة؛ غالبًا ما يساعد في تسليم الاستعلامات إلى نماذج مختلفة؛ ومن الأسهل الحصول على استجابات أكثر ذكاءً من هذه النماذج بعد التدريب من خلال جعلها تؤدي نوعًا من محاكاة الاستدلال. وقال بريسكي: “نعتقد أن المصدر المفتوح هو الأساس لابتكار الذكاء الاصطناعي، والاستمرار في تسريع الاقتصاد العالمي”.
أصدرت شركة Meta، عملاق وسائل التواصل الاجتماعي، أول نماذج مفتوحة متقدمة تحت اسم Llama في فبراير 2023. ومع اشتداد المنافسة، أشارت Meta إلى أن إصداراتها المستقبلية قد لا تكون مفتوحة المصدر.
تعد هذه الخطوة جزءًا من اتجاه أكبر في صناعة الذكاء الاصطناعي. خلال العام الماضي، ابتعدت الشركات الأمريكية عن الانفتاح، وأصبحت أكثر سرية بشأن أبحاثها وأكثر ترددا في إبلاغ منافسيها بشأن أحدث حيلها الهندسية.
