ابق على اطلاع بالتحديثات المجانية
ببساطة قم بالتسجيل في الذكاء الاصطناعي myFT Digest – يتم تسليمه مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.
إن شركات الذكاء الاصطناعي التي أنفقت مليارات الدولارات على بناء ما يسمى بنماذج اللغات الكبيرة لتشغيل منتجات الذكاء الاصطناعي التوليدية، تعتمد الآن على طريقة جديدة لزيادة الإيرادات: نماذج اللغات الصغيرة.
أصدرت شركات Apple، وMicrosoft، وMeta، وGoogle مؤخرًا نماذج جديدة للذكاء الاصطناعي تحتوي على عدد أقل من “المعلمات” – عدد المتغيرات المستخدمة لتدريب نظام الذكاء الاصطناعي وتشكيل مخرجاته – ولكنها لا تزال تتمتع بقدرات قوية.
هذه التحركات هي جهد تبذله مجموعات التكنولوجيا لتشجيع اعتماد الذكاء الاصطناعي من قبل الشركات التي لديها مخاوف بشأن التكاليف والقدرة الحاسوبية اللازمة لتشغيل نماذج لغوية كبيرة، وهو نوع التكنولوجيا التي تدعم برامج الدردشة الشهيرة مثل ChatGPT من OpenAI.
بشكل عام، كلما زاد عدد المعلمات، كان أداء برنامج الذكاء الاصطناعي أفضل وأصبحت مهامه أكثر تعقيدًا ودقة. يُقدر أن أحدث نموذج من OpenAI GPT-4o وGemini 1.5 Pro من Google، اللذين تم الإعلان عنهما هذا الأسبوع، يحتويان على أكثر من تريليون معلمة، وتقوم Meta بتدريب نسخة ذات 400 مليار معلمة من نموذج Llama مفتوح المصدر.
فضلا عن النضال من أجل إقناع بعض عملاء المؤسسات بدفع المبالغ الكبيرة اللازمة لتشغيل منتجات الذكاء الاصطناعي التوليدية، هناك أيضا مخاوف بشأن البيانات ومسؤولية حقوق النشر التي تعيق اعتمادها.
وقد دفع ذلك مجموعات التكنولوجيا مثل ميتا وجوجل إلى عرض نماذج لغة صغيرة تحتوي على بضعة مليارات من المعلمات فقط كبدائل أرخص وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة وقابلة للتخصيص وتتطلب طاقة أقل للتدريب والتشغيل، والتي يمكنها أيضًا حماية البيانات الحساسة.
قال إريك بويد: “من خلال الحصول على هذه الجودة العالية بتكلفة أقل، يمكنك في الواقع تمكين المزيد من التطبيقات للعملاء للدخول والقيام بأشياء لم يكن هناك عائد كافٍ على هذا الاستثمار لهم لتبرير القيام بذلك بالفعل”. ، نائب رئيس شركة Microsoft Azure AI Platform، التي تبيع نماذج الذكاء الاصطناعي للشركات.
كما أصدرت شركات جوجل وميتا ومايكروسوفت وشركة ميسترال الفرنسية الناشئة نماذج لغوية صغيرة تظهر قدرات متقدمة ويمكن أن تركز بشكل أفضل على تطبيقات محددة.
وقال نيك كليج، رئيس الشؤون العالمية في ميتا، إن نموذج معلمة Llama 3 الجديد البالغ 8 مليارات دولار يمكن مقارنته بنموذج GPT-4. وقال: “أعتقد أنه من خلال كل قياس يمكنك التفكير فيه تقريبًا، ترى أداءً متفوقًا”. وقالت مايكروسوفت إن نموذجها Phi-3 الصغير، الذي يحتوي على 7 مليارات معلمة، يتفوق على GPT-3.5، وهو إصدار سابق من نموذج OpenAI.
يمكن للنماذج الصغيرة معالجة المهام محليًا على الجهاز، بدلاً من إرسال المعلومات إلى السحابة، الأمر الذي قد يجذب العملاء المهتمين بالخصوصية والذين يرغبون في ضمان الاحتفاظ بالمعلومات داخل الشبكات الداخلية.
قالت شارلوت مارشال، المديرة المساعدة لشركة Addleshaw Goddard، وهي شركة محاماة تقدم المشورة للبنوك، “أعتقد أن أحد التحديات التي واجهها الكثير من عملائنا” في اعتماد منتجات الذكاء الاصطناعي التوليدية كان الالتزام بالمتطلبات التنظيمية المتعلقة بالتعامل مع البيانات ونقلها. وقالت إن النماذج الأصغر حجما توفر “فرصة للشركات للتغلب على” المخاوف القانونية والمتعلقة بالتكلفة.
تسمح النماذج الأصغر أيضًا بتشغيل ميزات الذكاء الاصطناعي على أجهزة مثل الهواتف المحمولة. تم تضمين نموذج “Gemini Nano” من Google داخل أحدث هواتف Pixel وأحدث هاتف ذكي S24 من سامسونج.
ألمحت شركة Apple إلى أنها تعمل أيضًا على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي لتشغيلها على أجهزة iPhone الأكثر مبيعًا. في الشهر الماضي، أطلق عملاق وادي السيليكون نموذج OpenELM الخاص به، وهو نموذج صغير مصمم لأداء المهام المستندة إلى النصوص.
وقال بويد من مايكروسوفت إن النماذج الأصغر ستؤدي إلى “تطبيقات مثيرة للاهتمام، وصولاً إلى الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة”.
قال سام ألتمان، رئيس شركة OpenAI، في تشرين الثاني (نوفمبر) الماضي، إن الشركة الناشئة التي يوجد مقرها في سان فرانسيسكو عرضت نماذج مختلفة الحجم للذكاء الاصطناعي للعملاء “تخدم أغراضًا منفصلة”، وستواصل بناء هذه الخيارات وبيعها.
وأضاف: “هناك بعض الأشياء التي ستعمل فيها النماذج الأصغر حجمًا بشكل جيد حقًا”. “أنا متحمس لذلك.”
ومع ذلك، أضاف ألتمان أن OpenAI ستظل تركز على بناء نماذج ذكاء اصطناعي أكبر ذات قدرات موسعة، بما في ذلك القدرة على التفكير والتخطيط وتنفيذ المهام وتحقيق الذكاء على المستوى البشري في نهاية المطاف.
وقال: “هناك أوقات كثيرة أعتقد فيها أن الناس يريدون فقط أفضل نموذج”. “أعتقد أن هذا ما يريده الناس في الغالب.”
شارك في التغطية جورج هاموند في سان فرانسيسكو
