شركات الذكاء الاصطناعي تتطلع إلى تحقيق أرباح كبيرة من "نماذج اللغة الصغيرة"

لقد أصدرت كل من Apple وMicrosoft وMeta وGoogle مؤخرًا نماذج جديدة للذكاء الاصطناعي ذات "معلمات" أقل ولكنها لا تزال تتمتع بقدرات قوية، وهي الخطوة التي تعد جزءًا من الجهود التي تبذلها مجموعات التكنولوجيا لتشجيع الشركات المقيدة ماليًا على استخدام الذكاء الاصطناعي.

الرسم التوضيحي: FT

بشكل عام، كلما زاد عدد المعلمات، كان أداء برامج الذكاء الاصطناعي أفضل، وازدادت مهامها تعقيدًا ودقة. تشير التقديرات إلى أن أحدث نموذج GPT-4o من OpenAI ونموذج Gemini 1.5 Pro من Google، اللذين أُعلن عنهما هذا الأسبوع، يحتويان على أكثر من تريليون معلمة. في الوقت نفسه، تُدرّب Meta نسخةً من نموذج Llama مفتوح المصدر تحتوي على 400 مليار معلمة.

وقد أدت المخاوف بشأن البيانات ومسؤولية حقوق النشر أيضًا إلى قيام شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Meta وGoogle بإصدار نماذج لغوية صغيرة تحتوي على بضعة مليارات من المعلمات فقط، وهي أرخص وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة وقابلة للتخصيص وتتطلب طاقة أقل للتدريب والتشغيل، ويمكنها أيضًا منع تخزين البيانات الحساسة.

وقال إريك بويد، نائب رئيس شركة Microsoft Azure AI Platform، التي تبيع نماذج الذكاء الاصطناعي للشركات: "من خلال الحصول على هذه الجودة العالية بتكلفة أقل، يمكنك في الواقع الحصول على المزيد من التطبيقات التي يمكن للعملاء الوصول إليها".

كما أصدرت شركات Google وMeta وMicrosoft والشركة الناشئة الفرنسية Mistral نماذج لغوية صغيرة، لكنها لا تزال تُظهر تقدماً ويمكنها التركيز بشكل أفضل على مهام محددة.

صرح نيك كليج، رئيس الشؤون العالمية في ميتا، بأن نموذج لاما 3 الجديد، الذي يضم 8 مليارات معلمة، يُضاهي نموذج GPT-4. وأوضحت مايكروسوفت أن نموذج Phi-3 الصغير، الذي يضم 7 مليارات معلمة، يتفوق على GPT-3.5، الإصدار السابق من نموذج OpenAI.

يمكن للرقائق الدقيقة أيضًا معالجة المهام محليًا على الجهاز بدلاً من إرسال المعلومات إلى السحابة، وهو ما قد يجذب العملاء المهتمين بالخصوصية والذين يريدون ضمان بقاء المعلومات داخل الشبكة.

صرحت شارلوت مارشال، الشريكة في شركة أدلشو جودارد للمحاماة، بأن "أحد التحديات التي أعتقد أن العديد من عملائنا واجهوها" عند تبني منتجات الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الامتثال للمتطلبات التنظيمية المتعلقة بمعالجة البيانات ونقلها. وأضافت أن النماذج الأصغر حجمًا تتيح "فرصة للشركات للتغلب" على المخاوف التنظيمية والتكاليف.

تتيح النماذج الأصغر حجمًا أيضًا تشغيل ميزات الذكاء الاصطناعي على أجهزة مثل الهواتف المحمولة. نموذج "جيميني نانو" من جوجل مُدمج في أحدث هواتف بيكسل وأحدث هاتف ذكي من سامسونج S24.

كشفت شركة آبل أيضًا عن تطويرها نماذج ذكاء اصطناعي لتشغيلها على هاتف آيفون الأكثر مبيعًا. في الشهر الماضي، أصدرت عملاقة وادي السيليكون OpenELM، وهو نموذج صغير مُصمم لأداء مهام نصية.

وقال بويد من مايكروسوفت إن النماذج الأصغر حجمًا ستؤدي إلى "تطبيقات مثيرة للاهتمام، وصولاً إلى الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة".

صرح سام ألتمان، مدير OpenAI، في نوفمبر/تشرين الثاني أن الشركة تُقدم أيضًا نماذج ذكاء اصطناعي بأحجام مختلفة للعملاء "لأغراض مختلفة". وأضاف: "هناك بعض الأمور التي تُنجزها النماذج الأصغر حجمًا بكفاءة عالية. أنا متحمس لذلك".

ومع ذلك، أضاف ألتمان أن OpenAI ستظل تركز على بناء نماذج ذكاء اصطناعي أكبر مع إمكانية التوسع، بما في ذلك القدرة على التفكير والتخطيط وتنفيذ المهام وتحقيق الذكاء على المستوى البشري في نهاية المطاف.

هوانغ هاي (وفقا لصحيفة فاينانشال تايمز)

المصدر: https://www.congluan.vn/cac-cong-ty-ai-dang-tim-kiem-loi-nhuan-lon-tu-cac-mo-hinh-ngon-ngu-nho-post296219.html