ميتا تعلن عن لاما 4: الجيل القادم من نماذج الذكاء الاصطناعي

في إعلان تاريخي، كشفت ميتا النقاب عن أحدث إضافة إلى عائلة نماذج اللغة الكبيرة: لاما 4. هذا النموذج المتطور للذكاء الاصطناعي يعد بإحداث ثورة في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ودفع حدود ما هو ممكن مع الذكاء الاصطناعي.
ما الجديد في لاما 4؟
تمثل لاما 4 قفزة كبيرة في تطوير نماذج معالجة اللغة الطبيعية. بناءً على نجاحات سابقاتها، لاما 3 ولاما 3.1، يتميز النموذج الجديد بعدة تحسينات رئيسية، بما في ذلك:
زيادة عدد المعلمات: تتميز لاما 4 بعدد هائل من المعلمات يبلغ 1.5 تريليون، بزيادة كبيرة عن 700 مليار معلمة في لاما 3.1. يمكّن هذا العدد المتزايد من المعلمات النموذج من التقاط جوانب أكثر دقة من اللغة وإنتاج استجابات أكثر دقة وغنى بالمعلومات.
تحسين بيانات التدريب: تم توسيع وتعدد بيانات التدريب ل لاما 4، لتشمل مجموعة أوسع من النصوص، بما في ذلك الكتب والمقالات والمحتوى عبر الإنترنت. من المتوقع أن يؤدي هذا التنوع المتزايد إلى تحسين قدرة النموذج على فهم الاستفسارات والاستجابة لها.
تحسين أساليب التدريب: قامت ميتا بتحسين أساليب التدريب ل لاما 4، حيث أدرجت تقنيات جديدة تعمل على تحسين أداء النموذج في مهام محددة، مثل الحوار والتلخيص النصي.
ماذا تعني لاما 4 لمستقبل الذكاء الاصطناعي؟
يعد إصدار لاما 4 ذا دلالة كبيرة لمجال الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية. بعض التطبيقات والفوائد المحتملة للنموذج الجديد تشمل:
استجابات أكثر دقة وغنى بالمعلومات: مع زيادة عدد المعلمات وتحسين بيانات التدريب، من المتوقع أن تنتج لاما 4 استجابات أكثر دقة وغنى بالمعلومات لاستفسارات المستخدمين، مما يجعلها أداة قيمة لتطبيقات مثل الروبوتات الدورية والمساعدات الافتراضية وبرامج ترجمة اللغة.
تقدم في الذكاء الاصطناعي المحادثي: من المرجح أن يؤدي أداء لاما 4 المحسن في المهام المحادثية إلى دفع التقدم في تطوير نظم ذكاء اصطناعي محادثية أكثر تطوراً، مما يتيح تفاعلات أكثر طبيعية ومشاركة بين البشر والآلات.
ما هو التالي ل لاما 4؟
أعلنت ميتا عن خطط لجعل لاما 4 متاحًا لمجموعة أوسع من المطورين والباحثين، مما يسمح لهم بدمج النموذج في تطبيقاتهم ومشاريعهم. ومن المتوقع أيضًا أن تستمر الشركة في تحسين النموذج، ودمج تعليقات المستخدمين واستكشاف حالات استخدام جديدة.
مع استمرار تطور مشهد الذكاء الاصطناعي، يمثل إصدار لاما 4 علامة فارقة في تطوير نماذج معالجة اللغة الطبيعية أكثر تطوراً وقدرة. مع أدائها المحسن وقدراتها الموسعة، تعد لاما 4 بتحفيز الابتكار والتقدم في مجموعة واسعة من التطبيقات، من الروبوتات الدورية والمساعدات الافتراضية إلى برامج ترجمة اللغة وما بعدها.

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

مجلة رواد الأعمال

منذ 6 أيام

• مجلة رواد الأعمال

الذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي.. أوجه التشابه والاختلافات

لايزال الذكاء الاصطناعي المجال الأكثر جدلًا. نظرًا لتطوره المتسارع والملحوظ. فقد ظهرت مؤخرًا مصطلحات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي (Genative AI) ووكلاء الذكاء الاصطناعي. وقدم الذكاء الاصطناعي التقليدي للمستخدمين طريقة جديدة لإنجاز المهام، وتحليل البيانات. يمكن الذكاء الاصطناعي التوليدي من إنشاء أنماط ومحتوى جديد مثل النصوص أو الصور أو الفيديو أو الصوت أو التعليمات البرمجية. ويرتقي وكيل الذكاء الاصطناعي بالقدرات الى مستوى أكثر تقدمًا. وذلك من خلال اعتماد منظومة رقمية من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). والتعلم الآلي (ML). ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لأداء مهام مستقلة نيابةً عن المستخدم أو نظام آخر. كما يعتبر Chat GPT نموذج الذكاء الاصطناعي الجيني الذي حظي باهتمام كبير. وعلى الرغم من أن هذا المنتج يقدم قدرات إبداعية مماثلة للذكاء الاصطناعي الوكيل، فإنه ليس هو نفسه. تركز وكلاء الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرارات بدلًا من إنشاء المحتوى الجديد الفعلي. وذلك دون الاعتماد على الأوامر المدخلة أو إشرافًا بشريًا. ومن أبرز تطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي المركبات ذاتية القيادة. والمساعدين الافتراضيين. والطيارين المساعدين ذوي الأهداف الموجهة نحو المهام. تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي الوكيل فوائد إنتاجية هائلة للأفراد والمؤسسات. الفرق بين الذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الذكاء الاصطناعي الذي ينتج محتوى أصليًا. مثل النصوص أو الصور أو الفيديو أو الصوت أو التعليمات البرمجية. استجابةً لمطالبة المستخدم أو طلبه. استنادًا إلى نماذج التعلم الآلي التي تسمى نماذج التعلم العميق. وهي خوارزميات تحاكي عمليات التعلم واتخاذ القرار في الدماغ البشري. وتقنيات أخرى مثل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA). تعمل هذه النماذج من خلال تحديد وترميز الأنماط والعلاقات في كميات هائلة من البيانات. ثم استخدام تلك المعلومات لفهم طلبات المستخدمين أو أسئلتهم بلغة طبيعية. كما يمكن لهذه النماذج بعد ذلك إنشاء نصوص وصور ومحتويات أخرى عالية الجودة بناءً على البيانات التي تم التدريب عليها في الوقت الفعلي. أما بالنسبة لوكيل الذكاء الاصطناعي تعتمد على أن أنظمة مصممة لاتخاذ القرارات والتصرف بشكل مستقل. بالإضافة إلى القدرة على متابعة الأهداف المعقدة بإشراف محدود. ما يجمع بين الخصائص المرنة للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ودقة البرمجة التقليدية. أيضًا يعمل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل لتحقيق هدف ما باستخدام تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLPs) والتعلم الآلي والتعلم المعزز وتمثيل المعرفة. كما أن الذكاء الاصطناعي العام هو نهج تفاعلي مع مدخلات المستخدمين. أيضًا يتميز بالقدرة بالمرونة في جميع المواقف. كما أنها ستخدم في العديد من التطبيقات التي يمكن أن تستفيد من التشغيل المستقل. مثل الروبوتات والتحليل المعقد والمساعدين الافتراضيين. الفرق بين الأدوات من حيث المميزات السمات الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء المحتوى: يتفوق الذكاء الاصطناعي التوليدي في توليد المحتوى. حيث يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إنشاء سياق متماسك مثل المقالات والإجابات على المشكلات المعقدة. كما يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل تطبيق OpenAI's ChatGPT، توليد الإجابات وكتابة القوائم وتقديم النصائح عند طلبها من خلال مدخلات المستخدم. بالتالي، يؤدي استخدام حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج التعليمات البرمجية إلى تبسيط عملية تطوير البرمجيات وتسهيل كتابة التعليمات البرمجية على المطورين من مختلف مستويات المهارة. تحليل البيانات: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل كميات هائلة من البيانات، واستخدام هذا التحليل لاكتشاف الأنماط والاتجاهات. كما يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي تبسيط عمليات سير العمل المعقدة. خاصةً عندما يتعلق الأمر بسلسلة التوريد وتقديم تجربة أفضل للعملاء. القدرة على التكيف: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تكييف مخرجاته بناءً على المدخلات التي يتلقاها من المستخدم. إذا كان المستخدم يقدم ملاحظات محددة للنموذج، فإن النتيجة تتغير لتتماشى أكثر مع ما يسعى إليه المستخدم وبالتالي تحسين المخرجات. التخصيص: يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي العام تقديم توصيات وتجارب مخصصة بناء على المدخلات التي يتلقاها من المستخدم. فعلى سبيل المثال، اتجهت صناعة البيع بالتجزئة إلى تقديم تجارب مخصصة للغاية لعملائها بفضل تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تساعدهم على فهم كل تفاصيل تفضيلات عملائهم. مميزات وكلاء الذكاء الاصطناعي الملامح الرئيسية للذكاء الاصطناعي العميل اتخاذ القرار: نظرًا للخطط والأهداف المحددة مسبقًا، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تقييم المواقف وتحديد المسار إلى الأمام دون أو بأقل قدر من المدخلات البشرية. حل المشكلات: يعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي على نهجا من أربع خطوات لحل المشكلات. منها الإدراك. والتفكير. والتصرف. والتعلم. تبدأ هذه الخطوات الأربع بجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يجمعون البيانات ويعالجونها. ثم يعمل بعد ذلك كمنسق يقوم بتحليل البيانات المدركة لفهم الموقف. ثم تتكامل مع الأدوات الخارجية التي تتحسن وتتعلم باستمرار من خلال التغذية الراجعة. الاستقلالية: السلوك المستقل هو ما يميز وكيل الذكاء الاصطناعي. إن قدرتها الفريدة على التعلم والعمل من تلقاء نفسها تجعلها تقنية واعدة للمؤسسات التي تسعى إلى تبسيط سير العمل وجعل الآلات تؤدي مهام معقدة بأقل تدخل بشري. التفاعل: نظرًا لطبيعته الاستباقية، يمكن للذكاء الاصطناعي التفاعلي التفاعل مع البيئة الخارجية وجمع البيانات للتكيف في الوقت الفعلي. أحد الأمثلة على ذلك هو المركبات ذاتية القيادة. والتي يجب أن تحلل باستمرار محيطها وتتخذ قرارات قيادة آمنة ودقيقة. التخطيط: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الوكيل التعامل مع السيناريوهات المعقدة وتنفيذ إستراتيجيات متعددة الخطوات لتحقيق أهداف محددة. المقال الأصلي: من هنـا

العربية

٣٠-٠٤-٢٠٢٥

• العربية

ترمب وإنجازات الـ 100 يوم: ما حققناه لايقارن بما هو قادم

أعلنت شركة ميتا أن نماذج الذكاء الاصطناعي "لاما" الخاصة بها قد تم تنزيلها 1.2 مليار مرة. في منتصف مارس، أعلنت "ميتا" أن عائلة نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة الخاصة بها، "لاما"، قد وصلت إلى مليار عملية تنزيل، بزيادة عن 650 مليون عملية تنزيل في أوائل ديسمبر 2024. وفي مؤتمرها الافتتاحي للمطورين "لاما كون" يوم الثلاثاء، كشفت "ميتا" أن هذا الرقم قد وصل إلى 1.2 مليار عملية تنزيل. الذكاء الاصطناعي ذكاء اصطناعي رئيس "مايكروسوفت: 30% من أكواد الشركة مكتوبة بالذكاء الاصطناعي قال كريس كوكس، كبير مسؤولي المنتجات في "ميتا"، على خشبة المسرح خلال كلمة رئيسية: "لدينا آلاف المطورين الذين يساهمون بعشرات الآلاف من النماذج المشتقة التي يتم تنزيلها مئات الآلاف من المرات شهريًا". وأضاف كوكس أن "ميتا إيه آي"، مساعد الذكاء الاصطناعي من "ميتا" والمدعوم بنماذج اللاما، قد وصل إلى حوالي مليار مستخدم. يشهد نظام اللاما التابع لشركة ميتا نموًا سريعًا، إلا أن عملاق التكنولوجيا يواجه منافسة شرسة من عدد من الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي. يوم الاثنين الماضي، أطلقت "علي بابا" Qwen3، وهي مجموعة من النماذج تتميز بقدرة تنافسية عالية في عدد من معايير الذكاء الاصطناعي.

شبكة عيون

٢٦-٠٤-٢٠٢٥

• شبكة عيون

"ميتا" تطلق نموذج سبيس لاما للمساعدة في أبحاث الفضاء

"ميتا" تطلق نموذج سبيس لاما للمساعدة في أبحاث الفضاء ★ ★ ★ ★ ★ مباشر: أطلقت "ميتا"، الجمعة، بالتعاون مع شركة الاستشارات المتخصصة في الذكاء الاصطناعي "بوز ألن هاميلتون- Booz Allen Hamilton"، نموذج "سبيس لاما". وسيساعد النموذج الجديد الذي يستند إلى أداة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر من "ميتا"، رواد الفضاء المتواجدين في المدار المنخفض والذين يعملون في المختبر الوطني التابع لمحطة الفضاء الدولية، في إجراء أبحاثهم. وقال أحمد الدحلة، نائب رئيس "ميتا" ومدير قسم الذكاء الاصطناعي التوليدي، في بيان: "نتوقع مستقبلاً تلعب فيه نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مثل 'لاما' دورًا حيويًا في دعم استكشاف الفضاء والأبحاث". مباشر (اقتصاد) مباشر (اقتصاد)