#أحدث الأخبار مع #«التقطير»البيان٠٣-٠٣-٢٠٢٥أعمالالبيان«التقطير».. تقنية جديدة لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي أرخصتتجه الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك «أوبن إيه آي»، «مايكروسوفت»، و«ميتا»، نحو اعتماد تقنية تعرف باسم «التقطير» في السباق العالمي لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وأقل تكلفة للمستهلكين والشركات. وقد اكتسبت هذه التقنية اهتماماً واسعاً بعدما استخدمتها الشركة الصينية «ديب سيك» لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي قوية وفعالة، مستندة إلى أنظمة مفتوحة المصدر أصدرتها شركتا «ميتا» و«علي بابا» المنافسة. وأدى هذا التطور إلى زعزعة الثقة في ريادة وادي السيليكون لمجال الذكاء الاصطناعي، مما دفع المتداولين في «وول ستريت» إلى محو مليارات الدولارات من قيمة أسهم كبرى شركات التكنولوجيا الأمريكية. وتعتمد تقنية «التقطير» على مبدأ استخدام نموذج لغوي كبير - يسمى نموذج «المعلم»، والذي يقوم بتوليد الكلمة المحتملة التالية في جملة ما. ويقوم نموذج «المعلم» بإنتاج بيانات تستخدم لاحقاً في تدريب نموذج أصغر يطلق عليه نموذج «الطالب»، مما يسهم في نقل المعرفة والتنبؤات الخاصة بالنموذج الأكبر إلى النموذج الأصغر بصورة سريعة وفعالة. وعلى الرغم من استخدام تقنية «التقطير» على نطاق واسع لسنوات، إلا أن التطورات الحديثة دفعت خبراء الصناعة إلى الاعتقاد أن هذه العملية ستشكل بشكل متزايد فرصة للشركات الناشئة التي تسعى إلى إيجاد طرق فعالة من حيث التكلفة لبناء تطبيقات تعتمد على هذه التكنولوجيا المتقدمة. وقال أوليفييه غودمينت، رئيس قسم المنتجات في منصة «أوبن إيه آي»: إن «التقطير عملية سحرية للغاية»، موضحاً أنها «عملية تأخذ نموذجاً ذكياً ضخماً ومتقدماً للغاية وتستخدمه لتعليم نموذج أصغر... قادر بشكل كبير على أداء مهام محددة بتكلفة منخفضة للغاية وسرعة تنفيذ فائقة». وتتطلب نماذج اللغة الكبيرة مثل «جي بي تي-4» من أوبن إيه آي، و«جيميني» من جوجل، و«لاما» من «ميتا» كميات هائلة من البيانات وقوة حوسبة مذهلة للتطوير. ورغم تكتم الشركات على الأرقام الدقيقة لتكلفة تدريب هذه النماذج الكبيرة، إلا أنها على الأرجح تصل إلى مئات الملايين من الدولارات. وبفضل التقنية الجديدة، يمكن للمطورين والشركات الوصول إلى قدرات هذه النماذج مقابل جزء بسيط من التكلفة، مما يسمح لمطوري التطبيقات بتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة على أجهزة مثل أجهزة الكمبيوتر المحمولة والهواتف الذكية. ويمكن للمطورين استخدام منصة «أوبن إيه آي» والتعلم من نماذج اللغة الكبيرة التي تدعم منتجات مثل «شات جي بي تي». واستخدمت «مايكروسوفت»، الداعم الأكبر لـ «أوبن إيه آي»، نموذج «GPT-4» لتقطير عائلتها من نماذج اللغة الصغيرة «فاي» كجزء من شراكة تجارية بعد استثمار ما يقرب من 14 مليار دولار في الشركة. وقالت شركة «أوبن إيه آي» الناشئة، التي تتخذ من سان فرانسيسكو مقراً لها، إنها تعتقد أن «ديب سيك» استخدمت التقنية الجديدة على نماذج «أوبن إيه آي» لتدريب نماذجها المنافسة، وهي خطوة من شأنها أن تتعارض مع شروط الخدمة الخاصة بها. ولم تعلق «ديب سيك» على هذه الادعاءات. ولفت الخبراء إلى أنه في حين يمكن استخدام التقطير لإنشاء نماذج عالية الأداء، إلا أنها تكون أكثر محدودية. وقال أحمد عوض الله من مايكروسوفت للأبحاث: «تقدم تقنية التقطير مفاضلة مثيرة للاهتمام؛ لكنك إذا جعلت النماذج أصغر، فإنك تقلل حتماً من قدرتها»، مضيفاً: إن النموذج المصغر يمكن تصميمه ليكون جيداً جداً في تلخيص رسائل البريد الإلكتروني، على سبيل المثال، لكنه لن يكون جيداً في مهام أخرى. من جانبه، قال ديفيد كوكس، نائب رئيس نماذج الذكاء الاصطناعي في «آي بي إم للأبحاث» إن معظم الشركات لا تحتاج إلى نموذج ضخم لتشغيل منتجاتها، وإن النماذج المصغرة قوية بما يكفي لأغراض مثل روبوتات الدردشة لخدمة العملاء أو التشغيل على أجهزة أصغر مثل الهواتف. وتابع: «في أي وقت تستطيع فيه «خفض التكلفة» مع الحصول على مستوى الأداء المطلوب، فلن يكون هناك سبب وجيه لعدم اتخاذ هذا المسار». ويمثل هذا تحدياً للعديد من نماذج الأعمال لشركات الذكاء الاصطناعي الرائدة. حتى إذا استخدم المطورون نماذج مصغرة من شركات مثل «أوبن إيه آي»، فإن تشغيلها يكلف أقل بكثير، وتكون تكلفة إنشائها أقل، وبالتالي تولد إيرادات أقل. وغالباً ما يتقاضى صانعو النماذج مثل «أوبن إيه آي» رسوماً أقل لاستخدام النماذج المصغرة لأنها تتطلب حمولة حسابية أقل. ومع ذلك، يرى غودمينت من «أوبن إيه آي» أن النماذج اللغوية الكبيرة ستظل ضرورية «للمهام التي تتطلب مستوى ذكاء عالياً أو تنطوي على مخاطر كبيرة»، حيث «تكون الشركات مستعدة لدفع مبالغ أكبر مقابل الحصول على مستويات عالية من الدقة والموثوقية»، مشيراً إلى أنه ستكون هناك حاجة أيضاً إلى نماذج كبيرة لاكتشاف قدرات جديدة يمكن بعد ذلك تقسيمها إلى قدرات أصغر. ومع ذلك، فإن «أوبن إيه آي» تسعى لحماية نماذجها الكبيرة من التقطير لصالح المنافسين، عبر مراقبة الاستخدام وإيقاف الحسابات المشتبه بها في توليد كميات هائلة من البيانات بهدف تصديرها واستخدامها في تدريب نماذج منافسة، كما حدث مع الحسابات التي تعتقد أنها مرتبطة بشركة «ديب سيك»، إلا أن معظم هذه الإجراءات تتخذ بأثر رجعي. وقال داو كييلا، الرئيس التنفيذي لشركة «كونتكستوال إيه آي»، وهي شركة ناشئة تعمل على تطوير أدوات استرجاع المعلومات للمؤسسات: «تسعى أوبن إيه آي منذ فترة طويلة لحماية نماذجها من التقطير، لكن من الصعب جداً تجنبه تماماً». وتمثل التقنية الجديدة انتصاراً لأنصار النماذج المفتوحة، حيث تتاح التقنية للمطورين مجاناً للبناء عليها. وقد جعلت «ديب سيك» نماذجها الأخيرة مفتوحة أيضاً للمطورين. وقال يان لو كون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في «ميتا»: «سنستخدم تقنية التقطير فوراً في منتجاتنا. هذه هي فلسفة المصدر المفتوح، حيث يستفيد الجميع من تقدم بعضهم البعض طالما بقيت تلك العمليات متاحة للجميع». ومن خلال التقطير أيضاً، يمكن لمطوري النماذج إنفاق مليارات الدولارات لتطوير قدرات متقدمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك يجدون أنفسهم في مواجهة منافسين قادرين على اللحاق بهم في غضون أشهر قليلة، كما أظهرت الإصدارات الأخيرة التي طورتها شركة «ديب سيك». وهذا الواقع الجديد يطرح تساؤلات جوهرية حول قيمة «ميزة المبادر الأول» في بناء النماذج اللغوية الضخمة، خصوصاً عندما يمكن استنساخ قدراتها بسرعة كبيرة. وقال ديفيد كوكس: «في عالم تتطور فيه التكنولوجيا بوتيرة متسارعة... يمكنك في الواقع أن تنفق مبالغ طائلة، وتبذل جهوداً مضنية في تطوير النماذج بالطريقة الصعبة، لتجد في النهاية أن منافسيك على أعقابك مباشرة». ويضيف: «إنه بالفعل مشهد أعمال مثير للاهتمام ومعقد في آن واحد».
البيان٠٣-٠٣-٢٠٢٥أعمالالبيان«التقطير».. تقنية جديدة لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي أرخصتتجه الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك «أوبن إيه آي»، «مايكروسوفت»، و«ميتا»، نحو اعتماد تقنية تعرف باسم «التقطير» في السباق العالمي لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وأقل تكلفة للمستهلكين والشركات. وقد اكتسبت هذه التقنية اهتماماً واسعاً بعدما استخدمتها الشركة الصينية «ديب سيك» لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي قوية وفعالة، مستندة إلى أنظمة مفتوحة المصدر أصدرتها شركتا «ميتا» و«علي بابا» المنافسة. وأدى هذا التطور إلى زعزعة الثقة في ريادة وادي السيليكون لمجال الذكاء الاصطناعي، مما دفع المتداولين في «وول ستريت» إلى محو مليارات الدولارات من قيمة أسهم كبرى شركات التكنولوجيا الأمريكية. وتعتمد تقنية «التقطير» على مبدأ استخدام نموذج لغوي كبير - يسمى نموذج «المعلم»، والذي يقوم بتوليد الكلمة المحتملة التالية في جملة ما. ويقوم نموذج «المعلم» بإنتاج بيانات تستخدم لاحقاً في تدريب نموذج أصغر يطلق عليه نموذج «الطالب»، مما يسهم في نقل المعرفة والتنبؤات الخاصة بالنموذج الأكبر إلى النموذج الأصغر بصورة سريعة وفعالة. وعلى الرغم من استخدام تقنية «التقطير» على نطاق واسع لسنوات، إلا أن التطورات الحديثة دفعت خبراء الصناعة إلى الاعتقاد أن هذه العملية ستشكل بشكل متزايد فرصة للشركات الناشئة التي تسعى إلى إيجاد طرق فعالة من حيث التكلفة لبناء تطبيقات تعتمد على هذه التكنولوجيا المتقدمة. وقال أوليفييه غودمينت، رئيس قسم المنتجات في منصة «أوبن إيه آي»: إن «التقطير عملية سحرية للغاية»، موضحاً أنها «عملية تأخذ نموذجاً ذكياً ضخماً ومتقدماً للغاية وتستخدمه لتعليم نموذج أصغر... قادر بشكل كبير على أداء مهام محددة بتكلفة منخفضة للغاية وسرعة تنفيذ فائقة». وتتطلب نماذج اللغة الكبيرة مثل «جي بي تي-4» من أوبن إيه آي، و«جيميني» من جوجل، و«لاما» من «ميتا» كميات هائلة من البيانات وقوة حوسبة مذهلة للتطوير. ورغم تكتم الشركات على الأرقام الدقيقة لتكلفة تدريب هذه النماذج الكبيرة، إلا أنها على الأرجح تصل إلى مئات الملايين من الدولارات. وبفضل التقنية الجديدة، يمكن للمطورين والشركات الوصول إلى قدرات هذه النماذج مقابل جزء بسيط من التكلفة، مما يسمح لمطوري التطبيقات بتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة على أجهزة مثل أجهزة الكمبيوتر المحمولة والهواتف الذكية. ويمكن للمطورين استخدام منصة «أوبن إيه آي» والتعلم من نماذج اللغة الكبيرة التي تدعم منتجات مثل «شات جي بي تي». واستخدمت «مايكروسوفت»، الداعم الأكبر لـ «أوبن إيه آي»، نموذج «GPT-4» لتقطير عائلتها من نماذج اللغة الصغيرة «فاي» كجزء من شراكة تجارية بعد استثمار ما يقرب من 14 مليار دولار في الشركة. وقالت شركة «أوبن إيه آي» الناشئة، التي تتخذ من سان فرانسيسكو مقراً لها، إنها تعتقد أن «ديب سيك» استخدمت التقنية الجديدة على نماذج «أوبن إيه آي» لتدريب نماذجها المنافسة، وهي خطوة من شأنها أن تتعارض مع شروط الخدمة الخاصة بها. ولم تعلق «ديب سيك» على هذه الادعاءات. ولفت الخبراء إلى أنه في حين يمكن استخدام التقطير لإنشاء نماذج عالية الأداء، إلا أنها تكون أكثر محدودية. وقال أحمد عوض الله من مايكروسوفت للأبحاث: «تقدم تقنية التقطير مفاضلة مثيرة للاهتمام؛ لكنك إذا جعلت النماذج أصغر، فإنك تقلل حتماً من قدرتها»، مضيفاً: إن النموذج المصغر يمكن تصميمه ليكون جيداً جداً في تلخيص رسائل البريد الإلكتروني، على سبيل المثال، لكنه لن يكون جيداً في مهام أخرى. من جانبه، قال ديفيد كوكس، نائب رئيس نماذج الذكاء الاصطناعي في «آي بي إم للأبحاث» إن معظم الشركات لا تحتاج إلى نموذج ضخم لتشغيل منتجاتها، وإن النماذج المصغرة قوية بما يكفي لأغراض مثل روبوتات الدردشة لخدمة العملاء أو التشغيل على أجهزة أصغر مثل الهواتف. وتابع: «في أي وقت تستطيع فيه «خفض التكلفة» مع الحصول على مستوى الأداء المطلوب، فلن يكون هناك سبب وجيه لعدم اتخاذ هذا المسار». ويمثل هذا تحدياً للعديد من نماذج الأعمال لشركات الذكاء الاصطناعي الرائدة. حتى إذا استخدم المطورون نماذج مصغرة من شركات مثل «أوبن إيه آي»، فإن تشغيلها يكلف أقل بكثير، وتكون تكلفة إنشائها أقل، وبالتالي تولد إيرادات أقل. وغالباً ما يتقاضى صانعو النماذج مثل «أوبن إيه آي» رسوماً أقل لاستخدام النماذج المصغرة لأنها تتطلب حمولة حسابية أقل. ومع ذلك، يرى غودمينت من «أوبن إيه آي» أن النماذج اللغوية الكبيرة ستظل ضرورية «للمهام التي تتطلب مستوى ذكاء عالياً أو تنطوي على مخاطر كبيرة»، حيث «تكون الشركات مستعدة لدفع مبالغ أكبر مقابل الحصول على مستويات عالية من الدقة والموثوقية»، مشيراً إلى أنه ستكون هناك حاجة أيضاً إلى نماذج كبيرة لاكتشاف قدرات جديدة يمكن بعد ذلك تقسيمها إلى قدرات أصغر. ومع ذلك، فإن «أوبن إيه آي» تسعى لحماية نماذجها الكبيرة من التقطير لصالح المنافسين، عبر مراقبة الاستخدام وإيقاف الحسابات المشتبه بها في توليد كميات هائلة من البيانات بهدف تصديرها واستخدامها في تدريب نماذج منافسة، كما حدث مع الحسابات التي تعتقد أنها مرتبطة بشركة «ديب سيك»، إلا أن معظم هذه الإجراءات تتخذ بأثر رجعي. وقال داو كييلا، الرئيس التنفيذي لشركة «كونتكستوال إيه آي»، وهي شركة ناشئة تعمل على تطوير أدوات استرجاع المعلومات للمؤسسات: «تسعى أوبن إيه آي منذ فترة طويلة لحماية نماذجها من التقطير، لكن من الصعب جداً تجنبه تماماً». وتمثل التقنية الجديدة انتصاراً لأنصار النماذج المفتوحة، حيث تتاح التقنية للمطورين مجاناً للبناء عليها. وقد جعلت «ديب سيك» نماذجها الأخيرة مفتوحة أيضاً للمطورين. وقال يان لو كون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في «ميتا»: «سنستخدم تقنية التقطير فوراً في منتجاتنا. هذه هي فلسفة المصدر المفتوح، حيث يستفيد الجميع من تقدم بعضهم البعض طالما بقيت تلك العمليات متاحة للجميع». ومن خلال التقطير أيضاً، يمكن لمطوري النماذج إنفاق مليارات الدولارات لتطوير قدرات متقدمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك يجدون أنفسهم في مواجهة منافسين قادرين على اللحاق بهم في غضون أشهر قليلة، كما أظهرت الإصدارات الأخيرة التي طورتها شركة «ديب سيك». وهذا الواقع الجديد يطرح تساؤلات جوهرية حول قيمة «ميزة المبادر الأول» في بناء النماذج اللغوية الضخمة، خصوصاً عندما يمكن استنساخ قدراتها بسرعة كبيرة. وقال ديفيد كوكس: «في عالم تتطور فيه التكنولوجيا بوتيرة متسارعة... يمكنك في الواقع أن تنفق مبالغ طائلة، وتبذل جهوداً مضنية في تطوير النماذج بالطريقة الصعبة، لتجد في النهاية أن منافسيك على أعقابك مباشرة». ويضيف: «إنه بالفعل مشهد أعمال مثير للاهتمام ومعقد في آن واحد».
٠٣-٠٣-٢٠٢٥
