أصدرت كل من Apple وMicrosoft وMeta وGoogle مؤخرًا نماذج ذكاء اصطناعي جديدة تحتوي على "معلمات" أقل ولكنها لا تزال تتمتع بقدرات قوية. وتأتي هذه الخطوة في إطار جهد تبذله مجموعات التكنولوجيا لتشجيع الشركات التي تعاني من قيود مالية على الاستمرار في استخدام الذكاء الاصطناعي.

بشكل عام، كلما زاد عدد المعلمات، كان أداء برنامج الذكاء الاصطناعي أفضل وكانت مهامه أكثر تعقيدًا ودقة. من المتوقع أن يحتوي أحدث طراز GPT-4o من OpenAI وGemini 1.5 Pro من Google، اللذين تم الإعلان عنهما هذا الأسبوع، على أكثر من تريليون معلمة. وفي الوقت نفسه، تقوم Meta بتدريب إصدار مكون من 400 مليار معلمة من نموذج Llama مفتوح المصدر.

وقد أدت المخاوف بشأن البيانات ومسؤولية حقوق النشر أيضًا إلى دفع شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Meta وGoogle إلى إصدار 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.

وقال نيك كليج، رئيس الشؤون العالمية في شركة ميتا، إن نموذج Llama 3 الجديد الذي يحتوي على 8 مليارات معلمة قابل للمقارنة مع GPT-4. وتقول شركة مايكروسوفت إن نموذج Phi-3 الصغير الخاص بها، والذي يحتوي على 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.

قالت شارلوت مارشال، مديرة في شركة المحاماة Addleshaw Goddard، إن "أحد التحديات التي أعتقد أن العديد من عملائنا واجهوها" عند اعتماد منتجات الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الامتثال للمتطلبات القانونية المتعلقة بمعالجة البيانات ونقلها. وأضافت أن النماذج الأصغر توفر "فرصًا للشركات للتغلب على" المخاوف التنظيمية والتكلفة.

وتسمح النماذج الأصغر أيضًا بتشغيل ميزات الذكاء الاصطناعي على أجهزة مثل الهواتف المحمولة. تم دمج نموذج "Gemini Nano" من Google داخل أحدث هواتف Pixel وأحدث هاتف ذكي S24 من Samsung.

وكشفت شركة أبل أيضًا أنها تعمل على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي لتشغيلها على هاتف آيفون الأكثر مبيعًا. في الشهر الماضي، أصدرت شركة وادي السيليكون العملاقة OpenELM، وهو إطار عمل صغير مصمم لأداء المهام القائمة على النصوص.

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

وقال مدير OpenAI سام ألتمان في نوفمبر/تشرين الثاني إن الشركة ترخص أيضًا نماذج الذكاء الاصطناعي بأحجام مختلفة للعملاء و"تخدم أغراضًا مميزة". قال: "هناك بعض الأمور التي ستُنجزها النماذج الأصغر حجمًا ببراعة. 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)