إطلاق "جيميني" بثلاث نسخ مطورة وبأكثر من 40 لغة

◄ "جيميني" قادر على التعامل مع البيانات الضخمة والتعليمات البرمجية المتنوعة

◄ الكلباني: النموذج قادر على فهم المحتوى البصري وتحليله

◄ الزكواني: "جيميني" يستطيع محاكاة فهم الإنسان للنصوص والصور

◄ النموذج لديه القدرة على تعليم المهارات واللغات المختلفة حسب مستوى المستخدم

الرؤية - سارة العبرية

تسابق الشركات التكنولوجية العملاقة الزمن للوصول إلى نماذج متطورة من الذكاء الاصطناعي، في ظل ما يشهده العالم من تطورات سريعة وثورة ضخمة في مجال التقنيات، وهو ما أثار قلق البعض بسبب التحديات التي قد تواجه البشر في التعامل مع الآلات الذكية.

ومن أبرز الطفرات التي تحققت في هذا المجال، هو ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي حيث لم يقتصر الأمر على فهم اللغة فحسب؛ بل تطور ليشمل القدرة على التحليل والاستنتاج بطرق تشبه إلى حد كبير التفكير البشري.

ومن الأمثلة على هذا النوع من الذكاء الاصطناعي هو Google Gemini، والذي يعد النموذج الأكثر تقدمًا والأحدث بين النماذج التي طورتها شركة Google والذي أتى بديلاً عن نموذجها Bard.

وتشير بعض المصادر إلى أن قوة هذا النموذج تكمن في التدريب على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص والتعليمات البرمجية، والتي يعتقد بأنها تتجاوز 1.56 تريليون معلومة  متجاوزًا GPT-4 بنحو 13%، ما يعكس قدرته على الفهم والتعلم مستفيدا من مجموعة واسعة من البيانات تشمل النصوص والصور والفيديوهات من خدمات Google المختلفة، مثل البحث ويوتيوب ما يؤهله لفهم وتحليل المحتوى المتنوع بشكل فعّال.

وأُطلق "جيميني" يوم 7 فبراير بثلاث نسخ: Ultra، Pro، وNano، مصممة للعمل على مختلف الأجهزة ومتاح بأكثر من 40 لغة ومن بينها اللغة العربية، وفي أكثر من 170 دولة حول العالم؛ حيث النسخة Ultra أو Gemini Advanced غير المجانية (19.99 دولار) مخصصة للمهام المعقدة وتفوقت في بعض اختبارات الذكاء الاصطناعي على GPT-4.

أما النسخة  pro 1.5 الصادرة كتحديث من إصدارها الأولي Pro 0.1 يوم 15 من الشهر الجاري والتي توازن بين الأداء والقابلية للتوسع أتت بميزات تجعل منها خيار مثالياً للاستخدام بين مختلف النماذج المجانية؛ حيث يمكن من خلالها رفع ملفات PDF وتحليلها وتحليل مقاطع فيديو طويلة ومقاطع صوت تصل مدتها لساعات، علماً بأنَّ هذه النسخة هي بديلاً لنموذج  Bard المتاح للجمهور حول العالم، بالإضافة إلى نسخة Nano المتاحة فقط على الهاتف الذكي Google Pixel 8 Pro، المصمم للعمل على الأجهزة المحمولة ويدعم ميزات مثل الردود الذكية وغيرها من الخدمات غير المعقدة.

ويقول سعيد بن محمد الكلباني أخصائي خدمات رقمية: "تستند النماذج التوليدية في الذكاء الاصطناعي إلى تقنيات التعلم الآلي، والتعلم العميق، والشبكات العصبية الذكية في تكوينها وآلية عملها، و Gemini، على سبيل المثال دمج فيه تقنيات متقدمة لمعالجة اللغة الطبيعية، مما يمنحه القدرة على تفسير ومُعالجة اللغة بكفاءة للتعامل مع الاستفسارات والبيانات والنصوص بمختلف أنواعها".


 

ويضيف: "كما يتميز بقدرته على التعرف وفهم المحتوى البصري، ممكنًا إياه من استيعاب الرسوم البيانية والتصاميم المعقدة دون الحاجة إلى الاعتماد على تقنيات التعرف الضوئي على الحروف".

ويشير الكلباني إلى أن هذه الخصائص تحول Gemini إلى أداة مُتميزة لتحليل النصوص والصور بدقة عالية، مما يفتح المجال لاستخدامه في طيف واسع من الخدمات والتطبيقات التي توفرها Google، مبينا: "على سبيل المثال يمكن للمستخدم أن يتفاعل مع Gemini لأغراض تعلم اللغات من خلال التفاعل معه وتخصيص تجربته حسب ما يناسبه ويمكن للنموذج تقييم التعلم والأداء بشكل عام".

من جهته، يوضح المهندس رائف بن علي الزكواني مدرب معتمد ومختص في الذكاء الاصطناعي، أن اللغات التي يدعمها تطبيق جيميني يأتي على رأسها العربية والإنجليزية واليابانية والكورية، إذ يتميز نموذج الذكاء الاصطناعي بالقدرة الكبيرة والإمكانيات العالية في فهم البيئة ومحاكاة  فهم الإنسان للنصوص والصور والفيديوهات والصوتيات وحتى أكواد البرمجة، كما له قدرة في التحليل والاستنتاجات كأوراق بحثية بسرعة ودقة أكثر.


 

ويضيف: "يمكن للمستخدمين تخصيص تجربتهم في التطبيق جيميني وذلك عبر محاكاة وتجسيد شخصية ونبرة صوت واللغة المرغوبة في التحدث عند إنشاء محتوى إبداعي أو فني أو أدبي أو تقني، وفقًا لتفضيلات المستخدم، كما أن جيميني يستخدم تقنيات الترجمة الآلية لترجمة النصوص من لغة إلى أخرى، ويعتمد على نموذج لغة كبير (LLM-MMLU) تم تدريبه على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص والشفرات في مختلف اللغات، مما يتيح لهذا النموذج من جيميني فهم اللغة بشكل عميق وتوليد نصوص جديدة".

ويلفت الزكواني إلى أنه "رغم فوائد جيميني، إلا أنه قد يعرض معلومات غير دقيقة أو غير ملائمة للموضوع المطروح، ويجري تطوير جيميني بشكل مُستمر، ولا يزال غير قادر على أداء جميع المهام بشكل مثالي في الوقت الحالي".

وبالنسبة لتوليد الصور، يبيّن الزكواني: "ينشئ صورًا واقعية أكثر بعكس chatGPT، ولكن ChatGPT يفوز عندما يتعلق الأمر بإنشاء صور تتطابق بشكل وثيق مع ما يطلبه المستخدم باستخدام هندسة الأوامر prompting".

 

مصدر للتعلم

ويذكر سعيد الكلباني أنه يمكن أن يكون Gemini مصدراً للتعلم والتدريب في مختلف الجوانب الأكاديمية والتربوية والأدبية من خلال التفاعل مع هذا النموذج المتقدم، موضحا: "رغم أن جوجل لم تطلق حتى الآن ميزة بناء الوكلاء المخصصين مثل OpenAI وغيرها، إلا أن المستخدم يمكنه أن يستخدم أو يتعلم من خلال Gemini حسب ما يناسبه".

ويبيّن الكلباني: "يمكن للمستخدم أن يختار اللغة التي تناسبه للاستخدام أو حتى تعلمها، وتحديد مستوى التعلم سواء كان مبتدئا أو متقدما، واختيار نوع الأنشطة والأساليب والطرق، فعلى سبيل المثال، نفترض بأن مستخدما أراد تعلم اللغة اليابانية بواسطة Gemini؛ فالأمر يتطلب منه أن يدخل مطالبة تحدد هدفه ومستواه في اللغة والأسلوب الذي يفضله للتعلم وأنواع الأنشطة ومستواها ومجالاتها، وكل ذلك يكون من خلال نص يكتبه بلغته الأم ويقدمه لنموذج Gemini وسوف يستجيب النموذج لذلك، كما يمكن للمستخدم التفاعل وتوجيه النموذج حسب المتغيرات التي تطرأ أثناء التعلم، باختصار يمكن أن يكون Gemini معلماً ومرشداً وموجهاً ومقيماً لعملية التعلم".

قدرات "جيميني"

ويوضح الكلباني أن المستخدم هو المحرك والموجه الرئيس لقدرات أي نموذج لغوي، فعلى سبيل المثال عند استخدام Gemini لتعلم اللغة اليابانية، فإن المستخدم يمكن أن يوجه النموذج لتوفير خطة وبرنامج يتعلم من خلالهما اللغة حسب مستواه، إذ يركز Gemini على تعلم اللغات حسب المستوى المستهدف من خلال بناء محتوى يهدف إلى مساعدة المستخدم على تعلم كيفية التواصل بفاعلية باللغة التي يتعلمها، وإعداد الأنشطة التي تساعد على استخدام اللغة في العالم الحقيقي، والتعلم بأساليب مُمتعة وفعّالة من خلال الأنشطة التفاعلية.

ويمكن لنموذج Gemini مساعدة المستخدمين على تحسين مهارات النطق بتقديم العديد من التمارين التي تساعد على تعلم كيفية نطق الكلمات بشكل صحيح، وتقديم أمثلة من المتحدثين الأصليين، وملاحظات في الوقت الفعلي مما يضفي على العملية التعليمية التي يخوضها المستخدم الكثير من النشاط والشمول.

ويضيف: "تتطلب أي عملية تعلم وجود أنشطة تقييم تتناسب مع مستوى المحتوى المقدم للتعلم وأيضاً مع مستوى وتقدم المتعلم في العملية،  وعليه يمكن للمستخدم أن يعتبر Gemini معلماً له ويطلب منه أن يقيم مستواه في بداية مشوار التعلم، ومن ثم يقدم له المحتوى بناءً على تلك النتيجة ويمكن أن يكون المحتوى بأسلوب قصصي أو حواري أو ضمن لعبة تفاعلية نصية"، مضيفا أنه بعد التفاعل مع المحتوى يمكن للمستخدم أن يطلب أنشطة تقييميه مختلفة ومنوعه كأسئلة قصيرة وأخرى طويلة واختيار من متعددة والإكمال وغيرها.

ويبين الكلباني: "لإثبات فاعلية Gemini في تعليم اللغات للمبتدئين، قمنا بعمل اختبار للنموذج بتوجيهه لإنشاء محتوى باللغة الإنجليزية مناسب لمتعلم مبتدئ بعمر 7 سنوات ويكون المحتوى ضمن قصة مرتبطة برحلة سياحية في سلطنة عُمان، وقمنا بتوجيه النموذج إلى تقديم أسئلة لتقييم فهم المتعلم للقصة ومدى إلمامه بمجموعة من الكلمات الواردة في القصة، فكانت النتيجة كتقييم عام ممتازة من حيث دقة المحتوى وارتباطه بمستوى المتعلم وتعدد الكلمات وعدد الأسئلة وتنوعها التي على المستخدم الإجابة عليها وتكشف مدى فهمه، وعلاوة على ذلك عمل النموذج على تقييم إجابات المتعلم وإصدار تقرير حول أدائه المرتبط بأسئلة التقييم".

ويختم حديثه قائلا: "يبرز Gemini كأداة تعليمية وتحليلية متميزة، وبذلك فهو يُتيح الفرصة للمستخدمين ليس فقط للتعلم بطرق مُبتكرة وفعّالة؛ بل وأيضًا لتقييم التقدم وتخصيص التجربة التعليمية حسب احتياجاتهم الفردية، حيث يمثل Gemini مع النماذج اللغوية الأخرى خطوة واسعة في حاضر أصحبت فيه التكنولوجيا شريكًا أساسيًا في رحلة التعلم والاستكشاف".

المصدر: جريدة الرؤية العمانية

إقرأ أيضاً:

«DeepSeek» تُشعل سباق الذكاء الاصطناعي.. هامش ربح 545% يهز الأسواق وسهم NVIDIA ينهار

كشفت شركة DeepSeek الصينية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي عن تحقيق هامش ربح نظري يومي بنسبة 545% لخدمات الاستدلال (Inference)، على الرغم من قيود التسعير ومحدودية تحقيق الإيرادات.

 جاء ذلك في تقرير تقني نشرته الشركة عبر GitHub، حيث استعرضت تفاصيل التكاليف التشغيلية والإيرادات المحتملة لنماذجها المتقدمة DeepSeek-V3 و R1.

عائدات ضخمة رغم استراتيجيات التسعير المخفضة

وفقًا لنموذج التسعير الخاص بـ DeepSeek-R1، فإن الشركة تفرض:

0.14 دولار لكل مليون رمز إدخال (Cache Hits)0.55 دولار لكل مليون رمز إدخال (Cache Misses)2.19 دولار لكل مليون رمز ناتج

وبناءً على ذلك، قدرت الشركة إيراداتها اليومية النظرية بحوالي 562,027 دولارًا. ومع ذلك، فإن الأرباح الفعلية أقل من ذلك بسبب التسعير المنخفض لنموذج DeepSeek-V3، وتوفير خدمات مجانية عبر الويب والتطبيقات، بالإضافة إلى خصومات تلقائية خلال ساعات الليل. 

وقالت الشركة: "نحن نركز على إتاحة الوصول واعتماد التقنية على المدى الطويل أكثر من تعظيم الأرباح الفورية".

الذكاء الاصطناعي .. سيرجي برين: تسريع وتيرة التطوير نحو AGIمايكروسوفت تطلق تطبيق Copilot لأجهزة ماك مع مزايا الذكاء الاصطناعيعلي بابا تتيح مجانا نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد الصور والفيديوGemini من جوجل.. الذكاء الاصطناعي الجديد الذي سيغير قواعد اللعبةالذكاء الاصطناعي يكتسح هواتف آيفون .. كل ما تحتاج معرفته عن iOS 18.4تشغيل النماذج بواسطة معالجات NVIDIA H800

تعتمد DeepSeek على معالجات NVIDIA H800 لتشغيل خدمات الاستدلال، حيث تستخدم تنسيق FP8 للعمليات الرياضية وBF16 للعمليات الأساسية، مع ضبط عدد المعالجات المستخدمة وفقًا لحجم الطلب.

خلال فترة 24 ساعة من 27 فبراير 2025 حتى 28 فبراير 2025، سجلت الشركة 278 وحدة معالجة قيد التشغيل كحد أقصى، بمتوسط 226.75 وحدة.نظرًا لأن كل وحدة تحتوي على ثمانية معالجات H800، وبتكلفة 2 دولار لكل معالج في الساعة، بلغت النفقات التشغيلية اليومية 87,072 دولارًا.زلزال في سوق الأسهم: سهم NVIDIA يخسر 600 مليار دولار

أثار إطلاق نموذج DeepSeek-R1، الذي تم تدريبه بميزانية 6 ملايين دولار فقط، رد فعل حادًا في السوق، حيث تراجع سهم NVIDIA بنسبة 17%، مما أدى إلى فقدان الشركة حوالي 600 مليار دولار من قيمتها السوقية، وسط مخاوف بشأن كفاءة نموذج DeepSeek وتكلفته المنخفضة مقارنة بالمنافسين.

ومع ذلك، سعى الرئيس التنفيذي لـ NVIDIA، جنسن هوانغ، إلى تهدئة المستثمرين، مؤكدًا أن الطلب على الذكاء الاصطناعي التوليدي في تزايد مستمر بفضل نماذج الاستدلال الموسعة. وأضاف:
"نماذج مثل OpenAI و Grok 3 و DeepSeek R1 تعتمد على استدلال متطور يمكن أن يستهلك طاقة معالجة أعلى بمئة مرة".

وتابع هوانج: "نموذج DeepSeek-R1 أحدث موجة عالمية من الحماس، وهو ابتكار ممتاز، لكنه الأهم من ذلك أنه وفر نموذج ذكاء اصطناعي للاستدلال مفتوح المصدر على مستوى عالمي".

الجيل القادم: إطلاق DeepSeek R2 قريبًا

تستعد DeepSeek لإطلاق نموذجها الجديد DeepSeek R2، الذي كان من المفترض أن يرى النور في مايو 2025، ولكن الشركة تدرس تقديم موعد الإطلاق. النموذج الجديد يعد بتوفير قدرات برمجية محسّنة مع القدرة على الاستدلال بلغات متعددة تتجاوز الإنجليزية.

مع استمرار DeepSeek في إعادة تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي العالمي، تجد الشركات الكبرى نفسها في سباق مع الزمن لمواكبة موجة الاستدلال الذكي القادمة.

مقالات مشابهة

  • ميزات جديدة لمساعد الذكاء الاصطناعي Gemini
  • إنفينيكس تعزز تجربة الذكاء الاصطناعي في هواتفها بدمج تقنية DeepSeek-R1
  • ثورة الذكاء الاصطناعي في الصين.. DeepSeek يثير جدلا في القطاع الطبي
  • «DeepSeek» تُشعل سباق الذكاء الاصطناعي.. هامش ربح 545% يهز الأسواق وسهم NVIDIA ينهار
  • «جروك 3».. الذكاء الاصطناعي غير المقيد بين وعود الشفافية ومخاوف الأمان |تفاصيل
  • إنفينيكس تطلق تقنية DeepSeek-R1 في هواتفها الجديدة لتعزيز تجربة الذكاء الاصطناعى
  • سيوفر للمستخدمين قدرات مميزة.. إطلاق نموذج جديد لـ«الذكاء الاصطناعي»
  • OpenAI تطرح نموذج الذكاء الاصطناعي GPT-4.5.. تعرف على خدماته
  • OpenAI تطرح نموذج الذكاء الاصطناعى GPT-4.5.. تعرف على خدماته
  • الذكاء الاصطناعي .. سيرجي برين: تسريع وتيرة التطوير نحو AGI