مجاني متعدد اللغات.. ميتا تكشف عن لاما 3 أكبر نماذجها للذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 24th, July 2024 GMT
أصدرت ميتا بلاتفورمز، الثلاثاء، أكبر نسخة من نماذجها للذكاء الاصطناعي (لاما 3)، وهي مجانية في الغالب وتتميز بأنها متعددة اللغات وذات مقاييس أداء عامة تنافس نماذج مدفوعة لشركات منافسة، مثل أوبن أيه.آي.
وقالت ميتا المالكة لفيسبوك في منشور على مدونة وفي ورقة بحثية تعلن عن الإصدار إن نموذج (لاما 3) الجديد يمكنه التحدث بثماني لغات وكتابة أكواد كمبيوتر بجودة عالية وحل مسائل رياضية أكثر تعقيدا من الإصدارات السابقة.
ويتضاءل إصدار العام الماضي أمام هذا الإصدار الذي يضم 405 مليارات مقياس أو متغير تأخذها الخوارزميات في الاعتبار لتوليد ردود على استفسارات المستخدم رغم أنه لا يزال أصغر من النماذج الرائدة للمنافسين.
فثمة أنباء أن نموذج جي.بي.تي-4 لشركة أوبن أيه.آي يضم تريليون متغير، وتستثمر شركة أمازون في نموذج يحتوي على تريليونين.
سباق محمومويأتي هذا الإصدار في الوقت الذي تتسابق فيه شركات التكنولوجيا لإظهار أن محافظها المتنامية من نماذج اللغات الكبيرة المتعطشة للموارد يمكن أن تحقق مكاسب كبيرة بما يكفي في مجالات تمثل إشكاليات مثل الاستدلال المتقدم لتبرير المبالغ الضخمة المستثمرة فيها.
وذكرت ميتا بلاتفورمز أنه بالإضافة إلى نموذجها الرائد لاما 3، فإنها ستطلق إصدارين محدثين لنموذجيها المختصرين اللذين يضم أحدهما ثمانية مليارات متغير والثاني يضم 70 مليارا وكانت قد طرحتهما في الربيع.
والنماذج الثلاثة الجديدة متعددة اللغات ويمكنها التعامل مع عدد أكبر من طلبات المستخدمين عبر "نافذة سياق" موسعة، قال أحمد الدحلة رئيس قسم الذكاء الاصطناعي التوليدي في ميتا إنها ستحسن على وجه الخصوص تجربة توليد كود كمبيوتر.
وقال الدحلة في مقابلة مع رويترز "كان هذا أول رد فعل حصلنا عليه من المجتمع"، مشيرا إلى أن نوافذ السياق الموسعة تعطي النماذج شيئا أقرب إلى ذاكرة على مدى أطول تساعد في معالجة الطلبات متعددة الخطوات.
وتسمح ميتا إلى حد بعيد للمطورين باستخدام نماذج لاما مجانا، وهي استراتيجية يقول الرئيس التنفيذي للشركة مارك زوكربيرغ إنها ستؤتي ثمارها في شكل منتجات مبتكرة ومشاركة أكبر على شبكات التواصل الاجتماعي الأساسية للشركة. ومع ذلك، أثارت التكاليف المترتبة على ذلك دهشة بعض المستثمرين.
كما ستستفيد الشركة إذا اختار المطورون استخدام نماذجها المجانية بدلا من النماذج المدفوعة، الأمر الذي من شأنه أن يحد من استخدام نماذج المنافسين.
وروجت ميتا في إعلانها للمكاسب التي حققتها في اختبارات الرياضيات والمعرفة الرئيسية التي قد تجعل هذا الاحتمال أكثر جاذبية.
ورغم صعوبة قياس التقدم المحرز في تطوير الذكاء الاصطناعي، يبدو أن نتائج الاختبارات التي قدمتها ميتا تشير إلى أن أكبر نماذجها (لاما) مطابق تقريبا لنموذج كلود 3.5 سونيت لشركة أنثروبك ولنموذج جي.بي.تي-O4 من أوبن أيه.آي بل وتفوق عليهما في بعض الحالات.
المصدر: الحرة
إقرأ أيضاً:
"هيئة الاستشعار" تكشف أبرز المشروعات الزراعية لزيادة الإنتاجية باستخدام "الذكاء الاصطناعي"
كشف الدكتور إسلام أبوالمجد رئيس الهيئة القومية للاستشعار من البعد وعلوم الفضاء، عن عدد من المشروعات لزيادة انتاجية المحاصيل الزراعية الاستراتيجية التي نفذتها الهيئة بالتعاون مع مختلف المؤسسات والجهات خلال الفترة الماضية.
وأكد رئيس الهيئة - في تصريح اليوم - وجود اهتمام كبير من جانب الدكتور أيمن عاشور وزير التعليم العالي والبحث العلمي بتعزيز التعاون بين الجهات البحثية التابعة للوزارة ومختلف الجهات والمؤسسات، لتحقيق التكامل والتعاون بما يعود بالنفع على المجتمع، وذلك بما يتماشى مع تحقيق أهداف الإستراتيجية الوطنية للتعليم العالي والبحث العلمي.
واستعرض الدكتور إسلام أبوالمجد ابرز تلك المشروعات حيث قامت الهيئة بالتعاون مع وزارة الزراعة واستصلاح الأراضي بإنتاج خريطة للمحاصيل الزراعية للموسم الزراعي الشتوي 2023/2024، باستخدام بيانات الاستشعار من البُعد والذكاء الاصطناعي في حصر وتصنيف المحاصيل الحقلية (الموسم الشتوي 2023-2024) والموسم الصيفي 2024 لمحافظات الجمهورية.
وقال إنه تم التنسيق بين وزارتي الزراعة والتعليم العالى والبحث العلمي ممثلة في هيئة الاستشعار من لحصر وتصنيف بعض المحاصيل الإستراتيجية بجمهورية مصر العربية، اعتمادا على تقنيات الاستشعار من البُعد والذكاء الاصطناعي.
وأضاف أن الاعتماد على بيانات الاستشعار عن بُعد في حصر المحاصيل للموسم الشتوي 2023-2024 (القمح والبرسيم وبنجر السكر)، يوضح التوزيع المكاني الدقيق للتغيير في مساحات المحاصيل، الى جانب إمكانية مراقبة حالة نمو المحاصيل المُختلفة خلال الموسم الزراعي باستخدام الأدلة الخضرية، بحيث يتم تحديد نوع المحصول بالتكامل بين العوامل المختلفة.
من جانبه، أوضح الدكتور عبدالعزيز بلال رئيس شعبة التطبيقات الزراعية بالهيئة والباحث الرئيسي للمشروع، أن المشروع ساهم في الحصول على قاعدة بيانات جغرافية وخرائط رقمية وورقية لنقاط التحقق الحقلي للموسم الشتوي ( 2023 - 2024 ) لمحاصيل القمح والبرسيم وبنجر السكر بالمحافظات.
وأكد الدكتور محمد أبوالغار رئيس قسم التطبيقات الزراعية وعضو اللجنة القيادية للمشروع، أهمية الدور المحوري الذي تقوم به تقنيات الاستشعار من البعد مدعمة بأدوات الذكاء الاصطناعي في الرصد الدوري والدقيق للزراعات في عموم الجمهورية لتحديد الاحتياجات الأساسية وتقدير الاحتياطيات من المحاصيل الإستراتيجية ورسم سياسات لإدارة عملية التداول المحلي والاستيراد أو التصدير للحاصلات الزراعية، كما تسهم كذلك في وضع تصورات مستقبلية على أسس علمية للمناطق المفضلة لقيام الصناعات القائمة على المنتجات الزراعية.
وأشار إلى أن الهيئة بالتعاون مع الهيئة العامة لمشروعات التعمير والتنمية الزراعية، قامت بإنتاج خرائط التربة والقدرة الإنتاجية وملائمة التربة للتراكيب المحصولية.
ولفت إلى أنه تم التنسيق بين وزارة الزراعة مُمثلة في الهيئة العامة لمشروعات التعمير والتنمية الزراعية ووزارة التعليم العالي والبحث العلمي ممثلة في الهيئة لدراسة الموارد الطبيعية والأرضية في الأراضي المصرية، واهتمت الدراسة من خلال مجموعة من المشروعات في حصر وتصنيف وتقييم حوالي 2.5 مليون فدان في مختلف أنحاء الجمهورية.
واستعرض الدكتور محمد جالهوم رئيس قسم التربة وأحد أعضاء فريق المشروع، أبرز مُخرجات المشروع ومنها إنشاء قاعدة بيانات رقمية عن الموارد الأرضية لكل منطقة دراسة، وإنتاج خريطة الوحدات الفيزوجرافية في مناطق الدراسة اعتمادًا على المُتغيرات الهيدرولوجية والمورفومترية والطيفية التي تم استخراجها من خلال تحليل نموذج الارتفاع الرقمي وصور الأقمار الصناعية، وإنتاج خريطة التربة الرقمية لمعرفة أنواع الأراضى المُختلفة على أسس علمية اعتمادًا على الخواص الطبيعية والكيميائية والحيوية المهمة والظروف المُحيطة بها، وإنتاج خريطة القدرة الإنتاجية للتربة.
وأضاف أنه تم كذلك إنتاج خرائط التراكيب المحصولية المُثلى لتحديد أنسب الطرق الفنية لاستغلال التربة واختيار أنسب المحاصيل التي تجود بكل نوع من الأنواع المُصنفة من التربة.