أعلنت شركة ميتا عن إطلاق نموذج ذكاء اصطناعي خاص بها، يعتمد على معالجة اللغات الطبيعية، أطلقت عليه اسم «لاما» (LLaMA)، وهو اختصار لـ "نموذج الذكاء الاصطناعي اللغوي الكبير من ميتا" (Large Language Model Meta AI)، الهادف لمساعدة الباحثين في استكشاف تطبيقات ووظائف الذكاء الاصطناعي.
لاما: نموذج الذكاء الاصطناعي من ميتا
لاما من النماذج اللغوية الكبيرة، وهي أنظمة معالجة اللغات الطبيعية ذات المليارات من المعلمات، ومنها تشات جي بي تي. وقد جاء إعلان إطلاقه يوم الجمعة 24 فبراير/ شباط 2023، في وقت ليس ببعيد عن إعلان كل من جوجل وأوبن أيه آين بوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي الخاصة بهما.
طوّر النموذج فريق ميتا الأساسي لأبحاث الذكاء الاصطناعي (Meta Fundamental AI Research)، اختصاراً (FAIR)، وهو نموذج يمكن استخدامه بغرض كتابة النصوص الإبداعية، وإجراء محادثات، وتلخيص المواد المكتوبة، ومهام أكثر تعقيداً مثل حل نظريات الرياضيات أو التنبؤ بهياكل البروتين أو الإجابة عن أسئلة القراءة والفهم.
كغيره من النماذج اللغوية الكبيرة الأخرى، يعمل لاما عن طريق أخذ سلسلة من الكلمات كمدخلات ويتوقع الكلمة التالية لتوليد النص بشكل متكرر.
اقرأ أيضاً: لماذا يصعب تمييز النصوص التي ولدها الذكاء الاصطناعي؟
بماذا يتميز لاما عن النماذج اللغوية الكبيرة الأخرى؟
يتميز لاما عن غيره من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تؤدي الأغراض نفسها بعدة ميزات:
- سيكون متاحاً في مجموعة مختارة من الأحجام، من 7 مليارات معلم إلى 65 مليار معلم، وبذلك يتفوق على تشات جي بي تي.
- سيكون متاحاً لمجتمع البحث، وتقبل ميتا طلبات الوصول من الآن عبر الرابط.
- يمكن لتقنية LLM الجديدة التي بُني عليها النموذج حل مسائل الرياضيات، وإجراء أبحاث علمية.
- تتعدد استخدامات النموذج، أي أنه يستخدم في حالات متعددة، على عكس النماذج الأكثر دقة المصممة لأغراض محددة.
- يتطلب قوة حوسبة وموارد أقل بكثير لاختبار مناهج جديدة والتحقق من صحة عمل الآخرين واستكشاف حالات استخدام جديدة.
- تم تدريبه على أكثر من 20 لغة محكية حول العالم، مع التركيز على تلك القائمة على الأبجدية اللاتينية والسيريلية.
أهمية النموذج
وعن أهمية نموذج لاما، تقول ميتا في بيان الإطلاق: "حتى مع كل التطورات الحديثة في النماذج اللغوية الكبيرة، لا يزال الوصول الكامل إلى البحث محدوداً بسبب الموارد المطلوبة لتدريب وتشغيل مثل هذه النماذج الكبيرة. أدى هذا الوصول المقيّد إلى الحد من قدرة الباحثين على فهم كيف ولماذا تعمل النماذج اللغوية الكبيرة هذه، ما أعاق تقدم الجهود المبذولة لتحسين متانتها وتخفيف المشكلات المعروفة، مثل التحيز والسمية وإمكانية توليد معلومات مضللة".
وتضيف ميتا أن المزيد من الأبحاث يمكن أن تساعد في حل مثل هذه المشكلات التي يمكن أن تنتجها أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية.
للحفاظ على سلامة النموذج ومنع إساءة استخدامه، ستصدره ميتا بموجب ترخيص غير تجاري يركز على حالات الاستخدام البحثي. سيتم منح الباحثين الأكاديميين والحكومة والمجتمع المدني والمؤسسات الأكاديمية ومختبرات البحوث الصناعية إمكانية الوصول النموذجي على أساس كل حالة على حدة.
اقرأ أيضاً: مايكروسوفت تزوّد «بينغ» و«إيدج» بنموذج ذكاء اصطناعي أقوى من «تشات جي بي تي»
يبدو أن شركات التكنولوجيا العالمية الكبيرة تتسابق لتطوير أفضل نظام ذكاء اصطناعي قائم على معالجة اللغة الطبيعية، لكن من سيكون الأفضل؟ هذا ما ننتظر الإجابة عنه في الأيام القادمة.