علي بابا تُطلق نموذج اللغة الكبير كوين 2.5-ماكس لتوليد النصوص والصور والفيديوهات

أصبحت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) حجر الأساس في تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، لأنها تُتيح التواصل مع الآلات باللغة الطبيعية، كما تُتيح للآلات توليد النصوص بمستوى غير مسبوق من الدقة والاتساق. العديد من شركات التكنولوجيا الأميركية مثل مايكروسوفت وجوجل وأوبن أيه آي طوّرت نماذج لغة كبيرة متقدمة أبهرت العالم، لكن بعض الشركات الصينية برزت أيضاً في هذا المجال، مثل شركة علي بابا التي تمكنت من تطوير نماذج متقدمة.

أحدث إنجازات شركة علي بابا هو نموذج اللغة الكبير كوين 2.5-ماكس (Qwen2.5-Max)، وهو نموذج لغة كبير يمكنه توليد النصوص وكتابة التعليمات البرمجية وتحليل البيانات، وحتى توليد الصور والفيديوهات. دعونا نلقي نظرة معمّقة على النموذج، ونستعرض ميزاته وأداءه وطريقة استخدامه.

اقرأ أيضاً: قدرات غير متوقعة «تنبثق» من النماذج اللغوية الكبيرة

ما هو كوين 2.5-ماكس؟

يُعدّ كوين 2.5-ماكس أحدث إصدار من سلسلة نماذج كوين (Qwen) التي تطوّرها شركة علي بابا. ويهدف هذا النموذج إلى تقديم أداء أفضل من الإصدارات السابقة في مجموعة متنوعة من المهام، مثل تحليل النصوص والبرمجة والفهم المنطقي وتوليد المحتوى.

يعتمد النموذج على تقنية ميكستشر أوف إكسبيرتس (Mixture-of-Experts)، وهي تقنية تُتيح تشغيل جزء من النموذج فقط عند كل استفسار، وهي طريقة تحسّن كفاءة الأداء وتقلّل استهلاك موارد الحوسبة.

تقييم أداء كوين 2.5-ماكس مقارنة بالنماذج الأخرى

قُيِّم أداء كوين 2.5-ماكس من قِبل فريق التطوير في شركة علي بابا، واستخدم الفريق خلال اختبارات التقييم مجموعة من المعايير القياسية (Benchmarks) لمقارنة أدائه بالنماذج الرائدة الأخرى وهي:

• نموذج ديب سيك في 3 (DeepSeek V3) مفتوح المصدر الذي طوّرته شركة ديب سيك الصينية.
• نموذج لاما 3.1 (Llama-3.1) مفتوح المصدر الذي طوّرته شركة ميتا الأميركية.
• جي بي تي-4 أو (GPT-4o) الذي طوّرته شركة أوبن أيه آي الأميركية.
• كلاود 3.5 سونيت (Claude 3.5 Sonnet) الذي طوّرته شركة أنثروبيك الأميركية.

شملت اختبارات التقييم ما يلي:

• اختبار أرينا هارد (Arena-Hard): قياس مدى قدرة النموذج على توليد إجابات تتناسب مع ما يفضّله أو يتوقعه البشر.
• اختبار لايف-بنش (LiveBench): قياس القدرات العامة للنموذج في مجموعة من المهام مثل الفهم والإجابة عن الأسئلة.
• اختبار لايف كود بنش (LiveCodeBench): قياس قدرة النموذج على كتابة التعليمات البرمجية وحل مشكلات البرمجة.
• اختبار جي بي كيو إيه-دايموند (GPQA-Diamond): قياس قدرة النموذج على الإجابة عن الأسئلة المعقدة التي تتطلب تحليلاً متقدماً.
• اختبار إم إم إل يو-برو (MMLU-Pro) قياس المعرفة في مجالات متنوعة مثل الرياضيات والعلوم والقانون والتاريخ من خلال أسئلة جامعية.

خلال هذه الاختبارات، أظهر كوين 2.5-ماكس تفوقاً على معظم النماذج. يمكنك مقارنة النتائج في هذا الرسم البياني:

اقرأ أيضاً: لماذا لا نستطيع اختبار النماذج اللغوية بالطريقة التي نختبر بها الذكاء البشري؟

هل يدعم كوين 2.5-ماكس اللغة العربية؟

نعم، يدعم النموذج اللغة العربية. معظم النماذج الكبيرة مثل هذا تُدرّب على مجموعة واسعة من اللغات بما فيها اللغة العربية، كوين 2.5-ماكس قادر على فهم الاستفسارات المكتوبة باللغة العربية والإجابة عنها. قد يختلف مستوى الأداء حسب اللهجة، لكن بشكلٍ عام، النموذج يظهر قدرة جيدة على الفهم والرد باللغة العربية.

كيف تستخدم كوين 2.5-ماكس؟

يمكنك استخدام نموذج كوين 2.5-ماكس مجاناً من خلال اتباع هذه الخطوات:

• زُر موقع https://chat.qwenlm.ai، وستظهر لك واجهة سهلة الاستخدام ومباشرة.
• في المربع المتاح أمامك اكتب طلبك أو سؤالك، ثم اضغط على زر الإرسال.
• سيقدّم النموذج الإجابة أو النتيجة بناءً على طلبك.

إذا أنشأت حساباً، ستُحفظ محادثاتك كلّها تلقائياً، ويمكنك العودة إلى المحادثات السابقة واستكمالها أو تعديلها.

النموذج يدعم حالياً توليد النصوص والصور والفيديوهات، وسيدعم قريباً البحث في الويب.

كوين 2.5-ماكس هو نموذج قوي ومرن يدعم مجموعة واسعة من الاستخدامات في توليد النصوص والصور والفيديوهات. هذا يجعله أداة قيّمة للمستخدمين الذين يسعون للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في أعمالهم اليومية