جوجل تعلن عن Gemma.. نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد الموجه للباحثين
تاريخ النشر: 23rd, February 2024 GMT
أصدرت شركة جوجل، نموذجا مفتوحا وكبيرا للذكاء الاصطناعي يعتمد على التقنية المستخدمة لإنشاء برنامج Gemma، وهو نموذج قوي ولكنه خفيف الوزن، ومحسن للاستخدام في البيئات ذات الموارد المحدودة مثل أجهزة الكمبيوتر المحمول أو البنية التحتية السحابية.
ويمكن للباحثين استخدام Gemma لإنشاء روبوت دردشة أو أداة لإنشاء المحتوى يعتمد على الذكاء الاصطناعي، وأصدرته جوجل في نسختين هما:
- النسخة الأولى Gemma 2B: تحتوي على 2 مليار معلمة ويعمل على وحدات المعالجة المركزية (CPU) للتطبيقات الموجودة على الجهاز أو التطبيقات الطرفية في الأجهزة مثل أجهزة الكمبيوتر المحمولة.
- النسخة الثنية: تحتوي على 7 مليارات معلمة مخصصة لوحدات معالجة الرسومات ووحدات TPU.
جوجل تعلن عن نموذج الذكاء الاصطناعي Gemma الموجه للباحثين
ويشير عدد المعلمات إلى مدى تعقيد النموذج وقدرته المحتملة، حيث يمكن للنماذج التي تحتوي على المزيد من المعلمات أن تحقق فهما أفضل للغة وتولد استجابات أكثر تعقيدا، ولكنها تتطلب أيضا المزيد من الموارد للتدريب والتشغيل، وتتيح جوجل الوصول إلى هذه النماذج من خلال منصة Vertex AI الخاصة بـ Google Cloud وGoogle Kubernetes Engine.
أتاحت جوجل نموذج Gemma، لأي شخص للاستخدام التجاري أو غير التجاري بموجب ترخيص مفتوح مع بعض الشروط لمنع استخدامه لأغراض ضارة، ويشترك هذا النموذج في بعض المكونات التقنية والبنية التحتية مع نموذج Gemini الأكبر من جوجل.
تم تطوير نموذج Gemma، بواسطة فريق أبحاث جوجل Google DeepMind، ليكون خفيف الوزن وفعالا مما يتيح للباحثين الوصول إلى نماذج Gemma المدربة مسبقا ومعايرتها للحصول على التعليمات، ويمكن تشغيلها محليا على أجهزة الكمبيوتر المكتبية والمحمولة، أو يمكن الوصول إليها من خلال السحابة.
وقامت جوجل بتحسين نموذج Gemma للعمل على بطاقات معالجة الرسومات من شركة إنفيديا، بالإضافة إلى معالجات Google Cloud TPUs، التي تعمل على مهام الذكاء الاصطناعي في خدمة Google Cloud.
وفي الوقت الحالي، تعمل الشركة الأمريكية على توفير نموذج Gemma للباحثين مجانا من خلال منصتي Kaggle وColab التابعتين لها.
ويشار إلى أن جوجل أطلقت نموذج Gemini القائم على الذكاء الاصطناعي في وقت سابق من الشهر الجاري، مع تطبيق مجاني يحمل نفس الاسم، بالإضافة إلى اشتراكات مدفوعة تقدم مزايا متقدمة.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: جوجل الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
تراجع الهيمنة الأمريكية في سباق الذكاء الاصطناعي
صراحة نيوز- قال تحليل نشرته “فورين أفيرز” إن ريادة الولايات المتحدة العالم في مجال الذكاء الاصطناعي ربما بدأت تتلاشى.
أفاد التحليل بأنه على مدى السنوات القليلة الماضية، قادت الولايات المتحدة العالم في تطوير الذكاء الاصطناعي؛ حيث لعبت شركات أمريكية مثل OpenAI وGoogle وAnthropic وMeta دوراً محورياً في دفع عجلة الابتكار بفضل الجمع بين التميز الأكاديمي، والاستثمار الخاص، والتنظيم الحكومي الخفيف نسبياً. وحققت النماذج الأساسية الأمريكية مثل GPT وGemini تقدماً سريعاً في قدرات الاستدلال والمعالجة متعددة الوسائط وحل المشكلات العلمية، مما عزز حصتها في الأسواق العالمية وتفوقها على نظيراتها الصينية.
لكن بحلول أواخر عام 2024، بدأ هذا التفوق الأمريكي بالتلاشي. فقد حققت شركات الذكاء الاصطناعي الصينية مثل DeepSeek وBaidu وAlibaba وTencent تقدماً هائلاً، وقلصت الفجوة مع النماذج الأمريكية إلى بضع نقاط مئوية. ويعزى هذا التقدم إلى استراتيجية الصين المدفوعة من الدولة والتي تشمل استثمارات ضخمة في أشباه الموصلات والبنية التحتية للطاقة، وتنسيقاً وثيقاً بين القطاعين العام والخاص، ونظاماً تعليمياً يخرج كوادر متخصصة في الذكاء الاصطناعي، إلى جانب دمج الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات، من التصنيع إلى الخدمات العامة.
وكانت شركة Xiaomi في بكين أحد أبرز الأمثلة على ذلك. ومصنع الشركة يستخدم أكثر من 700 روبوت مدعوم بالذكاء الاصطناعي لإنتاج سيارة كهربائية كل 76 ثانية. كما تستخدم المدن الصينية الذكاء الاصطناعي لإدارة حركة المرور والمراقبة والتنفيذ القانوني، وتقوم الحكومات المحلية بتجريب تطبيقات جديدة في التعليم والرعاية الصحية. وفي الوقت نفسه، قامت الشركات الصينية بتحسين برمجياتها لزيادة كفاءة استخدام العتاد المتوفر، مما خفف من تأثير القيود الأمريكية على تصدير الرقائق المتقدمة.
نتيجة لذلك، تواجه الولايات المتحدة واقعاً جديداً: تفوقها في الذكاء الاصطناعي لم يعد مضموناً. وقد أدركت إدارتا الرئيس الأمريكي السابق جو بايدن والرئيس الأمريكي الحالي دونالد ترامب هذه الحقيقة، فاتبعتا استراتيجيات لتأخير أو منع هذا التراجع من خلال فرض قيود على التصدير وتكثيف الابتكار المحلي عبر استثمارات في أشباه الموصلات والبنية التحتية واعتماد الذكاء الاصطناعي في الحكومة، خصوصاً في الأمن القومي والصحة ومكافحة الاحتيال.
ومع ذلك، لم يعد التفوق الأمريكي مسألة محسومة. ويبدو سباق الذكاء الاصطناعي الآن وكأنه ماراثون طويل الأمد. لذا، على صانعي السياسات في واشنطن أن يستعدوا لعالم تتقاسم فيه الولايات المتحدة الريادة مع قوى أخرى، أو حتى تحتل المرتبة الثانية. لكن هذا لا يعني تكرار أخطاء سباق الجيل الخامس (5G)، حيث تقدمت الصين بسرعة بينما عانت أمريكا من اللحاق بها. لكن بدلاً من ذلك، يجب أن تركز الاستراتيجية الأمريكية على المرونة والقدرة على التكيف والتعاون.
استراتيجية أكثر ذكاءً
ونصح التقرير بأنه بدلاً من التمسك بهيمنة غير مضمونة، يجب على الولايات المتحدة الاستثمار في أطر جديدة تبرز جاذبية نماذجها حتى لو لم تعد الأفضل في المقاييس التقليدية. يمكن لوكالة المعايير الوطنية (NIST) ومعهد سلامة الذكاء الاصطناعي تطوير معايير تقييم جديدة تتجاوز دقة الأداء إلى معايير مثل الشفافية، والأمان، وتكلفة التشغيل، وسهولة التعديل. هذه المعايير قد تكون أكثر أهمية للأسواق الناشئة، حيث تُفضل النماذج القابلة للتكيف والمضمونة والثابتة الكلفة على الأداء التقني البحت.
كما إنه يمكن لواشنطن الترويج لتوافق النماذج المختلفة على المستوى العالمي. فمع تزايد عدد النماذج الأساسية، سيبحث المستخدمون عن حرية التنقل بينها دون قيود أو تكاليف باهظة. ويمكن للشركات الأمريكية تسهيل هذا التحول عبر تقليل تكاليف التبديل، وتبسيط التهيئة، وتخفيض متطلبات التدريب والتجهيزات. كما يمكن للحكومة الأمريكية أن تقود جهوداً دولية لتوحيد بروتوكولات واجهات البرمجة (APIs) لجعل التكامل والتنقل بين النماذج أسهل، مما يقلل من الاعتماد على نموذج أو بلد واحد.
من جانب آخر، ينبغي على الولايات المتحدة تطوير طبقات وسيطة للبرمجيات تفصل بين التطبيقات والنماذج الأساسية. هذه الطبقات تقلل من التبعية لنموذج معين، وتتيح مرونة أكبر في التبديل إذا تغير النموذج أو ظهرت بدائل أفضل. وفي حال تفوقت النماذج الصينية، ستكون هذه الطبقات أداة حيوية لتقليل المخاطر مثل الرقابة أو تعطيل الخدمة.
وبالإضافة لذلك، سيكون من الضروري تطوير أنظمة “تحكيم” برمجية تقارن مخرجات نماذج مختلفة. ففي تطبيقات حرجة مثل التشخيص الطبي أو اكتشاف الاحتيال، يمكن لتلك الأنظمة تقييم الإجابات من نماذج موثوقة محلياً وأخرى أكثر كفاءة ولكن أجنبية، وتحذير المستخدم من الإجابات غير الدقيقة. ورغم أن هذا يضيف تكلفة ويبطئ الأداء، إلا أنه يضمن السلامة والموثوقية في مجالات حساسة.
أصعب التحديات
ووفقا للتحليل، فإنه من أصعب التحديات التي ستواجهها الولايات المتحدة هو تحديد متى وكيف تشارك بياناتها. ففرض حظر شامل على مشاركة البيانات مع الصين قد يبدو خياراً آمناً، لكنه قد يضر بالمصلحة العامة. فإذا أثبت نموذج صيني أنه أكثر فعالية في تشخيص الأمراض أو توقع الكوارث، فإن منع استخدامه قد يضر الصحة العامة أو الاقتصاد.
والحل الأمثل هو اعتماد سياسة مدروسة لمشاركة البيانات بناءً على تحليل الفوائد والمخاطر. ويمكن استخدام تقنيات مثل إخفاء الهوية، وتشفير البيانات، والخصوصية التفاضلية لتقليل خطر التسريب مع الحفاظ على الفائدة. ويجب على واشنطن وضع إرشادات واضحة لمتى تكون مشاركة البيانات مقبولة، وتدريب الحلفاء والشركاء، خاصة في الدول النامية، على الاستخدام الآمن والتنقل بين النماذج.
وشدد التقرير على أنه رغم أن شركات الخدمات السحابية الأمريكية مثل أمازون ومايكروسوفت وغوغل ما زالت تهيمن على أكثر من 60% من السوق العالمي مقارنة بـ4% فقط لعلي بابا، إلا أن هذه الهيمنة قد تتراجع. فالابتكار في الذكاء الاصطناعي قد يصبح أبطأ وأكثر تكلفة، مما يمنح الصين ذات التنسيق المركزي ميزة تنافسية.
والخطة الوطنية الجديدة للذكاء الاصطناعي التي ستُصدر في يوليو/تموز يجب أن تعكس هذا الواقع المتغير. وينبغي على أمريكا أن تعترف بأن الريادة مهمة ولكنها ليست مضمونة.
نجل الشهيد خالد عبد العال: أبي بطل.. ولا نعرف سبب الحريق