لقد كان أسبوعًا مزدحمًا للغاية بأخبار الذكاء الاصطناعي بفضل OpenAI، بما في ذلك الأخبار المثيرة للجدل مشاركة مدونة من الرئيس التنفيذي سام التمان، طرح واسع وضع الصوت المتقدم، 5 جيجاوات شائعات مركز البيانات, كبار الموظفين هزات ودراماتيكية خطط إعادة الهيكلة.
لكن بقية عالم الذكاء الاصطناعي لا يسير على نفس الوتيرة، حيث يفعل ما يريده ويفعله متماوج نماذج وأبحاث الذكاء الاصطناعي الجديدة كل دقيقة. فيما يلي ملخص لبعض أخبار الذكاء الاصطناعي البارزة الأخرى من الأسبوع الماضي.
تحديثات جوجل الجوزاء
جوجل يوم الثلاثاء أعلن تحديثات لمجموعة طرازات Gemini الخاصة بها، بما في ذلك إصدار نموذجين جديدين جاهزين للإنتاج يتكرران على الإصدارات السابقة: Gemini-1.5-Professional-002 وGemini-1.5-Flash-002. أبلغت الشركة عن تحسينات في الجودة الشاملة، مع مكاسب ملحوظة في الرياضيات والتعامل مع السياق الطويل ومهام الرؤية. تدعي Google زيادة بنسبة 7 بالمائة في الأداء على MMLU-Professional المعيار وتحسين بنسبة 20 بالمائة في المهام المتعلقة بالرياضيات. ولكن كما تعلم، إذا كنت تقرأ Ars Technica لفترة من الوقت، فإن الذكاء الاصطناعي عادةً ما يقيس المعايير ليست مفيدة كما نود لهم أن يكونوا.
إلى جانب ترقيات النموذج، قدمت Google تخفيضات كبيرة في أسعار Gemini 1.5 Professional، مما أدى إلى خفض تكاليف رمز الإدخال بنسبة 64 بالمائة وتكاليف رمز الإخراج بنسبة 52 بالمائة للمطالبات التي تقل عن 128000 رمز. كما قال باحث الذكاء الاصطناعي سيمون ويليسون ذُكر على مدونته، “للمقارنة، يبلغ سعر GPT-4o حاليًا 5 دولارات/[million tokens] المدخلات والمخرجات 15 دولارًا / م و Claude 3.5 Sonnet هي مدخلات 3 دولارات / م وإخراج 15 دولارًا / م. كان Gemini 1.5 Professional بالفعل أرخص الطرازات الحدودية والآن أصبح أرخص.”
قامت Google أيضًا بزيادة حدود الأسعار، حيث يدعم Gemini 1.5 Flash الآن 2000 طلب في الدقيقة ويتعامل Gemini 1.5 Professional مع 1000 طلب في الدقيقة. تشير Google إلى أن أحدث الموديلات توفر ضعف سرعة الإخراج وزمن وصول أقل بثلاث مرات مقارنة بالإصدارات السابقة. قد تجعل هذه التغييرات من الأسهل والأكثر فعالية من حيث التكلفة على المطورين إنشاء تطبيقات باستخدام Gemini أكثر من ذي قبل.
ميتا تطلق Llama 3.2
يوم الاربعاء ميتا أعلن إصدار Llama 3.2، وهو تحديث مهم لمجموعة نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الأوزان المفتوحة المتوفرة لدينا غطت على نطاق واسع في الماضي. يتضمن الإصدار الجديد نماذج لغة كبيرة قادرة على الرؤية (LLMs) بأحجام معلمات تبلغ 11 مليارًا و90 مليارًا، بالإضافة إلى نماذج نصية خفيفة الوزن فقط بمعلمات 1B و3B مصممة لأجهزة الحافة والأجهزة المحمولة. تدعي Meta أن نماذج الرؤية قادرة على المنافسة مع النماذج الرائدة مغلقة المصدر في مهام التعرف على الصور والفهم البصري، في حين تفيد التقارير أن النماذج الأصغر تتفوق على المنافسين ذوي الحجم المماثل في مختلف المهام المستندة إلى النصوص.
أجرى ويليسون بعض التجارب على بعض النماذج الأصغر حجمًا 3.2 و ذكرت نتائج مبهرة لحجم النماذج. باحث الذكاء الاصطناعي إيثان موليك أظهر تشغيل Llama 3.2 على جهاز iPhone الخاص به باستخدام تطبيق يسمى PocketPal.
كما قدم ميتا المسؤول الأول “اللاما ستاك” التوزيعات، التي تم إنشاؤها لتبسيط التطوير والنشر عبر بيئات مختلفة. كما هو الحال مع الإصدارات السابقة، توفر Meta النماذج للتنزيل المجاني، مع قيود الترخيص. تدعم النماذج الجديدة نوافذ السياق الطويلة التي تصل إلى 128000 رمزًا مميزًا.
تعمل تقنية AlphaChip AI من Google على تسريع تصميم الرقائق
يوم الخميس، جوجل DeepMind أعلن ما يبدو أنه تقدم كبير في تصميم الرقائق الإلكترونية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، AlphaChip. لقد بدأت ك مشروع بحثي في عام 2020 وهي الآن طريقة للتعلم المعزز لتصميم تخطيطات الشرائح. يقال إن Google استخدمت AlphaChip لإنشاء “تخطيطات شرائح خارقة” في الأجيال الثلاثة الأخيرة منها وحدات معالجة الموتر (TPUs)، وهي عبارة عن شرائح مشابهة لوحدات معالجة الرسوميات (GPU) مصممة لتسريع عمليات الذكاء الاصطناعي. تدعي جوجل أن AlphaChip يمكنها إنشاء تخطيطات شرائح عالية الجودة في ساعات، مقارنة بأسابيع أو أشهر من الجهد البشري. (يقال إن نفيديا لديها تم أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تصميم رقائقها.)
والجدير بالذكر أن Google أصدرت أيضًا ملفًا نقطة تفتيش مدربة مسبقا من AlphaChip على GitHub، ومشاركة أوزان النموذج مع الجمهور. وذكرت الشركة أن تأثير AlphaChip قد امتد بالفعل إلى ما هو أبعد من جوجل، مع شركات تصميم الرقائق مثلها ميدياتيك اعتماد والبناء على التكنولوجيا لرقائقهم. وفقًا لشركة Google، أطلقت AlphaChip خطًا جديدًا من الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي لتصميم الرقائق، مما قد يؤدي إلى تحسين كل مرحلة من مراحل دورة تصميم الرقائق بدءًا من هندسة الكمبيوتر وحتى التصنيع.
لم يكن هذا كل ما حدث، ولكن هذه بعض النقاط البارزة. مع عدم ظهور أي علامات على تباطؤ صناعة الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي، سنرى كيف سيكون الأسبوع المقبل.
