أعلنت شركة ميتا الأمريكية، يوم الخميس بالتوقيت المحلي، عن نموذج «Muse Spark Open» مفتوح الأوزان. ويضم النموذج 816 مليار مُعامِل، وتبلغ نافذة السياق فيه مليون رمز، وقد صُمم للتشغيل محليًا على أجهزة كمبيوتر Apple. وبدأ توفيره بالفعل عبر منصات متعددة لواجهات برمجة التطبيقات.
يعمل على أجهزة Mac، لكن ليس بالضرورة على جهازك
عندما تسمع عبارة «ذكاء اصطناعي يعمل على Mac»، قد تتخيل تنزيله وتجربته على الكمبيوتر المحمول الذي تستخدمه الآن. لكن الأمر هذه المرة ليس بهذه البساطة. يُقال إن تشغيل نموذج بهذا الحجم، مع 816 مليار مُعامِل، محليًا يتطلب ذاكرة لا تقل عن 1 تيرابايت. وهذا يفوق بمرتبة كاملة سعة الذاكرة المعتادة في أجهزة الكمبيوتر المحمولة.
يُشار إلى Mac Studio المزود بشريحة M5 Ultra باعتباره البيئة المثلى. وما أظهرته ميتا بهذا النموذج ليس سهولة الاستخدام بقدر ما هو خيار يتيح التعامل مع نموذج ضخم على جهازك، فوق مكتبك، بدلًا من إيداعه في السحابة.
ومع ذلك، فإن مجرد وجود هذا «الخيار» أمر لا يُستهان به. فالنماذج فائقة الضخامة كانت حتى الآن حبيسة مراكز البيانات. أما الآن، فقد بدأت تظهر على امتداد المسار المؤدي إلى أجهزة الكمبيوتر المكتبية. ورغم ارتفاع متطلبات التشغيل، فإن هذا التوجه جدير بالمتابعة.
من ذكاء اصطناعي يكتب الشيفرات إلى ذكاء اصطناعي يشاهد الفيديو
صُمم Muse Spark Open ببنية متعددة الوسائط أصلية تتيح له التعامل مع الصور وغيرها، كما أُعدّ لمهام البرمجة المعقدة والعمل القائم على الوكلاء. ويشير العمل القائم على الوكلاء إلى نمط استخدام لا يقتصر فيه الذكاء الاصطناعي على الإجابة عن سؤال مرة واحدة، بل يخطط بنفسه لعدة خطوات وينفذ العمل.
تقول ميتا إنها دمجت النموذج مع «Muse Code»، الطرفية الخاصة بها للبرمجة بالذكاء الاصطناعي، واستخدمته في مجموعة متنوعة من سير العمل القائم على الوكلاء. ومن الأمثلة التي ذكرتها إجراء تعديلات على عميل شبكة التواصل الاجتماعي اللامركزية «Mastodon». وتقول إنه أنجز سلسلة من المهام شملت إصلاح الأخطاء، وإضافة ميزات جديدة، ثم بناء البرنامج.
واستُخدم النموذج أيضًا للتحكم في برنامج تحرير الفيديو «DaVinci Resolve»، حيث تمكن، بحسب الشركة، من معاينة المواد وقصّها. من عالم الشيفرات إلى أدوات تحرير الفيديو الاحترافية، يتسع باطراد نطاق الحالات التي يتحكم فيها الذكاء الاصطناعي بالتطبيقات على الشاشة.
ما أجده مثيرًا للاهتمام شخصيًا هو أن المثالين كلاهما يتعلقان بمهام تُنجز على الكمبيوتر المكتبي. فالذكاء الاصطناعي ينتقل من مجرد تقديم إجابة في نافذة دردشة إلى زميل يجلس أمام الكمبيوتر وينفذ العمل. وربما يكمن هنا أيضًا سبب إصرار ميتا على التشغيل المحلي على أجهزة Mac.
لا يمكن قياس قيمة الأوزان المفتوحة بالأداء وحده
تستند ميتا إلى نتائج التقييم التي نشرتها لتدّعي أن أداء النموذج يتفوق على نماذج أخرى رئيسية مفتوحة الأوزان. كما تصفه بأنه النموذج المفتوح الأوزان الأعلى أداءً في الولايات المتحدة.
لكن أهمية الأوزان المفتوحة لا تُختزل في ترتيب النماذج. فإتاحة الأوزان، أي البنية الداخلية للنموذج بعد تدريبه، قد تمنحها أفضلية من حيث التكلفة مقارنة بالنماذج المغلقة، كما تسهّل تحقيق الشفافية في آلية العمل والمرونة في الاستخدام.
يكمن الخيار الحاسم أمام الشركات في استخدام النموذج بسهولة عبر واجهة برمجة التطبيقات، أو تشغيله ضمن بيئتها الخاصة. الخيار الأول أسرع في التطبيق، أما الثاني فيتيح إبقاء البيانات داخل الشركة. ورغم أن متطلب الذاكرة البالغ 1 تيرابايت يشكل عائقًا كبيرًا، فقد ترى بعض الجهات التي تتعامل مع تطوير سري أو مواد فيديو حساسة أن الاستثمار يستحق.
يضيف Muse Spark Open عاملًا جديدًا إلى معادلة اتخاذ القرار. جرّبه عبر واجهة برمجة التطبيقات، وانقله إلى جهازك عند الحاجة. وقد يصبح هذا النهج المزدوج طريقة مألوفة للتعامل مع الذكاء الاصطناعي مفتوح الأوزان مستقبلًا.
コメント