اختراق تينيكس في الذكاء الاصطناعي: نموذج لاما 3 مفتوح المصدر يتفوق على أداء GPT-4

في مقابلة حصرية، كشف إيتامار أريل، مؤسس ومدير شركة Tenyx الناشئة المتخصصة في الذكاء الاصطناعي، عن تقدم مذهل في معالجة اللغة الطبيعية. قامت Tenyx بتحسين نموذج اللغة مفتوح المصدر Llama-3 من شركة Meta، الذي أصبح يُعرف الآن بـ Tenyx-70B، ليتفوق على نموذج GPT-4 من OpenAI في مجالات محددة - مما يعد إنجازًا غير مسبوق لنموذج مفتوح المصدر يتجاوز المعايير الملكية.

قال أريل: "طورنا تقنية تحسن من نموذج أساسي يتجاوز تدريباته الأصلية". وأضاف: "نحن متحمسون لاستخدام هذا النهج لتمكين التعلم المستمر أو المتزايد من خلال الاستفادة من الفوائض في النماذج الكبيرة".

يتفوق نموذج Llama-3 من Tenyx على GPT-4 في الرياضيات والبرمجة، بينما يتجاوز النموذج الأساسي Llama-3 في جميع القدرات. وفقًا لأريل، يبرز هذا الإنجاز عصرًا جديدًا للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر.

مواجهة "النسيان الكارثي"

تواجه Tenyx مشكلة "النسيان الكارثي"، حيث قد يفقد النموذج المعرفة المكتسبة عند تقديم بيانات جديدة. من خلال تحديث جزء صغير من معلمات النموذج، تقوم Tenyx بتدريبه على معلومات جديدة دون التضحية بالمهارات الحالية.

وأوضح أريل: "إذا قمت بتغيير 5% فقط من معلمات النموذج مع الاحتفاظ بالباقي، يمكنك القيام بذلك بشكل أكثر قوة دون تشويه الوظائف الأخرى". تتيح هذه الطريقة لـ Tenyx تحسين نموذج Llama-3 الذي يحتوي على 70 مليار معلمة في 15 ساعة فقط باستخدام 100 وحدة معالجة رسومية.

الالتزام بالذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

تدعم Tenyx الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر من خلال إصدار نموذجها المحسن، Tenyx-70B، تحت نفس الترخيص الذي يحمل الإصدار الأصلي من Llama-3. قال أريل: "نحن نؤمن بالنماذج مفتوحة المصدر. إن مشاركة التقدم مع المجتمع تعزز الابتكار وتفيد الجميع".

تتعدد تطبيقات تقنية تحسين ما بعد التدريب لـ Tenyx، بدءًا من تطوير روبوتات محادثة متخصصة وصولًا إلى تسهيل التحديثات المتكررة للنماذج المنشورة، مما يضمن بقائها على اطلاع دائم بالمعلومات الجديدة.

إعادة تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي

يعتبر تقدم Tenyx له implications كبيرة، حيث يوفر للشركات والباحثين وصولاً إلى نماذج لغة متقدمة دون التكاليف المرتفعة للحلول الملكية. من الممكن أيضًا أن يشعل هذا التقدم مزيدًا من الابتكار في المجتمع مفتوح المصدر مع بناء الآخرين على نجاح Tenyx.

تسأل أريل: "ماذا يعني ذلك للصناعة والشركات مثل OpenAI؟" مع تصاعد المنافسة في قطاع الذكاء الاصطناعي، قد تعيد Tenyx تعريف ديناميكيات الصناعة وكيفية اقتراب الشركات من معالجة اللغة الطبيعية.

بينما يحتفظ نموذج Llama-3 المحسن من Tenyx ببعض القيود الموجودة في النموذج الأساسي - بما في ذلك إجابات غير منطقية في بعض الأحيان - إلا أن تحسيناته تستحق الذكر. أفاد أريل بأن النموذج يعمل بدقة تصل إلى 96% في الرياضيات والتفكير، مقارنة بدقة 85% للنموذج الأساسي.

مع دخول Tenyx في موجة جديدة من الابتكار في الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، يبقى تأثير إنجازاتهم على النظام البيئي للذكاء الاصطناعي مرهونًا بالمستقبل. ومع ذلك، يتضح أن Tenyx أظهرت أن النماذج مفتوحة المصدر يمكن أن تنافس وتتجاوز النماذج الملكية، مما يمهد الطريق لمستقبل أكثر وصولًا وتعاونًا في مجال الذكاء الاصطناعي.