ويضم كوين 3.8 ماكس نحو 2.4 تريليون معلمة، وهي القيم العددية التي يتعلمها النموذج من البيانات ويستخدمها للتعرف على الأنماط وتوليد الإجابات وتنفيذ المهام، ويقارن ذلك بـ2.8 تريليون معلمة في نموذج كيمي كي 3 التابع لشركة مونشوت إيه آي.
حجم القدرة الحاسوبية والبيانات المستخدمة
ورغم أن ارتفاع عدد المعلمات لا يعني تلقائياً أن النموذج أفضل، فإنه أصبح مؤشراً مهماً على حجم القدرة الحاسوبية والبيانات المستخدمة في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
وتحرص شركات التكنولوجيا الصينية على الإعلان عن عدد المعلمات في نماذجها لتعزيز انتشارها بين مجتمع المطورين، إذ تعتمد غالبية نماذجها على نهج الأوزان المفتوحة، الذي يتيح للمطورين تنزيل القيم المتعلمة الأساسية وتشغيل النماذج أو تعديلها.
أوبن إيه آي وأنثروبيك وغوغل
وكشفت علي بابا عن كوين 3.8 ماكس عبر منصة أرينا إيه آي، المتخصصة في مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي، حيث أصبح فوراً أعلى نموذج صيني تصنيفاً في فئة النماذج النصية، لكنه لا يزال خلف نموذج كلود فابل 5 وثلاثة إصدارات من أوبوس، وجميعها من تطوير أنثروبيك.
أما في تصنيف أرينا إيه آي للنماذج القادرة على تحليل الصور والمواد البصرية، فقد احتل كوين 3.8 ماكس المركز الثاني عالمياً، خلف أحد إصدارات كلود فابل 5 فقط.
التعامل مع النصوص والصور والفيديو
ويستطيع كل من كوين 3.8 ماكس وكيمي كي 3 التعامل مع النصوص والصور والفيديو، ومعالجة ما يصل إلى مليون رمز (Token) في المرة الواحدة.
والرموز هي وحدات بيانات، غالباً ما تكون أجزاء من كلمات أو كلمات قصيرة، ويعني العدد الكبير منها أن النموذج قادر على استيعاب كميات ضخمة من المحتوى دفعة واحدة، مثل الملفات القانونية الطويلة، أو قواعد الشيفرات البرمجية الكبيرة، أو مئات الصفحات من الوثائق.
وقالت علي بابا إن النموذج يعتمد على تصميم «مزيج الخبراء»، الذي يوزع المهام على أجزاء متخصصة من النظام بدلاً من تشغيل النموذج بالكامل مع كل طلب، إذ لا يستخدم سوى 95 مليار معلمة في كل مرة، ما يقلل من تكاليف التشغيل وزمن الاستجابة.
وأضافت الشركة أن النموذج نجح في إنجاز مشروع هندسة برمجيات خلال 16 يوماً.
ومن المقرر أن تطرح علي بابا النموذج الأسبوع المقبل عبر منصة موديل ستوديو التابعة لخدمة علي بابا كلاود.
(رويترز)
