أعلنت شركة «نفيديا» اليوم عن إطلاق مجموعة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي الاستدلالي، تحت اسم «أوبن ريزونينغ-نيموترون»، تتضمن أربعة نماذج بحجوم متفاوتة: 1.5 مليار، 7 مليارات، 14 مليار، و32 مليار معامل، جميعها مشتقة من النموذج العملاق «ديب سيك R1 0528» الذي يحتوي على 671 مليار معامل.
تقليل الحجم.. دون المساس بالكفاءة
ونجحت «إنفيديا» في توفير تجربة استدلالية متقدمة يمكن تشغيلها على أجهزة الألعاب المنزلية، دون الحاجة إلى الاعتماد على خدمات الحوسبة السحابية باهظة التكاليف أو بطاقات رسوميات فائقة القوة، من خلال ضغط النموذج الضخم إلى أربع نسخ مخففة قائمة على إصدار «كوين 2.5».
البيانات هي البطل الحقيقي
تميّزت النماذج الجديدة ليس فقط بحجمها المخفف، بل بطريقة تدريبها أيضًا.
واعتمدت «إنفيديا» على تقنية «نيمو سكيلز بايبلاين» لإنشاء خمسة ملايين حل في مجالات الرياضيات والعلوم والبرمجة، ثم درّبت النماذج الأربعة باستخدام منهجية «التعلُّم تحت الإشراف» فقط، دون أي تعزيز أو تنظيم إضافي
وأثبتت النماذج الجديدة كفاءتها في اختبارات معيارية صعبة، حيث حقق نموذج الـ32 مليار معامل نتيجة 89.2 في اختبار «إيمي 24» (AIME24)، و73.8 في مسابقة «إتش إم إم تي» (HMMT – فبراير).
أما النموذج الأصغر بقدرة 1.5 مليار معامل، فقد سجل 55.5 و31.5 في الاختبارين نفسيهما، ما يعكس قوة البنية حتى في أبسط أشكالها.
أدوات مجانية للمطورين والباحثين
وترى «إنفيديا» في هذه النماذج نقطة انطلاق قوية لأبحاث الذكاء الاصطناعي. حيث أتاحت جميع نقاط التحقق الأربعة عبر منصة «هاجينغ فايس» للتنزيل المجاني، مما يوفر قاعدة مرنة للتجارب القائمة على «التعلم من خلال التعزيز»أو لتخصيص النماذج حسب المهام المطلوبة.
قدرة تنافسية عالية
تفوق نموذج 32 مليار معامل على نظيره «أو ثري هاي» التابع لشركة «أوبن إيه آي» في العديد من اختبارات الرياضيات والبرمجة، وذلك بفضل دعمه لخاصية «جين سيلكت»التي تُنتج إجابات متعددة لكل سؤال، ثم تُحدد الأفضل بينها.
الذكاء الاصطناعي يدخل غرف المعيشة
مع توافر هذه النماذج محلياً، يمكن للهواة ولاعبي الألعاب الإلكترونية الآن التمتع بذكاء اصطناعي متطور يعمل بالكامل على أجهزتهم المنزلية، بشرط امتلاك بطاقة رسوميات قوية.
وبفضل اعتماد «إنفيديا» على التعلم تحت الإشراف فقط، أصبحت هذه النماذج تمثل بيئة تدريب نظيفة وحديثة لأي تجارب مستقبلية في مجالات الذكاء الاصطناعي المعزز أو المخصص.