إليك لماذا يمكن أن تكون خوارزمية الجوزاء الخاصة بـ Google DeepMind من المستوى التالي من الذكاء الاصطناعي

كان التقدم الأخير في الذكاء الاصطناعي مذهلاً. بالكاد مر أسبوع بدون خوارزمية جديدة ، استمارتناالطرق أو مشاركة صنع العناوين. لكن OpenAI ، مصدر الكثير من الضجيج ، أكملوا مؤخرًا الخوارزمية الرئيسية الخاصة بهم ، GPT-4ووفقًا لسام ألتمان ، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI ، فإن خليفتها GPT-5 ، لم يبدأ التدريب بعد.

من المحتمل أن يتباطأ الإيقاع في الأشهر المقبلة ، لكن لا تراهن عليه. نموذج ذكاء اصطناعي جديد قادر على مثل GPT-4 ، أو أكثر من ذلك، قد تنخفض عاجلاً وليس آجلاً.

هذا الأسبوع ، في مقابلة مع سوف فارس، قال ديميس هاسابيس ، الرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind ، إن نموذجهم الكبير القادم ، الجوزاء ، قيد التطوير حاليًا ، "وهي عملية ستستغرق عدة أشهر". قال حسابيس إن الجوزاء سيكون مزيجًا يعتمد على أعظم نجاحات الذكاء الاصطناعي ، وعلى الأخص DeepMind's AlphaGo، التي وظفت التعلم المعزز لإسقاط بطل في Go في عام 2016 ، قبل سنوات من توقع الخبراء هذا الإنجاز.

قال حسابيس: "على مستوى عالٍ ، يمكنك التفكير في الجوزاء على أنه يجمع بين بعض نقاط القوة في أنظمة من نوع AlphaGo والإمكانيات اللغوية المذهلة للنماذج الكبيرة" سلكي. "لدينا أيضًا بعض الابتكارات الجديدة التي ستكون ممتعة للغاية." أخيرًا ، يجب أن تكون الخوارزمية الجديدة أفضل في التخطيط وحل المشكلات ، كما قال.

عصر AI Fusion

كانت العديد من المكاسب الحديثة في الذكاء الاصطناعي بفضل الخوارزميات الأكبر التي تستهلك المزيد والمزيد من البيانات. مع قيام المهندسين بزيادة عدد الاتصالات الداخلية - أو المعلمات - وبدأوا في تدريبهم على مجموعات البيانات على نطاق الإنترنت ، زادت جودة النموذج وقدرته مثل آلية الساعة. طالما كان لدى الفريق المال اللازم لشراء الرقائق والوصول إلى البيانات ، كان التقدم شبه تلقائي لأن بنية الخوارزميات ، التي تسمى المحولات ، لم تكن بحاجة إلى تغيير كبير.

ثم في أبريل ، ألتمان قال إن عصر نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة قد انتهى. ارتفعت تكاليف التدريب وقوة الحوسبة بشكل كبير ، بينما استقرت المكاسب من التوسع. قال: "سنجعلها أفضل بطرق أخرى" ، لكنه لم يوضح كيف ستكون هذه الطرق الأخرى.

تقدم GPT-4 ، والآن الجوزاء ، أدلة.

في الشهر الماضي ، في مؤتمر مطوري Google I / O ، أعلن الرئيس التنفيذي سوندار بيتشاي أن العمل على الجوزاء كان جاريًا. وقال إن الشركة تقوم ببنائها "من الألف إلى الياء" لتكون متعددة الوسائط - أي ، مدربة وقادرة على دمج أنواع متعددة من البيانات ، مثل الصور والنصوص - ومصممة لتكامل واجهة برمجة التطبيقات (فكر في المكونات الإضافية). أضف الآن التعلم المعزز وربما ، كما يتكهن نايت ، تخصصات DeepMind الأخرى في الروبوتات و علم الأعصاب، والخطوة التالية في الذكاء الاصطناعي بدأت تبدو وكأنها لحاف عالي التقنية.

لكن الجوزاء لن يكون أول خوارزمية متعددة الوسائط. ولن يكون أول من يستخدم التعلم المعزز أو دعم المكونات الإضافية. قامت شركة OpenAI بدمج كل هذه العناصر في GPT-4 بتأثير مثير للإعجاب.

إذا ذهب الجوزاء إلى هذا الحد ، وليس أبعد من ذلك ، فقد يتطابق مع GPT-4. المثير للاهتمام هو من يعمل على الخوارزمية. في وقت سابق من هذا العام، انضم DeepMind إلى قواه مع Google Brain. اخترع الأخير المحولات الأولى في عام 2017 ؛ السابق مصمم AlphaGo وخلفائه. قد يؤدي مزج خبرة التعلم المعزز لـ DeepMind في نماذج لغوية كبيرة إلى إنتاج قدرات جديدة.

بالإضافة إلى ذلك ، قد يضع الجوزاء علامة مائية عالية في الذكاء الاصطناعي دون قفزة في الحجم.

يُعتقد أن GPT-4 يحتوي على حوالي تريليون معلمة ، و وفقًا للشائعات الأخيرة، قد يكون نموذجًا "خليطًا من الخبراء" مكونًا من ثمانية نماذج أصغر ، كل منها متخصص بدقة في ضبط حجمه تقريبًا بحجم GPT-3. لم يتم تأكيد الحجم أو البنية من قبل شركة OpenAI ، التي لم تصدر لأول مرة المواصفات الخاصة بأحدث طراز لها.

وبالمثل ، أبدى DeepMind اهتمامًا بـ صنع نماذج أصغر تتخطى فئة وزنها (شينشيلا) و جربت Google مزيجًا من الخبراء (بريق).

قد يكون الجوزاء أكبر أو أصغر قليلاً من GPT-4 ، ولكن من المحتمل ألا يكون كثيرًا.

ومع ذلك ، قد لا نعرف أبدًا ما الذي يجعل الجوزاء علامة مميزة ، حيث تحتفظ الشركات ذات المنافسة المتزايدة بتفاصيل نماذجها. تحقيقًا لهذه الغاية ، سيصبح اختبار النماذج المتقدمة للقدرة والتحكم أثناء بنائها أكثر أهمية ، والعمل الذي اقترحه هسابيس مهم أيضًا للسلامة. وقال أيضًا إن Google قد تفتح نماذج مثل Gemini للباحثين الخارجيين للتقييم.

قال: "أود أن أرى الأوساط الأكاديمية تتمتع بإمكانية الوصول المبكر إلى هذه النماذج الحدودية".

يبقى أن نرى ما إذا كان الجوزاء يتطابق مع GPT-4 أو يتجاوزه. نظرًا لأن البنى تصبح أكثر تعقيدًا ، فقد تكون المكاسب أقل تلقائية. ومع ذلك ، يبدو أن اندماج البيانات والأساليب - نص مع صور ومدخلات أخرى ، ونماذج لغوية كبيرة مع نماذج التعلم المعزز ، وترقيع النماذج الأصغر معًا في كل أكبر - قد يكون ما كان يفكر به ألتمان عندما قال إننا تجعل الذكاء الاصطناعي أفضل بطرق أخرى غير الحجم الخام.

متى نتوقع برج الجوزاء؟

كانت الحسابية غامضة بشأن جدول زمني محدد. إذا كان يقصد أن التدريب لن يكتمل "لعدد من الأشهر" ، فقد يمر بعض الوقت قبل إطلاق الجوزاء. النموذج المدرَّب لم يعد نقطة النهاية. أمضت شركة OpenAI شهورًا في اختبار وتعديل GPT-4 بدقة قبل إصدارها النهائي. قد يكون جوجل أكثر حذرا.

لكن Google DeepMind يتعرض لضغوط لتقديم منتج يضع معايير الذكاء الاصطناعي ، لذلك لن يكون من المفاجئ رؤية الجوزاء في وقت لاحق من هذا العام أو في وقت مبكر من العام المقبل. إذا كان الأمر كذلك ، وإذا كانت Gemini تفي بفواتيرها - وكلاهما علامتا استفهام كبيرتان - فيمكن لـ Google ، على الأقل في الوقت الحالي ، استعادة الأضواء من OpenAI.

الصورة الائتمان: حسين نصر / Unsplash 

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
• المصدر https://singularityhub.com/2023/07/02/heres-why-google-deepminds-gemini-algorithm-could-be-next-level-ai/