في إنجاز تقني مثير للإعجاب، يدعي العلماء الصينيون أنهم طوروا نظام ذكاء اصطناعي (AI) يتفوق على GPT-4 Turbo الخاصة بـ OpenAI. تتفوق Spark v3.5 التابعة لشركة iFlytek على نظيرتها الأمريكية في قدرات اللغة، وفهم الرياضيات، والكفاءة في الترميز، وتحمل الأفضلية التنافسية في مجالات أخرى أيضًا.
تقول وسائل الإعلام التابعة للحكومة الصينية، Shine، أن Spark v3.5 أفضل بشكل طفيف أيضًا من GPT-4 Turbo في التعامل مع المهام المتعددة الوسائط. وهذا يعني أنه يمكنه معالجة العديد من أنواع الإدخالات بذكاء وتكوين المخرجات المناسبة. على سبيل المثال، يمكنه هضم مؤشر نصي وتكوين صورة كإجابة، مما يظهر قدراته المتقدمة.
تم اعتبار GPT-4 Turbo، الإصدار المطور لـ GPT-4 والجزء الأساسي من شات جي بي تي القوية، أداة AI رائدة منذ إطلاقها في نوفمبر 2023. ومع ذلك، يثبت Spark v3.5 أنه منافس قوي، مما يظهر قوته وميزته التنافسية على GPT-4 Turbo.
في حين أنه لا يوجد منهج موحد لمقارنة النماذج اللغوية الكبيرة مباشرة ولا يوجد قاعدة بيانات شاملة متاحة لتقييم الأنظمة الذكية الاصطناعية الخاصة، يستخدم الشركات مقاييس مختلفة لقياس الأداء في مجالات مختلفة. تتيح هذه المقاييس لشركات التكنولوجيا استعراض نماذجها مقابل النماذج المتقدمة الرائدة في الصناعة.
في وقت سابق، أعلنت شركة Google أن نموذجها Gemini LLM تفوق على GPT-4 ونماذج بارزة أخرى في 30 من أصل 32 مقياسًا أكاديميًا متعلقًا بأبحاث وتطوير AI. ومع ظهور Spark v3.5، يصبح التنافس أكثر شدة في مجال معالجة اللغة الصناعية.
بالإضافة إلى تفوقها في فهم اللغة، تتباهى Spark v3.5 أيضًا بقدرات توليد الكلام المبهرة. وفقًا لشبكة تلفزيون الصين العامة (CGTN) الحكومية، يمكن للنظام الذكاء الاصطناعي توليد كلام بأصوات مختلفة وأنماط حديث متنوعة، متفوقًا على نظام OpenAI’s Whisper في 37 لغة، بما في ذلك الإنجليزية والصينية والفرنسية والروسية. نجحت iFlytek في دمج Spark في الأجهزة الذكية والسبورات المدرسية والأجهزة اللوحية، مما يوسع نطاق استخدامه وفعاليته.
لإجراء التدريب، استخدمت iFlytek منصتها الحاسبة التي تسمى “Feixing No.1” على مدى 90 يومًا. وبسبب القيود المفروضة على تصديرات الذكاء الاصطناعي إلى الشركات الصينية من قبل الحكومة الأمريكية، تم إجراء التدريب دون دمج مكونات أحدث مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) من Nvidia مثل رقائق A100 و H100 و H200 التي يستخدمها شات جي بي تي في التدريب.
تمثل تطوير Spark v3.5 إنجازًا كبيرًا في تطور الذكاء الاصطناعي في الصين، مما يظهر قدرتها على المنافسة مع النماذج الرائدة عالمياً. مع استمرار تطور المشهد الذكاء الاصطناعي، فإن هذه التقدمات ستشكل بلا شك مستقبل تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعزز الابتكار في هذا المجال.
أقسام الأسئلة الشائعة:
السؤال: ما هو Spark v3.5؟
الجواب: Spark v3.5 هو نظام ذكاء اصطناعي تم تطويره بواسطة شركة iFlytek الصينية. يزعم أنه يتفوق على GPT-4 Turbo التابعة لـ OpenAI في قدرات اللغة، وفهم الرياضيات، والكفاءة في الترميز، ومجالات أخرى.
السؤال: كيف يتم مقارنة Spark v3.5 مع GPT-4 Turbo؟
الجواب: يقال إن Spark v3.5 أفضل بشكل طفيف من GPT-4 Turbo في التعامل مع المهام المتعددة الوسائط. يمكنه معالجة العديد من أنواع الإدخالات بذكاء وتكوين المخرجات المناسبة، مثل توليد صورة ردًا على مؤشر نصي.
السؤال: ما هو GPT-4 Turbo؟
الجواب: GPT-4 Turbo هي نسخة مطورة من GPT-4، وهي نموذج ذكاء اصطناعي رائد تم تطويره بواسطة OpenAI. يُعتبر أداة قوية في مجال معالجة اللغة الذكاء الاصطناعي.
السؤال: كيف تقيم الشركات أداء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها؟
الجواب: لا يوجد منهج موحد لمقارنة النماذج اللغوية الكبيرة. غالبًا ما تستخدم الشركات مقاييس لقياس الأداء في مجالات مختلفة. هذه المقاييس تسمح لشركات الذكاء الاصطناعي بمقارنة نماذجها مع الإصدارات الرائدة في الصناعة.
السؤال: ما هي بعض الإنجازات الملحوظة لـ Spark v3.5؟
الجواب: يتفوق Spark v3.5 ليس فقط على GPT-4 Turbo في فهم اللغة، ولكنه أيضًا يتباهى بقدرات مذهلة في توليد الكلام. يمكنه توليد كلام بأصوات وأنماط حديث متنوعة في 37 لغة.
السؤال: كيف تم تدريب Spark v3.5؟
الجواب: استخدمت iFlytek منصتها الحاسبة المسماة “Feixing No.1” لمدة 90 يومًا لتدريب Spark v3.5.
السؤال: ما هي القيود التي تواجهها الشركات الصينية في تصدير الذكاء الاصطناعي؟
الجواب: تواجه الشركات الصينية قيودًا فرضتها الحكومة الأمريكية تمنعها من دمج المكونات الأحدث مثل وحدات معالجة الرسومات من Nvidia مثل رقائق A100 و H100 و H200 في التدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بها.
السؤال: ماذا يعني تطوير Spark v3.5؟
الجواب: يعد تطوير Spark v3.5 إنجازًا كبيرًا في تقدم الذكاء الاصطناعي في الصين، مما يظهر قدرتها على المنافسة مع النماذج الرائدة في العالم. من المتوقع أن يؤثر ذلك على مستقبل تطبيقات الذكاء الاصطناعي
The source of the article is from the blog macholevante.com