شركة التكنولوجيا العملاقة أبل كشفت عن مشروع طموح يعرف باسم OpenELM، بهدف تضمين نماذج لغوية متقدمة مباشرة في الهواتف الذكية. يركز هذا المشروع على خلق نظم ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة تعمل بدون الحاجة المستمرة إلى الاتصال بالخوادم البعيدة.
يبرز OpenELM بإطاره مفتوح المصدر، حيث على الرغم من أنه بموجب ترخيص أبل لشفرة الشفرة النموذجية – والذي لا يُعتبر تقليديًا ترخيص مفتوح المصدر – فإن الشفرة المصدرية لا تزال متاحة للمطورين.
النموذج متعدد الاستخدامات بشكل لافت، بالتدريب بنطاق من 270 مليون إلى 3 مليار معلمة، جميعها مستمدة من البيانات المتاحة علنًا. تقترح أبل أنه حتى مع نموذج به عدد يصل إلى مليار معلمة، يقدم OpenELM أداءً متفوقًا عند مقارنته بنماذج مماثلة الحجم من المنافسين.
بالمقارنة بالنماذج اللغوية الحالية، يكون OpenELM أصغر بكثير ومع ذلك فعال. تعترض Llama 3 من Meta بـ 70 مليار معلمة، وتحمل GPT-3 المعروفة من عام 2020 175 مليار معلمة.
من المتوقع أن يكون OpenELM ميزة كبيرة في تحديث iOS 18 القادم المقرر إصداره في يونيو. يمثل هذا التكامل خطوة إلى الأمام في جعل الذكاء الاصطناعي القوي متاحًا على مرأى المستخدمين، دون المساس بالأداء أو الحاجة الشديدة إلى عرض النطاق الترددي للبيانات ليعمل بكفاءة.
الأسئلة والأجوبة الرئيسية:
س: ما هو OpenELM؟
ج: OpenELM هو مشروع طموح من أبل لإنشاء نماذج لغوية متقدمة يمكن أن تعمل بكفاءة على الهواتف الذكية دون الحاجة إلى الاتصال بالخوادم البعيدة.
س: كيف يقارن OpenELM بنماذج اللغة الأخرى؟
ج: بينما تتراوح المعلمات الخاصة بـ OpenELM من 270 مليون إلى 3 مليار، إلا أنه أصغر حجمًا مقارنةً بنماذج اللغة الأخرى مثل Llama 3 من Meta بـ 70 مليار معلمة و GPT-3 بـ 175 مليار معلمة. ومع ذلك، يدعي OpenELM أنه يقدم أداءً متفوقًا على الرغم من الحجم الأصغر.
س: ما أهمية أن يكون OpenELM مفتوح المصدر؟
ج: على الرغم من أنه بموجب ترخيص ليس معترفًا تقليديًا كمصدر مفتوح، فإن كون OpenELM مفتوح المصدر يعني أن الشفرة المصدرية متاحة للمطورين مما قد يشجع على المساهمات المجتمعية والتعاون.
التحديات والجدل الرئيسية:
من التحديات المرتبطة بـ OpenELM يمكن أن تكون حفظ خصوصية المستخدم وأمانه. يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي القوي في جهاز التعامل الحذر مع البيانات الشخصية عادةً. من المهم ضمان الأمان عند معالجة المعلومات الحساسة مباشرة على الهواتف الذكية.
تحدي آخر هو الحفاظ على التوازن بين حجم النموذج (عدد المعلمات) والكفاءة. بينما يعزز OpenELM الكفاءة مع وجود معلمات أقل، يظل من المبكر معرفة كيف يؤدي في مجموعة واسعة من المهام مقارنة بالنماذج الأكبر مثل GPT-3.
المزايا:
– زيادة الكفاءة والاعتماد المنخفض على الاتصال بالإنترنت للمهام الذكاء الصناعي
– طبيعته المفتوحة تشجع على المشاركة المجتمعية والابتكار
– يساعد في ترسيخ موقف أبل كمبتكر في دمج الذكاء الاصطناعي مع الأجهزة الاستهلاكية
العيوب:
– قد يكون محدودًا نظرًا للعدد المنخفض من المعلمات مقارنة بالنماذج الأكبر
– يعتمد على ترخيص شفرة عينات أبل للحصول على أهمية مفتوح المصدر، والذي قد لا يقدم نفس حريات التراخيص المفتوحة المصدر الشهيرة
يمكن أن يثير حقيقة أن OpenELM مفتوح المصدر بموجب ترخيص شفرة Apple Sample مًناقشة داخل مجتمع المصادر المفتوحة، حيث توجد معايير صارمة وتعاريف تحكم فيما يمكن اعتباره حقًا مفتوح المصدر. الطريقة التي يُنظر بها إلى ترخيص أبل وما إذا كان يقيد فوائد مثل المساهمات المجتمعية نقاط مثيرة للجدل.
للمزيد من المعلومات حول النموذج اللغوي مفتوح المصدر الجديد من أبل، يمكن للشخص التفكير في زيارة الموقع الرسمي لأبل على: Apple. من المهم ملاحظة أن التفاصيل المحددة حول OpenELM قد لا تكون متاحة مباشرة على الصفحة الرئيسية ولكن يمكن العثور عليها من خلال البحث عن الإصدارات الصحفية الرسمية أو موارد المطور المقدمة من قبل أبل.