قامت شركة ميتا Meta، الشركة الأم للفيسبوك، وشركة مايكروسوفت Microsoft بالتعاون بإطلاق نسختهما الجديدة من نموذج المعالجة التلقائية للغة الطبيعية: تحت إسم اللاما Llama 2، وهي النسخة التي تم إصدارها في 18 يوليوز 2023 وهو نموذج ذكاء اصطناعي (AI) يهدف للتنافس مع ChatGPT من OpenAI. هذا التعاون يمكن أن يثور على ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر.
بشكل ملموس، يكمن الفارق الرئيسي الأول مقارنة بنماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى مثل ChatGPT في أنها مفتوحة المصدر open source بالكامل. مما يعني أن أي شخص يمكنه الاطلاع على كود المصدر للنموذج واستخدامه وتعديله حسب رغبته، مما سييمكنه من إثراء التكنولوجيا الموجودة بالفعل وتكييفها مع احتياجاته. بالإضافة إلى أنها من بين أفضل نماذج الشفرة المفتوحة، يتمتع Llama 2 بعدد من الميزات المشابهة للإصدار 3.5 من ChatGPT.
التغييرات بالنسبة لـ لاما 1 Llama.
ميتا هي واحدة من الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي . وهي معروفة بشكل أساسي رئيسي من خلال فيسبوك Facebook، بينما تشتهر Microsoft بنظام التشغيل ويندوز Windows . ارتبط العملاقان التكنولوجيان معًا لإنشاء لاما 1 Llama في فبراير 2023، وهو نظام ذكاء اصطناعي تم تطويره بالكامل بشكل مجاني ومفتوح المصدر. تم إجراء العديد من التعديلات على هذا الإصدار الأول بالمقارنة مع النسخة السابقة.
أولاً، أصبح النموذج أكثر بساطة في التحميل (والذي تم انتقاده سابقًا) وبالتالي يكون في متناول الجميع . تم تحسين الأداء. وفقًا للبيان الصادر عن ميتا، تم استخدام 40٪ من البيانات الإضافية في التدريب، أي ما يعادل حوالي 2 تريليون (مليار مليار) رمن الرموز المميزة قبل التدريب المسبق (يمكن أن يكون الرمز المميز كلمة أو حرفًا أو كلمة فرعية ، على سبيل المثال ، في كلمة "صباح الخير" ، هناك كلمتان فرعيتان: "صباح " و "خير"). وهذا الأمر يتيح تحليل النصوص بشكل دقيق وقدرة التدريب على النموذج باستخدام الكلمات الرئيسية.
بالنسبة لعدد المتغيرات الموجودة، وفقًا لإصدارات لاما Llama، يتراوح بين 7 و 60 مليار متغير. قد يبدو هذا العدد قليلًا مقارنة بالمنافسين مثل ChatGPT الذي يحتوي على 175 مليار متغير، ولكن عليك أن تضع في اعتبارك أنها لا تستخدم نفس النموذج. في الواقع ، في الواقع، يستخدم Llama 2 نموذج لغة كبير (LLM) يُبنى عليه الذكاء الاصطناعي التوليدي.هذه النماذج قادرة على إنشاء نصوص أو صور أو حتى أصوات جديدة (مستوحاة من البيانات التي تم تدريبها عليها). يعمل لاما Llama على قاعدة بيانات أصغر بكثير، ولكنه يحقق نتائج مشابهة بل أفضل من ChatGPT-3 في كثير من الأحيان وفقًا لشركة ميتا (مالكة فيسبوك).
المبرمجون يدركون جيدًا أن جودة النموذج لا تكمن في الكمية دائمًا، بل في جودة البيانات. بالاعتماد على كمية كبيرة من البيانات غير الجيدة، يمكن أن نُدرب الذكاء الاصطناعي، لكنه لن يكون ذا فائدة وملاءمة حقيقيتين. لذلك، يحتاج التدريب الجيد واستخدام البيانات النوعية لنماذج متميزة وفعالة.
االتحديث الآخر هو إطلاق الترخيص التجاري. سيكون من الممكن الآن استخدام Llama 2 في في البرمجيات التجارية.. لذلك يمكن للمطورين استخدامه لإنشاء روبوت المحادثة أو التطبيقات الخاصة بهم (باستثناء الشركات التي تزيد عن 700 مليون مستخدم نشط، مثل أمازون أو جوجل على سبيل المثال).
للإختبار يمكنك تجربة Llama 2 بسهولة ومجاناً من المنزل. هناك ثلاث طرق متاحة.
1) - قم بزيارة موقع Meta حيث ستجد رابط لتحميل نموذج Llama2.
2)- يمكنك يمكنك أيضاً تجربة النموذج عبر النسخة التجريبية على موقع شركة Hugging Face، وهي شركة فرنسية أمريكية متخصصة في الذكاء الاصطناعي وتسمح بمشاركة النماذج والبيانات المتنوعة.
3)- بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استخدام Llama 2 عبر منصة Microsoft Azure، وهي منصة الحوسبة السحابية التي تقدم خدمات وتطبيقات للمستخدمين المشتركين فيها فقط.
لكن مع أول اختبار قامت به Sciences et Avenir ، لم تبدو نسخة Llama 2 دقيقة بنفس القدر مثل إصدار ChatGPT 4 في الطلب الذي قدموه. عندما طلبوا منه أن يحدثهم عن مجلة "Sciences et Avenir"، أجاب Llama 2 بأن المجلة تأسست في عام 1963 بدلاً من عام 1947 (بينما أجاب ChatGPT بالإجابة الصحيحة).
ومع ذلك ، فإن Llama 2 ينافس بشكل جيد مع ChatGPT 3.5 في العديد من النقاط التي اشارت إليها Meta. تذكر أيضًا أنه لا يوجد نموذج لغة مثالي.
يمكن للنماذج المتاحة حاليًا أن تظهر أحيانًا "هلوسات" (نقل معلومات غير صحيحة وربما اختراع دراسات علمية).
أكثر النقاط إثارة للاهتمام في هذا الإصدار من Llama 2 هي الجانب التعاوني للتكنولوجيا وتوفرها كمصدر مفتوح.
وهذا ما يسمح بتحديد مفهوم "حرب الذكاء الاصطناعي" التي بموجبها يتنافس جميع عمالقة التكنولوجيا في سباق الذكاء الاصطناعي لتطوير أفضل نموذج لغة آلي. على المدى الطويل ، يمكن أن تفتح هذه النوعية من التعاون الباب أمام تبادلات وشراكات أخرى بين هذه الشركات لتحسين نموذج اللغة.