أطلقت Meta Llama 3.1 في وقت بدا فيه أن ظهور هذه التكنولوجيا المبنية على الذكاء الاصطناعي قد تراجع قليلاً. لكن ما حدث هو العكس تمكن Llama 3.1 من الوصول إلى الطاولة مع إمكانية توليد بيانات تركيبية الجودة للدراسة الطبية أو توليد ذكاءات اصطناعية جديدة وأفضل. إذا كنت تريد معرفة المزيد عن هذا الموضوع ولكنك لا تفهمه جيدًا، فسوف أشرحه لك بطريقة تفهمها. ماذا يعني وصول Llama 3.1 لعالم الذكاء الاصطناعي؟.
يُحدث Llama 3.1 ثورة في عالم الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر
إن الذكاء الاصطناعي التقليدي مغلق المصدر، مثل تلك التي طورتها الشركات الكبرى، يشبه الصناديق السوداء. فقط المطورين والعلماء داخل تلك الشركات يمكنهم رؤية كيفية عملهم وإجراء التحسينات.. إنه مثل وجود وصفة سرية لا يستطيع أي شخص آخر تكرارها أو تحسينها. وهذا يحد بشكل كبير من الابتكار.لأن مجموعة صغيرة فقط من الأشخاص يمكنهم العمل عليها.
رغم أنه من ناحية أخرى لدينا أنظمة ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر، مثل Llama 3.1. وهذه التقنيات، بعد القياس، تشبه الكتب المفتوحة. يمكن لأي شخص أن يرى كيفية صنعها، واقتراح التحسينات، وتكييفها مع احتياجاته الخاصة.. وهذا يشجع التعاون المجتمعي حيث يمكن لأي شخص لديه المعرفة اللازمة المساهمة والاستفادة من هذا المصدر المفتوح. يمكن للجميع تطوير التحسينات بحيث يكون نمو هذه التكنولوجيا أسرع بكثير.
الآن، ما الجيد في كون Llama 3.1 مفتوح المصدر؟ حسنا، بالإضافة إلى السماح يمكن للمطورين من جميع أنحاء العالم الوصول إلى هذا النموذج والعمل معه دون حواجز أو قيود، له آثار عملية للغاية في عالم العمل والاجتماعي. وأعني بهذا أن كل قطاع في عالم العمل يمكنه إنشاء ذكاء اصطناعي خاص به يعمل على تحسين إنتاجية بيئة العمل الخاصة به.
وحتى في مجال التعليم، فإن وصول وصعود هذه الذكاءات مفتوحة المصدر يمثل الأمل في القدرة على الإبداع مدرسين افتراضيين يتكيفون مع المستوى الدراسي لكل طالب. ولكن هذه ليست سوى البداية منذ ذلك الحين يمكن إتقان أي عملية في أي مجال بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
ما الذي يجعل Llama 3.1 فريدًا؟
لا يتميز Llama 3.1 بإمكانية الوصول إليه فحسب، بل أيضًا بقدراته التقنية الرائعة. على عكس النماذج الأخرى، يمكن لـ Llama 3.1 التعامل مع أطوال سياق أكبر بكثير تصل إلى سعة 128 كيلو بايت، مما يسمح لك بمعالجة وتلخيص النصوص الطويلة بشكل أكثر كفاءة من ذي قبل. مثالي للمهام المعقدة مثل مراجعة المستندات الطويلة أو إنشاء ملخصات تفصيلية.
بالإضافة إلى ذلك، يستخدم Llama 3.1 بنية محسنة للحفاظ على الاستقرار والكفاءة أثناء التدريب. هذا يعني ذاك يمكنه التعامل مع كميات كبيرة من البيانات وأداء مهام معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة بدقة عالية.
وإذا لم يكن ذلك كافيًا ، إن القدرة على توليد بيانات تركيبية هي أمر سنضعه في الاعتبار من اليوم وحتى وقت طويل من الآن.سأشرح السبب. البيانات الاصطناعية هي البيانات التي تم إنشاؤها بشكل مصطنع بواسطة هذه الأداة وهي بيانات إنها تحاكي البيانات الحقيقية وهي ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى. وهذا مفيد بشكل خاص في مجالات مثل الطب، حيث قد تكون البيانات الواقعية نادرة أو يصعب الحصول عليها.
مع البيانات الاصطناعية، يمكن للباحثين توسيع مجموعات البيانات الخاصة بهم وتحسين دقة نماذجهم دون المساس بالخصوصية الطبية للمستخدمين.
مستقبل الذكاء الاصطناعي يكمن في Llama 3.1 405B ويمكنك الآن تنزيله على جهاز الكمبيوتر الخاص بك
هذه مجرد أمثلة على قدرات Llama 3.1، التي لا تفتح الباب أمام إمكانيات لا حصر لها في تطوير الذكاء الاصطناعي والابتكار من خلال نموذجها الأكبر متعدد اللغات فحسب، بل تعمل أيضًا على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى هذه الأنواع من الأدوات. على حد تعبير مارك زوكربيرج نفسه، يتضمن التقدم في الذكاء الاصطناعي تطوير لغات تعتمد على المصادر المفتوحة.
لذلك، من الآن فصاعدا، أصبح لدينا ذكاء اصطناعي يسهل الوصول إليه، مما يوفر إمكانية إنشاء بيانات حقيقية قدر الإمكان للتقدم العلمي. نعم بالفعل، يعد تطوير العمل باستخدام هذه الأداة مكلفًا للغاية من حيث الموارد.
وحجم البيانات التي يتم التعامل معها باستخدام Llama 3.1 405B هو مفتاح النجاح الذي ستحققه هذه الأداة. أساسًا، سيكون تطوير وظيفة تحتوي على 405 مليار معلمة أمرًا مستحيلًا بدون هذه التكنولوجيا. حسنًا، يمكن لهذا النموذج أن يتعلم أنماطًا معقدة للغاية باستخدام هذا الكم من البيانات، بالإضافة إلى إنشاء نص عالي الجودة لا يمكن تمييزه تقريبًا عن النص البشري.
وأفضل ما في الأمر هو ذلك يمكنك الآن تنزيل نموذج اللغة هذا مباشرة على جهاز الكمبيوتر الخاص بك من موقع الويب الخاص بك. بالطبع، إذا كنت تريد استخدام Meta AI مباشرةً من موقعه على الويب، مازلت لا تستطيع ذلك إذا كنت في إسبانيا. سيتعين عليك تجربة بقية البلدان باستخدام VPN أو الانتظار حتى يتم إصداره بشكل دائم في بلدك.
الآن بعد أن عرفت كيف يعمل هذا النموذج المعتمد على الذكاء الاصطناعي، أخبرني، ما هي العمليات التي يمكنك تحسينها في عملك باستخدام هذا الذكاء الاصطناعي؟ هل ستكون قادرا على التعامل معها؟ وكما هو الحال دائمًا، إذا كانت لديك أي أسئلة حول هذا النص، فيمكنك ترك تعليق لي أدناه وسأكون سعيدًا بمساعدتك في حلها.