أكدت شركة ميتا أخيرًا إطلاق لاما 3. وخلال فعالية أقيمت في لندن، قدمت ميتا بعض التفاصيل والجدول الزمني لإصدار نموذج الذكاء الاصطناعي المتقدم الخاص بها. وذكر مسؤولون تنفيذيون من ميتا أنهم سيصدرون قريبًا الإصدار التالي من نموذج اللغة واسع النطاق مفتوح المصدر، وفقًا لما ذكره موقع تيك كرانش.
من المتوقع أن تُصدر شركة ميتا أولاً نسخةً مصغرةً من لاما 3، ثم تُصدر نموذجًا كاملاً مفتوح المصدر لاحقًا، وفقًا لما ذكره موقع "ذا إنفورميشن". ولكن لماذا نسخة مصغرة في المقام الأول؟ نعتقد أن ادعاء "ذا إنفورميشن" منطقي، إذ سيوفر ذلك فرصةً لإثارة ضجة حول إمكانيات النموذج الكامل.
ما نعرفه عن لاما 3 وإصداره
سيشكل إصدار لاما 3 تحدياً لهيمنة عملاق لغة البرمجة GPT 4، حيث من المتوقع أن يكون الأكثر تطوراً في فئة لغات البرمجة مفتوحة المصدر، وسيكون متاحاً في نماذج مختلفة مثل لاما 2. صرّح بذلك نيك كليج،dent الشؤون العالمية في ميتا، خلال الفعالية
"خلال الشهر المقبل، بل في فترة أقل ونأمل أن يكون ذلك في فترة زمنية قصيرة جدًا، نأمل أن نبدأ في طرح مجموعتنا الجديدة من نماذج الأساس من الجيل التالي، لاما 3."
يشير تصريح كليج بوضوح إلى توفر إصدارات مختلفة من لعبة لاما 3، حيث أضاف قائلاً:
"سيتم طرح عدد من الطرازات المختلفة ذات القدرات والتنوعات المختلفة خلال هذا العام، بدءًا من وقت قريب جدًا."
المصدر: تيك كرانش
لنتحدث عن ادعاء موقع "ذا إنفورميشن"؛ يبدو منطقيًا، أليس كذلك؟ ما نعرفه الآن عن لاما 3 هو أنها ستصدر بإصدارات وأحجام مختلفة، من الصغيرة إلى الكبيرة جدًا، بنماذج كاملة القدرات تتراوح بين نماذج مثل هايكو وكلود وجيميني نانو، وصولًا إلى النماذج العملاقة مثل جي بي تي 4. لا نعرف المزيد، لكننا متأكدون من أنها ستكون مفتوحة المصدر، مثل لاما 2 ومولتي موديل أيضًا، مع قدرات على فهم النصوص إلى جانب الصور.
يقارن النقاد بين المصادر المفتوحة والنماذج المغلقة
لاما نموذج مفتوح المصدر، لكن مصيره ليس مجهولاً. نعلم أن هناك دعماًtronمن ميتا ومواردها، وأن ميتا تسعى للاستفادة من مطوري وباحثي الطرف الثالث. مع ذلك، ورغم كل هذا التفضيل للنماذج مفتوحة المصدر، لا يزال بعض النقاد متشككين في كفاءتها مقارنةً بالنماذج المغلقة مثل GPT-4. ولهم أسبابهم الخاصة في هذا الشأن.
يبدأ النقاش بالحديث عن الموارد اللازمة لإنشاء مجموعات بيانات ضخمة لتدريب النماذج، حيث يُزعم أن نماذج مثل ChatGPT تمتلك مجموعات بيانات ضخمة ذات بنية معقدة وبيانات مصنفة يدويًا. بالطبع، لا يمكن لأي آلة أن تضاهي القدرات البشرية، ولكن هل نقترب من ذلك؟ قد يكون ذلك صحيحًا أو لا، خلال العامين القادمين. سبب آخر هو التوافر. مع أن هذه نقطة وجيهة، فقد رأينا في تاريخ التكنولوجيا كيف تفوقت الشركات الناشئة الصغيرة أحيانًا على الشركات العملاقة في بعض الميزات الرئيسية بفضل حلولها الجاهزة. لكن الواقع أن OpenAI تضم مهندسين برواتب تتجاوز المليون دولار.
ومن النقاط الأخرى التي يثيرونها إطار عمل الفريق، إذ يزعمون أن النهج اللامركزي مفتوح المصدر لا يُضاهي إنجازات الفرق المركزية. كما أن البنية التحتية السحابية العامة لا تُقارن بتلك التي تمتلكها شركتا OpenAI وGoogle، مما يُعيق فرق المصادر المفتوحة من تحقيق تحسينات تدريجية بوتيرة سريعة. وبشكل عام، تُعد هذه أسبابًا كافية تُعارض أنظمة المصادر المفتوحة. ولكن، كما نعلم، فرغم أن Llama مفتوحة المصدر، إلا أن Meta تدعمها من خلال تخصيص موارد ضخمة.
تستثمر شركة ميتا في وحدات معالجة الرسومات
في يناير الماضي، صرّح مارك زوكربيرج بأنهم بصدد إنشاء بنية تحتية حاسوبية ضخمة تضم 350 ألف وحدة معالجة رسومية جديدة من طراز H100، وإذا ما أُضيفت إليها وحدات معالجة رسومية أخرى، فسيصل العدد إلى ما يقارب 600 ألف وحدة. وقد أوضح مارك ذلك في مقطع فيديو. وستكون هذه البنية التحتية أقوى بكثير من قدرة OpenAI التي استُخدمت لتدريب GPT 4. ويُقدّر حجم الاستثمار بمليارات الدولارات في مجال الذكاء الاصطناعي وحده.
سيُشغّل Llama 3 مساعد Meta AI ، وسيتم دمجه أيضًا في مجموعة واسعة من المنتجات عبر جميع تطبيقات الشركة. هل سيُنافس Llama 3 هيمنة GPT 4؟ بالنظر إلى trac ، Llama 2، فقد كان أساسًا لأكثر نماذج التعلم الآلي مفتوحة المصدر تطورًا، مثل Mistral من فرنسا، وغيرها، والتي بُنيت من خلال تعديله وتحسينه.
بل إن بعضها تجاوز أداء GPT 3.5، لذلك يمكننا أن نتكهن بأن Llama 3 بقدراته المتقدمة سيتم استخدامه في منتجات LLM الجديدة التي ستضاهي أو تتجاوز أداء GPT 4 مع تكاليف تدريب مشتركة ومنخفضة، مما يتيح الفرصة لمزيد من الأشخاص للانضمام.
ستكون المنافسة شرسة للغاية، حيث يسعى مجتمع المصادر المفتوحة إلى الابتكار والتطور مقارنةً بـ LLama 3، وتقديم حلول محلية كما في السابق، بالإضافة إلى إطلاق OpenAI لـ GPT 5 خلال الأشهر القليلة القادمة. نحن متحمسون لما ينتظرنا من فترة مثيرة.
