باحثو ستانفورد وواشنطن يبنيون منافساً مفتوح المصدر لـ ChatGPT o1 بسعر 50 دولاراً

زعم باحثو الذكاء الاصطناعي في ستانفورد وجامعة واشنطن أنهم حققوا ما لم يظن أحد أنه ممكن—قاموا ببناء نموذج ذكاء اصطناعي يسمى s1 بتكلفة أقل من 50 دولاراً في ائتمانات الحوسبة السحابية، وفقاً لتقرير بحثي صدر يوم الاثنين.

يُقدم نموذج s1 وفقاً للتقارير أداءً يعادل نماذج الاستدلال من الطراز الأول، بما في ذلك o1 من OpenAI و R1 من DeepSeek، وفقاً للمعايير في اختبارات الرياضيات والبرمجة. والأفضل من ذلك، أن المشروع بأكمله متاح على GitHub—الكود والبيانات وكل شيء.

بدأ الفريق بأخذ نموذج جاهز بدلاً من بناء شيء جديد. من هناك، قاموا بضبطه من خلال عملية تسمى التقطير. وفقاً لبحثهم، قاموا بتقطير قوة الاستدلال من نموذج Google’s Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental.

قاموا بتدريب s1 لمحاكاة تقنيات حل المشكلات في Gemini من خلال التعلم من إجاباته. "هدفنا كان البساطة"، قال نيكلاس مونينغهوف، أحد باحثي ستانفورد المشاركين.

مجموعة بيانات صغيرة، نتائج كبيرة

أصبح التقطير بسرعة سلاح اختياره لفريق الذكاء الاصطناعي الذين يبحثون عن خفض التكاليف. نموذج ذكاء اصطناعي مماثل طورته باحثو بيركلي الشهر الماضي كلف 450 دولاراً لتدريبه—لا يزال رخيصاً بالمعايير الصناعية. لكن ستانفورد وواشنطن أخذوه خطوة أبعد، بتقليل التكاليف إلى حوالي 50 دولاراً من خلال تقطير نموذجهم بمجموعة بيانات أصغر وتقنيات مبسطة.

اختار الباحثون يدوياً 1000 سؤال فقط، كل منها مقترن بإجابات مفصلة واستدلال خطوة بخطوة من Gemini 2.0 من Google. وفرت هذه المجموعة البيانات كل المعرفة التي يحتاجها s1 لأداء مستوى عالٍ. وفقاً لورقة الفريق، تعلم النموذج كيفية التفكير في المشكلات.

كان الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، أو SFT، مفتاحاً لجعل هذا يعمل. بدلاً من استخدام التعلم المعزز، الذي يتطلب مجموعات بيانات ضخمة وكميات هائلة من قوة الحوسبة، اختار الباحثون SFT، وهي طريقة يتم فيها تدريب الذكاء الاصطناعي مباشرة لمحاكاة السلوكيات الموجودة في مجموعة البيانات. إنها أرخص وأسرع، وفي هذه الحالة، نجحت.

جاء النموذج الأساسي من Qwen، مختبر الذكاء الاصطناعي المملوك لشركة Alibaba. كان نموذجهم الجاهز متاحاً للتحميل مجاناً، مما جعل المشروع أكثر ملاءمة للميزانية. في أقل من 30 دقيقة وباستخدام 16 فقط من وحدات معالجة الرسومات Nvidia H100، أنهى الفريق تدريب s1. "يمكننا استئجار الحوسبة اللازمة مقابل حوالي 20 دولاراً اليوم"، قال مونينغهوف.

أمر "انتظر" عزز دقة s1

زعم الباحثون أنهم أدرجوا حيلة ذكية لتحسين استدلال s1: أضافوا كلمة "انتظر" أثناء حل المشكلات. من خلال إخبار النموذج بالتوقف والتحقق من عمله، زادت الدقة. تفصل ورقة البحث كيف أعطى هذا التعديل s1 وقتاً كافياً للنظر في إجابات أفضل قبل تقديمها.

OpenAI تراقب عن كثب. لقد اتهمت بالفعل DeepSeek بجمع البيانات بشكل غير لائق من واجهتها البرمجية لبناء منافسي الذكاء الاصطناعي. مع إظهار s1 مدى رخص النسخ، فإن اللاعبين الكبار مثل OpenAI ليسوا سعداء. قد يؤدي استهلاك نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الإضرار بأرباحهم.

ولكن الشركة التقنية لديها مشاكل أخرى. يوم الثلاثاء، واجه فريق إيلون ماسق القانوني OpenAI في قاعة محكمة اتحادية في أوكلاند. يزعم إيلون، الذي كان مستثمراً مبكراً في OpenAI، أن الشركة تخلت عن مهمتها غير الربحية وخانت أهدافها الأصلية.

هو يرفع دعوى لمنع تحولها إلى عمل ربحي بالكامل. قال محامي إيلون، مارك توبروف، للمحكمة يوم الجمعة إن إيلون استثمر 45 مليون دولار في OpenAI بين تأسيسها و2018 لأنه اعتقد أنها ستعطي الأولوية دائماً للمصلحة العامة على الأرباح، كما قالت في البداية.

وصفت القاضية إيفون غونزاليس روجرز ذلك بأنه "مبالغة" وسألت لماذا سيستثمر إيلون كل هذا المال دون عقد مكتوب. "هذا مجرد الكثير من المال على مصافحة"، سخرت. ثم أوضح المحامي توبروف أن إيلون والرئيس التنفيذي لـ OpenAI، سام ألتمان، كان لديهما علاقة وثيقة في ذلك الوقت، وكل شيء كان مبنيًا على الثقة.

ولكن القضية ليست ميتة بعد. القاضية قلقة بشأن العلاقة الوثيقة بين OpenAI وMicrosoft. كان لاعبان رئيسيان—ريك هوفمان، المؤسس المشارك لـ LinkedIn، والمدير التنفيذي لـ Microsoft، ديانا تيمبلتون—مشاركين في مجلس إدارة OpenAI. تمت إضافة تيمبلتون كعضو غير صوتي بعد الإقصاء المؤقت لألتمان في عام 2023 ولكن تم إزالتها لاحقاً وسط مخاوف من الاحتكار.

إيلون يريد إيقاف خططهم واكتساب المزيد من السيطرة على الشركة من خلال مشروعه الذكي الخاص، xAI، الذي أضافه كمدعٍ في القضية. تجادل OpenAI بأن طلب إيلون سيشلل عملها ويستند إلى مطالب "بعيدة المنال".