بناء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية: رؤى من MosaicML
لا يزال هناك الكثير من السذاجة في المؤسسة حول بناء نماذج لغة كبيرة (LLMs) وأنظمة ذكاء اصطناعي أخرى – وهذا ليس مفاجئًا، حيث إنها تظهر فقط في الاتجاه السائد.
وفقًا لـ Naveen Rao ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة MosaicML ، هناك مجموعة كاملة من الخيارات التي يجب على المؤسسات وضعها في الاعتبار: يمكنهم استخدام OpenAI والنماذج الحالية الأخرى، ويمكنهم ضبط هذه الأدوات لحالات استخدام محددة، ويمكنهم بناء نماذج من البداية.
غالبًا ما تستخدم الشركات الأكثر تقدمًا في التفكير العديد من الأدوات معًا أثناء تنسيق النماذج المخصصة لمجالات معينة وحالات استخدام.
وأشار راو إلى أن مفهوم مزج النماذج أو الخلط والمطابقة لم يتم فهمه جيدًا بعد.
قال في محادثة مع مؤسس VentureBeat والرئيس التنفيذي مات مارشال في VentureBeat Transform 2023 هذا الأسبوع: “بدأ الجميع في جذب رؤوسهم حول هذا الموضوع. كل شيء جديد جدًا
. لم يعرف معظم الناس حتى ما هو نموذج اللغة الكبير أو GPT قبل 9 أشهر. ربما تكون واحدة من أسرع التحولات التي رأيتها في حياتي المهنية “.
التخصيص، لا حاجة لإنفاق الملايين
حصلت شركة MosaicML ، التي تساعد المؤسسات على تدريب ونشر LLMs وأنظمة الذكاء الاصطناعي العامة الأخرى، في أواخر يونيو من قبل شركة البيانات Lakehouse وشركة Databricks للذكاء الاصطناعي مقابل 1.3 مليار دولار.
أطلقت الشركة الناشئة طراز MPT-7B في مايو،والذي كلف بناؤه 200000 دولار.
“إنها ليست 100 مليون دولار”، أكد راو على السعر. “الجميع بحاجة إلى إخراج ذلك من أذهانهم.”
على حد تعبيره، لا تحتاج النماذج إلى امتلاك القدرة على التفلسف حول مواضيع مثل كيف سقطت روما.
تحتاج المنظمات فقط إلى ضمان القدرات العامة والصحة لحالات الاستخدام الخاصة بها. ووقال “ذا ليس بالضرورة ما بنته شركة أوبن إيه آي “.
وأشار إلى أنه في كثير من الحالات، لا تزال الشركات تجمع البيانات، والمرحلة التالية هي “كيف يمكنني تنشيط تلك البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي؟”
وقال إنه مع أخذ ذلك إلى المستوى التالي، في بناء نموذج والحفاظ على السيطرة عليه،يجب على الشركات أن تدرب مسبقًا وتضع بياناتها الخاصة في البيانات الموجودة.
كما أكد أنه من الصعب على مزود نموذج واحد أن يبني لكل مجال، لذلك يجب على المنظمات أن تضع القدرة على بناء النموذج في أيدي أولئك الذين لديهم خبرة في مجالاتهم.
يرى MosaicML أن المستخدمين الأوائل يضعون النماذج في الإنتاج، ويطلبون التعليقات من المستخدمين، ثم يعدلوا ويبنيون خط الأنابيب وحلقة التغذية الراجعة.
قال “إنها هذه الحلقة المستمرة من الابتكار والتحسين”.
الذكاء الاصطناعي التوليدي له “ قيمة هائلة ”
MosaicML ، من جانبه، شرع في إنشاء واجهة مستقرة عبر السحابة لتبسيط تدريب النماذج الكبيرة. قال راو إن الشركة أنفقت 35 مليون دولار فقط من بدايتها في عام 2023 ووصلت للتو إلى 50 عميلًا.
وأوضح أن الشركة انتقائية فيما يتعلق بمن يعملون معه: يجب أن يكون العملاء مؤسسات ذات فرق عمل قوية وبيانات في شكل معقول.
في البداية، رأت الشركة أن الذكاء الاصطناعي ككل والذكاء الاصطناعي التوليدي له “قيمة هائلة”.
قال “إن ChatGPT جديد على الكثير من الناس، ولم يكن جديدًا بالنسبة لنا”. وصف روبوت المحادثة بأنه “ترفيهي” واعترف بأنه اعتقد في البداية أنه سيكون “محظورًا” (حتى بدأ أطفاله المراهقون يتحدثون عنه).
وأشار إلى أن الشركات الناشئة، بحكم طبيعتها، تتمتع بقدرة فريدة على اتخاذ الرهانات، والقفز على الأشياء بسرعة، ومنحها كل ما لديها، وتخصيص مجالات مناسبة لها.
طيارون مساعدون في كل شيء
بالنظر إلى المستقبل، ستستغرق المؤسسات التقليدية بضع سنوات أخرى للوصول إلى ذروة استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
قال راو إن Fintech هي دائمًا من أوائل المتبنين للتقنيات الالجديدة، ما أن استخدامها في الرعاية الصحية يتزايد أيضًا، في حين أن شركات الأدوية الكبرى لديها “وعد”.
ستكون حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا حول تجارب المستهلك و “طرق جديدة لمعالجة بياناتك” للبحث المخصص ولتوفير السياق والتخصيص. وقال إن دعم الأتمتة والطيارين المشتركين سيعملون أيضًا كأدوات مهمة.
قال راو: “إن وتيرة التغيير عالية جدًا في الوقت الحالي، إنه أمر مخيف بالنسبة لي، لأي شخص”. لن تحل محل الوظائف، بل ستعزز وظائف الناس حقًا. سيكون هناك طيارون مساعدون للمحامين، طيارون مساعدون للأطباء، طيارون مساعدون لكل شيء “.
المصدر: venturebeat
شاهد ايضا:
