70 مليار معلمة! ستوفر شركة IBM نموذج Llama 2 مفتوح المصدر يشبه ChatGPT

** المصدر: AIGC Open Community **

مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة Unbounded AI

في 10 أغسطس ، أعلنت شركة IBM على موقعها الرسمي أنها ستوفر Llama 2 ، وهو نموذج لغة كبير مفتوح المصدر مع 70 مليار معلمة ، في watsonx.ai ومنصات البيانات. (عنوان الإصدار التجريبي المجاني:

Llama 2 هو نموذج لغة كبير يشبه ChatGPT مفتوح المصدر من قبل التكنولوجيا والعملاق الاجتماعي Meta الشهر الماضي وسمح بالتسويق. تم بناء Llama 2 على أساس Llama. وله ثلاثة معلمات من 7 مليارات و 13 مليار و 70 مليارًا ، والتي يمكن استخدامها لتطوير العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي التوليدية. وهو حاليًا أحد أقوى نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر.

ينتمي watsonx.ai إلى watsonx ، وهو نموذج اللغة الكبير لشركة IBM ومنصة تطوير الذكاء الاصطناعي التوليفية ، ويوفر منصة تطوير شاملة للتدريب المسبق والضبط والتحقق من البيانات والنشر وتطوير النموذج الأساسي. منذ وقت ليس ببعيد ، تعاونت وكالة ناسا مع شركة آي بي إم لتدريب وضبط النموذج الجغرافي المكاني الكبير بريثفي على منصة watsonx.ai.

مع خروج شعبية ChatGPT من الدائرة ، ظهرت نماذج كبيرة من الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر وتطورت بسرعة ، ويتم تحميل عدد كبير من المنتجات إلى Hugging Face و GitHub ومنصات أخرى مفتوحة المصدر كل يوم.

ولكن كيفية استخدام هذه النماذج وتطويرها بكفاءة ليس بالأمر السهل بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة والمطورين الأفراد. من أجل مساعدة المطورين على تبسيط بيئة التطوير وتحسين كفاءة التطوير ، أطلقت شركة IBM watsonx.ai.

يتكون watsonx.ai بشكل أساسي من أربع كتل رئيسية: النموذج الأساسي ومختبر التلميح وعلوم البيانات و MLOp و Tuning Studio (قريبًا).

النموذج الأساسي: تعمل هذه الوظيفة على تبسيط اختيار النماذج وتنزيلها.يمكن للمستخدمين الوصول مباشرة إلى النماذج الكبيرة ذات المصدر المفتوح AI الكبيرة على منصة Hugging Face في watsonx.ai ، على سبيل المثال ، Llama 2 المقدمة هذه المرة ، بالإضافة إلى استخدامات وأحجام مختلفة من التدريب الذاتي لشركة IBM ، نموذج العمارة.

** Hint Lab **: يساعد المطورين في تدريب وضبط التلميحات الناتجة عن النموذج. يمكن إجراء مجموعة من عمليات الضبط الدقيق لمعالجة اللغة الطبيعية ، مثل الإجابة على أسئلة النص ، وإنشاء المحتوى ، والتلخيص ، وتصنيف النص واستخراجه ، باستخدام أمثلة قليلة فقط أو حتى بدون بيانات.

** علم البيانات و MLOp **: من خلال الاتصال بمختلف واجهات برمجة التطبيقات و SDKs ومكتبات النماذج ، يمكنه أتمتة دورة حياة نموذج AI بالكامل من التطوير إلى النشر ، مما يبسط بشكل كبير تكوين التطوير وتوصيل الموارد.

** Tuning Studio **: هذه وظيفة ضبط سريع تعمل على ضبط دقة وأداء النموذج الأساسي باستخدام البيانات المصنفة. سيتم طرح هذه الميزة في إصدار watsonx.ai لاحق قريبًا.

صرحت شركة IBM أنه من أجل زيادة مساعدة المؤسسات على تسريع تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج الكبيرة ، تم إنشاء "مركز التميز للذكاء الاصطناعي" الذي يضم أكثر من 1000 من خبراء الذكاء الاصطناعي التوليدي المحترفين ، والذي يمكن أن يوفر تطويرًا شاملاً مثل النموذج الجيد- الضبط والنشر والصيانة. وستضع شركة IBM خصوصية المستخدم وأمن البيانات في المقام الأول ، وستوفر خدمات ذكاء اصطناعي آمنة وموثوقة.