أعلنت شركة أوبن إيه آي عن نيتها إطلاق نموذج ذكاء اصطناعي بوزن مفتوح خلال الأشهر القادمة، في خطوة تعكس تحولاً في استراتيجيتها بعد النجاح الكبير الذي حققته نماذج منافسة مثل R1 من ديب سيك الصينية ونماذج لاما من ميتا.
وكشف الرئيس التنفيذي للشركة -سام ألتمان- عبر منصة X عن هذه الخطوة قائلاً: "نحن متحمسون لتقديم نموذج لغة قوي بوزن مفتوح مع قدرات استدلالية قريبًا."
تأتي هذه الخطوة بعد تصريحات سابقة لألتمان أشار فيها إلى أن الشركة كانت "على الجانب الخاطئ من التاريخ" فيما يتعلق بالنماذج المفتوحة.
لماذا تتجه أوبن إيه آي نحو النماذج المفتوحة؟
النماذج ذات الأوزان المفتوحة تتيح للمستخدمين إمكانية تنزيلها، تعديلها، وتخصيصها وفقًا لاحتياجاتهم.
بمعنى آخر، يمكن تشغيل هذه النماذج على الأجهزة الخاصة دون الحاجة إلى الاعتماد على الخدمات السحابية.
وهذا يمنح الشركات والمؤسسات مرونة أكبر في تخصيص النماذج لاستخدامات محددة، مثل التعامل مع المعلومات السرية.
ومن جانبه، علّق كليمنت ديلانغ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Hugging Face، على الإعلان قائلاً: "هذا خبر مذهل. الجميع يدرك الآن قوة الأوزان المفتوحة."
يأتي هذا في ظل تقارير تفيد بأن ديب سيك نجحت في تدريب نموذجها بتكلفة أقل بكثير من تكلفة تدريب النماذج الكبرى الأخرى، وهو ما قد يدفع أوبن إيه آي لتقديم نموذج منخفض التكلفة.
ورغم المزايا التي توفرها هذه النماذج، تثير المخاوف الأمنية جدلاً واسعًا.
ولذلك، يحذر بعض الباحثين من أن النماذج ذات الأوزان المفتوحة قد يتم استغلالها لتنفيذ هجمات إلكترونية أو تطوير أسلحة بيولوجية أو كيميائية.
في هذا السياق، أكد يوهانس هايديك -الباحث في مجال أمان الذكاء الاصطناعي لدى OpenAI- أن الشركة ستجري اختبارات صارمة لضمان عدم استخدام النموذج بطرق غير آمنة، مشددًا: "نلتزم بإطار عملنا للاستعداد ولن نطلق نماذج تمثل مخاطر كارثية."
الفرق بين النماذج مفتوحة الأوزان والنماذج مفتوحة المصدر
هناك خلط شائع بين مفهوم النماذج مفتوحة الأوزان والنماذج مفتوحة المصدر، لكن الفرق بينهما جوهري.
النماذج مفتوحة الأوزان تسمح لنا بالنظر داخل عقل النموذج، والوصول إلى الأرقام الأساسية (تسمى الأوزان أو المعاملات) التي تعلمها وتحدد طريقة عمله وكيفية استجابته.
وهذا يجعل تعديله أسهل دون الحاجة إلى إعادة تدريبه بالكامل.
لكن في المقابل، لا تكشف هذه النماذج عن الأكواد البرمجية أو البيانات المستخدمة في التدريب.
أما النماذج مفتوحة المصدر، فتتجاوز ذلك عبر توفير الشفرة المصدرية بالكامل، وهو ما يتيح للمطورين معرفة كيفية بناء النموذج وتعديله بحرية أكبر.
وفي حين أن ميتا تتبنى هذا النهج مع نماذج لاما، فإن أوبن إيه آي تتخذ مسارًا أكثر تحفظًا عبر تقديم نموذج مفتوح الأوزان فقط. الأمر الذي يمنح بعض الشفافية دون الإفصاح الكامل عن التقنيات المستخدمة في تدريبه.
وفي ظل هذه المنافسة المحتدمة بين الشركات، تسعى أوبن إيه آي لجذب المطورين.
فقد نشرت الشركة مؤخرًا صفحة على موقعها الرسمي تسمح لهم بالتقدم للحصول على وصول مبكر للنموذج الجديد. كما أعلنت عن تنظيم فعاليات للمطورين خلال الأسابيع المقبلة لاستعراض قدرات النموذج الأولية.
