في خطوة هامة تعكس الطموحات المتنامية للهند في ميدان الذكاء الاصطناعي، أعلنت شركة "فراكتال" (Fractal)، التي تتخذ من مومباي مقرًا لها، عن إطلاق نموذجها الجديد مفتوح المصدر للاستدلال Fathom-R1-14B، والذي يضم 14 مليار معلمة.
يأتي هذا الإطلاق كجزء من مساعي الشركة لتأسيس أول نموذج استدلالي كبير في الهند، وذلك تحت مظلة "مهمة الذكاء الاصطناعي الهندية" (IndiaAI Mission).
وأوضحت الشركة عبر منشور لها على منصة "لينكدإن" أن هذا النموذج صُمم خصيصًا للمهام التي تتطلب قدرات عالية في الاستدلال الرياضي والعام.
وقد تم بناء "Fathom-R1-14B" على إطار عمل Deepseek-R1-Distilled-Qwen-14B، ويتمتع بطول سياق يصل إلى 16 ألف وحدة، وهي ميزة تعين على معالجة مدخلات أطول ضمن مطالبة واحدة.
وأظهر النموذج تفوقًا في اختبارات الاتساق الذاتي، التي تقيس قدرة النموذج على تقديم إجابات متناسقة عبر محاولات متعددة، متجاوزًا بذلك نماذج أخرى شهيرة مثل o3-mini و o1-mini.
يمكنك الوصول إلى النموذج من صفحة النموذج على منصة Hugging Face، كما يمكنك تجربته مجانًا على هذه المساحة.
سباق نماذج الذكاء الاصطناعي للتفكير والاستدلال
يتزامن إطلاق "Fathom-R1-14B" مع تحول كبير في أولويات تطوير الذكاء الاصطناعي عالميًا.
ويشهد القطاع انتقالًا من النماذج التي تركز على توليد النصوص بسلاسة نحو تلك القادرة على التفكير المنطقي والمنظم.
يشكل هذا الانتقال الجبهة الجديدة في تطور الذكاء الاصطناعي، حيث تعمل شركات رائدة مثل "أوبن أيه آي" بسلسلة نماذجها "o1/o3" و"إنفيديا" بعائلة "Llama Nemotron" على تطوير نماذج استدلال متخصصة تتفوق في الرياضيات والبرمجة وحل المشكلات خطوة بخطوة.
ولتقديم صورة أوضح عن حجم الاستثمار في هذه القدرات، نجد أن نموذج DeepSeek-R1، الذي شكل الأساس لنموذج فراكتال الجديد، يضم إجمالي 671 مليار معلمة، مع تنشيط 37 مليار معلمة لكل رمز مميز (token).
ومما لا شك فيه أن التحسينات في الأداء الناتجة عن هذا التوجه كبيرة، إذ تستطيع هذه النماذج المركزة على الاستدلال أن تُظهر تحسينات في الدقة تصل إلى 20% في المهام المعقدة مقارنة بالنماذج الأساسية، وهو الأمر الذي يفسر تأكيد فراكتال على أداء "فاثوم" في معايير الرياضيات المتقدمة.
ويتوقع محللو الصناعة أن تشتد حدة هذا المشهد التنافسي خلال عام 2025، رغم تحذير بعض الخبراء من أن الابتكار في نماذج الاستدلال قد يتباطأ مع الاقتراب من حدود التوسع الأساسية.
الهند تعزز خطواتها نحو الاكتفاء الذاتي في الذكاء الاصطناعي
يمثل تطوير Fractal لنموذج "Fathom-R1-14B" -بوصفه "أول نموذج استدلالي كبير في الهند"- علامة فارقة ضمن طموحات البلاد الأوسع في مجال الذكاء الاصطناعي.
كما أنه يتماشى مع "مهمة الذكاء الاصطناعي الهندية" المدعومة حكوميًا.
في هذا الإطار، خصصت الهند موارد كبيرة لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي المحلية، بما في ذلك استثمارات في البنية التحتية لوحدات معالجة الرسوميات (GPU) تصل إلى 18,693 وحدة، وهي ضرورية لتدريب النماذج المتقدمة مثل "فاثوم".
والتوقيت هنا استراتيجي، إذ تخطط الهند لإطلاق أول نموذج ذكاء اصطناعي تأسيسي محلي شامل في عام 2025، وهو ما يضع البلاد في موقع يمكنها من منافسة رواد الذكاء الاصطناعي العالميين مثل الولايات المتحدة والصين.
وهذا التوجه نحو الاكتفاء الذاتي في الذكاء الاصطناعي مدفوع باعتبارات اقتصادية، حيث تشير التوقعات إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يسهم بما يصل إلى تريليون دولار في اقتصاد الهند بحلول عام 2035.
كما أنه من المتوقع أن تأتي أجزاء كبيرة من هذا الرقم من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي والاستدلالي.
ويعكس نهج فراكتال استراتيجية "الاعتماد على الذات التعاوني" الملحوظة عبر منظومة الذكاء الاصطناعي في الهند، والتي تعتمد على البناء فوق التقنيات العالمية القائمة مع تطوير قدرات مميزة مصممة لتلبية الاحتياجات المحلية.
الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يوسع دائرة الوصول إلى القدرات الاستدلالية
يؤكد قرار فراكتال بإصدار "Fathom-R1-14B" كنموذج مفتوح المصدر على الاتجاه المتنامي نحو إتاحة الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، خاصة في مجال نماذج الاستدلال.
وتُظهر تكلفة ما بعد التدريب المنخفضة للنموذج -البالغة 499 دولارًا أمريكيًا فقط- كيف أن التطوير مفتوح المصدر يقلل الحواجز المالية أمام إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي متطورة، ويتيح للمؤسسات الصغيرة والباحثين المشاركة في أحدث تطورات هذا الميدان.
يحاكي هذا النهج إصدارات حديثة أخرى مثل Qwen QwQ، الذي حقق درجة 90.6% في معيار "MATH-500" مع الحفاظ على الشفافية وإمكانية الوصول.
وبذلك، تفتح نماذج الاستدلال مفتوحة المصدر الباب للابتكار عبر مختلف القطاعات من خلال السماح بالتخصيص لحالات استخدام محددة دون التكاليف الباهظة المرتبطة بالأنظمة المملوكة، على الرغم من أنها لا تزال تواجه تحديات في مضاهاة أداء أكبر النماذج المملوكة في بعض السيناريوهات.
وتعزز مبادرة "إنفيديا" الأخيرة لجعل أدواتها ومجموعات بياناتها في مجال الذكاء الاصطناعي متاحة بشكل مفتوح هذا التوجه نحو توسيع قاعدة المستفيدين، ما يوحي بأن القدرات الاستدلالية التنافسية ستصبح متاحة بشكل متزايد للمطورين في جميع أنحاء العالم.
وفي تعليق له عبر "لينكدإن"، صرح سريكانث فيلاماكانني، الرئيس التنفيذي لشركة فراكتال: "اقترحنا بناء أول نموذج استدلالي كبير في الهند كجزء من مهمة IndiaAI. واقترحنا بناء ثلاثة نماذج (واحد صغير، وآخر متوسط الحجم، وثالث كبير بـ 70 مليار معلمة)".
وأردف قائلًا: "هذا مجرد دليل صغير على الممكن تحقيقه".
من الجدير بالذكر أن Fractal كشفت أيضًا عن نسخة منفصلة (Fathom-R1-14B-RS) حققت نتائج مماثلة باستخدام مزيج من التعلم المعزز والضبط الدقيق الخاضع للإشراف، بتكلفة بلغت 967 دولارًا.
وكانت الشركة قد أطلقت في العام الماضي Vaidya.ai، وهي منصة ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط مصممة لتقديم مساعدة صحية مجانية ومتاحة.
