أعلنت منظمة Allen Institute for AI (Ai2)، المتخصصة في أبحاث الذكاء الاصطناعي، عن إطلاق الجيل الثاني من سلسلة نماذجها اللغوية "OLMo" تحت اسم "OLMo 2".
ويتميز هذا النموذج بكونه مفتوح المصدر بالكامل، مما يضعه في مواجهة مباشرة مع نماذج أخرى معروفة مثل سلسلة "Llama" التي تطورها Meta.
ما الجديد في OLMo 2؟
يوفر "OLMo 2" إطارًا شفافًا تمامًا لتطوير الذكاء الاصطناعي. وفقًا لتعريف "Open Source Initiative"، يستوفي النموذج معايير المصادر المفتوحة بشكل كامل، حيث تُتاح للجمهور جميع الأدوات والبيانات المستخدمة في تدريبه. وهذا يشمل الأكواد البرمجية، وصفات التدريب، نقاط التقييم، والبيانات الوسيطة.
وبحسب المدونة الرسمية لـ Ai2: "من خلال مشاركة بياناتنا وخططنا ونتائجنا بشكل مفتوح، نسعى لدعم المجتمع التقني بموارد تساعده على استكشاف أساليب جديدة وابتكار تقنيات حديثة."
كما أشاروا مسبقًا لإيمانهم بأن الانفتاح الحقيقي يشكل عنصرًا أساسيًا في جمع الناس معًا لتطوير أبحاث الذكاء الاصطناعي.
ولقد قدمت الشركة في هذا الإطار العديد من النماذج، ومن أبرزها الإصدارت متعددة الوسائط من عائلة Molmo -يمكنك تجربتها مجانًا- والتي لها القدرة على تحليل الصور بدقة عالية.
معلمات أكبر وبيانات أوسع
تضمن سلسلة OLMo 2 نموذجين رئيسيين:
- OLMo 7B: يحتوي على 7 مليارات معلمة.
- OLMo 13B: يحتوي على 13 مليار معلمة.
وتشير المعلمات إلى القدرات الحسابية للنموذج، فكلما زاد عددها، زادت كفاءته في تنفيذ المهام المختلفة. وقد تم تدريب هذه النماذج على مجموعة بيانات ضخمة تحتوي على 5 تريليونات من الرموز النصية (Tokens)، حيث يعادل كل مليون رمز نحو 750,000 كلمة.
وتشمل مصادر البيانات مواقع إلكترونية عالية الجودة، أوراقًا بحثية أكاديمية، منتديات نقاش، وأعمال رياضية تمت صناعتها بشريًا أو توليدها بواسطة أدوات اصطناعية
وتؤكد Ai2 أن الأداء الذي يقدمه "OLMo 2" يجعل منه منافسًا قويًا لنماذج مفتوحة أخرى، مثل إصدار "Llama 3.1" من Meta. وذكرت المنظمة في تقييمها أن "OLMo 7B" يتفوق على "Llama 3.1 8B" في العديد من المهام، مما يجعله أحد أفضل النماذج المفتوحة المتاحة حاليًا.
ويتميز النموذج بإمكانية تنزيله مجانًا من موقع Ai2، تحت ترخيص Apache 2.0 الذي يسمح بالاستخدام التجاري. وتشمل تطبيقاته المهام النصية المعتادة مثل الإجابة عن الأسئلة، تلخيص الوثائق، وبرمجة الأكواد.
ورغم الفوائد التي يقدمها "OLMo 2"، يبقى النقاش مفتوحًا حول مخاطر النماذج المفتوحة. فقد أُشير إلى استخدام نماذج "Llama" من قبل جهات غير رسمية لتطوير أدوات دفاعية.
ومع ذلك، ترى Ai2 أن الإيجابيات تفوق المخاطر، مشيرة إلى أن الشفافية تتيح تطوير تقنيات أخلاقية وتقليل هيمنة المؤسسات الكبرى على المجال.
