آبل تعزز مميزات أيفون بخاصية الذكاء الاصطناعي وتطلق 8 نماذج مفتوحة المصدر

يلمح نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد من آبل إلى كيفية وصول الذكاء الاصطناعي إلى أجهزة الـ iPhone، وأشارت إلى ميزات استثنائية للذكاء الاصطناعي التوليدية الجديدة، وفي هذا المقال سنتعرف على النوع المحدد الذي تعنيه شركة آبل.

وتقول آبل إنها تطلق نماذج Open ELM  مفتوحة المصدر لتمكين وإثراء مجتمع البحث المفتوح” بنماذج لغوية حديثة، إذ يستطيع المطورون والشركات استخدام النماذج كما هي أو إجراء تعديلات عليها. وتشير تقارير أخيرة إلى أن آبل قد تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي، المخصصة للعمل في أجهزتها القادمة المختلفة دون الاعتماد على الخوادم لبعض المزايا.

لم تعلن شركة آبل عن خططها للذكاء الاصطناعي التوليدي كما ينبغي، ولكن مع إصدار نماذج جديدة للذكاء الاصطناعي اليوم، يبدو أن طموحات الشركة المباشرة تكمن بقوة في مجال “جعل الذكاء الاصطناعي” يعمل محليًا على أجهزة آبل.

وتطلق الشركة على نماذجها اسم “نماذج اللغة الفعالة المفتوحة المصدر”، وتعرف اختصارا باسم Open ELM، وقد أتاحتها الشركة عبر منصة Hugging Face Hub التي تسمح بمشاركة الأكواد البرمجية لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

وتطرح آبل 8 نماذج مختلفة من Open ELM، وقالت الشركة إنها تستخدم “إستراتيجية تحجيم الطبقات” التي تهدف إلى تحسين الدقة والكفاءة لتلك النماذج التي تتراوح عدد المعلمات أو المؤشرات (Parameters) فيها بين 270 مليون و3 مليارات معلمة أو مؤشر، لذا فهي تعد نماذج صغيرة نسبيا.

وقدمت آبل كافة المتعلقات الخاصة بالنماذج الجديدة، ومنها التعليمات البرمجية وسجلات التدريب وغيرها بدلا من إتاحة نماذج التدريب النهائية فقط، إذ يسعى الباحثون في الشركة إلى تسريع وتيرة تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.

نماذج الذكاء الاصطناعي من آبل

بحسب ما ورد في موقع “ذا فيرج” التقني، أصدر باحثون من شركة Apple Open ELM، وهي سلسلة من أربعة نماذج لغوية صغيرة في مكتبة نماذج Hugging Face،. وهي شركة فرنسية أمريكية مقرها في مدينة نيويورك تعمل على تطوير أدوات حسابية؛ لبناء التطبيقات باستخدام التعلم الآلي. وتشتهر بمكتبة المحولات المصممة لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية ونظامها الأساسي الذي يسمح للمستخدمين بمشاركة نماذج التعلم الآلي ومجموعات البيانات وعرض أعمالهم.

ما يعني تعزيز نماذج اللغة الفعالة مفتوحة المصدر، حيث تؤدي بكفاءة عالية في المهام المتعلقة بالنص مثل كتابة البريد الإلكتروني وغيره. وتعد هذه النماذج جاهزة للمطورين للاستخدام، ويعتبر Open ELM أصغر حجما حتى من معظم نماذج الذكاء الاصطناعي خفيفة الوزن.

وتشير تقارير أخيرة إلى أن آبل قد تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة للعمل في أجهزتها القادمة المختلفة دون الاعتماد على الخوادم لبعض المزايا.

ومن جهة أخرى، تعمل الشركات الناشطة في مجال الذكاء الاصطناعي، على تطوير نماذج صغيرة ذات أداء سريع واستهلاك أقل للموارد مقارنة بنماذج اللغة الكبيرة، وتتميز تلك النماذج بقدرتها على العمل في الأجهزة مباشرة.

وهناك العديد من الأمثلة على تلك النماذج، ومنها نماذج Phi-3 من شركة مايكروسوفت، و Gemini Nano من شركة جوجل وغيرها من النماذج المشابهة.

أحجام هذه النماذج

تحتوي هذه النماذج المدعومة بالذكاء الاصطناعي على أربعة أحجام وهي: 270 مليون معلمة أو مؤشر؛ و450 مليون مؤشر؛ و1.1 مليار مؤشر؛ و3 مليار مؤشر، وتشير المعلمات أو المؤشرات إلى عدد المتغيرات التي يفهمها النموذج في عملية صنع القرار من مجموعات بيانات التدريب الخاصة به.

على سبيل المثال، يصل نموذج Phi-3 الذي أطلقته مايكروسوفت مؤخراً إلى 3.8 مليار معلمة أو مؤشر، في حين يقدم نموذج جيمني من جوجل إصداراً يضم 2 مليار معلمة أو مؤشر. وتعد النماذج الصغيرة أرخص في التشغيل ومُحسَّنة للعمل على بعض الأجهزة مثل الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة.

نماذج أخرى من الذكاء الاصطناعي

أصدرت الشركة نماذج أخرى للذكاء الاصطناعي من قبل، على الرغم من أنها لم تصدر أي نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي للاستخدام التجاري مثل منافسيها. ففي ديسمبر الماضي، أطلقت Apple MLX، وهو إطار عمل للتعلم الآلي يسهل العمل على نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل على Apple Silicon.

كما أصدرت أيضًا نموذجًا لتحرير الصور يسمى MGIE، والذي يتيح للأشخاص إصلاح الصور باستخدام التحرير السريع. ويمكن استخدام نموذج آخر وهو Ferret-UI، لسهولة الارسال إلى الهواتف الذكية.

ويشاع أيضًا أن شركة آبل تعمل على أداة لإكمال التعليمات البرمجية مشابهة لـ Copilot الخاص بـ GitHub. ومع ذلك، حتى مع جميع إصدارات الطرازات من شركة آبل، يقال إن الشركة تواصلت مع Google وOpen AI لجلب نماذجها إلى منتجات آبل.