جوجل تطلق مجموعة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة مع التركيز على السلامة

 أعلنت شركة جوجل عن إطلاق مجموعة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية المفتوحة، والتي وصفتها بأنها “أكثر أمانًا، وصغرًا، وشفافية” من معظم النماذج الأخرى.

وتعتبر هذه النماذج الجديدة إضافة إلى عائلة نماذج جيمينا 2 التابعة لجوجل، والتي تم إطلاقها في مايو الماضي. وتتميز نماذج جيمينا 2 2B، وShieldGemma، وجيمينا سكوب بتصميمها لتطبيقات وحالات استخدام مختلفة، ولكنها تتشارك جميعها في التركيز على السلامة.

تختلف سلسلة نماذج جيمينا عن نماذج جيميني الخاصة بجوجل، حيث لا تتوفر الشفرة المصدرية لجيميني، والتي تستخدمها منتجات غوغل الخاصة بالإضافة إلى كونها متاحة للمطورين. بدلاً من ذلك، تمثل جيمينا جهود غوغل لتعزيز حسن النية داخل مجتمع المطورين، على غرار ما تحاول ميتا القيام به مع لاما.

يعتبر Gemma 2 2B نموذجًا خفيفًا لتوليد وتحليل النص يمكن تشغيله على مجموعة من الأجهزة، بما في ذلك أجهزة الكمبيوتر المحمولة والأجهزة الطرفية. وهو مرخص لتطبيقات بحثية وتجارية معينة ويمكن تنزيله من مصادر مثل مكتبة نماذج Vertex AI التابعة لغوغل، ومنصة علوم البيانات Kaggle، وأداة مجموعة أدوات AI Studio التابعة لغوغل.

أما بالنسبة لـ ShieldGemma، فهي عبارة عن مجموعة من “مُصنفات السلامة” التي تحاول اكتشاف السموم مثل خطاب الكراهية والتحرش والمحتوى الصريح جنسيًا. تم بناء ShieldGemma على أساس Gemma 2، ويمكن استخدامها لتصفية المطالبات إلى نموذج توليدي بالإضافة إلى المحتوى الذي يولدّه النموذج.

أخيرًا، يتيح Gemma Scope للمطورين “التكبير” على نقاط محددة داخل نموذج Gemma 2 وجعل عملها الداخلي أكثر قابلية للتفسير. وهكذا تصفها غوغل في منشور مدونة: “[Gemma Scope يتكون من] شبكات عصبية متخصصة تساعدنا في تفكيك المعلومات الكثيفة والمعقدة التي تتم معالجتها بواسطة Gemma 2، وتوسيعها إلى شكل أسهل في التحليل والفهم. من خلال دراسة هذه الآراء الموسعة، يمكن للباحثين اكتساب رؤى قيمة حول كيفية تحديد Gemma 2 للأنماط ومعالجة المعلومات واتخاذ التنبؤات في النهاية”.

يأتي إطلاق نماذج Gemma 2 الجديدة بعد فترة وجيزة من تأييد وزارة التجارة الأمريكية للنماذج المفتوحة للذكاء الاصطناعي في تقرير أولي. وذكر التقرير أن النماذج المفتوحة توسع نطاق توفر الذكاء الاصطناعي التوليدي للشركات الصغيرة والباحثين والمنظمات غير الربحية والمطورين الأفراد، مع تسليط الضوء أيضًا على الحاجة إلى القدرات اللازمة لمراقبة مثل هذه النماذج للكشف عن المخاطر المحتملة.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي