هذا مقتطف من المصادر بواسطة أليكس هيث، نشرة إخبارية حول الذكاء الاصطناعي وصناعة التكنولوجيا، يتم توزيعها فقط لمشتركي The Verge مرة واحدة في الأسبوع.
لدى رئيس الذكاء الاصطناعي في أمازون رسالة إلى المهووسين بمعايير النماذج: توقف عن النظر إلى لوحات المتصدرين.
“أريد فائدة في العالم الحقيقي. أخبرني روهيت براساد، نائب الرئيس الأول لـ AGI في أمازون، قبل إعلانات اليوم في AWS re:Invent في لاس فيغاس: “لا يوجد أي من هذه المعايير حقيقي”. “الطريقة الوحيدة لإجراء قياس حقيقي هي أن يلتزم الجميع بنفس بيانات التدريب ويتم الاحتفاظ بالتقييمات بشكل كامل. هذا ليس ما يحدث. أصبحت التقييمات صاخبة بصراحة، ولا تظهر القوة الحقيقية لهذه النماذج. “
إنه موقف متناقض عندما يسارع كل مختبر آخر للذكاء الاصطناعي إلى التباهي بكيفية صعود نماذجهم الجديدة بسرعة إلى قوائم المتصدرين. كما أنه مناسب لشركة أمازون، نظرًا لأن الإصدار السابق من Nova، نموذجها الرئيسي، كان موجودًا في المركز 79 على LMArena عندما تحدثت أنا وبراساد الأسبوع الماضي. ومع ذلك، فإن رفض المعايير لا ينجح إلا إذا تمكنت أمازون من تقديم قصة مختلفة حول الشكل الذي يبدو عليه التقدم.
“إنهم لا يظهرون القوة الحقيقية لهذه النماذج.”
المحور الرئيسي لإعلانات re:Invent اليوم هو Nova Forge، وهي خدمة تدعي أمازون أنها تتيح للشركات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة بطرق كانت مستحيلة في السابق دون إنفاق مليارات الدولارات. مشكلة عناوين Forge حقيقية. تواجه معظم الشركات التي تحاول تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي ثلاثة خيارات سيئة: تحسين نموذج مغلق (ولكن عند الحواف فقط)، أو التدريب على نماذج مفتوحة الوزن (ولكن بدون بيانات التدريب الأصلية والمخاطرة بتراجع القدرة، حيث يصبح الذكاء الاصطناعي خبيرا في البيانات الجديدة ولكنه ينسى المهارات الأصلية الأوسع)، أو بناء نموذج من الصفر بتكلفة هائلة.
تقدم Forge شيئًا آخر: الوصول إلى نقاط فحص نموذج Nova من Amazon في مراحل ما قبل التدريب، وفي منتصف التدريب، وما بعد التدريب. وبوسع الشركات أن تضخ بياناتها الخاصة في وقت مبكر من العملية، عندما تكون “قدرة التعلم” للنموذج في أعلى مستوياتها، على حد تعبير براساد، بدلاً من مجرد تعديل سلوك النموذج في النهاية.
وقال براساد: “ما فعلناه هو إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي وتطوير النماذج الحدودية لحالات الاستخدام الخاصة بك بأجزاء بسيطة من التكلفة (السابقة)”. تم إنشاء Forge لأن الفرق الداخلية في Amazon أرادت أداة لحقن خبرتها في المجال في نموذج أساسي دون الحاجة إلى البناء من الصفر.
وقال: “لقد بنينا شركة Forge لأن فرقنا الداخلية أرادت شركة Forge”. إنه نمط أمازون مألوف. بدأت AWS نفسها كبنية تحتية مصممة لعمليات البيع بالتجزئة الخاصة بأمازون قبل أن تصبح محرك أرباح الشركة.
يستخدم Reddit Forge لإنشاء نماذج أمان مخصصة تم تدريبها على مدار 23 عامًا من بيانات الإشراف المجتمعي. قال لي كريس سلو، مدير التكنولوجيا التنفيذي والموظف الأول في Reddit: “لم أر شيئًا كهذا حتى الآن”. “كان لدينا مهندس متميز كان مثل طفل في متجر الحلوى.”
قال سلو إن Reddit أدار وظيفة ما قبل التدريب المستمر الأسبوع الماضي والتي “تبدو واعدة حقًا”. الهدف: استبدال نماذج السلامة المتعددة المخصصة بنموذج واحد من خبراء Reddit يفهم الفروق الدقيقة في الاعتدال المجتمعي، بما في ذلك القاعدة الذاتية سيئة السمعة التي تظهر عبر المنتديات الفرعية في كل مكان: “لا تكن أحمق”.
وقال سلو: “إن وجود نموذج خبير، سوف يفهم المجتمع”. “ستكون لديها فكرة جيدة عما يعنيه النطر.”
هذا هو الموضوع الذي تريد أمازون من المطورين أن يعتمدوه: ليس نقاط الذكاء الأولية، بل التحكم والتخصص.
وأوضح أن Forge تمكن Reddit من التحكم في نماذجها، وتجنب المفاجآت من تغييرات واجهة برمجة التطبيقات (API)، والاحتفاظ بملكية أوزانها، وتجنب إرسال البيانات الحساسة إلى موفري نماذج الطرف الثالث. وقال إن Reddit يستكشف بالفعل استخدام نفس النهج مع Reddit Answers والمنتجات الأخرى.
عندما سألت سلو عما إذا كان من المهم ألا تكون Nova نموذجًا من الدرجة الأولى وفقًا للمعايير، كان صريحًا: “في هذا السياق، ما يهم هو خبرة Reddit للنموذج”. هذا هو الموضوع الذي تريد أمازون من المطورين أن يعتمدوه: ليس نقاط الذكاء الأولية، بل التحكم والتخصص.
من خلال شركة Forge، تقوم أمازون برهان محسوب على أن سباق النماذج قد حول إلى سلعة وأنه يمكن أن ينجح من خلال كونه المكان الذي يمكن للشركات فيه بناء ذكاء اصطناعي متخصص لمشاكل تجارية محددة. إنها رؤية للعالم على شكل AWS: البنية التحتية بدلاً من الذكاء والتخصيص بدلاً من القدرات الأولية. تتيح الإستراتيجية أيضًا لشركة Amazon تجنب المقارنات المباشرة مع OpenAI وAnthropic، وكلاهما فعلت ذلك من قبل يأمل أن ينافس في طبقة النموذج.
ما إذا كانت Forge رائدة حقًا أو مجرد تحديد موقع ذكي يعتمد، بالطبع، على اعتماد المطور. تصر أمازون على أن سباق النماذج، كما هو مفهوم على نطاق واسع، لا يهم. إذا تبين أن هذا صحيح، فستتحول لوحة النتائج إلى شيء أكثر هدوءًا وأصعب في اللعب: ما إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي تقدم بالفعل فائدة في العالم الحقيقي.
