جيما: نموذج جوجل للذكاء الاصطناعي المبني على جيميني، متوفر الآن كمصدر مفتوح

أعلنت شركة جوجل، من خلال منشور مدونة، تم إطلاق موقعه عائلة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي المبنية على برنامج الدردشة الآلي Gemini، «Gemma«. هذا نموذج للتعلم الآلي مبني على التقنيات المستخدمة في Gemini، وهو نموذج chatbot من Google، ويقدم مجموعة من المتغيرات تتراوح من 2 إلى 7 مليار معلمة، مصممة لمختلف التطبيقات ومتطلبات الأجهزة.

تهدف جيما إلى تقديم للمطورين أدوات متقدمة لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي بوعي ومن بين مجالات التطبيق التي تغطيها جيما، نذكر من إنشاء أنظمة الحوار والمساعدين الافتراضيين إلى توليد النص، والإجابات على الأسئلة باللغة الطبيعية، وملخصات المحتوى، وتصحيح النص ودعم تعلم اللغات. بالإضافة إلى ذلك، يسمح النموذج بمعالجة أنواع مختلفة من البيانات النصية، بما في ذلك الشعر وكود البرمجة وإعادة كتابة النص وإنشاء الرسائل باستخدام القوالب.

وعليه من أبرز مميزات جيما هو حجمها الصغير نسبيًا، مما يسهل وتنفيذه على الأجهزة ذات الموارد المحدودة، مثل أجهزة الكمبيوتر المحمولة وأجهزة الكمبيوتر القياسية. في المقارنات التي أجرتها Huggingface وGoogle، أظهر نموذج Gemma-7B أداءً قويًا، حيث احتل المرتبة الثانية بعد نموذج LLama 2 70B Chat في مقارنة Huggingface. في مقارنة Google، يتفوق Gemma-7B قليلاً على LLama 2 7B/13B وMistral-7B.

من جانب النظام البيئي للأدوات والأطر، روبوت الدردشة الذكي الجديد يقدم التكامل مع عدد كبير من الأدوات التي يشيع استخدامها من قبل المطورين، حيث أنها تحتوي على العديد من المشاريع المهمة التي لديها بالفعل دعم متكامل للعمل مع Gemma ومن بين المشاريع التي لديها دعم بالفعل، يبرز ما يلي: Hugging Face، وMaxText، وNVIDIA NeMo، وTensorRT-LLM، وTransformers، وResponsible Geneative AI Toolkit وغيرها.

بالإضافة إلى ذلك، أصدرت Google محرك إخراج مستقل يسمى Gemma.cpp، مكتوبًا بلغة C++، خصيصًا لـ Gemma، وتمت إضافة دعم Gemma إلى محرك llama.cpp. لتحسين النموذج، يمكن للمطورين الاستفادة من إطار عمل Keras والواجهات الخلفية لـ TensorFlow وJAX وPyTorch.

من المهم أن نلفت الانتباه يبلغ حجم نموذج جيما 8 آلاف رمز، مما يحد من كمية المعلومات التي يمكنها معالجتها وتذكرها أثناء إنشاء النص (للمقارنة، تحتوي نماذج مثل Gemini وGPT-4 على أحجام سياق تبلغ 32 ألف رمز، وGPT-4 Turbo بها 128 ألف رمز). بالإضافة إلى ذلك، يدعم نموذج Gemma حاليًا اللغة الإنجليزية كلغة فقط.

ولضمان أعلى معايير السلامة، استخدمت Google تقنيات آلية لإزالة المعلومات الشخصية من البيانات تدريب نماذج جيما. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام التعلم المعزز، المسترشد بالملاحظات البشرية، لتحسين متغيرات جيما المصممة خصيصًا للتعليمات، مما يضمن التزامها بالأنماط السلوكية المسؤولة.

تذكر جوجل أن الطبيعة المتطورة باستمرار للذكاء الاصطناعي تثير اعتبارات مهمة حول الأمان والاستخدام الأخلاقي، لأنه في الأيدي الخطأ، يمكن أن يؤدي عدم وجود قيود على نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة إلى خلق مخاطر كبيرة على المجتمع. تدرك Google هذه التحديات واتبعت نهجًا شاملاً لمعالجتها من خلال تقييمات صارمة وشروط استخدام واضحة، وتسعى الشركة إلى ضمان استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة بشكل أخلاقي ومسؤول، مع تشجيع الابتكار والتعاون في المجتمع.

للمهتمين يجب أن يعرفوا ذلك تتوفر Gemma في شكلين، Gemma 2B وGemma 7B، يقدم نموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر هذا متغيرات تم تدريبها مسبقًا وضبطها بواسطة تعليمات للعمل بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، يسمح ترخيص جيما بالاستخدام المجاني في الأبحاث والمشاريع الشخصية والتجارية، بالإضافة إلى إنشاء وتوزيع إصدارات معدلة من النموذج.

أخيرًا إذا كنت كذلك مهتم بمعرفة المزيد عنها، يمكنك التحقق من التفاصيل في الرابط التالي.