نموذج مفتوح الأوزان
النموذج ذو الأوزان المفتوحة هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي حيث يتم إتاحة المعلمات الأساسية، أو "الأوزان"، التي تحدد المعرفة المكتسبة للنموذج للعامة. على عكس النماذج الاحتكارية ذات المصدر المغلق حيث يحتفظ المطور بالأوزان سراً، تتيح النماذج ذات الأوزان المفتوحة للباحثين والمطورين والشركات تنزيل النموذج وفحصه وتعديله وتشغيله محلياً أو على بنيتهم التحتية الخاصة.
الشفافية والتحكم هما الدافعان الرئيسيان لتبني النماذج ذات الأوزان المفتوحة. بالنسبة للمؤسسات، يعني هذا تقليل الارتباط بمزود خدمة واحد، والقدرة على ضبط النماذج بدقة على بيانات داخلية حساسة دون إرسالها إلى واجهة برمجة تطبيقات لطرف ثالث، وزيادة إمكانية التدقيق فيما يتعلق بكيفية وصول الذكاء الاصطناعي إلى استنتاجاته. هذا التحول يمكّن المؤسسات من إدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
في جوهره، يعد نموذج اللغة الكبير (LLM) هيكلاً رياضياً معقداً. "الأوزان" هي المليارات من القيم الرقمية داخل هذا الهيكل التي تملي سلوك النموذج - كيف يتنبأ بالكلمة التالية أو يصنف البيانات. عندما يكون النموذج ذا أوزان مفتوحة، يتم إصدار هذه الملفات الرقمية. يمكن للمستخدمين بعد ذلك تحميل هذه الأوزان في أطر عمل برمجية متوافقة (مثل PyTorch أو TensorFlow) وتشغيل الاستدلال محلياً.
تستفيد الشركات من هذه النماذج للقيام بعدة وظائف حيوية:
