سحق GPT-4! يكشف الرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind: سيتم دمج الجيل التالي من الطرز الكبيرة مع AlphaGo

** المصدر: ** Xinzhiyuan

** الدليل: ** قدم الرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind Hassabis كشفًا جديدًا: سيتم دمج نموذج الجوزاء الجديد مع AlphaGo ونموذج اللغة الكبير ، ومن المتوقع أن تصل التكلفة إلى عشرات الملايين من الدولارات ، أو حتى مئات الملايين.

Google ، إنها غارقة حقًا.

هل الجوزاء الأسطوري ، الذي يدمج نماذج كبيرة تشبه AlphaGo و GPT-4 ، قادم أخيرًا؟

أحدهما هو نظام الذكاء الاصطناعي الذي استخدم التعلم المعزز لهزيمة بطل Go البشري وخلق التاريخ. والآخر هو أقوى نموذج كبير متعدد الوسائط يهيمن تقريبًا على جميع قوائم النماذج واسعة النطاق. لا يقهر!

قال الرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind Hassabis مؤخرًا لوسائل الإعلام الأجنبية Wired إن الجوزاء لا يزال قيد التطوير وسيستغرق الأمر بضعة أشهر ، بينما Google DeepMind جاهز لإنفاق عشرات الملايين من الدولارات ، أو حتى مئات الملايين.

سابقًا ، كشف Sam Altman أن تكلفة إنشاء GPT-4 تجاوزت 100 مليون دولار. لا يمكن أن يخسر Google DeepMind بالطبع.

** طويلة جدًا لقراءة الإصدار **

سيجمع Gemini بين AlphaGo والوظائف اللغوية للنماذج الكبيرة مثل GPT-4 ، وسيتم تحسين قدرة النظام على حل المشكلات والتخطيط بشكل كبير.

• الجوزاء هو نموذج لغوي كبير ، مشابه لـ GPT-4
• تقدر تكلفتها بعشرات إلى مئات الملايين من الدولارات ، مقارنة بتكلفة تطوير GPT-4
• بالإضافة إلى AlphaGo ، ستكون هناك ابتكارات أخرى

سيقوم الجوزاء بدمج AlphaGO باستخدام التعلم المعزز والبحث عن الأشجار.

• التعلم المعزز يسمح للذكاء الاصطناعي بحل الألغاز الصعبة من خلال التعلم من التجربة والخطأ
• تساعد طريقة البحث عن الشجرة في استكشاف وتذكر التحركات المحتملة في المشهد ، كما هو الحال في مشاهد اللعبة

ستجلب خبرة DeepMind الواسعة في التعلم المعزز ميزات جديدة إلى الجوزاء.

• سيتم أيضًا دمج مجالات التكنولوجيا الأخرى (مثل الروبوتات وعلم الأعصاب) في برج الجوزاء

** الخوارزمية التالية لتجاوز ChatGPT **

وفقًا لسام ألتمان ، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI ، لا يزال أمام GPT-5 بضعة أيام من الإصدار ، ولن يبدأ التدريب لمدة ستة أشهر على الأقل. لم يتم تحديد تاريخ إصدار الجوزاء بعد ، ولكن قد يكون في غضون بضعة أشهر.

الجوزاء ، الذي لا يزال قيد التطوير ، هو أيضًا نموذج لغوي كبير لمعالجة النص ، وهو مماثل في طبيعته لـ GPT-4.

لكن ديميس هاسابيس ، الرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind ، قال إن Gemini ستدمج التكنولوجيا المستخدمة في AlphaGo ، والتي ستمنح النظام إمكانات جديدة للتخطيط وحل المشكلات.

في عام 2016 ، لا يزال المشهد الذي تغلب فيه AlphaGo على بطل العالم في Go Lee Sedol حيًا.

قال حسابيس ، “يمكن القول أن الجوزاء يجمع بين بعض مزايا نظام AlphaGo والقدرات اللغوية المذهلة لنموذج اللغة الكبير. ولدينا بعض الابتكارات الأخرى المثيرة للاهتمام.”

يقال إن Gemini لديها إمكانيات متعددة الوسائط غير موجودة في النماذج السابقة وهي فعالة للغاية في دمج الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات. علاوة على ذلك ، سيتوفر Gemini بمجموعة متنوعة من الأحجام المصممة لدعم الابتكارات المستقبلية في الذاكرة والتخطيط.

في مارس ، قيل أن الجوزاء سيكون لها تريليون معلمة مثل GPT-4. علاوة على ذلك ، يُقال أن الجوزاء سيستخدم عشرات الآلاف من رقائق Google TPU AI للتدريب.

في مؤتمر Google Developers I / O الشهر الماضي ، ذكرت Google أنه منذ البداية ، كان هدف Gemini هو أدوات تكامل متعددة الوسائط وفعالة وواجهات برمجة التطبيقات.

في ذلك الوقت ، كان إعلان Google: “على الرغم من أن الوقت لا يزال مبكرًا ، فقد رأينا بالفعل في الجوزاء قدرة متعددة الوسائط لم يسبق لها مثيل في النماذج السابقة ، وهو أمر مثير للإعجاب للغاية.”

التكنولوجيا الكامنة وراء AlphaGo هي التعلم المعزز ، وهي تقنية ابتكرتها DeepMind.

يتفاعل وكلاء RL مع البيئة بمرور الوقت ، ويتعلمون السياسات من خلال التجربة والخطأ التي تزيد من المكافآت التراكمية طويلة الأجل

من خلال التعلم المعزز ، يمكن للذكاء الاصطناعي تعديل أدائه من خلال التجربة والخطأ وتلقي الملاحظات ، وبالتالي تعلم كيفية التعامل مع المشكلات الصعبة للغاية ، مثل اختيار كيفية اتخاذ الخطوة التالية في Go أو ألعاب الفيديو.

بالإضافة إلى ذلك ، يستخدم AlphaGo أيضًا طريقة Monte Carlo Tree Search (MCTS) لاستكشاف وتذكر جميع الحركات الممكنة على السبورة.

ليست هذه هي المرة الأولى التي يثير فيها الحساس اندفاعًا هائلاً للذهب في مجال الذكاء الاصطناعي بين عمالقة التكنولوجيا.

في عام 2014 ، استخدمت DeepMind التعلم المعزز للسماح للذكاء الاصطناعي بتعلم لعب ألعاب الفيديو البسيطة ، وكان هذا الإنجاز مذهلاً ، وحصلت شركة Google على DeepMind مباشرة.

تبين أن رهان Google كان صحيحًا.

في السنوات القليلة التالية ، أنتج DeepMind نتيجة صدمت العالم من حين لآخر.

يعمل التعلم العميق والتعلم المعزز على حل العديد من مشكلات الذكاء الاصطناعي الكلاسيكية ، مثل المنطق والاستدلال وتمثيل المعرفة

في عام 2016 ، أشعل AlphaGo المدمر الأرض بشكل مباشر طفرة في التعلم العميق والجولة الأولى من صناعة الذكاء الاصطناعي.

في عام 2017 ، تجاوز AlphaGo Zero بسرعة AlphaGo دون استخدام البيانات البشرية.

ألفاجو صفر

في عام 2020 ، يمكن مقارنة تنبؤات AlphaFold ببنية البروتين بالتكنولوجيا المختبرية ، مما يؤدي أساسًا إلى حل مشكلة طي البروتين.

في يونيو من هذا العام ، ابتكر AlphaDev خوارزمية فرز جديدة ، والتي قد تغير تمامًا كفاءة ونتائج علوم الكمبيوتر.

مقارنةً بالمسار الأكثر عمومية لـ OpenAI ، فإن DeepMind كانت منخرطة بعمق في المجال الرأسي لسنوات عديدة.

أين القفزة الكبيرة القادمة إلى الأمام في نماذج اللغة؟ قد يشير الجوزاء الطريق إلى الجيل القادم من نماذج اللغة.

الموقف الأخير

من الواضح أن الجوزاء هو آخر موقف لـ Google.

جعلت العديد من التقنيات التي ابتكرتها Google ، مثل هندسة المحولات ، الفيضان الأخير للذكاء الاصطناعي ممكنًا.

نظرًا لأنه يتسم بالحذر الشديد في تطوير التكنولوجيا ونشرها ، فإنه يتخلف مؤقتًا في مواجهة المنافسة من ChatGPT والذكاء الاصطناعي التوليدي الآخر.

من أجل محاربة ChatGPT ، أطلقت Google باستمرار إجراءات متعددة ، مثل إطلاق Bard ، ودمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في محركات البحث والمنتجات الأخرى.

من أجل التركيز على المهام الرئيسية ، في أبريل ، قامت Google ببساطة بدمج DeepMind التابع لشركة Hassabis ومختبر الذكاء الاصطناعي الرئيسي لشركة Google ، Google Brain ، في Google DeepMind.

بالنسبة للفريق الجديد بعد النوبة ، من الواضح أن Haasabis واثق جدًا. ويقول إن الفريق الجديد يجمع بين قوتين كان لهما دور حاسم في التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي.

“إذا نظرت إلى ما نحن فيه في مجال الذكاء الاصطناعي ، فستعتقد أن 80٪ أو 90٪ من الابتكار في المستقبل سيأتي من أحد الفريقين. حقق كلا الفريقين نتائج جيدة للغاية في السنوات العشر الماضية.”

فكرة جديدة

يتطلب تدريب نموذج لغة كبير مثل OpenAI’s GPT-4 تغذية مجموعة بيانات كبيرة منسقة من الكتب وصفحات الويب ومصادر أخرى “Transformer”.

يستخدم المحول أنماطًا في بيانات التدريب للتنبؤ ببراعة بكل حرف وكلمة يجب أن تظهر في النص اللاحق.

هذه الآلية التي تبدو بسيطة قوية جدًا في الإجابة على الأسئلة وإنشاء نص أو رمز.

لكن هذا المبدأ التقني الذي يبدو بسيطًا تعرض لانتقادات من قبل العديد من قادة الصناعة أو خبراء الذكاء الاصطناعي.

المسك: جوهر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الحالية هو الإحصاء

LeCun: المستوى الحالي للذكاء للذكاء الاصطناعي ليس جيدًا مثل مستوى الكلاب

يعتمد اختراق OpenAI في سلسلة نماذج GPT على تقنية Transformer الأساسية ، ويستخدم بقوة RLHF لتعزيز قدرات النموذج.

ولدى DeepMind أيضًا خبرة غنية جدًا في التعلم المعزز.

يمنح هذا الأشخاص أسبابًا وجيهة للغاية للتطلع إلى القدرات الابتكارية التي قد تظهرها الجوزاء في المستقبل.

والأهم من ذلك ، سيحاول هسابيس وفريقه أيضًا استخدام التقنيات الأساسية في مجالات أخرى من الذكاء الاصطناعي لتعزيز قدرات النماذج اللغوية الكبيرة.

تراكم تكنولوجيا DeepMind واسع للغاية.

من الروبوتات إلى علم الأعصاب ، لديهم مجموعة متنوعة من المعدات في ترسانتهم للاختيار من بينها.

على سبيل المثال ، قال كبار الشخصيات في منظمة العفو الدولية مثل LeCun إن Transformer يحد من قدرة نموذج اللغة كثيرًا على نطاق النص.

مثل البشر والحيوانات ، قد يكون التعلم من التجربة الجسدية للعالم أفضل حل لتطوير الذكاء الاصطناعي.

ربما في الجوزاء ، سيظهر الذكاء الاصطناعي إمكانات في اتجاهات أخرى.

مستقبل غير مؤكد

تم تكليف Hasabis بتسريع تطوير تقنية الذكاء الاصطناعي من Google مع إدارة المخاطر غير المعروفة والتي يحتمل أن تكون خطيرة.

تسبب التقدم السريع لنماذج اللغات الكبيرة في قلق العديد من خبراء الذكاء الاصطناعي بشأن ما إذا كانت هذه التكنولوجيا ستفتح صندوق باندورا وتجعل المجتمع البشري يدفع ثمنًا غير مقبول.

قال حسابيس إن الفوائد التي قد يجلبها الذكاء الاصطناعي للمجتمع البشري لا حصر لها.

يجب أن تستمر الإنسانية في تطوير هذه التكنولوجيا.

التعليق الإلزامي لتطوير تقنية الذكاء الاصطناعي غير عملي تمامًا.

لكن هذا لا يعني أن حسابي وديب مايند ، بقيادة هو ، سوف يطوران التكنولوجيا بتهور.

بعد كل شيء ، السبب وراء تسليم Google و DeepMind قيادة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى OpenAI.

جزء كبير من السبب هو الموقف “المفرط في المسؤولية” تجاه تطوير الذكاء الاصطناعي.

** مستخدم: غير متفائل **

ولكن بالنسبة لإصدار الجوزاء في المستقبل ، مع الأخذ في الاعتبار موقف Google المحافظ من قبل ، يبدو أن معظم مستخدمي الإنترنت أقل تفاؤلاً.

متى تعتقد أنه سيتم إطلاق هذا النموذج الشبيه بالذكاء الاصطناعي العام؟

أراهن بـ 10 دولارات على أن Google لن تصدر هذا الشيء أبدًا.

إذا انتبه أي شخص لمشروعات Google ، فسيجد أنهم يتفاخرون عمومًا لفترة من الوقت ، ثم لا يطلقون أي شيء ، ثم يقتلون المشروع بعد عام.

ومع ذلك ، لا يزال مستخدمو الإنترنت يعترفون بمساهمة Google في نموذج اللغة الكبير الحالي.

مستخدم الإنترنت ج: اخترعت Google تقنية نموذج اللغة الكبيرة المستخدمة من قبل OpenAI

(ب): نعم ، لكن تسلا لا تستطيع تكوين ثروة ، لكن إديسون يستطيع ذلك.

إن مستخدم الإنترنت هذا متفائل للغاية بأن DeepMind سوف تستخدم خبرتها في التعلم المعزز لتحقيق اختراقات في نماذج اللغة الكبيرة.

ومع ذلك ، لا يزال يعتقد أن Google قد تستخدم فقط فكرة تحسين منتجاتها الحالية لتطوير هذه التكنولوجيا ، بدلاً من إطلاق منتجات جديدة تمامًا.

مراجع: