أطلقت شركة "مايكروسوفت" الأمريكية، نماذج ذكاء اصطناعي جديدة "في 4"، والتي وصفتها بأنها ستكون "الأكثر كفاءة" في العالم، ومنافساً قوياً لمختلف نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الأخرى.

وأشارت التقارير إلى أن نموذج "في 4" سيكون منافساً قوياً لأحدث نماذج "أوبن أيه آي" المطوّرة لتطبيق "شات جي بي تي"، والمعروف باسم "أو 3 – ميني".

وأطلقت "مايكروسوفت" أكثر من إصدارٍ لنماذجها الجديدة، مثل: "في 4 ميني ريسونينج"، و"في 4 ريسونينج"، و"في 4 ريسونينج بلس"، وجميعها يندرج ضمن فئة نماذج "الاستدلال"؛ ما يعني أنها قادرة على تخصيص وقتٍ أطول للتحقّق من صحة حلول المشكلات المُعقدة.

وتُوسّع هذه النماذج عائلة نماذج "في" الصغيرة من "مايكروسوفت"، التي أطلقتها الشركة قبل عامٍ؛ لتوفير أساسٍ لمطوّري الذكاء الاصطناعي الذين يُطوّرون تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

وذكرت الشركة الأمريكية أن نموذج "في 4 ميني ريسونينج" تمّ تدريبه على ما يقرب من مليون مسألة رياضية تركيبية تمّ إنشاؤها بوساطة نموذج R1 الاستدلالي من شركة "ديب سيك" الصينية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، وتقول إن حجمه يبلغ نحو 3.8 مليار مُعامل، مُصمم للتطبيقات التعليمية، مثل "الدروس المُدمجة" على الأجهزة خفيفة الوزن.

وتتوافق المعلمات تقريباً مع مهارات حل المشكلات في النموذج، وعادةً ما يكون أداء النماذج ذات المعلمات الأكثر أفضل من تلك ذات المعلمات الأقل.

بينما أشارت "مايكروسوفت" إلى أن نموذج "في 4 ريسونينج" تمّ تدريبه على نموذج ذي 14 مليار معلمة، باستخدام بيانات ويب "عالية الجودة"، إضافة إلى "عروض توضيحية مُنسقة" من "أو 3 - ميني" من "أوبن أيه آي"، وهو مثالي لتطبيقات الرياضيات والعلوم والبرمجة.

أما نموذج "في 4 ريسونينج بلس"، فهو قد تمّ تعديله ليصبح نموذجاً منطقياً لتحقيق دقة أفضل في مهام معيّنة، خاصة أنه تمّ دعمه بأكثر من 671 مليار معلمة.

وكتبت "مايكروسوفت" في منشورٍ على مدونتها: "باستخدام التحليل والتعلُّم المعزّز والبيانات عالية الجودة، توازن هذه النماذج الجديدة بين الحجم والأداء، إنها صغيرة بما يكفي للبيئات منخفضة زمن الوصول، مع الحفاظ على قدرات تفكير قوية تُضاهي النماذج الأكبر حجماً".

وتابعت قائلة "يتيح هذا المزيج، حتى للأجهزة محدودة الموارد، أداء مهام التفكير المعقدة بكفاءة".