قام الباحثون في شركة آبل بتطوير تقنيات جديدة من أجل تحسين عملية تدريب النماذج اللغوية الضخمة على معالجة النصوص والصور، مما يترتب عليه نظم اصطناعية أذكى وأكثر مرونة، وهو ما يمثل تطوراً هاماً قد يغير مستقبل الذكاء الاصطناعي والمنتجات التي تقدمها الشركة.
قام الباحثون بإصدار ورقة دراسية هذا الأسبوع تحمل العنوان: “MM1: المنهجيات والتحليلات والتبصرات المكتسبة من تمرين النماذج اللغوية الضخمة ذات الوسائط المتعددة السابق”.
تبين الدراسة التي صدرت حديثًا خلال الأسبوع الجاري الطريقة التي يمكن من خلالها أن يُسهم دمج متنوع من بيانات التأهيل وهياكل الأنماط في الوصول إلى مستوى متقدم من الأداء استنادًا إلى سلسلة معايير الذكاء الاصطناعي.
بواسطة تمرين النماذج على مجموعات بيانات تضم معطيات بصرية ولغوية متنوعة، أثبتت النماذج المعروفة بـ MM1 تفوقها في عدة مهام كوضع الشروح على الصور، والرد على الأسئلة بأجوبة بصرية، والاستنتاجات باللغة الفطرية.
اكتشف الباحثون في شركة آبل أن انتقاء البرنامج المستخدم في تغيير صيغ الصور ووضوح الصور المستوردة كان له تأثير مهم على كفاءة النموذج.
تحدثوا قائلين: “لقد بيّنا أن البرنامج المُستخدم لتغيير صيغ الصور مع مراعاة دقتها وكثافة العناصر المميزة بها يلعب دوراً هاماً، بينما يبدو أن تصميم واجهة لغة الرؤية للبرنامج يحوز على قيمة هامشية نسبيًا”.
يدل هذا على أهمية الاستمرار في تطوير وتعزيز العناصر البصرية لهذه النماذج الوسائطية المتنوعة من أجل الوصول إلى تحسينات ومنافع أكبر.
كشف النموذج العملاق MM1، الذي يحتوي على ما يصل إلى ثلاثين مليار معلمة، عن قدرات تعليمية متميزة في تحليل السياقات، ما يمكّنه من تنفيذ عمليات تفكير مركبة من خلال تحليل مجموعة من الصور باستخدام عدد قليل من المفاهيم المحورية.
يدل ذلك على احتمالية توافر أنماط متنوعة واسعة النطاق لمواجهة القضايا المركبة وغير المحدودة التي تتطلب استيعابًا وإنتاجًا جوهريًا للغة.
يجري البحث MM1 في ظل مساعي شركة آبل لتعزيز استثماراتها في مجال الذكاء الاصطناعي، بهدف مواكبة المنافسين الذين أخذوا في دمج إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي في منتجاتهم بسرعة كبيرة.
تواصل شركة آبل السعي بخطى ثابتة نحو استثمار مبلغ مليار دولار كل عام في مجال تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، وذلك استنادًا إلى ما ذكرته وكالة بلومبرغ في تقرير لها مؤخرًا.
يكشف البحث MM1 أن شركة آبل تمتلك المهارات والإمكانيات الضرورية لإحراز تطور متقدم بهدف البقاء في صدارة المنافسة المتزايدة في ميدان الذكاء الاصطناعي.
