سنوفليك تتعاون مع ميتا لاستضافة وتحسين عائلة النماذج الرئيسية الجديدة في سنوفليك كورتكس إي آي

أعلنت اليوم سنوفليك (بورصة نيويورك: سنو)، شركة سحابة بيانات الذكاء الاصطناعي، أنها ستقوم باستضافة مجموعة لاما 1.3 للنماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر ومتعددة اللغات في سنوفليك كورتكس إي آي للمشروعات لتمكنها بسهولة من تسخير وبناء تطبيقات فعالة للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. ويشمل هذا العرض النموذج اللغوي الكبير مفتوح المصدر الأضخم والأكثر فاعلية من ميتا، لاما 1.3 405 بي، حيث ستقوم شركة سنوفليك بتطوير وتحديد المصادر المفتوحة لمكدس نظام الاستدلال لتفعيل الاستدلال الفائق الإنتاجية في الوقت الحقيقي وزيادة توفير تطبيقات فعالة لمعالجة وتوليد اللغة الطبيعية. وقد طور فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي الرائد في المجال في سنوفليك نموذج لاما 1.3 405 بي للاستدلال والضبط الدقيق معاً، لدعم نافذة سياق ضخمة بسعة 128 كيلو بايت منذ اليوم الأول، مع تفعيل الاستدلال في الوقت الحقيقي بزمن استجابة من النهاية إلى النهاية أقل بما يصل إلى ثلاثة أضعاف وإنتاجية أعلى بمعدل 1.4 عن الحلول المفتوحة المصدر القائمة. وعلاوة على ذلك يتيح هذا الحل الضبط الدقيق على النموذج الضخم فقط باستخدام عقدة واحدة لوحدة معالجة الرسومات (GPU) – بهدف التخلص من التكاليف والتعقيدات التي تواجه المطورين والمستخدمين – كل ذلك في إطار كورتكس إي آي.
ومن خلال إبرام الشراكة مع ميتا، ستوفر سنوفليك لعملائها أساليب سهلة وفعالة وموثوقة للوصول بسهولة والضبط الدقيق ونشر أحدث النماذج التي طرحتها ميتا في سحابة بيانات الذكاء الاصطناعي، مع نهج متكامل للثقة والسلامة مدمج على المستوى التأسيسي.
وقال السيد فيفيك راغوناتان، نائب رئيس هندسة الذكاء الاصطناعي بشركة سنوفليك “يمهد فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي العالمي في سنوفليك الطريق أمام المشروعات ومجتمع المصادر المفتوحة للاستفادة من النماذج المفتوحة المتطورة مثل لاما 1.3 405 بي للاستدلال والضبط الدقيق بطريقة تحقق لها أقصى كفاءة”. “نحن لا نكتفي بتقديم النماذج الحديثة المتطورة الخاصة بشركة ميتا مباشرةً إلى عملائنا عن طريق سنوفليك كورتكس إي آي فحسب بل نزود المشروعات ومجتمع الذكاء الاصطناعي بأبحاث جديدة وشيفرة مفتوحة المصدر تدعم نوافذ السياق بسعة 128 كيلو بايت والاستدلال المتعدد العقد وتوازي الأنابيب الانسيابية، وتكميم النقطة العائمة 8-بت، والمزيد من أجل تطوير الذكاء الاصطناعي للنظام الإيكولوجي الأشمل”.
يكشف فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي الرائد في المجال في سنوفليك عن نظام الاستدلال المفتوح المصدر والضبط الدقيق الأسرع والأكثر كفاءة في استهلاك الذاكرة
يواصل فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في سنوفليك التوسع في الابتكارات المفتوحة المصدر عن طريق المساهمات التي يقدمها باستمرار لمجتمع الذكاء الاصطناعي والشفافية بشأن كيفية بناء تقنيات النماذج اللغوية الكبيرة المتطورة. وبالتزامن مع طرح نموذج لاما 1.3 405 بي، يعمل فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في سنوفليك حالياً على تحديد مصادر مفتوحة لمكدس تحسين النظام الضخم لاستدلال النموذج اللغوي الكبير والضبط الدقيق بالتعاون مع ديب سبيد وهاجينج فيس وڤي إل إل إم ومجتمع الذكاء الاصطناعي ككل. ويعتبر هذا الإنجاز بمثابة تطور جديد لأنظمة الاستدلال المفتوح المصدر والضبط الدقيق للنماذج التي تضم عدة مئات من المليارات من البارامترات.
ويفرض حجم النماذج الضخمة ومتطلبات الذاكرة تحديات كبيرة على المستخدمين الذين يسعون إلى تحقيق استدلال بزمن استجابة منخفض لحالات الاستخدام في الوقت الحقيقي، وإنتاجية عالية لتحقيق الفاعلية من حيث التكلفة ودعم السياق الطويل لمختلف حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي المخصص للمشروعات. كما تجعل متطلبات الذاكرة لحالات تخزين النماذج والتفعيل عملية الضبط الدقيق محفوفة بتحديات بالغة، حيث يجب أن تكون مجموعات وحدات معالجة الرسومات (GPU) الكبيرة مناسبة لحالات النموذج للتدريب الذي عادةً لا يستطيع علماء البيانات الحصول عليه.
ويعالج مكدس تحسين النظام الضخم لاستدلال النموذج اللغوي الكبير والضبط الدقيق هذه التحديات، فمن خلال أساليب التوازي المتقدمة وتحسينات الذاكرة، تتيح سنوفليك معالجة الذكاء الاصطناعي على نحو سريع وفعال، بدون الحاجة لبنية تحتية معقدة وباهظة التكلفة. وبالنسبة لنموذج لاما 1.3 405 بي، يقدم مكدس نظام سنوفليك أداءً في الوقت الحقيقي بإنتاجية عالية على عقدة واحدة لوحدة معالجة الرسومات (GPU) فقط ويدعم نوافذ السياق الضخمة بسعة 128 كيلو بايت على مستوى الإعدادات المتعددة العقد. وتمتد هذه المرونة إلى الأجهزة من الجيل القادم والأجهزة القديمة، مما يجعله متاحاً لمجموعة أوسع من الأعمال التجارية. وعلاوة على ذلك يمكن لعلماء البيانات الضبط الدقيق لنموذج لاما 1.3 405 بي باستخدام أساليب دقة متنوعة على عدد أقل من وحدات معالجة الرسومات (GPUs)؛ مما يقضي على الحاجة إلى مجموعات كبيرة لوحدات معالجة الرسومات. ومن ثم يمكن للمؤسسات موائمة ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الفعالة المخصصة للمشروعات بسهولة وكفاءة وأمان.
كما قام فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في سنوفليك بتطوير بنية تحتية محسنة للضبط الدقيق تشمل تقطير النموذج وحاجز السلامة والتوليد المعزز بالاسترداد (RAG) وتوليد البيانات الاصطناعية بحيث تتمكن المشروعات بسهولة من البدء بحالات الاستخدام هذه على منصة كورتكس أي آي.