الأوزان لا تكفي، فتحوا البيانات أيضاً: أسطول مفتوح بالكامل من ستة نماذج من أبوظبي، أكبرها 375 مليار معامل
أصدر معهد النماذج الأساسية أسطول K2 Horizon مع الأوزان والشيفرة وبيانات التدريب والمنهجية معاً. ستة نماذج، من نموذج بـ0.9 مليار يعمل على ساعة اليد إلى نموذج بـ375 مليار للمؤسسات، جميعها برخصة Apache 2.0.
أصدر معهد النماذج الأساسية (IFM) ومقره أبوظبي أسطول K2 Horizon المؤلف من ستة نماذج تتراوح بين 0.9 مليار و375 مليار معامل. وبحسب الإعلان المؤرخ في الثالث من أيلول، فإنها جميعاً مفتوحة بالكامل: لا الأوزان وحدها، بل الشيفرة وبيانات التدريب والمنهجية أيضاً.
وهنا يكمن جوهر الأمر. فـ"الأوزان المفتوحة" التي يدور حولها النقاش في الأسابيع الأخيرة تعني مشاركة ملفات الأوزان فقط، بينما تبقى بيانات التدريب ووصفته مغلقة. ويصوغ إريك شينغ، مؤسس المعهد ورئيس جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، هذا الفرق قائلاً: "المصدر المفتوح أكثر بكثير من الأوزان المفتوحة. العلم يعمل حين يستطيع الآخرون رؤية البيانات، وتتبّع المنهج، وإعادة إنتاج النتيجة، والبناء عليها".
من ساعة اليد إلى خادم المؤسسة
تتوزع النماذج الستة على النحو الآتي:
- 0.9 مليار: للبيئات شديدة التقييد مثل الساعات والنظارات. ويقول المعهد إنه الأفضل في فئته في الرياضيات والاستدلال واستخدام الأدوات.
- 3.7 مليار: بحجم يناسب الهواتف والضبط الدقيق، مع ادعاء أفضل استدلال تحت 4 مليارات.
- 7 مليارات: يُقدَّم بوصفه الأفضل تحت 10 مليارات، قوي في هندسة البرمجيات والبحث العميق، ويسع الهاتف.
- 32 مليار (كثيف): للاستضافة المحلية على الحواسيب المحمولة وخوادم الموقع.
- 36 مليار (4 مليارات نشطة): بمعمارية مزيج انتباه القيمة الجديدة، ويقال إنه يتفوق على نماذج أكبر منه بتشغيل 4 مليارات معامل فقط.
- 375 مليار (23 مليار نشطة): النموذج الرئيسي، مبني للاستدلال المؤسسي وأعمال الوكلاء.
وتتشارك النماذج الستة المعمارية الأساسية والمفردات ومنهجية التدريب والواجهات نفسها (مع مفردات أصغر للنموذج 0.9 مليار). وهكذا يستطيع المطوّر بناء نموذج أولي على النموذج الصغير والانتقال إلى الكبير دون تغيير مسار النشر.
ابتكاران تقنيان
يبرز الإعلان عنوانين. الأول "تقطير الانتشار"، وهي تقنية تولّد الرموز على شكل كتل متوازية ويقال إنها تسرّع النموذج نحو 3 أضعاف دون الإضرار بجودة الإجابة. والثاني "مزيج انتباه القيمة"، وهي معمارية يُقال إنها تحسّن الاستدلال دون زيادة الحوسبة.
ويشرح هيكتور ليو، مدير مختبر المعهد في وادي السيليكون، منطق الأسطول: "بدل إصدار نموذج واحد، نصدر أسطولاً كاملاً دفعة واحدة. يستطيع المطوّرون البناء على أصغر نموذج، والتوسّع إلى النموذج الرئيسي، والتحقق من كل ادعاء نقوله في الطريق".
أين تتوفر
النماذج متاحة فوراً عبر Hugging Face، وكذلك vLLM وSGLang. وعلى صعيد واجهة البرمجة، تُذكر Compass وCerebras وNebius شركاء للاستدلال. وقد صدرت النماذج والشيفرة برخصة Apache 2.0.
من الذي أصدرها
أُطلق المعهد في أيار 2025 من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، ويعمل اليوم من ثلاثة مكاتب في أبوظبي ووادي السيليكون وباريس. وإلى جانب سلسلة K2، تضم حافظته جيس (Jais)، النموذج اللغوي العربي، وPAN، نموذج العالم للاستدلال المجسّد. وتضم الجامعة، التي تأسست عام 2019، نحو ألف طالب من أكثر من 50 دولة.
لماذا يهمّ
بالنسبة لشركة مضطرة إلى إبقاء بياناتها داخلياً، فالسؤال ليس فقط كم النموذج جيد، بل كم هو قابل للتدقيق. فحين تكون بيانات التدريب والوصفة مفتوحة، تستطيع المؤسسة أن ترى على ماذا دُرِّب النموذج، وأن تقدّم مستندات أمام أسئلة الامتثال، وأن تعيد إنتاج النموذج ببياناتها. أما النموذج مفتوح الأوزان مغلق البيانات فلا يتيح شيئاً من ذلك.
وتوقيت الإعلان لافت بذاته: في الأسبوع نفسه تأكد استحواذ إنفيديا على مستودع النماذج المفتوحة هاغينغ فيس.
