تطلق Google نماذج جديدة “مفتوحة” للذكاء الاصطناعي مع التركيز على السلامة

أصدرت شركة جوجل ثلاثة نماذج جديدة ومفتوحة للذكاء الاصطناعي التوليدي، والتي تصفها بأنها “أكثر أمانًا” و”أصغر” و”أكثر شفافية” من معظمها – وهو ادعاء جريء بالتأكيد.

إنها إضافات إلى عائلة Gemma 2 من النماذج التوليدية من Google، والتي ظهرت لأول مرة في شهر مايو. تم تصميم الطرازات الجديدة، Gemma 2 2B، وShieldGemma، وGemma Scope، لتطبيقات وحالات استخدام مختلفة قليلاً، ولكنها تشترك في انحناء الأمان.

تختلف سلسلة نماذج Gemma من Google عن نماذج Gemini من حيث أن Google لا تجعل كود المصدر متاحًا لـ Gemini، والذي تستخدمه منتجات Google الخاصة بالإضافة إلى كونه متاحًا للمطورين. بل إن Gemma هي عبارة عن جهد تبذله Google لتعزيز حسن النية داخل مجتمع المطورين، مثلما تحاول Meta أن تفعل مع Llama.

Gemma 2 2B هو نموذج خفيف الوزن لإنشاء نص تحليلي يمكن تشغيله على مجموعة من الأجهزة، بما في ذلك أجهزة الكمبيوتر المحمولة وأجهزة الحافة. إنه مرخص لبعض التطبيقات البحثية والتجارية ويمكن تنزيله من مصادر مثل مكتبة نماذج Vertex AI من Google ومنصة علوم البيانات Kaggle ومجموعة أدوات AI Studio من Google.

أما بالنسبة لـ ShieldGemma، فهي عبارة عن مجموعة من “مصنفات الأمان” التي تحاول اكتشاف المواد السامة مثل خطاب الكراهية والتحرش والمحتوى الجنسي الصريح. تم بناء ShieldGemma على الجزء العلوي من Gemma 2، ويمكن استخدامه لتصفية المطالبات للنموذج التوليدي بالإضافة إلى المحتوى الذي ينشئه النموذج.

وأخيرًا، يتيح Gemma Scope للمطورين “تكبير” نقاط محددة داخل نموذج Gemma 2 وجعل أعماله الداخلية أكثر قابلية للتفسير. إليك كيفية وصف Google لها في منشور بالمدونة: “[Gemma Scope is made up of] شبكات عصبية متخصصة تساعدنا على تفكيك المعلومات الكثيفة والمعقدة التي تتم معالجتها بواسطة Gemma 2، وتوسيعها إلى نموذج يسهل تحليله وفهمه. ومن خلال دراسة هذه الآراء الموسعة، يمكن للباحثين الحصول على رؤى قيمة حول كيفية تحديد جيما 2 للأنماط، ومعالجة المعلومات، والقيام في نهاية المطاف بالتنبؤات.

ويأتي إصدار نماذج Gemma 2 الجديدة بعد وقت قصير من موافقة وزارة التجارة الأمريكية على نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة في تقرير أولي. وقال التقرير إن النماذج المفتوحة تعمل على توسيع نطاق توفر الذكاء الاصطناعي التوليدي للشركات الصغيرة والباحثين والمنظمات غير الربحية والمطورين الأفراد، مع تسليط الضوء أيضًا على الحاجة إلى إمكانات لمراقبة مثل هذه النماذج بحثًا عن المخاطر المحتملة.