تشهد صناعة الذكاء الاصطناعي تطورًا متسارعًا، حيث تهيمن نماذج اللغة الكبيرة LLMs مثل ChatGPT على المشهد التقني، لكن لا تزال هناك تحديات في فهم اللغات الإقليمية بعمق. هذا ما تسعى شركة “ميسترال” الفرنسية إلى معالجته عبر إطلاق نموذج “ميسترال سابا”، المصمم خصيصًا لمنطقة الشرق الأوسط وجنوب آسيا.
لماذا نموذج “ميسترال سابا”؟
رغم أن نماذج الذكاء الاصطناعي العملاقة مثل GPT-4 تدعم اللغة العربية، إلا أنها غالبًا ما تفتقر إلى الدقة في الفروق اللغوية والثقافية. تسعى “ميسترال” إلى سد هذه الفجوة من خلال “سابا”، الذي تم تدريبه على بيانات واسعة النطاق تغطي السياقات العربية المتنوعة.
كيف يعمل “سابا”؟
يعتمد النموذج على 24 مليار معلم، وهو عدد أقل نسبيًا مقارنةً بالنماذج الضخمة، لكنه يوفر أداءً أكثر كفاءة مع زمن استجابة أقل.
- يوفر دعمًا للمحادثات وإنشاء المحتوى العربي بجودة عالية.
- يفهم التعابير المحلية والمراجع الثقافية، مما يجعله أكثر تفاعلًا مع المستخدمين في المنطقة.
- يمكنه تقديم رؤى دقيقة في مجالات مثل الطاقة، الأسواق المالية، والرعاية الصحية.
“ميسترال” تنافس الكبار
تسعى الشركة الفرنسية إلى أن تصبح رائد الذكاء الاصطناعي في أوروبا، خاصةً بعد أن باتت منافسًا لشركات أمريكية مثل OpenAI. وفي خطوة لتعزيز وجودها، أعلنت عن استثمار مليارات اليورو لبناء مركز بيانات خاص بها في فرنسا.
وفي يناير الماضي، وسّعت “ميسترال” خدماتها عبر إتاحة روبوت المحادثة “لو تشات” للاستفادة من نشرات وكالة فرانس برس بـ ست لغات، بينها العربية.
هل يشكل “سابا” ثورة في الذكاء الاصطناعي العربي؟
مع تزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في المجالات المختلفة، قد يكون “ميسترال سابا” خطوة نحو تقديم مساعد رقمي أكثر دقة وفهمًا للثقافة العربية، مما يعزز استخدامات الذكاء الاصطناعي في الشركات والمؤسسات الإعلامية.
