“Mercury”.. نموذج جديد بتقنية الانتشار
أعلنت شركة “Inception Labs”، التي تتخذ من كاليفورنيا مقرًا لها، عن نموذج لغة ذكاء اصطناعي جديد يحمل اسم “Mercury”، يعتمد على تقنية الانتشار (Diffusion) بدلًا من الطريقة التقليدية المعروفة بـ “الانحدار الذاتي” (Autoregression) المستخدمة في نماذج مثل “ChatGPT”.
يتيح هذا النهج الجديد للنموذج إنشاء النصوص دفعة واحدة ثم تنقيحها، مما يحقق سرعة توليد أسرع بشكل كبير مقارنة بالنماذج التقليدية التي تنشئ النصوص كلمة بكلمة من اليسار إلى اليمين.
مزايا تقنية الانتشار في الذكاء الاصطناعي
يتميز نموذج “Mercury” بعدة مزايا رئيسية:
- سرعة استثنائية: يمكنه توليد 1,109 رمزًا في الثانية باستخدام وحدات معالجة الرسومات “Nvidia H100”، وهو أسرع بـ 19 مرة من “GPT-4o Mini” الذي ينتج 59 رمزًا في الثانية فقط.
- كفاءة في استهلاك الموارد: يتطلب طاقة حوسبية أقل مقارنة بالنماذج التقليدية.
- تحسين جودة المخرجات: لأنه لا يقتصر على بناء النص استنادًا إلى الكلمات السابقة فقط، بل يعيد تحسينه تدريجيًا ليكون أكثر ترابطًا.
أداء قوي في اختبارات البرمجة
وفقًا للتقارير، سجل “Mercury Coder Mini” أداءً مميزًا في اختبارات البرمجة:
- 88% في اختبار “HumanEval”
- 77.1% في اختبار “MBPP”
وهذا يعادل تقريبًا أداء “GPT-4o Mini” من OpenAI، ولكن بسرعات أعلى بكثير.
هل يشكل “Mercury” ثورة في الذكاء الاصطناعي؟
مع حفاظ نماذج الانتشار على الجودة العالية مع تحسين السرعة، قد يؤدي هذا التطور إلى تغيير جذري في كيفية توليد النصوص بالذكاء الاصطناعي، مما يفتح الباب أمام تطبيقات أكثر كفاءة في البرمجة، الترجمة، والإجابة على الأسئلة بسرعة غير مسبوقة.
