تقوم Llama 2 بإضفاء الطابع الديمقراطي على الطريقة التي نتفاعل بها جميعًا مع الذكاء الاصطناعي.
- Llama 2 هو نموذج AI مفتوح المصدر من Meta و Microsoft.
- سيساعد المطورين والمؤسسات على بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.
- ومع ذلك ، مع وجود هيكل كافٍ ، يمكن لمجتمع المصادر المفتوحة مساعدته على تحقيق الذكاء الاصطناعي العام.
هل يمكن للاما 2 أن تشجع بطريقة ما مجتمع المصادر المفتوحة على العمل معًا لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام؟ حسنًا ، يمكن للمرء أن يحلم ، ولكن شراكة Microsoft-Meta AI هي بالتأكيد خطوة كبيرة لذلك.
إذا كنت لا تعرف ، في مؤتمر Microsoft Inspire 2023، حدث شيء مثير حقًا لمجتمع الذكاء الاصطناعي. انضمت Microsoft إلى Meta لتكوين شراكة AI مع Llama 2.
اليوم ، في Microsoft Inspire ، أعلنت Meta و Microsoft عن دعم عائلة Llama 2 من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على Azure و Windows. تم تصميم Llama 2 لتمكين المطورين والمؤسسات من بناء أدوات وخبرات مدعومة بالذكاء الاصطناعي. تشترك Meta و Microsoft في الالتزام بإضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي وفوائده ، ونحن متحمسون لأن Meta تتخذ نهجًا مفتوحًا مع Llama 2. نحن نقدم للمطورين اختيارًا لأنواع النماذج التي يبنون عليها ، ودعم النماذج المفتوحة والحدود وهم سعداء أن نكون الشريك المفضل لشركة Meta عندما يطلقون نسختهم الجديدة من Llama 2 للعملاء التجاريين لأول مرة وقت.
مايكروسوفت
وهكذا شق Llama 2 طريقه إلى العالم. سيكون مفتوح المصدر وسيتيح للمطورين والمؤسسات بناء أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية وتجارب الذكاء الاصطناعي التوليدية. بالإضافة إلى ذلك ، ستتمكن من ضبط ونشر نماذج Llama 2 المتنوعة في أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. سيكون لديك متغيرات Llama 2 تحت تصرفك والتي يمكن أن تصل إلى حد 70B من المعلمات.
وهذا يعني الكثير من التدريب وحتى المزيد من طول السياق أكثر من أي وقت مضى. ومع نماذج Microsoft AI ، مثل LongMem، يمكن للمرء أن يتساءل عما إذا كان بإمكاننا حقًا تحقيق الذكاء الاصطناعي العام الآن.
تحقيق الذكاء الاصطناعي العام المفتوح المصدر مع اللاما 2
إذا كنت لا تعرف ، فإن AGI تعني الذكاء الاصطناعي العام ، وهي تساوي العقل البشري. بمعنى آخر ، سيكون الذكاء الاصطناعي مع الذكاء الاصطناعي العام مثل الإنسان تمامًا. ستكون قادرة على التفكير بنفسها واتخاذ قرارات واعية وتبرير الأحداث. تماما كما تفعل.
كانت AGI و ASI (التي تعني الذكاء الاصطناعي الفائق) موضوع مناقشات عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، تأسست مؤخرًا مشروع Superalignment يهدف الى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام بعد أربع سنوات من الآن. يقولون بمجرد الانتهاء من ذلك ، ستتبع ASI قريبًا ، وسيتم حل الكثير من مشاكل البشرية بسرعة.
إذن هل هناك طرق أخرى؟ حسنًا ، Llama 2 هو نموذج لا يصدق. ليس هناك شك في أن Meta و Microsoft ستقومان بتحديثه بشكل أكبر ، وإذا كان مفتوح المصدر ، فيمكن للأشخاص في الواقع بناء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة مع مرور الوقت.
مع هذا الحجم المتزايد من المعلمات ، يمكن أن يوفر Llama 2 للمطورين الأدوات والتدريب لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكن تدريبها لتجاوز الحجم. سيتمكنون أيضًا من ابتكار طرق جديدة للمشاركة والتدريب والتعلم.
لن يتعلم مجتمع المصادر المفتوحة إلا إذا كان سيظل مفتوح المصدر ، ويسمح للآخرين بتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.
وإذا تعاونت مشاريع مثل Superalignment مع Meta و Microsoft ، فسيكون AGI هنا في وقت أقرب.
تعتبر Llama 2 حقًا طفرة في الذكاء الاصطناعي لأنها تضفي الطابع الديمقراطي على الطريقة التي نتفاعل بها جميعًا معها. في حين أن المستقبل قد يبدو مخيفًا مع الذكاء الاصطناعي العام للذكاء الاصطناعي ، إلا أن هناك احتمالات لتصحيح ذلك.
ماذا تعتقد؟ أخبرنا بأفكارك وآرائك في قسم التعليقات أدناه.
