أطلقت شركة علي بابا تقنية جديدة تُدعى "ZeroSearch" تُمكّن نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models - LLMs) من اكتساب قدرات البحث عبر الويب دون الحاجة إلى الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الخاصة بمحركات البحث المكلفة، ما قد يُخفض تكاليف التدريب بنسبة تصل إلى 88%.
تعتمد هذه التقنية على إطار عمل للتدريب الذاتي يُعلّم النماذج كيفية توليد استعلامات البحث وفهم نتائجها بشكل مستقل، دون الحاجة إلى دمج مباشر مع محركات البحث مثل جوجل أثناء مرحلة التدريب. وقد حققت النماذج المدربة باستخدام ZeroSearch أداءً يصل إلى 96.7% من أداء النماذج التي تعتمد على محركات البحث في اختبارات معيارية.
وفقًا للورقة البحثية المنشورة على منصة arXiv، يقوم ZeroSearch بعملية متعددة المراحل تبدأ باستخدام نموذج لغة كبير قادر على البحث لتوليد استعلامات وأمثلة نتائج، ثم تُستخدم هذه الأمثلة لتدريب نموذج جديد على أداء المهام نفسها دون الحاجة إلى أدوات بحث خارجية، وأخيرًا يتم ضبط النموذج بدقة ليتمكن من توليد استعلامات بحث مناسبة عند الحاجة.
تأتي هذه الابتكارات في وقت تواجه فيه شركات الذكاء الاصطناعي تحديات متزايدة بسبب ارتفاع تكاليف دمج نماذجها مع محركات البحث عبر واجهات برمجة التطبيقات، التي قد تتراوح تكلفتها بين دولار واحد و15 دولارًا لكل 1000 طلب، مما يجعل التدريب على نطاق واسع مكلفًا للغاية.
أجرى فريق البحث في علي بابا تقييمات مقارنة بين إطار ZeroSearch والطرق التقليدية باستخدام معايير مثل KILT وPopQA، وأظهرت النتائج أن نموذج Llama 3 الذي يحتوي على 7 مليارات معلمة وصل إلى 96.7% من أداء النموذج المتكامل مع محرك البحث.
يُعد هذا التطور خطوة مهمة نحو جعل تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة ويسرًا، حيث يتيح ZeroSearch للمطورين تحكمًا أكبر في عملية البحث ويقلل الاعتماد على خدمات الطرف الثالث، كما يعالج قضايا الخصوصية من خلال إبقاء الاستعلامات الحساسة ضمن النموذج نفسه دون إرسالها إلى محركات البحث الخارجية.
ومع ذلك، يشير الباحثون إلى بعض القيود مثل عدم قدرة النموذج على الوصول إلى معلومات حية في الوقت الفعلي، إذ يعتمد على الأنماط التي تعلّمها أثناء التدريب بدلاً من الوصول المباشر إلى الويب.
في ظل تزايد تكاليف تطوير الذكاء الاصطناعي، يُمكن لتقنيات مثل ZeroSearch أن تساهم في تمكين المؤسسات الصغيرة من بناء أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة دون الحاجة إلى نفقات ضخمة مرتبطة بالنماذج المدعومة بمحركات البحث.
تابع موقعنا tech1new.com انضم إلى صفحتنا على فيسبوك و متابعتنا على منصة إكس (تويتر سابقاً) ، أو أضف tech1new.com إلى موجز أخبار Google الخاص بك للحصول على تحديثات إخبارية فورية ومراجعات وشروحات تقنية
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق