لقد تغلبت ميتا للتو على جوجل وأبل في السباق لوضع ذكاء اصطناعي قوي على الهواتف

منصات ميتا أنشأت إصدارات أصغر من نماذج Llama AI التي يمكن تشغيلها على الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية، مما يفتح إمكانيات جديدة للذكاء الاصطناعي خارج مراكز البيانات.

وأعلنت الشركة عن إصداراتها المضغوطة لاما 3.2 1 ب و نماذج ثلاثية الأبعاد اليوم والتي تعمل بشكل أسرع بما يصل إلى أربع مرات مع استخدام أقل من نصف ذاكرة الإصدارات السابقة. تعمل هذه النماذج الأصغر حجمًا تقريبًا مثل نظيراتها الأكبر حجمًا، وفقًا لاختبار Meta.

يستخدم التقدم ما يسمى بتقنية الضغط التكميممما يبسط الحسابات الرياضية التي تقود نماذج الذكاء الاصطناعي. تجمع Meta بين طريقتين: التدريب على الوعي الكمي باستخدام محولات LoRA (QLoRA) للحفاظ على الدقة، و SpinQuant لتحسين قابلية النقل.

يحل هذا الإنجاز التقني مشكلة رئيسية: تشغيل الذكاء الاصطناعي المتقدم دون الحاجة إلى قوة حاسوبية هائلة. حتى الآن، كانت نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة تتطلب مراكز بيانات وأجهزة متخصصة.

وشملت الاختبارات ون بلس 12 أظهرت هواتف Android أن النماذج المضغوطة كانت أصغر بنسبة 56% واستخدمت ذاكرة أقل بنسبة 41% أثناء معالجة النص بسرعة أكبر من الضعف. يمكن للنماذج معالجة النصوص التي يصل طولها إلى 8000 حرف، وهو ما يكفي لمعظم تطبيقات الهاتف المحمول.

يتسابق عمالقة التكنولوجيا لتحديد مستقبل الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة

يكثف إصدار Meta المعركة الإستراتيجية بين عمالقة التكنولوجيا للتحكم في كيفية عمل الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة. وثيقة جوجل و تفاحة اتبع نهجًا دقيقًا ومنضبطًا تجاه الذكاء الاصطناعي المحمول – مع الحفاظ على تكامله بإحكام مع أنظمة التشغيل لديك – تختلف استراتيجية Meta بشكل ملحوظ.

من خلال المصادر المفتوحة لهذه النماذج المضغوطة والشراكة مع الشركات المصنعة للرقائق كوالكوم و ميدياتيكالهدف يتجاوز حراس البوابة التقليديين للمنصة. يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي دون انتظار Google تحديثات أندرويد أو أبل ميزات دائرة الرقابة الداخلية. وتعكس هذه الخطوة الأيام الأولى لتطبيقات الهاتف المحمول، عندما أدت المنصات المفتوحة إلى تسريع الابتكار بشكل كبير.

شراكات مع كوالكوم و ميدياتيك ذات أهمية خاصة. تعمل هذه الشركات على تشغيل معظم هواتف Android في العالم، بما في ذلك الأجهزة الموجودة في الأسواق الناشئة حيث ترى شركة Meta إمكانات النمو. من خلال تحسين نماذجها لهذه المعالجات المستخدمة على نطاق واسع، تضمن Meta أن يعمل الذكاء الاصطناعي الخاص بها بفعالية على الهواتف بأسعار مختلفة – وليس فقط الأجهزة المتميزة.

قرار التوزيع من خلال كليهما موقع ميتا لاما و تعانق الوجهمركزًا مؤثرًا بشكل متزايد لنماذج الذكاء الاصطناعي، يوضح التزام Meta بالوصول إلى المطورين حيث يعملون بالفعل. يمكن أن تساعد استراتيجية التوزيع المزدوج هذه نماذج ميتا المضغوطة على أن تصبح المعيار الفعلي لتطوير الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة، على غرار TensorFlow و باي تورش أصبحت معايير للتعلم الآلي.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في جيبك

يشير إعلان ميتا اليوم إلى تحول أكبر في الذكاء الاصطناعي: التحول من الحوسبة المركزية إلى الحوسبة الشخصية. وبينما سيستمر الذكاء الاصطناعي القائم على السحابة في التعامل مع المهام المعقدة، فإن هذه النماذج الجديدة تشير إلى مستقبل حيث يمكن للهواتف معالجة المعلومات الحساسة بخصوصية وبسرعة.

التوقيت مهم. تواجه شركات التكنولوجيا ضغوطًا متزايدة فيما يتعلق بجمع بيانات الذكاء الاصطناعي والشفافية. إن النهج الوصفي – فتح هذه الأدوات وتشغيلها مباشرة على الهواتف – يحل كلا المشكلتين. يمكن لهاتفك، وليس خادمًا بعيدًا، أن يتعامل قريبًا مع مهام مثل ضغط المستندات وتحليل النص والكتابة الإبداعية.

وهذا يعكس التغييرات الرئيسية الأخرى في الحوسبة. وكما انتقلت قوة المعالجة من الحواسيب المركزية إلى أجهزة الكمبيوتر الشخصية، والحوسبة من أجهزة الكمبيوتر المكتبية إلى الهواتف الذكية، يبدو أن الذكاء الاصطناعي مستعد للانتقال إلى الأجهزة الشخصية. وتراهن شركة ميتا على أن المطورين سيتبنون هذا التغيير، من خلال إنشاء تطبيقات تجمع بين سهولة تطبيقات الهاتف المحمول وذكاء الذكاء الاصطناعي.

النجاح غير مضمون. لا تزال هذه الطرازات بحاجة إلى هواتف قوية لتعمل بشكل جيد. يجب على المطورين الموازنة بين فوائد الخصوصية والقوة الأولية للحوسبة السحابية. ولدى منافسي ميتا، وأبرزهم أبل وجوجل، رؤاهم الخاصة لمستقبل الذكاء الاصطناعي على الهواتف.

ولكن هناك شيء واحد واضح: يتم إطلاق الذكاء الاصطناعي من مركز البيانات، هاتفًا واحدًا في كل مرة.