تصغير نماذج الذكاء الاصطناعي.. سلاح أبل الجديد للهيمنة
أعلنت شركة أبل، أنها تجري محادثات مع شركة صغيرة في وادي السيليكون تدّعي قدرتها على تقليص حجم نماذج الذكاء الاصطناعي القوية.
مساعي أبل بهدف الوصول بالرقائق إلى الحد الذي يسمح بتشغيلها مباشرةً على أجهزة آيفون.
وقد أطلقت شركة PrismML، وهي شركة ناشئة مدعومة من Khosla Ventures ومنبثقة عن معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا، نسخًا مضغوطة من نموذج Qwen مفتوح المصدر التابع لشركة علي بابا، يوم الثلاثاء.
وأوضحت الشركة أنها قلّصت حجم النموذج من حوالي 54 غيغابايت إلى أقل من 4 غيغابايت، مما يسمح بتشغيل جميع معاييره البالغ عددها 27 مليارًا على أجهزة آيفون 15 أو أحدث.
وصرح باباك حسيب، الرئيس التنفيذي لشركة PrismML، لشبكة سي إن بي سي، بأن أبل وشركات أخرى تُقيّم نماذج الشركة الناشئة وتقيس سرعتها وكفاءتها في استهلاك الطاقة وأدائها على الأجهزة.
وقال حسيب، في إشارة إلى أبل، "إنهم يُقيّمون تقنيتنا حاليًا".
ووصف المحادثات بأنها في مراحلها الأولى، وقال إنه لا يزال من غير الواضح إلى أين ستؤول، لكن "الأمور تسير على نحو جيد".
مساعي أبل للتفوق
ويأتي هذا الإعلان بعد يوم واحد من إطلاق أبل النسخة التجريبية العامة لنظام iOS 27، مما يتيح لمستخدمي آيفون الوصول لأول مرة إلى التحديث الشامل الذي طال انتظاره لمساعد Siri.
وتسعى أبل لجعل Siri أكثر قدرة على منافسة مساعدي OpenAI وAnthropic، مع الحفاظ على المزيد من المعلومات الشخصية ومعالجة الذكاء الاصطناعي على الجهاز.
وقد يساهم نهج الشركة في معالجة أحد أهم التحديات التي تواجه استراتيجية أبل في مجال الذكاء الاصطناعي. فغالبًا ما تتطلب النماذج الأكثر كفاءة ذاكرة وقدرة معالجة كبيرتين جدًا لتشغيلها على الهواتف الذكية.
وتستطيع أبل إرسال طلبات معقدة إلى نماذج سحابية، لكن تشغيل المزيد من الذكاء الاصطناعي مباشرةً على آيفون سيقلل من التأخير المرتبط بإرسال البيانات إلى خادم بعيد، ويخفض تكاليف الحوسبة السحابية، ويدعم التزام الشركة بالخصوصية. كما سيتيح ذلك لبعض الميزات العمل دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت.
وقالت كارولينا ميلانيزي، رئيسة قسم التحليلات في شركة "كرييتف ستراتيجيز"، إن النماذج الأصغر حجمًا قد تُمكّن أبل من نقل ميزات أكثر تطلبًا إلى أجهزة آيفون، بما في ذلك التصوير الحسابي، وإنشاء الفيديو، وأدوات الصحة واللياقة البدنية التي تعتمد على بيانات شخصية حساسة.
وأضافت: "كلما زادت الإمكانيات المتاحة على الجهاز، كان ذلك أفضل"، مشيرةً إلى بيانات الصحة والأدوية التي يرغب المستخدمون في الحفاظ على خصوصيتها.
أسلوب تصغير نماذج الذكاء الاصطناعي
وأوضحت شركة "بريزم إم إل" أنها تُصغّر نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال تبسيط طريقة تخزين معلوماتها الداخلية بشكل جذري، وذلك بتقليل كل قيمة من 16 بت إلى قيمة واحدة أو ثلاث قيم محتملة فقط. وهذا يُقلل بشكل كبير من الذاكرة المطلوبة لتخزين النموذج وتشغيله.
وقال حسيبي إن هذا يُشبه انتقال صناعة الرقائق من الحوسبة ثمانية بت إلى الحوسبة أربعة بت، ولكنه يتجاوز ذلك.
وأشارت الشركة الناشئة إلى أن النماذج المُضغوطة تستخدم ذاكرة أقل بمقدار 10 إلى 15 مرة، وتُنتج استجابات أسرع بست إلى ثماني مرات، وتستهلك طاقة أقل بثلاث إلى ست مرات من الإصدارات التقليدية التي تعمل على الأجهزة الحالية.
إلا أن حسيبي أقرّ بوجود بعض التنازلات، وقال إن نماذج PrismML عادةً ما تفقد نسبة ضئيلة من أدائها الإجمالي، حيث يضعف استرجاع المعلومات قبل مهارات أخرى كالتفكير المنطقي والرياضيات والبرمجة.
وتُصدر PrismML نسختين مضغوطتين من النموذج مجانًا، مصممتين للعمل على الأجهزة اليومية، بما في ذلك أجهزة iPhone وMacBook وأجهزة الكمبيوتر الشخصية المزودة بمعالجات Nvidia.
وانبثقت هذه التقنية من فريق بحث حسيب في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا (كالتك).
ويمتلك المعهد براءات الاختراع الأساسية وتمنحها ترخيصًا حصريًا لشركة PrismML.
وفي مارس/آذار، جمعت الشركة 16.25 مليون دولار أمريكي في جولة تمويل أولية بدعم من Khosla Ventures ومستثمرين آخرين.
وأوضح حسيب أن نموذج Gemma مفتوح المصدر من جوجل هو التالي في خط التطوير، يليه نماذج أكبر بكثير، بما في ذلك تلك التي طورتها مختبرات رائدة تتطلب حاليًا أجهزة مراكز البيانات.
ووفقًا لـ PrismML، يمكن لهذه التقنية أن تتجاوز في نهاية المطاف نطاق الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة لتشمل الروبوتات والأنظمة ذاتية التشغيل وغيرها من المنتجات التي تحتاج إلى اتخاذ قرارات سريعة دون الاعتماد على الاتصال السحابي.
