30 مليار معامل في جهاز واحد.. ميتا تطلق Muse Glimmer لمنافسة عمالقة الذكاء الاصطناعي
أعلنت شركة ميتا عن إطلاق نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد Muse Glimmer، في خطوة تعزز توجه الشركة نحو تطوير نماذج يمكن تشغيلها محليًا على أجهزة المستخدمين. ويأتي النموذج بأوزان مفتوحة وترخيص Apache 2.0، ما يتيح للمطورين الاستفادة منه وتطوير تطبيقات تعتمد عليه.
نموذج Muse Glimmer يعمل محليًا
يضم Muse Glimmer نحو 30 مليار معامل، ومع ذلك صممته ميتا للعمل على جهاز واحد مزود بوحدة معالجة رسومية استهلاكية. وبالتالي، يستطيع المستخدم تشغيل النموذج محليًا بدلًا من إرسال كل الطلبات إلى خوادم سحابية.
كما يستهدف النموذج مهام الذكاء الاصطناعي التي تعمل بصورة مستمرة، إلى جانب البرمجة واستخدام الأدوات وتنفيذ المهام متعددة الخطوات. وتدعم بنيته التعامل مع النصوص والصور، وهو ما يمنحه قدرات متعددة الوسائط.
30 مليار معامل في حجم مناسب للأجهزة
عادةً تحتاج النماذج التي تضم عشرات المليارات من المعاملات إلى قدرات حوسبة وذاكرة كبيرة. لكن ميتا استخدمت تقنيات ضغط وتكميم لتقليل متطلبات تشغيل Muse Glimmer.
وبذلك، يمكن تشغيل نسخ مضغوطة من النموذج على أجهزة مزودة ببطاقة رسومية واحدة، بينما تشير تقارير الاختبارات إلى إمكانية تشغيله على بطاقات استهلاكية بذاكرة رسومية مناسبة.
ميتا تراهن على الذكاء الاصطناعي المحلي
وتأتي هذه الخطوة ضمن توجه أوسع لدى ميتا لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على تنفيذ المهام بصورة أكثر استقلالية. وكانت الشركة قد قدمت في وقت سابق نموذج Muse Spark ضمن عائلة نماذج جديدة طورتها مختبرات Meta Superintelligence Labs.
ومن ناحية أخرى، يمنح تشغيل Muse Glimmer محليًا المطورين مرونة أكبر في تجربة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. كما يمكن أن يساعد هذا النهج في تقليل الاعتماد على الخدمات السحابية، خاصة عند التعامل مع مهام البرمجة والأدوات التي تتطلب تشغيلًا مستمرًا.
معلومات سريعة عن Muse Glimmer
نحو 30 مليار معامل.
أوزان مفتوحة بترخيص Apache 2.0.
مصمم للتشغيل محليًا على جهاز واحد.
يدعم التعامل مع النصوص والصور.
يستهدف البرمجة والمهام الوكيلة واستخدام الأدوات.
يمكن تشغيل النسخ المضغوطة منه على عتاد استهلاكي مناسب.
وتفتح ميتا بإطلاق Muse Glimmer الباب أمام استخدام نماذج ذكاء اصطناعي كبيرة محليًا، دون الحاجة إلى بنية سحابية ضخمة. لذلك، قد يشكل النموذج خطوة مهمة نحو انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحلية خلال الفترة المقبلة.
