يشهد مجال الذكاء الاصطناعي تحولا عميقا. لم يعد التوسع في نماذج اللغات الكبيرة (LLM) هو الهدف الرئيسي، بل أصبح تحسين "قدرة التفكير" للنموذج. وهذا يشير إلى أن تطوير الذكاء الاصطناعي قد دخل مرحلة جديدة تركز على الجودة والتفكير. سيشرح لك محرر Downcodes التغييرات في هذا الاتجاه في الصناعة والأسباب الكامنة وراء ذلك.
وصلت صناعة الذكاء الاصطناعي إلى نقطة تحول رئيسية: فقد غيرت الشركات الرائدة اتجاهها التنموي، وتحولت من متابعة نماذج لغوية واسعة النطاق إلى التركيز على تحسين قدرة النموذج على التفكير. سيعيد هذا التحول تشكيل نمط تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها.
وبحسب رويترز، تواجه مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبرى صعوبات. لا يتطلب تطوير نماذج لغوية واسعة النطاق استثمار عشرات الملايين من الدولارات فحسب، بل غالبًا ما يواجه أيضًا صعوبات فنية مثل تعطل النظام، وغالبًا ما يستغرق تقييم أداء النموذج عدة أشهر.
لقد أثر عنق الزجاجة التنموي هذا على عمالقة الصناعة. هناك تقارير تفيد بأن نموذج Orion الجديد من OpenAI شهد تحسنًا محدودًا مقارنة بـ GPT-4، كما واجه Gemini2.0 من Google صعوبات مماثلة. أما بالنسبة لشركة Anthropic، فقد قال الرئيس التنفيذي لها Dario Amodei إنها تعيد تخطيط مسار تطوير Opus 3.5.
وأشار إيليا سوتسكيفر، المؤسس المشارك السابق لشركة OpenAI والرئيس الحالي للذكاء الفائق الآمن (SSI): كان العقد الأول من القرن الحادي والعشرين عصرًا للتوسع، والآن دخلنا مرحلة جديدة من الاستكشاف والاكتشاف. هذا البيان ملفت للنظر بشكل خاص لأن Sutskever كان من المدافعين عن فكرة أن الأكبر هو الأفضل.
يشير الاتجاه الجديد في الصناعة إلى حوسبة وقت الاختبار، والتي تمنح نماذج الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الوقت للتفكير وحل المشكلات خطوة بخطوة. يركز هذا النهج على تطوير القدرات المنطقية لنظام الذكاء الاصطناعي حتى يتمكن من توليد حلول متعددة وتقييمها، بدلاً من مجرد الإجابة بسرعة.
قد يؤثر هذا التحول أيضًا على مشهد سوق الأجهزة. في حين تهيمن شركة Nvidia على أجهزة تدريب الذكاء الاصطناعي التقليدية، فإن نماذج الحوسبة الجديدة توفر فرصًا لصانعي الرقائق الآخرين مثل Groq. ومع ذلك، تتوقع الصناعة أنه يمكن استخدام الأساليب التقليدية والجديدة في المستقبل لتحقيق فعالية التكلفة المثلى.
يعتقد العديد من المطلعين على الصناعة أنه على الرغم من استمرار تطوير نموذج اللغة التقليدية، إلا أن تركيز الصناعة قد بدأ في التحول. وهذا يشير إلى أن تطور الذكاء الاصطناعي قد دخل مرحلة جديدة تولي المزيد من الاهتمام للجودة والقدرة على التفكير.
تتحول صناعة الذكاء الاصطناعي من السعي وراء النطاق إلى السعي وراء الذكاء. وهذا ليس مجرد تعديل للمسار التقني، ولكنه أيضًا إعادة تفكير في اتجاه التطوير المستقبلي للذكاء الاصطناعي. وسيجلب هذا التحول تحديات وفرصًا جديدة، الأمر الذي يستحق الاهتمام المستمر. سيستمر محرر Downcodes في تقديم أحدث اتجاهات الصناعة إليك.