تم الكشف عن Sonar ، وهو نموذج بحث سريع للغاية من الذكاء الاصطناعى التي أنشأتها Systems Cerebras و Perplexity AI ، رسميًا ، مما يتحدى هيمنة محركات البحث التقليدية بسرعتها المذهلة في معالجة 1200 علامة في الثانية. يعتمد نموذج السونار على LLAMA3.370B من META ويعمل على رقاقة الذكاء الاصطناعي المخصصة لـ Cerebras ، وتحقيق سرعة بحث غير مسبوقة وكفاءة. يمثل هذا التعاون عصرًا جديدًا من تجربة البحث الأولى من الذكاء الاصطناعى ، ويشير أيضًا إلى أن المنافسة في السوق على أجهزة التفكير العالي الأداء في الذكاء الاصطناعي ستصبح شرسة بشكل متزايد.
في الآونة الأخيرة ، أعلنت أنظمة Cerebras و Perplexity AI عن تعاون لإطلاق نموذج بحث جديد للغاية من الذكاء الاصطناعى ، وهو يهدف إلى تحدي هيمنة محركات البحث التقليدية. يكمن جوهر التعاون في نموذج Sonar ، الذي يعمل على رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة لـ Cerebras ، بسرعة 1200 علامة في الثانية ، مما يجعلها واحدة من أسرع أنظمة البحث AI في السوق.
يعتمد نموذج السونار على LLAMA3.370B من META ، مما يمثل تجربة بحث جديدة من الذكاء الاصطناعي ، مع استئجار كلا الطرفين آمالًا كبيرة في أدائها السريع. وقال دينيس يارات ، CTO من الحيرة: "إن التعاون مع الدماغ أمر بالغ الأهمية لتنفيذ السونار. لقد مكننا البنية التحتية للمناطق المنطقية المميتة من Cerebras من تحقيق سرعة وكفاءة غير مسبوقة".
يعد توقيت هذا التعاون أمرًا بالغ الأهمية ، وسط جنون الدماغ لإطلاق تقنية Deepseek ، والتي توضح أسرع 57 مرة من حلول GPU التقليدية. يرتفع الدماغ بسرعة ليصبح المزود المفضل لمنطق الذكاء الاصطناعي عالي السرعة.
وفقًا لنتائج الاختبار الداخلي لـ Perplexity ، تجاوز Sonar بشكل كبير GPT-4O Mini و Claude3.5hiku من حيث مقاييس رضا المستخدم ، وهو مماثل للنموذج الأكثر تكلفة Claude3.5Sonnet من حيث الدقة. سجل Sonar 85.1 على الدقة الواقعية ، بينما سجل GPT-4O 83.9 و Claude3.5Sonnet سجل 75.8.
أشار أندرو فيلدمان ، الرئيس التنفيذي لشركة كيربراس ، إلى أن الأجهزة المخصصة أصبحت ساحة معركة جديدة لشركات الذكاء الاصطناعى للتنافس على حصة السوق. وهو يعتقد أن التقدم التكنولوجي لن يضيق السوق فحسب ، بل سيقوم بدلاً من ذلك بتوسيع حجم السوق. يعتقد محللو الصناعة أيضًا أن التعاون يمكن أن يجبر مقدمي البحث التقليديين وشركات AI الأخرى على إعادة التفكير في استراتيجيات الأجهزة الخاصة بهم.
ومع ذلك ، ما إذا كانت رقائق الذكاء الاصطناعى المخصصة يمكن أن تتطابق مع حلول GPU التقليدية من حيث قابلية التوسع وفعالية التكلفة تظل سؤالًا يجب الإجابة عليه. على الرغم من أن الدماغ يوضح مزايا كبيرة للسرعة ، إلا أنه لا يزال يمثل تحديًا لإقناع العملاء بأن قيمة تعزيز الأداء يمكن أن تغطي أسعارًا مرتفعة.
من أجل الحيرة ، يساعد تعاون الدماغ في بناء القدرة التنافسية في سوق البحث في المؤسسات. سيكون Sonar مفتوحًا للمستخدمين المحترفين أولاً ، ثم سيتوسع إلى قاعدة مستخدمين أوسع. على الرغم من أن الشركتين لم تكشف عن الشروط المالية للتعاون ، إلا أن هذه الخطوة ستسرع بلا شك المنافسة في مجال بحث الذكاء الاصطناعي.
المدخل: https://sonar.perplexity.ai/
النقاط الرئيسية:
أطلقت الدماغ والحيرة بشكل مشترك نموذج السونار ، بسرعات تبلغ 1200 علامة في الثانية ، وتحدي محركات البحث التقليدية.
يتجاوز Sonar العديد من نماذج الذكاء الاصطناعى المعروفة من حيث رضا المستخدم ودقتها ، مما يدل على قدرة تنافسية قوية.
قد يدفع التعاون مقدمي البحث التقليديين إلى إعادة التفكير في استراتيجيات الأجهزة ودفع التغييرات في سوق بحث الشركات.
إن ظهور السونار لم يسبب زيادة كبيرة في سرعة البحث فحسب ، بل جلب أيضًا مشهدًا تنافسيًا جديدًا إلى مجال بحث الذكاء الاصطناعي. في المستقبل ، سيكون تطبيق رقائق الذكاء الاصطناعى المخصصة في سوق محرك البحث يستحق الاهتمام المستمر ، وقد يعيد تطويرها تشكيل النظام الإيكولوجي للصناعة بأكمله.