حققت رقائق شركة إنفيديا تقدماً ملحوظاً في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي الكبيرة، مع انخفاض كبير في عدد الرقائق اللازمة لتدريب نماذج اللغات الكبيرة. وكان ذلك وفقاً لتقرير أصدرته شركة إم إل كومونز، وهي منظمة غير ربحية تنشر نتائج أداء معيارية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، قدم بيانات جديدة بشأن الرقائق من شركات بينها إنفيديا وأدفانسد ميكرو ديفاسيز، التي تُغذّى أنظمة الذكاء الاصطناعي بكميات كبيرة من البيانات للتعلم منها.
googletag.cmd.push(function() { googletag.display('div-gpt-ad-1738926244764-0'); });
وفيما لا يزال عدد الرقائق اللازمة لتدريب الأنظمة مصدر قلق تنافسياً رئيسياً في السوق، كانت شركة إنفيديا وشركاؤها هم المشاركين الوحيدين الذين قدموا بيانات بشأن تدريب هذا النموذج الكبير، وأظهرت البيانات أن رقائق بلاك ويل الجديدة من إنفيديا، أسرع بأكثر من ضعف سرعة الجيل السابق من رقائق هوبر.،
وتزعم شركة ديب سيك الصينية أنها ستُنشئ روبوت دردشة تنافسياً باستخدام رقائق أقل بكثير من منافسيها الأميركيين.
googletag.cmd.push(function() { googletag.display('div-gpt-ad-1739447063276-0'); });
كانت النتائج هي الأولى التي أصدرتها إم إل كومونز حول أداء الرقائق في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل «لاما 3.1 405 بي»، وهو نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر أصدرته شركة ميتا يحتوي على عدد كبير بما يكفي مما يسمى «المعلمات» لإعطاء مؤشر على كيفية أداء الرقائق في بعض مهام التدريب الأكثر تعقيداً في العالم، والتي يمكن أن تنطوي على تريليونات من المعلمات.
وأكملت 2496 رقاقة بلاكويل اختبار التدريب في 27 دقيقة، وفقاً للبيانات، استغرق الأمر أكثر من ثلاثة أضعاف الوقت لتدريب رقاقات الجيل السابق من إنفيديا.
في مؤتمر صحفي، قال تشيتان كابور، كبير مسؤولي المنتجات في كور ويف، التي تعاونت مع إنفيديا لإنتاج بعض النتائج، إن هناك توجهاً في صناعة الذكاء الاصطناعي نحو ربط مجموعات أصغر من الرقاقات في أنظمة فرعية لمهام تدريب ذكاء اصطناعي منفصلة، بدلاً من إنشاء مجموعات متجانسة من 100 ألف رقاقة أو أكثر.
وأضاف كابور «باستخدام منهجية كهذه، يمكنهم الاستمرار في تسريع أو تقليل الوقت اللازم لتدريب بعض أحجام نماذج المعلمات الضخمة هذه، والتي تبلغ تريليونات من المعلمات».
(رويترز)
{{ article.formatted_date }}
