معهد الابتكار التكنولوجي يُحدث ثورة في نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية

أبوظبي – الوحدة:

أعلن معهد الابتكار التكنولوجي، المركز العالمي الرائد للبحث العلمي وأحد أعمدة الأبحاث التطبيقية التابع لمجلس أبحاث التكنولوجيا المتطورة في أبوظبي، عن إطلاق نموذج لغوي كبير جديد في سلسلة نماذج فالكون، وهو فالكون مامبا (7 بي). وفقاً للقائمة الصادرة عن منصة Hugging Face الرائدة عالمياً، يعد هذا النموذج أفضل النماذج أداءً على مستوى العالم من نوعه كنموذج لغوي مفتوح المصدر من نوع SSLM.

وبصفته أول نموذج في سلسلة فالكون من نوع SSLM، يتميز هذا النموذج عن نماذج فالكون السابقة المبنية جميعها على المحولات. كما يعد نموذج فالكون مامبا (7 بي) الجديد مثالاً آخر على الأبحاث الرائدة التي يقوم بها المعهد، إضافة إلى الأدوات والمنتجات المتقدمة التي يوفرها للمجتمع بشكل مفتوح المصدر.

تصدر نموذج فالكون مامبا (7 بي) القائمة الصادرة عن منصة Hugging Face الرائدة عالمياً، إذ يعد أفضل النماذج أداءً على مستوى العالم من نوعه كنموذج لغوي مفتوح المصدر من نوع SSLM.

وفي معرض حديثة عن هذا الإنجاز، قال سعادة فيصل البناي، الأمين العام لمجلس أبحاث التكنولوجيا المتطورة، ومستشار شؤون الأبحاث الاستراتيجية والتكنولوجيا المتقدمة لرئيس دولة الإمارات العربية المتحدة: “يمثل نموذج فالكون مامبا (7 بي) نموذج الذكاء الاصطناعي الرابع الذي يطلقه معهد الابتكار التكنولوجي على التوالي، مما يعزز من مكانة أبوظبي كمركز عالمي للبحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، ويسلط هذا الإنجاز الضوء على الالتزام الثابت لدولة الإمارات العربية المتحدة بالابتكار”.

وأضاف: مقارنة مع النماذج المبنية على المحولات، فإن فالكون مامبا (7 بي) يتفوق على نموذج Llama 3.1 8B ونموذج Llama 3.1 8B من شركة ميتا ونموذج Mistral 7B، وذلك تبعاً للمعايير التي تم طرحها مؤخراً من منصة HuggingFace. وأما بالمقارنة مع النماذج الأخرى من نوع SSLM، فيتفوق فالكون مامبا (7 بي) على جميع نماذج المصادر المفتوحة الأخرى بحسب المعايير القديمة، وسيكون هذا النموذج على رأس قائمة المقارنة المعيارية الجديدة الخاصة بمنصة HuggingFace.

وبدورها، قالت د. نجوى الأعرج، الرئيس التنفيذي لمعهد الابتكار التكنولوجي: “يواصل معهد الابتكار التكنولوجي دفع حدود التكنولوجيا إلى آفاق جديدة من خلال سلسلة فالكون من نماذج الذكاء الاصطناعي، إذ يمثل فالكون مامبا (7 بي) إنجازاً رائداً ويمهد الطريق لابتكارات الذكاء الاصطناعي المستقبلية، والتي من شأنها تعزيز القدرات البشرية والارتقاء بمستوى الحياة.”

تتميز نماذج SSLM بأدائها العالي في فهم السياقات المعقدة التي تتطور مع مرور الوقت، أي النصوص الطويلة كالكتب على سبيل المثال، وذلك لأن أنظمة تخزين البيانات SSLM لا تتطلب ذاكرة إضافية لاستيعاب هذا الكم الكبير من المعلومات.