الإمارات تطلق “فالكون 3”.. نموذج لغوي مبتكر يحقق تفوقاً عالميًا في الذكاء الاصطناعي

في خطوة رائدة نحو تعزيز مكانة الإمارات في عالم الذكاء الاصطناعي، أعلن معهد الابتكار التكنولوجي عن إطلاق سلسلة “فالكون 3” من النماذج اللغوية الصغيرة (SLMs) التي تحقق نقلة نوعية في أداء تقنيات الذكاء الاصطناعي. هذه النماذج الجديدة تتفوق على العديد من النماذج العالمية في مختلف المجالات، وتُعدّ خطوة هامة نحو جعل تقنيات الذكاء الاصطناعي متاحة على نطاق واسع، حتى على الأجهزة التي تفتقر إلى الموارد القوية.

نموذج “فالكون 3”: تطور كبير في تقنيات الذكاء الاصطناعي

تم تدريب سلسلة “فالكون 3” باستخدام 14 تريليون رمز (token)، أي ضعف حجم البيانات المستخدمة في تدريب الجيل السابق فالكون 2. هذه الزيادة الهائلة في حجم البيانات التدريبية أسهمت في تحسين الكفاءة والأداء على نحو غير مسبوق، مما يمكنها من معالجة مجموعة واسعة من المهام الذكية، مثل توليد النصوص، الترجمة، والبرمجة، بشكل أكثر دقة وجودة.

وتتميز النماذج الجديدة بقدرتها على العمل بكفاءة حتى على البنى التحتية الخفيفة، بما في ذلك الحواسيب المحمولة والأجهزة التي تحتوي على وحدة معالجة رسومات (GPU) واحدة، مما يفتح المجال لاستخدام هذه التقنيات في تطبيقات متنوعة على أجهزة ذات موارد محدودة.

مواصفات وخصائص نماذج “فالكون 3”

تتضمن سلسلة “فالكون 3” أربعة نماذج لغوية ذات أحجام مختلفة لتلبية احتياجات المستخدمين المتنوعة، وهذه النماذج هي:

• Falcon3-1B
• Falcon3-3B
• Falcon3-7B
• Falcon3-10B

تتميز هذه النماذج بتنوع كبير، حيث تتيح للمطورين والباحثين اختيار النموذج الأمثل وفقًا لاحتياجاتهم، سواء كانت في المهام العامة أو المتخصصة. وتتوفر أيضًا متغيرات تركز على التعليمات لتنفيذ المهام التفاعلية بشكل أفضل.

مزايا فنية لنماذج “فالكون 3”

بفضل استخدام تقنيات فك التشفير المتقدمة، تتمكن نماذج “فالكون 3” من تقليل استهلاك الذاكرة بشكل كبير، خاصة فيما يتعلق بتخزين القيم المؤقتة خلال عملية الاستدلال. كما تم تحسين هذه النماذج لتسريع العمليات وزيادة الكفاءة في المهام النصية المختلفة، مثل الترجمة والتلخيص والاستفسار عن الأسئلة.

واحدة من أبرز الميزات هي النافذة السياقية الواسعة التي تبلغ 32 كيلوبايت، مما يسمح للنماذج بمعالجة نصوص طويلة ومعقدة، مثل التقارير والمستندات. توفر هذه النافذة السياقية الطويلة ميزة كبيرة في تحسين دقة الفهم و الإجابة.

تفوق “فالكون 3” في الأداء

حققت نماذج “فالكون 3” نتائج متميزة على منصة Hugging Face، لا سيما النسخ 10B و 7B التي أظهرت تفوقًا في مختلف المهام مثل البرمجة و الرياضيات و فهم اللغة. بالإضافة إلى ذلك، تفوقت هذه النماذج على العديد من النماذج العالمية الأخرى، مثل:

• Gemma 2-9B من جوجل
• Llama 3.1-8B من ميتا
• Qwen 2.5-7B من علي بابا

في معظم المعايير المرجعية، ما يعكس الأداء المتفوق لـ”فالكون 3″ في معالجة التحديات النصية المعقدة.

أهمية نماذج “فالكون 3” في سوق الذكاء الاصطناعي

تُعتبر نماذج “فالكون 3” بمثابة إضافة قوية إلى سوق النماذج اللغوية الصغيرة، والتي تشهد نمواً سريعاً، خصوصًا مع تزايد الحاجة إلى تقنيات يمكن نشرها على أجهزة بموارد محدودة. تقدم هذه النماذج حلولًا فعّالة من حيث التكلفة، مما يجعلها مثالية للاستخدام في تطبيقات خدمة العملاء و الرعاية الصحية و الإنترنت للأشياء (IoT).

رؤية الإمارات في الذكاء الاصطناعي

في تعليقه على إطلاق “فالكون 3″، قال معالي فيصل البناي، الأمين العام لمجلس أبحاث التكنولوجيا المتطورة: “نحن نعزز ريادتنا في مجال الذكاء الاصطناعي، واليوم نثبت قدرتنا على الابتكار من خلال إطلاق سلسلة النماذج النصية فالكون 3، التي تُعد امتدادًا لما بدأناه مع فالكون 2، مع تعزيز التزامنا بتوفير تقنيات الذكاء الاصطناعي المتاحة للجميع”.

وأضافت الدكتورة نجوى الأعرج، الرئيس التنفيذي لمعهد الابتكار التكنولوجي: “نماذج فالكون 3 تمثل قفزة نوعية في البحث العلمي، حيث تعمل على تحقيق التميز في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تساهم في رفع الكفاءة وابتكار حلول جديدة لمجموعة متنوعة من التحديات”.

يُظهر إطلاق “فالكون 3” من معهد الابتكار التكنولوجي الإماراتي التزام الدولة المستمر في ريادة تقنيات الذكاء الاصطناعي على المستوى العالمي. مع هذه السلسلة من النماذج اللغوية المتطورة، تضع الإمارات نفسها في طليعة الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يفتح المجال لتطبيقات متعددة تؤثر بشكل إيجابي على الاقتصاد والمجتمع.