عمود في هذه المرة من العام الماضي ، أصبح من المستحيل تجاهل الاتجاه الأخير في الحوسبة: ألواح ضخمة من السيليكون مع مئات المليارات من الترانزستورات - النتيجة الحتمية لمجموعة أخرى من الحلول التي أبقت قانون مور من النسيان.
لكن تراجع مبيعات أجهزة الكمبيوتر يشير إلى أننا لسنا بحاجة إلى أجهزة الكمبيوتر الضخمة هذه - وليس فقط بسبب ظل المبيعات الذي يلقيه COVID.
في النصف الأول من عام 2022 ، بدت حوسبة الشركات متشابهة إلى حد كبير كما كانت في العقد الماضي: تطبيقات المكتب الأساسية ، وتطبيقات التواصل الجماعي ، وللفئة الإبداعية ، عدد قليل من أدوات الوسائط الغنية. بالتأكيد ، سيجد اللاعبون دائمًا طريقة لتشغيل تلك الترانزستورات ، لكن الغالبية العظمى من الأجهزة كانت بالفعل أكثر من طاقتها وقلة العمل. لماذا نفايات الترانزستورات على المشاكل المحلولة؟
ثم تغير العالم. قبل عام ، أطلقت OpenAI DALL-E ، وهي أول أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية المتاحة على نطاق واسع - "ناشر" يحول الضوضاء ، وموجه نصي ، وقاعدة بيانات ضخمة من الأوزان إلى صور. بدا الأمر أشبه بالسحر. بعد فترة وجيزة ، قدم Midjourney نفس الشيء - على الرغم من ضبطه على جمالية غلاف ألبوم Prog Rock من السبعينيات. بدا الأمر كما لو أن الطلب على الحوسبة السحابية سيرتفع بشكل كبير حيث وجدت هذه الأدوات طريقها إلى منتجات من Microsoft و Canva و Adobe وغيرها.
ثم تغير العالم مرة أخرى. في أغسطس ، قدم Stability AI قاعدة بيانات مفتوحة المصدر لأوزان الناشر. في بدايته ، طالب Stable Diffusion بوجود وحدة معالجة رسومات متطورة ، ولكن سرعان ما وجد مجتمع المصادر المفتوحة أنه بإمكانه تحسين الناشر ليعمل ، حسنًا ، أي شيء تقريبًا. لن يكون الأمر سريعًا بالضرورة ، ولكنه سيعمل - وسيتوسع مع أجهزتك.
بدلاً من طلب موارد سحابة ضخمة ، تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي الأحدث هذه محليًا. وإذا اشتريت جهاز كمبيوتر وحشًا ، فسيتم تشغيله على الأقل بسرعة مثل أي شيء معروض من OpenAI أو Midjourney - بدون اشتراك.
خلق مجتمع المصدر المفتوح الدائم الإثارة والذي يقود Stable Diffusion سلسلة رائعة من أوزان ناشر الهواء الجديدة ، كل منها يستهدف جمالية معينة. لا يقتصر الانتشار المستقر على سرعة أي شيء تقدمه شركة تجارية للذكاء الاصطناعي - فهو أكثر فائدة وأكثر قابلية للتوسعة.
ثم - نعم ، خمنت ذلك - تغير العالم مرة أخرى. في بداية شهر ديسمبر ، ظهرت OpenAI's شات جي بي تي أعاد صياغة توقعاتنا بالكامل للذكاء الاصطناعي ، ليصبح أسرع تطبيق ويب يصل إلى 100 مليون مستخدم. نموذج لغوي كبير (LLM) مدعوم من "محول توليدي مُدرَّب مسبقًا" - كم منا نسي أن هذا هو ما ترمز إليه GPT؟ - التي دربت ثقلها على الكم الهائل من النصوص المتاحة على الإنترنت.
يُقدر أن جهد التدريب هذا كلف الملايين (ربما عشرات الملايين) في موارد الحوسبة السحابية Azure. كان من المتوقع أن تكون تكلفة الدخول هذه كافية لإبقاء المنافسين في مأزق - ربما باستثناء Google و Meta.
حتى تغير العالم مرة أخرى. في مارس ، ميتا صدر LLaMA - نموذج لغوي أكثر إحكاما وفعالية ، مع قاعدة بيانات صغيرة نسبيًا للأوزان ، ولكن بجودة استجابة تقترب من GPT-4 من OpenAI.
مع نموذج يبلغ ثلاثين مليار معلمة فقط ، يمكن لـ LLaMA الجلوس بشكل مريح في جهاز كمبيوتر مزود بذاكرة وصول عشوائي (RAM) بسعة 32 جيجابايت. يمكن تشغيل شيء مشابه جدًا لـ ChatGPT - والذي يعمل على Azure Cloud بسبب قاعدة بيانات الأوزان الضخمة - إلى حد كبير في أي مكان.
قدم باحثو Meta أوزانهم لأقرانهم الأكاديميين مجانًا للتنزيل. نظرًا لأن LLaMA يمكن تشغيله على أجهزة الكمبيوتر المعملية الخاصة بهم ، فقد قام الباحثون في جامعة ستانفورد على الفور بتحسين LLaMA من خلال تقنية التدريب الجديدة الخاصة بهم والتي تسمى الألبكة لورا، مما أدى إلى خفض تكلفة تدريب مجموعة الأوزان الحالية من مئات الآلاف من الدولارات إلى بضع مئات من الدولارات. شاركوا رمزهم أيضًا.
تمامًا كما خسر DALL-E أمام Stable Diffusion من أجل سهولة الاستخدام وقابلية التوسع ، يبدو أن ChatGPT يفقد سباقًا آخر ، حيث ينتج الباحثون مجموعة من النماذج - مثل Alpaca ، فيكونيا, الكوال دب أسترالي، وحيوان للآخرين - يتدربون ويعيدون التدريب بسرعة وبتكلفة زهيدة.
إنهم يتحسنون بسرعة أكبر بكثير مما توقعه أي شخص. يرجع ذلك جزئيًا إلى أنهم يتدربون على العديد من "محادثات" ChatGPT التي تمت مشاركتها عبر مواقع مثل Reddit ، ويمكن أن تعمل بشكل جيد على معظم أجهزة الكمبيوتر. إذا كان لديك جهاز كمبيوتر وحش ، فسيتم تشغيله جيدًا بالفعل.
لقد وجدت الآلات التي لم نستطع أن نحلم باستخدامها قبل عام واحد فقط الغرض منها: لقد أصبحت الآلات التي تعمل في جميع مهام الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة بنا. إنها تساعدنا في البرمجة والتخطيط والكتابة والرسم والنمذجة وغير ذلك الكثير.
ولن نكون مدينين بالفضل للاشتراكات لجعل هذه الأدوات الجديدة تعمل. يبدو أن Tt قد تجاوز بالفعل التطور التجاري لكل من الناشرات والمحولات.
لقد ذكرنا الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر أيضًا بسبب انتشار الكمبيوتر: من خلال إتاحة إمكانية إحضار الأدوات المنزلية التي كانت متوفرة في المكتب مرة واحدة فقط.
هذا لن يغلق الباب أمام التجارة. إذا كان هناك أي شيء ، فهذا يعني أن هناك مجالًا أكبر لرجال الأعمال لإنشاء منتجات جديدة ، دون القلق بشأن ما إذا كانوا ينتهكون نماذج الأعمال التي تقوم عليها Google أو Microsoft أو Meta أو أي شخص آخر. نحن في طريقنا إلى فترة اضطراب واسع الانتشار في التكنولوجيا - ولا يبدو أن الحجم يمنحك العديد من المزايا.
الوحوش طليقة. أعتقد أن هذا شيء جيد. ®
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
- شراء وبيع الأسهم في شركات ما قبل الاكتتاب مع PREIPO®. الوصول هنا.
- المصدر https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/05/11/open_source_ai_makes_subscriptions_irrelevant/
