يقول الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI إن عصر نماذج الذكاء الاصطناعي العملاقة قد انتهى بالفعل

القدرات المذهلة من ChatGPT ، روبوت الدردشة من شركة OpenAI الناشئة ، أثار اهتمامًا واستثمارًا جديدًا في الذكاء الاصطناعي. لكن في أواخر الأسبوع الماضي ، حذر الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI من أن استراتيجية البحث التي ولدت الروبوت قد تم تنفيذها. ليس من الواضح بالضبط من أين ستأتي التطورات المستقبلية.

قدم OpenAI سلسلة من التطورات الرائعة في الذكاء الاصطناعي الذي يعمل مع اللغة في السنوات الأخيرة من خلال أخذ خوارزميات التعلم الآلي الحالية وتوسيع نطاقها إلى حجم لم يكن متخيلًا من قبل. من المحتمل أن يكون GPT-4 ، وهو أحدث هذه المشاريع ، قد تم تدريبه باستخدام تريليونات من الكلمات النصية وعدة آلاف من رقائق الكمبيوتر القوية. تكلفة العملية أكثر من 100 مليون دولار.

لكن الرئيس التنفيذي للشركة ، سام التمان ، يقول إن المزيد من التقدم لن يتحقق من جعل النماذج أكبر. قال للجمهور في حدث أقيم في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في أواخر الأسبوع الماضي: “أعتقد أننا في نهاية العصر حيث ستكون هذه ، مثل ، نماذج عملاقة ، عملاقة”. “سنجعلها أفضل بطرق أخرى.”

يشير إعلان ألتمان إلى حدوث تطور غير متوقع في السباق لتطوير ونشر خوارزميات ذكاء اصطناعي جديدة. منذ أن أطلقت OpenAI ChatGPT في نوفمبر ، استخدمت Microsoft التكنولوجيا الأساسية لإضافة chatbot إلى محرك بحث Bing الخاص بها ، وأطلقت Google برنامج chatbot منافسًا يسمى Bard. سارع العديد من الأشخاص إلى تجربة استخدام الجيل الجديد من روبوتات المحادثة للمساعدة في العمل أو المهام الشخصية.

وفي الوقت نفسه ، هناك العديد من الشركات الناشئة الممولة تمويلًا جيدًا ، بما في ذلك أنثروبيو AI21و التحمو شخصية. منظمة العفو الدولية، موارد هائلة لبناء خوارزميات أكبر في محاولة لمواكبة تقنية OpenAI. اعتمد الإصدار الأولي من ChatGPT على نسخة مطورة قليلاً من GPT-3 ، ولكن يمكن للمستخدمين الآن أيضًا الوصول إلى إصدار مدعوم من GPT-4 الأكثر قدرة.

يشير بيان ألتمان إلى أن GPT-4 يمكن أن يكون آخر تقدم كبير ينبثق من استراتيجية OpenAI المتمثلة في جعل النماذج أكبر وتزويدها بمزيد من البيانات. ولم يذكر نوع استراتيجيات أو تقنيات البحث التي قد تحل محلها. في ال ورقة تصف GPT-4، تقول أوبن إيه آي إن تقديراتها تشير إلى تناقص العوائد على زيادة حجم النموذج. قال ألتمان إن هناك أيضًا حدودًا مادية لعدد مراكز البيانات التي يمكن لشركة ما أن تبنيها ومدى سرعة بنائها.

يقول نيك فروست ، أحد مؤسسي شركة Cohere الذي عمل سابقًا في الذكاء الاصطناعي في Google ، إن شعور Altman بأن التوسع في الحجم لن ينجح إلى ما لا نهاية أمر حقيقي. هو أيضًا يعتقد أن التقدم في المحولات ، نوع نموذج التعلم الآلي في قلب GPT-4 ومنافسيه ، يكمن وراء التوسع. يقول: “هناك الكثير من الطرق لجعل المحولات طريقة أفضل وأكثر فائدة ، والكثير منها لا يتضمن إضافة معلمات إلى النموذج”. يقول Frosst أن تصميمات نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة ، أو البنى ، والمزيد من الضبط بناءً على ردود الفعل البشرية هي اتجاهات واعدة يستكشفها العديد من الباحثين بالفعل.

تتكون كل نسخة من عائلة خوارزميات اللغة المؤثرة لـ OpenAI من شبكة عصبية اصطناعية ، برمجيات مستوحاة بشكل فضفاض من الطريقة التي تعمل بها الخلايا العصبية معًا ، والتي يتم تدريبها على التنبؤ بالكلمات التي يجب أن تتبع سلسلة معينة من النص.