أعلنت شركة ميتا مؤخرًا عن أحدث إصداراتها من نموذج الذكاء الاصطناعي (AI) الخاص بها، Llama، مما يشير إلى خطوة كبيرة إلى الأمام في التزام الشركة المستمر بابتكار الذكاء الاصطناعي. من بين العروض الجديدة Llama 4 Scout و Llama 4 Maverick، والتي أطلقت عليها ميتا اسم "نماذج متعددة الوسائط"، وتسلط الضوء على قدرتها على معالجة أشكال مختلفة من الوسائط والتفاعل معها بخلاف مجرد النص.
بالإضافة إلى ذلك، ألمحت Meta إلى Llama 4 Behemoth، والتي تم وضعها كواحدة من أكثر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ذكاءً على مستوى العالم، وتهدف إلى أن تكون بمثابة مدرس للنماذج التي تم إصدارها حديثًا.
يؤكد هذا الإعلان استثمارات Meta الكبيرة في الذكاء الاصطناعي على مدى العامين الماضيين. صرح الرئيس التنفيذي مارك زوكربيرج علنًا عن نيته تخصيص ما يصل إلى 65 مليار دولار في عام 2025 لزيادة تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي للشركة. تمتد طموحات Meta إلى ما هو أبعد من مجال وسائل التواصل الاجتماعي الخاص بها، واستكشاف الاشتراكات المتميزة المحتملة لمساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بها، Meta AI، للتعامل مع مهام مثل حجز الحجوزات وإنشاء الفيديو.
مسعى OpenAI مفتوح المصدر
في تطورات موازية، يُقال إن OpenAI تفكر في إصدار نسخة مفتوحة المصدر من LLM الخاص بها، وهو خروج عن ممارساتها الأخيرة. ستمنح هذه الخطوة المستخدمين حرية استخدام النموذج وتعديله وتوزيعه دون تكبد رسوم ترخيص. تسعى OpenAI للحصول على مدخلات المجتمع من المطورين والباحثين والجمهور الأوسع لتحسين فائدة النموذج.
من المتوقع إطلاق النموذج مفتوح المصدر في غضون بضعة أشهر. كانت آخر مرة تبنت فيها OpenAI مبادئ المصادر المفتوحة في عام 2019 مع GPT-2 LLM. أحدث LLM لها هو GPT-4.5. تحولت OpenAI نحو النماذج الاحتكارية بعد الحصول على استثمار بمليار دولار من Microsoft، لتشكيل تحالف وثيق لتعزيز تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي. استثمرت Microsoft منذ ذلك الحين أكثر من 13 مليار دولار في OpenAI، مع نماذج OpenAI الحصرية لعملاء خدمات Azure السحابية من Microsoft.
تعتبر Llama من Meta و LLM من Mistral و DeepSeek بعض النماذج مفتوحة المصدر التي اكتسبت شعبية مؤخرًا. ذكر زوكربيرج على Threads أنه تم تنزيل Llama مليار مرة. تم إطلاق Llama في عام 2023.
نموذج الذكاء الاصطناعي "Behemoth" من Meta يواجه تأخيرات
ومع ذلك، يُقال إن Meta تؤخر إصدار "Behemoth"، الذي كان من المقرر إطلاقه في الأصل في الصيف، مع توقع أقرب إصدار ممكن الآن في الخريف. تشير المصادر إلى أن تقدم النموذج لم يكن "كبيرًا" بما يكفي لتبرير إصداره في يونيو، ويمثل تأخيرًا منذ مؤتمر مطوري Meta.
يلقي التأخير بظلاله على إصدار Meta لعائلة Llama الرائدة من نماذج اللغة الكبيرة. تقول صحيفة وول ستريت جورنال إنهم أشادوا بسرعة إصدارهم. لقد كانت Llama مفيدة في تمكين المطورين داخل الشركات الصغيرة والمنظمات غير الربحية والمؤسسات الأكاديمية. إنه بديل للنماذج المغلقة والملكية التي تقدمها شركات مثل OpenAI و Google و Amazon.
تأثير تأخير Behemoth على الشركات الكبيرة أقل وضوحًا، لأنها غالبًا ما تعتمد على النماذج الاحتكارية المستندة إلى السحابة. على الرغم من أن الشركات الصغيرة يمكنها تخصيص نماذج Llama مفتوحة المصدر، إلا أنها تتطلب خدمات نشر إضافية لا تقدمها Meta. استخدام Meta لـ Llama موجه نحو تعزيز أدوات وسائل التواصل الاجتماعي الخاصة بها، مما يسمح لـ Zuckerberg بالحفاظ على السيطرة على مسار الذكاء الاصطناعي الخاص بها.
يكمن أحد العوامل المهمة وراء التأخير في ما إذا كان النموذج يظهر تحسينات كبيرة بما يكفي لتبرير إطلاقه للجمهور.
ضرورة الابتكار
في عالم التكنولوجيا سريع الخطى، يجب أن تُظهر الإصدارات الجديدة تقدمًا ملموسًا لتبرير تقديمها. في LlamaCon، عرضت Meta نموذجين أصغر من Llama 4، يتمتع كل منهما بقدرات رائعة:
- تفتخر Maverick بإجمالي 400 مليار معلمة مع نافذة سياق رمزية تبلغ مليون رمز (750000 كلمة).
- يتميز الكشاف بـ 109 مليار معلمة ونافذة سياق رمزية تبلغ 10 ملايين رمز (7.5 مليون كلمة).
كان من المقرر في البداية إصدار Behemoth في وقت واحد، ودمج 2 تريليون معلمة.
وفقًا لصحيفة وول ستريت جورنال، فإن صبر Meta بدأ ينفد مع فريق Llama 4 بسبب استثماراته المستمرة في الذكاء الاصطناعي. في عام 2024، خصصت الشركة ما يصل إلى 72 مليار دولار في النفقات الرأسمالية، والتي تم توجيه معظمها نحو تطوير الذكاء الاصطناعي.
مخاوف متزايدة
لم يعلن زوكربيرج وغيره من كبار المسؤولين التنفيذيين بعد عن تاريخ إصدار نهائي لـ Behemoth. يخشى المطلعون من أن أدائه قد لا يلبي التوقعات التي حددتها تصريحات Meta العامة.
تشير المصادر إلى تزايد الاستياء بين قيادة Meta من التقدم الذي أحرزه الفريق الذي يطور نماذج Llama 4. وقد أدى ذلك إلى مناقشات حول تغييرات قيادية محتملة داخل مجموعة منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
روجت Meta لـ Behemoth كنظام عالي القدرة، يتفوق على المنافسين مثل OpenAI و Google و Anthropic في معايير محددة. أعاقت التحديات الداخلية كفاءته، كما زعم أولئك المطلعين على تطويره.
كما واجهت OpenAI تأخيرات. كان من المقرر في الأصل إصدار نموذجهم الرئيسي التالي، GPT-5، في منتصف عام 2024. ذكرت صحيفة وول ستريت جورنال في ديسمبر أن التطوير قد تأخر عن الجدول الزمني.
في فبراير، قال الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، Sam Altman، إن النموذج المؤقت سيكون GPT-4.5، بينما لا يزال GPT-5 على بعد أشهر.
الأسباب المحتملة لجمود التقدم
قد تساهم عدة عوامل في تباطؤ تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك:
نقص البيانات عالية الجودة
تتطلب نماذج اللغة الكبيرة كميات هائلة من البيانات للتدريب، مما يعكس الامتداد الشاسع للإنترنت. قد تستنفد مصادر البيانات المتاحة للجمهور مع مواجهة المسؤوليات القانونية المتعلقة بحقوق الطبع والنشر.
وقد دفع هذا OpenAI و Google و Microsoft إلى الدعوة إلى الحفاظ على حقهم في التدريب على المواد المحمية بحقوق الطبع والنشر.
ذكرت OpenAI أن الحكومة يمكنها تأمين حرية الأمريكيين في التعلم من الذكاء الاصطناعي، وتجنب التنازل عن ريادة الذكاء الاصطناعي لجمهورية الصين الشعبية من خلال الحفاظ على قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي الأمريكية على التعلم من المواد المحمية بحقوق الطبع والنشر.
العقبات الخوارزمية
ثبت خطأ الاعتقاد بأن زيادة حجم النموذج واستخدام المزيد من الحسابات والتدريب على المزيد من البيانات سيؤدي إلى تقدم ملحوظ. تقول بلومبرج إن هناك عوائد متضائلة مما تسبب في قول البعض إن قوانين القياس تتباطأ.