الكشف عن ميسترال للذكاء الاصطناعي

نشأة ميسترال للذكاء الاصطناعي

تأسست شركة ميسترال للذكاء الاصطناعي في أبريل 2023 على يد آرثر مينش وغيوم لامبل وتيموثي لاكروا، وتمثل موجة جديدة من الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي. المؤسسون، جميعهم خريجو École Polytechnique ولديهم خبرة في Google DeepMind وMeta، تصوروا شركة تعطي الأولوية للانفتاح والشفافية. يميّز التزام ميسترال للذكاء الاصطناعي بالمصادر المفتوحة عن العديد من منافسيها، ويهدف إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

تتمثل المهمة الأساسية للشركة في تطوير حلول ذكاء اصطناعي عالية الأداء ويمكن الوصول إليها وقابلة للتكرار مع تعزيز الابتكار التعاوني. في فترة قصيرة من الزمن، برزت ميسترال للذكاء الاصطناعي كقوة رائدة في أوروبا، تدافع عن رؤية أخلاقية وشاملة للذكاء الاصطناعي داخل مشهد تكنولوجي تهيمن عليه الشركات الأمريكية العملاقة.

تتضمن عروض ميسترال للذكاء الاصطناعي Le Chat، وهو مساعد محادثة ذكي مصمم لتقديم إجابات سريعة ودقيقة ومدروسة جيدًا عبر مجموعة متنوعة من الموضوعات، ويمكن الوصول إليه على كل من منصات الهاتف المحمول والويب.

عروض ميسترال للذكاء الاصطناعي المتنوعة

سرعان ما رسخت ميسترال للذكاء الاصطناعي مكانتها كلاعب رئيسي في مشهد الذكاء الاصطناعي الأوروبي من خلال نهج مزدوج: توفير نماذج تجارية عالية الأداء للشركات وحلول مفتوحة المصدر يمكن الوصول إليها للجميع. بالإضافة إلى ذلك، فإنها تقدم روبوت محادثة للمحادثة للاستخدام العام. فيما يلي نظرة عامة منظمة على مجموعة منتجاتهم:

النماذج التجارية للمؤسسات

تقوم ميسترال للذكاء الاصطناعي بتطوير العديد من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) التي يمكن الوصول إليها عبر واجهة برمجة التطبيقات (API)، والمصممة خصيصًا لمجموعة متنوعة من الاحتياجات المهنية:

• Mistral Large 2: نموذجها الأكثر تقدمًا قادر على إدارة ما يصل إلى 128,000 رمز ومعالجة أكثر من 80 لغة برمجة، بالإضافة إلى مجموعة واسعة من اللغات (الفرنسية والإنجليزية والإسبانية والإيطالية والكورية والصينية واليابانية والعربية والهندية، إلخ).
• Mistral Large: يتفوق هذا النموذج في إنشاء النصوص والتعليمات البرمجية، وغالبًا ما يكون أداؤه أقل مباشرة من GPT-4 في العديد من المعايير، مع نافذة سياق تبلغ 32,000 رمز.
• Mistral Small: تم تصميم هذا النموذج لتحقيق الكفاءة والسرعة، وهو مُحسَّن للمهام البسيطة التي يتم تنفيذها على نطاق واسع.
• Mistral Embed: يتخصص هذا النموذج في تمثيلات متجه النص، ويسهل معالجة النصوص وتحليلها بواسطة أجهزة الكمبيوتر. وهو مناسب بشكل خاص لتحليل المشاعر وتصنيف النصوص، على الرغم من أنه متاح حاليًا باللغة الإنجليزية فقط.

نماذج مفتوحة المصدر مع وصول غير مقيد

تشتهر ميسترال للذكاء الاصطناعي أيضًا بنماذجها مفتوحة المصدر بموجب ترخيص Apache 2.0، والذي يسمح بالاستخدام المجاني:

• Mistral 7B: فعال وخفيف الوزن، ويتفوق على النماذج التي تضاعف حجمه، ويتميز بنافذة سياق تبلغ 32,000 رمز وخبرة في اللغة الإنجليزية والتعليمات البرمجية.
• Mixtral 8x7B: استنادًا إلى بنية “مزيج من الخبراء”، فهو يجمع بين القوة والتكلفة الحسابية المنخفضة، ويتجاوز Llama 2 وGPT-3.5 في العديد من المعايير. يوفر نافذة سياق تبلغ 32,000 رمز وإتقانًا للغة الإنجليزية والفرنسية والإسبانية والألمانية والإيطالية والتعليمات البرمجية.
• Mixtral 8x22B: النموذج الأكثر تقدمًا من نماذج ميسترال مفتوحة المصدر، والمُحسَّن لتلخيص المستندات الكبيرة وإنشاء نصوص واسعة بنطاق 64,000 رمز، ونفس المهارات اللغوية التي يتمتع بها Mixtral 8x7B.
• Codestral Mamba: نموذج ترميز عالي الأداء للغاية مع نافذة سياق تبلغ 256,000 رمز، وهو قادر على التعامل مع المدخلات الطويلة والمعقدة مع استدلال مفصل.
• Mathstral: نسخة مشتقة من Mistral 7B ومُحسَّنة لحل المشكلات الرياضية المعقدة من خلال الاستدلال المنطقي المتقدم، وتتميز بنافذة سياق تبلغ 32,000 رمز.
• Mistral NeMo: نموذج صغير الحجم ومتعدد الاستخدامات، يتقن الترميز والمهام متعددة اللغات، مع نافذة سياق تبلغ 128,000 رمز.

Le Chat: واجهة المحادثة

بالإضافة إلى نماذج اللغة الخاصة بها، تقدم ميسترال للذكاء الاصطناعي Le Chat، وهو روبوت محادثة للذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن الوصول إليه مجانًا عبر متصفح أو تطبيق جوال. يتيح روبوت المحادثة هذا للمستخدمين التفاعل مع النماذج المختلفة التي طورتها الشركة (مثل Mistral Large أو Small أو Large 2) بناءً على احتياجاتهم من الدقة أو السرعة أو الإيجاز.

على غرار أدوات مثل ChatGPT أو Gemini أو Claude، يمكن لـ Le Chat إنشاء محتوى أو الإجابة على مجموعة واسعة من الأسئلة، على الرغم من أنه يفتقر إلى الوصول إلى الإنترنت في الوقت الفعلي، مما قد يحد من توقيت استجاباته. Le Chat متاح مجانًا، مع إصدار مدفوع قيد التطوير للشركات.

التطبيقات المحتملة لنماذج ميسترال للذكاء الاصطناعي

مثل جميع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، فإن تلك التي طورتها ميسترال للذكاء الاصطناعي تمهد الطريق للعديد من التطبيقات العملية في معالجة اللغات الطبيعية. تسمح مرونتها وقدرتها على التكيف بدمجها في العديد من الأدوات الرقمية لأتمتة أو تبسيط أو تحسين العديد من المهام، على المستويين المهني والشخصي. فيما يلي بعض الأمثلة:

روبوتات المحادثة

أحد الاستخدامات الأكثر شيوعًا هو في واجهات المحادثة، مثل روبوتات المحادثة. بفضل قوة LLMs الخاصة بـ Mistral، يمكن لهؤلاء المساعدين الافتراضيين فهم الطلبات المقدمة باللغة الطبيعية والاستجابة بطريقة سلسة وسياقية، تشبه إلى حد كبير التفاعل البشري. يؤدي هذا إلى تحسين تجربة المستخدم بشكل كبير، خاصة في خدمة العملاء أو أدوات الدعم.

تلخيص النصوص

تعتبر نماذج ميسترال أيضًا فعالة بشكل خاص لتلخيص المحتوى التلقائي. يمكنهم استخراج الأفكار الرئيسية من المستندات المطولة أو المقالات المعقدة وإنتاج ملخصات واضحة وموجزة، وهي مفيدة في قطاعات مثل مراقبة المعلومات والصحافة وتحليل المستندات.

تصنيف النصوص

تسمح إمكانات تصنيف النصوص التي تقدمها نماذج ميسترال بأتمتة عمليات الفرز والتصنيف. يمكن استخدام هذا، على سبيل المثال، لتحديد البريد العشوائي في صندوق بريد إلكتروني، أو تنظيم مراجعات العملاء، أو تحليل ملاحظات المستخدمين بناءً على المشاعر.

إنشاء المحتوى

فيما يتعلق بإنشاء المحتوى، يمكن لهذه النماذج كتابة مجموعة واسعة من النصوص: رسائل البريد الإلكتروني أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي أو القصص السردية أو خطابات التعريف أو حتى النصوص التقنية. إن القدرة على إنتاج نص متماسك يتكيف مع السياقات المختلفة تجعله أداة قيمة لمنشئي المحتوى والمتواصلين والمهنيين في مجال التسويق.

إكمال التعليمات البرمجية وتحسينها

في مجال تطوير البرامج، يمكن استخدام نماذج ميسترال لإكمال التعليمات البرمجية وتحسينها. يمكنهم اقتراح مقتطفات ذات صلة أو تصحيح الأخطاء أو اقتراح تحسينات في الأداء، مما يوفر على المطورين قدرًا كبيرًا من الوقت.

الوصول إلى قدرات ميسترال للذكاء الاصطناعي

يمكن الوصول إلى نماذج ميسترال للذكاء الاصطناعي بشكل أساسي عبر La Plateforme، وهي مساحة التطوير والنشر التي تقدمها الشركة. تم تصميم هذه الواجهة للمهنيين والمطورين، وتسمح بتجربة نماذج مختلفة وتكييفها مع الاحتياجات المحددة. بفضل ميزات مثل إضافة حواجز الحماية أو الضبط الدقيق على مجموعات البيانات المخصصة أو التكامل في خطوط الأنابيب الحالية، تعتبر La Plateforme أداة حقيقية لتخصيص وتصنيع الذكاء الاصطناعي.

يمكن أيضًا استخدام النماذج من خلال خدمات الطرف الثالث مثل Amazon Bedrock أو Databricks أو Snowflake Cortex أو Microsoft Azure AI، مما يسهل التكامل في بيئات السحابة التي تم إنشاؤها بالفعل. من المهم ملاحظة أن هذه النماذج مصممة للاستخدام في إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وليس كمساعدين مستقلين لعامة الناس.

يمكن لأولئك الذين يبحثون عن تجربة أكثر سهولة ومباشرة استخدام Le Chat، ويمكن الوصول إليه مجانًا من متصفح الويب أو تطبيق الهاتف المحمول. كما هو موضح أعلاه، يتيح روبوت محادثة الذكاء الاصطناعي هذا التفاعل مع نماذج ميسترال المختلفة في إعداد مبسط، دون الحاجة إلى مهارات تقنية محددة. متعدد اللغات، يفهم الفرنسية والإنجليزية والألمانية والإسبانية والإيطالية والمزيد.

التعمق أكثر في البراعة التكنولوجية لميسترال للذكاء الاصطناعي

صعدت ميسترال للذكاء الاصطناعي بسرعة كشخصية بارزة في عالم الذكاء الاصطناعي، ويعزى ذلك إلى حد كبير إلى نهجها الرائد والمستوى الاستثنائي لنماذج اللغة الخاصة بها. لفهم تأثير وإمكانات ميسترال للذكاء الاصطناعي بشكل كامل، من الضروري الخوض في الجوانب التقنية التي تدعم نجاحها.

هندسة المحولات: العمود الفقري لنماذج ميسترال للذكاء الاصطناعي

في صميم نماذج اللغة الخاصة بـ ميسترال للذكاء الاصطناعي تكمن هندسة المحولات، وهو تصميم شبكة عصبية ثوري أحدث تحولًا في مجال معالجة اللغات الطبيعية. على عكس الشبكات العصبية المتكررة السابقة (RNNs) التي تعالج البيانات بالتسلسل، تستخدم المحولات آلية تسمى الانتباه الذاتي، والتي تسمح للنموذج بوزن أهمية الكلمات المختلفة في الجملة عند معالجتها. يمكّن هذا النماذج من فهم السياق والعلاقات بين الكلمات بشكل أكثر فعالية، مما يؤدي إلى تحسينات كبيرة في الأداء.

تعتبر بنية المحولات قابلة للتوازي بطبيعتها، مما يعني أنه يمكن تدريبها على مجموعات بيانات كبيرة أسرع بكثير من البنى السابقة. يعتبر هذا أمرًا بالغ الأهمية لتطوير نماذج لغوية كبيرة، لأنها تتطلب كميات هائلة من البيانات للتعلم بفعالية.

مزيج من الخبراء (MoE): نهج جديد للتوسع

أحد الابتكارات الرئيسية التي تميز نماذج ميسترال للذكاء الاصطناعي هو استخدامها لبنية مزيج من الخبراء (MoE). في الشبكة العصبية التقليدية، يتم استخدام جميع المعلمات لمعالجة كل إدخال. في نموذج MoE، يتم تقسيم الشبكة إلى عدة “خبراء”، يتخصص كل منهم في معالجة أنواع معينة من البيانات. عندما يتم تقديم إدخال إلى النموذج، تحدد شبكة البوابة الخبراء الأكثر صلة بالإدخال وتوجه الإدخال إلى هؤلاء الخبراء.

لهذا النهج عدة مزايا. أولاً، يسمح للنموذج بالتوسع إلى أحجام أكبر بكثير دون الحاجة إلى زيادة متناسبة في الموارد الحسابية. وذلك لأن مجموعة فرعية فقط من الخبراء تستخدم لكل إدخال، وبالتالي تظل التكلفة الحسابية الإجمالية قابلة للإدارة. ثانيًا، يسمح للنموذج بتعلم تمثيلات أكثر تخصصًا للبيانات، مما يمكن أن يحسن الأداء في مجموعة متنوعة من المهام.

بيانات التدريب: الوقود لنماذج ميسترال للذكاء الاصطناعي

يعتمد أداء أي نموذج لغوي كبير بشكل كبير على جودة وكمية بيانات التدريب المستخدمة لتدريبه. يتم تدريب نماذج ميسترال للذكاء الاصطناعي على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص والتعليمات البرمجية، والتي تتضمن الكتب والمقالات ومواقع الويب والتعليمات البرمجية من لغات برمجة مختلفة. تسمح بيانات التدريب المتنوعة هذه للنماذج بتعلم مجموعة واسعة من المعارف والمهارات، مما يجعلها متعددة الاستخدامات وقابلة للتكيف مع مجموعة متنوعة من المهام.

الضبط الدقيق: تكييف النماذج مع مهام محددة

في حين أن التدريب المسبق على مجموعة بيانات ضخمة يمنح النماذج فهمًا واسعًا للغة، فغالبًا ما يكون الضبط الدقيق ضروريًا لتكييفها مع مهام محددة. يتضمن الضبط الدقيق تدريب النموذج على مجموعة بيانات أصغر وأكثر تخصصًا ذات صلة بالمهمة المطروحة. يتيح هذا للنموذج تعلم الفروق الدقيقة في المهمة وتحسين أدائه وفقًا لذلك.

توفر ميسترال للذكاء الاصطناعي الأدوات والموارد لمساعدة المطورين على ضبط نماذجها بدقة لتلبية احتياجاتهم الخاصة. يتيح ذلك للمطورين إنشاء حلول ذكاء اصطناعي مخصصة مصممة خصيصًا لمتطلباتهم المحددة.

الاعتبارات الأخلاقية لتكنولوجيا ميسترال للذكاء الاصطناعي

كما هو الحال مع أي تقنية قوية، من المهم مراعاة الآثار الأخلاقية لنماذج اللغة الخاصة بـ ميسترال للذكاء الاصطناعي. يمكن استخدام هذه النماذج للأغراض الجيدة والسيئة على حد سواء، ومن الأهمية بمكان تطوير ضمانات لمنع إساءة استخدامها.

التحيز والإنصاف

أحد الشواغل الرئيسية المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة هو أنها يمكن أن تديم وتضخم التحيزات الموجودة في البيانات التي يتم تدريبها عليها. يمكن أن يؤدي ذلك إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية، خاصة بالنسبة للمجموعات المهمشة. تعمل ميسترال للذكاء الاصطناعي بنشاط على التخفيف من التحيز في نماذجها من خلال تنظيم بيانات التدريب الخاصة بها بعناية ومن خلال تطوير تقنيات لاكتشاف التحيز وإزالته.

المعلومات المضللة والتلاعب

يمكن أيضًا استخدام نماذج اللغة الكبيرة لإنشاء أخبار مزيفة ودعاية وأشكال أخرى من المعلومات المضللة. يمكن استخدام هذا للتلاعب بالرأي العام وتعطيل الانتخابات وبذر الفتنة في المجتمع. تعمل ميسترال للذكاء الاصطناعي على تطوير تقنيات لاكتشاف ومنع توليد المعلومات المضللة.

الخصوصية والأمن

يمكن أيضًا استخدام نماذج اللغة الكبيرة لاستخراج معلومات حساسة من النصوص، مثل البيانات الشخصية والمعلومات المالية والسجلات الطبية. من المهم حماية هذه المعلومات من الوصول والاستخدام غير المصرح به. تعمل ميسترال للذكاء الاصطناعي على تطوير تقنيات للحفاظ على الخصوصية تسمح باستخدام نماذجها دون المساس بخصوصية الأفراد.

مستقبل ميسترال للذكاء الاصطناعي

ميسترال للذكاء الاصطناعي هي شركة شابة، لكنها أحدثت بالفعل تأثيرًا كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي. بفضل تقنيتها المبتكرة والتزامها بالمصادر المفتوحة وتركيزها على الاعتبارات الأخلاقية، فإن ميسترال للذكاء الاصطناعي في وضع جيد للعب دور رائد في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي. مع استمرار الشركة في النمو وتطوير نماذج جديدة، سيكون من المهم الاستمرار في مراقبة الآثار الأخلاقية لتقنيتها وتطوير ضمانات لمنع إساءة استخدامها.