ورود به عرصه رقابت: حرکت بلندپروازانه Alibaba در هوش مصنوعی پیشرفته
سرعت بی‌وقفه نوآوری در هوش مصنوعی همچنان به بازآفرینی صنایع و تعریف مجدد مرزهای تعامل انسان و کامپیوتر ادامه می‌دهد. در این چشم‌انداز جهانی به شدت رقابتی، بازیگران اصلی فناوری دائماً در تلاشند تا مدل‌هایی را معرفی کنند که نه تنها به طور تدریجی بهتر، بلکه اساساً توانمندتر باشند. تیم Qwen در Alibaba Cloud با گامی جسورانه در این عرصه، اخیراً از افزودنی قابل توجهی به مجموعه رو به رشد هوش مصنوعی خود پرده‌برداری کرد: Qwen 2.5 Omni. این مدل که به عنوان یک محصول پرچمدار معرفی شده، صرفاً یک مدل زبانی دیگر نیست؛ بلکه نشان‌دهنده جهشی پیچیده به سوی سیستم‌های هوش مصنوعی واقعاً جامع است. این مدل که روز چهارشنبه عرضه شد، نشان‌دهنده قصد آشکار Alibaba برای رقابت در بالاترین سطوح است و قابلیت‌هایی را ارائه می‌دهد که با قابلیت‌های غول‌های Silicon Valley رقابت می‌کند. خود نام ‘Omni’ به جاه‌طلبی این مدل اشاره دارد – یعنی فراگیر بودن در توانایی درک و برقراری ارتباط، که لحظه‌ای محوری برای خانواده Qwen و استراتژی گسترده‌تر هوش مصنوعی Alibaba محسوب می‌شود. این عرضه فقط مربوط به توانایی فنی نیست؛ بلکه یک حرکت استراتژیک با هدف جلب توجه توسعه‌دهندگان و سهم بازار در اکوسیستم به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی است.
فراتر از متن: پذیرش طیف کامل ارتباطات
سال‌هاست که حالت اصلی تعامل با هوش مصنوعی مبتنی بر متن بوده است. اگرچه این روش قدرتمند است، اما این محدودیت ذاتاً غنا و ظرافت ارتباط را محدود می‌کند. Qwen 2.5 Omni به دنبال شکستن این محدودیت‌ها با پذیرش چندوجهی (multimodality) واقعی است. این بدان معناست که مدل فقط به پردازش کلمات روی صفحه محدود نمی‌شود؛ قابلیت‌های ادراکی آن به طیف حسی بسیار گسترده‌تری گسترش می‌یابد.
این سیستم برای پذیرش و تفسیر اطلاعات از طیف متنوعی از ورودی‌ها مهندسی شده است:
- متن: عنصر بنیادی که امکان درخواست‌های سنتی و تحلیل داده‌ها را فراهم می‌کند.
- تصاویر: هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا محتوای بصری، از عکس‌ها و نمودارها گرفته تا صحنه‌های پیچیده را ‘ببیند’ و درک کند.
- صدا: به مدل اجازه می‌دهد تا زبان گفتاری، صداها و موسیقی را پردازش کند و درهایی را برای تعامل و تحلیل مبتنی بر صدا باز کند.
- ویدئو: ادغام اطلاعات بصری و شنیداری در طول زمان، امکان درک رویدادهای پویا، ارائه‌ها یا اقدامات کاربر را فراهم می‌کند.
اهمیت این قابلیت ورودی چندوجهی را نمی‌توان نادیده گرفت. این به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا درک بسیار غنی‌تر و آگاهانه‌تری از جهان و قصد کاربر ایجاد کند. به عنوان مثال، تصور کنید کاربری به صورت شفاهی سوالی در مورد یک شی خاص در عکسی که ارائه می‌دهد بپرسد، یا یک هوش مصنوعی یک کنفرانس ویدئویی را تجزیه و تحلیل کند و نه تنها کلمات گفته شده بلکه نشانه‌های بصری ارائه شده روی صفحه‌های اشتراک‌گذاری شده را نیز درک کند. این درک جامع، هوش مصنوعی را به تقلید از ادراک شبیه به انسان نزدیک‌تر می‌کند، جایی که حواس مختلف برای تفسیر موقعیت‌های پیچیده با هم کار می‌کنند. با پردازش همزمان این جریان‌های داده متنوع، Qwen 2.5 Omni می‌تواند وظایفی را انجام دهد که قبلاً برای مدل‌های تک‌وجهی غیرممکن بود و راه را برای برنامه‌های هوش مصنوعی بصری‌تر و قدرتمندتر هموار می‌کند. توانایی ادغام یکپارچه اطلاعات از منابع مختلف برای ساختن عامل‌های هوش مصنوعی که بتوانند به طور مؤثر در دنیای واقعی چندوجهی عمل کنند، حیاتی است.
صدای هوش: تعامل گفتاری و ویدئویی بی‌درنگ
به همان اندازه که قابلیت‌های ورودی Qwen 2.5 Omni چشمگیر است، روش‌های بیان آن نیز قابل توجه است. این مدل با فراتر رفتن از پاسخ‌های متنی ایستا، پیشگام تولید بی‌درنگ متن و گفتار فوق‌العاده طبیعی است. این ویژگی سنگ بنای طراحی آن است و هدف آن ایجاد تعاملاتی روان، فوری و به طرز جذابی شبیه به انسان است.
تأکید بر ‘بی‌درنگ’ بسیار مهم است. برخلاف سیستم‌هایی که ممکن است یک پرس و جو را پردازش کرده و سپس با تأخیر قابل توجهی پاسخ تولید کنند، Qwen 2.5 Omni برای فوریت طراحی شده است. این تأخیر کم برای ایجاد تجربیات مکالمه‌ای واقعی ضروری است، جایی که هوش مصنوعی می‌تواند به صورت پویا در یک گفتگو پاسخ دهد، بسیار شبیه به یک شرکت‌کننده انسانی. هدف، رفت و برگشت یکپارچه است و مکث‌های ناخوشایندی که اغلب ماهیت مصنوعی تعاملات فعلی هوش مصنوعی را آشکار می‌کنند، از بین می‌رود.
علاوه بر این، تمرکز بر گفتار طبیعی است. هدف فراتر رفتن از آهنگ اغلب یکنواخت یا رباتیک مرتبط با فناوری‌های تبدیل متن به گفتار قبلی است. Alibaba بر ظرفیت مدل برای پخش بی‌درنگ گفتار به شیوه‌ای که از لحن و آهنگ صدای انسان تقلید می‌کند، تأکید می‌کند و تعاملات کلامی را به طور قابل توجهی معتبرتر و کمتر ناخوشایند می‌سازد.
افزودن لایه دیگری از عمق تعاملی، قابلیت چت ویدئویی مدل است. این امکان تعاملات چهره به چهره را فراهم می‌کند که در آن هوش مصنوعی به طور بالقوه می‌تواند نه تنها به صورت کلامی پاسخ دهد، بلکه به ورودی بصری کاربر در زمان واقعی نیز واکنش نشان دهد. این ترکیب دیدن، شنیدن و صحبت کردن در یک زمینه ویدئویی زنده، گام مهمی به سوی دستیاران هوش مصنوعی تجسم‌یافته‌تر و شخصی‌تر است.
این ویژگی‌های خروجی در مجموع تجربه کاربر را متحول می‌کنند. هوش مصنوعی که می‌تواند به طور طبیعی صحبت کند، فوراً پاسخ دهد و از طریق ویدئو تعامل داشته باشد، کمتر شبیه یک ابزار و بیشتر شبیه یک همکار یا دستیار به نظر می‌رسد. تا همین اواخر، چنین قابلیت‌های تعاملی پیچیده، بی‌درنگ و چندوجهی عمدتاً به اکوسیستم‌های منبع بسته غول‌هایی مانند Google (با مدل‌هایی مانند Gemini) و OpenAI (با GPT-4o) محدود بود. تصمیم Alibaba برای توسعه و، مهمتر از آن، متن‌باز کردن این فناوری، گامی مهم در جهت دموکراتیک‌سازی است.
زیرساخت: معماری مبتکرانه 'Thinker-Talker'
قدرت‌بخش این قابلیت‌های پیشرفته، یک معماری سیستمی بدیع است که Alibaba آن را ‘Thinker-Talker’ می‌نامد. این فلسفه طراحی هوشمندانه پردازش شناختی را از ارائه بیانی جدا می‌کند، هر عملکرد را بهینه می‌کند و در عین حال تضمین می‌کند که آنها در هماهنگی کامل در یک مدل واحد و یکپارچه کار می‌کنند. این یک راه حل زیبا است که برای مدیریت کارآمد پیچیدگی‌های تعامل چندوجهی بی‌درنگ طراحی شده است.
The Thinker: این مؤلفه به عنوان هسته شناختی مدل، ‘مغز’ آن عمل می‌کند. مسئولیت اصلی پردازش و درک ورودی‌های متنوع - متن، تصاویر، صدا و ویدئو - بر عهده آن است. محققان توضیح می‌دهند که اساساً بر پایه معماری رمزگشای Transformer بنا شده است که در رمزگذاری وجه‌های مختلف در یک فضای نمایشی مشترک مهارت دارد. این به Thinker اجازه می‌دهد تا اطلاعات مرتبط را استخراج کند، در میان انواع داده‌های مختلف استدلال کند و در نهایت محتوای پاسخ را فرموله کند. این مؤلفه بر اساس درک جامع خود از زمینه ورودی، تعیین می‌کند که چه چیزی باید گفته یا منتقل شود. اینجاست که همجوشی چندوجهی اتفاق می‌افتد و مدل را قادر می‌سازد تا به عنوان مثال، یک پرس و جوی گفتاری را به عنصری در یک تصویر متصل کند.
The Talker: اگر Thinker مغز باشد، Talker به عنوان ‘دهان’ عمل می‌کند و مسئول بیان پاسخ فرموله شده توسط Thinker است. نقش حیاتی آن این است که خروجی مفهومی از Thinker را بگیرد و آن را به صورت یک جریان گفتار (یا متن، در صورت نیاز) یکپارچه و با صدای طبیعی ارائه دهد. محققان آن را به عنوان یک رمزگشای Transformer خودبازگشتی دو مسیره (dual-track autoregressive Transformer decoder) توصیف می‌کنند. این طراحی خاص احتمالاً تولید روان و جریانی گفتار را تسهیل می‌کند و به طور بالقوه جنبه‌هایی مانند آهنگ و سرعت را مؤثرتر از معماری‌های ساده‌تر مدیریت می‌کند. ماهیت ‘دو مسیره’ ممکن است به معنای مسیرهای پردازش موازی باشد که به تأخیر کم مورد نیاز برای مکالمه بی‌درنگ کمک می‌کند. این تضمین می‌کند که ارائه نه تنها دقیق، بلکه به موقع و با صدای طبیعی نیز باشد.
هم‌افزایی و یکپارچگی: درخشش معماری Thinker-Talker در یکپارچگی آن نهفته است. اینها دو مدل جداگانه نیستند که به طور ناشیانه‌ای به هم زنجیر شده باشند؛ آنها به عنوان مؤلفه‌های یک سیستم واحد و منسجم عمل می‌کنند. این یکپارچگی تنگاتنگ مزایای قابل توجهی را ارائه می‌دهد:
- آموزش سرتاسری (End-to-End Training): کل مدل، از درک ورودی (Thinker) تا تولید خروجی (Talker)، می‌تواند به صورت جامع آموزش داده شود. این به سیستم اجازه می‌دهد تا جریان کامل تعامل را بهینه کند و به طور بالقوه منجر به انسجام بهتر بین درک و بیان در مقایسه با رویکردهای خط لوله‌ای شود.
- استنتاج یکپارچه (Seamless Inference): در حین کار، اطلاعات به آرامی از Thinker به Talker جریان می‌یابد، گلوگاه‌ها را به حداقل می‌رساند و تولید بی‌درنگ متن و گفتار را که Qwen 2.5 Omni را تعریف می‌کند، امکان‌پذیر می‌سازد.
- کارایی (Efficiency): با طراحی مؤلفه‌ها برای کار با هم در یک مدل، Alibaba ممکن است در مقایسه با اجرای چندین مدل مجزا برای درک و تولید، به کارایی بیشتری دست یابد.
این معماری نشان‌دهنده یک رویکرد متفکرانه برای مقابله با چالش‌های هوش مصنوعی چندوجهی است که پردازش پیچیده را با نیاز به تعامل پاسخگو و طبیعی متعادل می‌کند. این یک پایه فنی است که برای نیازهای مکالمه بی‌درنگ و شبیه به انسان ساخته شده است.
یک حرکت استراتژیک: قدرت متن‌باز (Open Source)
شاید یکی از برجسته‌ترین جنبه‌های عرضه Qwen 2.5 Omni تصمیم Alibaba برای متن‌باز کردن این فناوری باشد. در عصری که مدل‌های چندوجهی پیشرفته از رقبایی مانند OpenAI و Google اغلب اختصاصی نگه داشته می‌شوند و در اکوسیستم‌های مربوطه خود به دقت محافظت می‌شوند، Alibaba مسیر متفاوتی را در پیش گرفته است. این حرکت پیامدهای استراتژیک قابل توجهی، هم برای Alibaba و هم برای جامعه گسترده‌تر هوش مصنوعی دارد.
با در دسترس قرار دادن مدل و معماری زیربنایی آن از طریق پلتفرم‌هایی مانند Hugging Face و GitHub، Alibaba اساساً جامعه جهانی توسعه‌دهندگان و محققان را دعوت می‌کند تا از کار آنها استفاده کنند، آن را بررسی کنند و بر اساس آن بسازند. این به شدت با رویکرد ‘باغ محصور’ (walled garden) که توسط برخی رقبا ترجیح داده می‌شود، در تضاد است. چه چیزی ممکن است انگیزه این استراتژی باز باشد؟
- پذیرش و نوآوری شتاب‌یافته: متن‌باز کردن می‌تواند به طور چشمگیری مانع ورود توسعه‌دهندگان و محققان در سراسر جهان را کاهش دهد. این می‌تواند منجر به پذیرش سریع‌تر فناوری Qwen شود و نوآوری را تحریک کند، زیرا جامعه با قابلیت‌های مدل به روش‌هایی که Alibaba ممکن است پیش‌بینی نکرده باشد، آزمایش و گسترش می‌دهد.
- ایجاد یک جامعه و اکوسیستم: یک جامعه متن‌باز فعال می‌تواند اکوسیستم پر جنب و جوشی را در اطراف مدل‌های Qwen ایجاد کند. این می‌تواند بازخورد ارزشمندی ایجاد کند، اشکالات را شناسایی کند، به بهبودها کمک کند و در نهایت پلتفرم را تقویت کند و به طور بالقوه آن را به عنوان یک استاندارد بالفعل در حوزه‌های خاص تثبیت کند.
- شفافیت و اعتماد: باز بودن امکان بررسی بیشتر قابلیت‌ها، محدودیت‌ها و سوگیری‌های بالقوه مدل را فراهم می‌کند. این شفافیت می‌تواند اعتماد را در میان کاربران و توسعه‌دهندگان تقویت کند، که با ادغام بیشتر سیستم‌های هوش مصنوعی در زندگی روزمره، اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کند.
- تمایز رقابتی: در بازاری که تحت سلطه مدل‌های بسته است، یک استراتژی متن‌باز می‌تواند یک تمایز قدرتمند باشد و توسعه‌دهندگان و سازمان‌هایی را که انعطاف‌پذیری، سفارشی‌سازی و اجتناب از وابستگی به فروشنده را در اولویت قرار می‌دهند، جذب کند.
- جذب استعداد: مشارکت قابل توجه در جنبش هوش مصنوعی متن‌باز می‌تواند شهرت Alibaba را به عنوان یک پیشرو در این زمینه افزایش دهد و به جذب استعدادهای برتر هوش مصنوعی کمک کند.
البته، متن‌باز کردن بدون معایب بالقوه نیست، مانند استفاده رقبا از این فناوری. با این حال، به نظر می‌رسد Alibaba شرط می‌بندد که مزایای تعامل جامعه، نوآوری شتاب‌یافته و پذیرش گسترده بر این خطرات غلبه دارد. برای اکوسیستم گسترده‌تر هوش مصنوعی، این عرضه دسترسی به قابلیت‌های چندوجهی پیشرفتهای را فراهم می‌کند که قبلاً محدود بود و به طور بالقوه زمین بازی را هموار می‌کند و بازیگران کوچکتر و مؤسسات دانشگاهی را قادر می‌سازد تا به طور کامل‌تری در توسعه پیشرفته هوش مصنوعی مشارکت کنند.
ارزیابی: ملاحظات عملکرد و کارایی
Alibaba از معرفی Qwen 2.5 Omni به عنوان یک مدل با عملکرد بالا ابایی ندارد. در حالی که تأیید مستقل و شخص ثالث همیشه حیاتی است، این شرکت نتایج آزمایش‌های داخلی خود را به اشتراک گذاشته است که نشان می‌دهد این مدل در برابر رقبای قدرتمند خود ایستادگی می‌کند. قابل ذکر است، Alibaba ادعا می‌کند که Qwen 2.5 Omni از مدل Gemini 1.5 Pro گوگل در OmniBench، یک معیار طراحی شده برای ارزیابی قابلیت‌های چندوجهی، عملکرد بهتری دارد. علاوه بر این، طبق گزارش‌ها، عملکرد آن از مدل‌های تخصصی قبلی Qwen (Qwen 2.5-VL-7B برای زبان-بینایی و Qwen2-Audio برای صدا) در وظایف تک‌وجهی فراتر می‌رود، که نشان‌دهنده قدرت آن به عنوان یک سیستم چندوجهی عمومی است.
یک جزئیات فنی جالب، اندازه مدل است: هفت میلیارد پارامتر. در زمینه مدل‌های زبان بزرگ مدرن، که تعداد پارامترها می‌تواند به صدها میلیارد یا حتی تریلیون‌ها برسد، 7B نسبتاً متوسط است. این اندازه پارامتر یک موازنه جذاب را ارائه می‌دهد:
- پتانسیل کارایی: مدل‌های کوچکتر معمولاً به قدرت محاسباتی کمتری هم برای آموزش و هم برای استنتاج (اجرای مدل) نیاز دارند. این به معنای هزینه‌های عملیاتی بالقوه پایین‌تر و توانایی اجرای مدل بر روی سخت‌افزارهای کمتر قدرتمند، شاید حتی در آینده بر روی دستگاه‌های لبه (edge devices) است. این مستقیماً با ادعای Alibaba مبنی بر اینکه این مدل امکان ساخت و استقرار عامل‌های هوش مصنوعی مقرون به صرفه را فراهم می‌کند، همسو است.
- قابلیت در مقابل اندازه: در حالی که مدل‌های بزرگتر اغلب قابلیت‌های خام بیشتری از خود نشان می‌دهند، پیشرفتهای قابل توجه در معماری (مانند Thinker-Talker) و تکنیک‌های آموزش به این معنی است که مدل‌های کوچکتر هنوز هم می‌توانند به عملکرد پیشرفته در وظایف خاص دست یابند، به ویژه هنگامی که به طور مؤثر بهینه شده باشند. به نظر می‌رسد Alibaba مطمئن است که مدل 7 میلیارد پارامتری آنها فراتر از وزن خود عمل می‌کند، به خصوص در تعامل چندوجهی.
‘عملکرد بهبود یافته در دستورالعمل‌های گفتاری سرتاسری’ گزارش شده نیز قابل توجه است. این احتمالاً به این معنی است که مدل در درک دستورات پیچیده داده شده به صورت شفاهی و اجرای دقیق آنها، با در نظر گرفتن تمام زمینه چندوجهی ارائه شده، بهتر عمل می‌کند. این برای ساخت عامل‌ها و دستیاران قابل اعتماد کنترل‌شده با صدا حیاتی است.
ترکیب عملکرد قوی در معیارها (اگرچه به صورت داخلی گزارش شده)، تطبیق‌پذیری چندوجهی، تعامل بی‌درنگ و معماری بالقوه کارآمد 7 میلیارد پارامتری، تصویری از یک مدل هوش مصنوعی بسیار کاربردی و قابل استقرار را ترسیم می‌کند. تمرکز بر مقرون به صرفه بودن نشان می‌دهد که Alibaba توسعه‌دهندگانی را هدف قرار داده است که به دنبال ادغام قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی بدون متحمل شدن هزینه‌های بالقوه گزاف مرتبط با اجرای مدل‌های عظیم و پرمصرف هستند.
آزاد کردن پتانسیل: کاربردها در صنایع مختلف
معیار واقعی هر مدل هوش مصنوعی جدید در پتانسیل آن برای فعال کردن برنامه‌های کاربردی جدید و حل مشکلات دنیای واقعی نهفته است. ترکیب منحصر به فرد Qwen 2.5 Omni از درک چندوجهی و تعامل بی‌درنگ، چشم‌انداز وسیعی از امکانات را در بخش‌های متعدد باز می‌کند.
این موارد استفاده بالقوه را در نظر بگیرید:
- خدمات مشتری نسل بعدی: تصور کنید عامل‌های هوش مصنوعی که می‌توانند پرس و جوهای مشتری را از طریق چت صوتی یا تصویری مدیریت کنند، مشکلات محصول نشان داده شده از طریق دوربین را درک کنند (
'چرا دستگاه من این صدا را می‌دهد؟'همراه با صدا/ویدئو)، و دستورالعمل‌ها را به صورت بصری یا کلامی در زمان واقعی ارائه دهند. - آموزش و پرورش تعاملی: معلمان هوش مصنوعی می‌توانند با دانش‌آموزان وارد گفتگوی گفتاری شوند، یادداشت‌ها یا نمودارهای دست‌نویس گرفته شده از طریق تصویر را تجزیه و تحلیل کنند، مفاهیم را با استفاده از تصاویر تولید شده نشان دهند و توضیحات را بر اساس بازخورد کلامی و غیرکلامی بی‌درنگ دانش‌آموز در طول یک جلسه ویدئویی تطبیق دهند.
- ابزارهای دسترسی پیشرفته: این مدل می‌تواند برنامه‌هایی را تقویت کند که صحنه‌های بصری پیچیده را در زمان واقعی برای افراد کم‌بینا توصیف می‌کنند، یا گفتار با کیفیت بالا را از ورودی متن برای کسانی که مشکلات گفتاری دارند تولید می‌کنند، و به طور بالقوه حتی لب‌خوانی در چت‌های ویدئویی برای کمک به افراد کم‌شنوا انجام می‌دهند.
- ایجاد و مدیریت محتوای هوشمندتر: کمک به سازندگان با تولید خودکار توضیحات دقیق برای تصاویر و ویدئوها، رونویسی و خلاصه‌سازی محتوای چندرسانه‌ای، یا حتی فعال کردن ویرایش کنترل‌شده با صدا پروژه‌های چندوجهی.
- پلتفرم‌های همکاری هوشمند: ابزارهایی که می‌توانند در جلسات ویدئویی شرکت کنند، رونویسی و ترجمه بی‌درنگ ارائه دهند، کمک‌های بصری ارائه شده را درک کنند و نکات کلیدی بحث و موارد اقدام را بر اساس اطلاعات شنیداری و بصری خلاصه کنند.
- دستیاران شخصی طبیعی‌تر: با فراتر رفتن از دستورات صوتی ساده، دستیاران آینده که توسط چنین فناوری‌ای قدرت می‌گیرند، می‌توانند زمینه را از محیط کاربر (از طریق دوربین/میکروفون) درک کنند، در مکالمه روان شرکت کنند و وظایف پیچیده‌ای را که شامل انواع داده‌های متعدد است، انجام دهند.
- پشتیبانی مراقبت‌های بهداشتی: کمک به پزشکان با تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی در حین گوش دادن به یادداشت‌های دیکته شده، یا تقویت پلتفرم‌های بهداشت از راه دور که در آن هوش مصنوعی می‌تواند به رونویسی تعاملات بیمار و پرچم‌گذاری علائم بصری یا شنیداری مرتبط مورد بحث در طول مشاوره ویدئویی کمک کند.
- خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک: فعال کردن تجربیات امتحان مجازی که به دستورات صوتی پاسخ می‌دهند، یا ارائه پشتیبانی تعاملی محصول که در آن کاربران می‌توانند محصول را از طریق چت ویدئویی نشان دهند.
این مثال‌ها فقط سطح را خراش می‌دهند. توانایی پردازش و تولید اطلاعات در وجه‌های مختلف به صورت بی‌درنگ، اساساً ماهیت تعامل انسان و هوش مصنوعی را تغییر می‌دهد و آن را بصری‌تر، کارآمدتر و قابل اجرا برای طیف وسیع‌تری از وظایف پیچیده و دنیای واقعی می‌کند. مقرون به صرفه بودن برجسته شده توسط Alibaba می‌تواند استقرار چنین عامل‌های پیچیده‌ای را بیشتر تسریع کند.
شروع کار: دسترسی به Qwen 2.5 Omni
Alibaba با درک اینکه نوآوری با دسترسی‌پذیری شکوفا می‌شود، Qwen 2.5 Omni را به راحتی در دسترس جامعه جهانی قرار داده است. توسعه‌دهندگان، محققان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی که مشتاق کشف قابلیت‌های آن هستند، می‌توانند از طریق کانال‌های متعدد به مدل دسترسی پیدا کنند:
- مخازن متن‌باز: مدل، و به طور بالقوه جزئیات مربوط به معماری و آموزش آن، در پلتفرم‌های محبوب متن‌باز موجود است:
- Hugging Face: یک مرکز اصلی برای مدل‌ها و مجموعه داده‌های هوش مصنوعی که امکان دانلود و ادغام آسان در گردش کار توسعه را فراهم می‌کند.
- GitHub: دسترسی به کد را فراهم می‌کند، امکان بررسی عمیق‌تر پیاده‌سازی را فراهم می‌کند و مشارکت جامعه را تسهیل می‌کند.
- پلتفرم‌های تست مستقیم: برای کسانی که می‌خواهند قابلیت‌های مدل را بدون وارد شدن فوری به کد تجربه کنند، Alibaba محیط‌های تست تعاملی را ارائه می‌دهد:
- Qwen Chat: احتمالاً یک رابط کاربری است که به کاربران امکان می‌دهد از طریق متن با مدل تعامل داشته باشند و به طور بالقوه ویژگی‌های گفتاری و چندوجهی آن را به نمایش بگذارد.
- ModelScope: پلتفرم جامعه خود Alibaba برای مدل‌های هوش مصنوعی که راه دیگری برای آزمایش و کاوش ارائه می‌دهد.
این رویکرد چند جانبه تضمین می‌کند که افراد و سازمان‌ها با سطوح مختلف تخصص فنی می‌توانند با Qwen 2.5 Omni درگیر شوند. با ارائه هم مواد خام (کد متن‌باز و وزن‌های مدل) و هم پلتفرم‌های تست کاربرپسند، Alibaba فعالانه آزمایش و پذیرش را تشویق می‌کند. این دسترسی‌پذیری برای پرورش جامعه‌ای در اطراف مدل، جمع‌آوری بازخورد و در نهایت تحقق کاربردهای متنوعی که این هوش مصنوعی چندوجهی قدرتمند امکان‌پذیر می‌سازد، حیاتی است. این عرضه جهان را نه تنها به مشاهده، بلکه به مشارکت فعال در موج بعدی توسعه هوش مصنوعی دعوت می‌کند.