ERNIE X1 و ERNIE 4.5: نگاهی دقیق‌تر به مدل‌های جدید بایدو
Baidu، غول فناوری چین، دو به‌روزرسانی مهم برای مدل پایه ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration) خود ارائه کرده است. این نسخه‌های جدید، ERNIE X1 و ERNIE 4.5، پاسخ استراتژیک Baidu به فضای رقابتی فزاینده هوش مصنوعی جهانی، به‌ویژه پیشرفتهای انجام‌شده توسط شرکت‌های چینی و آمریکایی هستند. این مدل‌ها صرفاً به‌روزرسانی‌های افزایشی نیستند. آنها برای رقابت مستقیم با برخی از پیشرفته‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی موجود طراحی شده‌اند و دارای قابلیت‌هایی هستند که به گفته Baidu، با رقبای خود برابری می‌کنند یا از آنها پیشی می‌گیرند. هر دو مدل از طریق ربات چت ERNIE Bot در دسترس کاربران هستند و Baidu قصد دارد آنها را به تدریج در طیف وسیع‌تری از محصولات خود، از جمله Baidu Search، ادغام کند.
زمان‌بندی این انتشار بسیار مهم است. بخش هوش مصنوعی مولد دوره‌ای از نوآوری سریع و رقابت شدید را تجربه می‌کند، با تمرکز ویژه بر پویایی بین چین و ایالات متحده. DeepSeek، یک استارت‌آپ هوش مصنوعی چینی، در اوایل سال 2025 با R1، یک مدل استدلال منبع باز که گفته می‌شود از مدل‌های هوش مصنوعی پیشرو با هزینه بسیار کمتر پیشی گرفته است، توجه صنعت را به خود جلب کرد. این حرکت DeepSeek را از رقبای خود در چین و ایالات متحده، از جمله Baidu، جلو انداخت. با این حال، Baidu یکی از اولین شرکت‌های چینی بود که رقیب ChatGPT، یعنی ERNIE Bot را معرفی کرد.
ERNIE X1 و ERNIE 4.5، در حالی که هر دو توسط Baidu توسعه یافته‌اند، مدل‌های پایه متمایزی هستند که برای کاربردهای مختلف طراحی شده‌اند:
ERNIE X1: این مدل به عنوان یک موتور استدلال با کارایی بالا، مستقیماً مدل‌هایی مانند DeepSeek R1 و OpenAI’s o3 mini را به چالش می‌کشد. این مدل برای وظایفی طراحی شده است که نیاز به پردازش منطقی پیچیده و حل مسئله چند مرحله‌ای دارند.
ERNIE 4.5: این مدل یک هوش مصنوعی چندوجهی بزرگ است که قادر به پردازش و درک اشکال مختلف رسانه – متن، تصاویر، صدا و ویدئو – است. این مدل با مدل‌هایی مانند GPT-4o و Google’s Gemini رقابت می‌کند.
ظهور R1 از DeepSeek باعث تغییر در اولویت‌های بازیگران اصلی هوش مصنوعی مانند Google، OpenAI، Anthropic و xAI شد. این شرکت‌ها شروع به تمرکز بر کارایی و مقرون به صرفه بودن، در کنار مقیاس خام مدل کردند. معرفی ERNIE X1 توسط Baidu، به ویژه، نشان‌دهنده ورود این شرکت به این رقابت جهانی هوش مصنوعی است، که عملکردی قابل مقایسه با R1 و سایر مدل‌ها را ارائه می‌دهد، احتمالاً با قیمتی حتی رقابتی‌تر.
Baidu تاکید می‌کند که سال 2025 سالی محوری برای تکامل مدل‌های زبانی بزرگ و فناوری‌های مرتبط است. بیانیه مطبوعاتی این شرکت بر تعهد مداوم آن به سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی، مراکز داده و زیرساخت‌های ابری تاکید می‌کند و هدف آن افزایش بیشتر قابلیت‌های هوش مصنوعی و توسعه مدل‌های نسل بعدی حتی قدرتمندتر است.
ERNIE X1: کاوش در استدلال عمیق
ERNIE X1 یک مدل زبانی است که به‌طور خاص برای “استدلال عمیق” مهندسی شده است. این امر آن را از مدل‌های زبانی سنتی که در تولید پاسخ‌های سریع و مبتنی بر الگو برتری دارند، متمایز می‌کند. در مقابل، مدل‌های استدلال برای تجزیه مسائل پیچیده به مجموعه‌ای از مراحل منطقی طراحی شده‌اند. آنها راه‌حل‌های بالقوه مختلف را ارزیابی می‌کنند و پاسخ‌های خود را قبل از ارائه خروجی نهایی اصلاح می‌کنند. این امر آنها را به‌ویژه برای وظایفی که شامل برنامه‌ریزی چند مرحله‌ای، استنتاج منطقی و حل مسئله پیچیده هستند، مناسب می‌سازد.
Baidu قدرت استدلال ERNIE X1 را به چندین تکنیک پیشرفته نسبت می‌دهد، از جمله:
- Progressive Reinforcement Learning: این نشان‌دهنده یک فرآیند یادگیری تکراری است که در آن مدل به‌طور مداوم عملکرد خود را از طریق بازخورد بهبود می‌بخشد.
- End-to-End Training: این به معنای یک رویکرد آموزش جامع است که در آن کل مدل به‌طور همزمان بهینه می‌شود، نه در مراحل جداگانه.
- Chains of Thought and Action: این تکنیک احتمالاً مدل را قادر می‌سازد تا دنباله‌ای از مراحل منطقی را دنبال کند و از فرآیندهای فکری انسان تقلید کند.
- Unified Multi-faceted Reward System: این نشان‌دهنده یک سیستم پیچیده برای ارزیابی و پاداش دادن به عملکرد مدل در جنبه‌های مختلف استدلال است.
در حالی که Baidu جزئیات فنی کاملی را فاش نکرده است، این روش‌ها به تمرکز بر یادگیری تکراری، درک متنی و استدلال ساختاریافته اشاره دارند – نقاط قوتی که از ویژگی‌های سایر مدل‌های استدلال موفق نیز هستند.
در کاربردهای عملی، Baidu ادعا می‌کند که ERNIE X1 “قابلیت‌های پیشرفتهای در درک، برنامه‌ریزی، بازتاب و تکامل” از خود نشان می‌دهد. این شرکت بر مهارت خود در زمینه‌هایی مانند:
- Literary Creation: تولید فرمت‌های متنی خلاقانه.
- Manuscript Writing: کمک به پیش‌نویس اسناد طولانی‌تر.
- Dialogue: شرکت در مکالمات طبیعی و منسجم.
- Logical Reasoning: حل مسائلی که نیاز به استنتاج منطقی دارند.
- Complex Calculations: انجام عملیات پیچیده ریاضی.
- ‘Chinese Knowledge’: این قابلیت نامشخص احتمالاً به درک عمیق زبان، فرهنگ و زمینه چینی اشاره دارد.
در نتیجه، ERNIE X1 برای تقویت طیف متنوعی از برنامه‌ها در نظر گرفته شده است، از جمله:
- Search Engines: بهبود نتایج جستجو با درک دقیق‌تر.
- Document Summarization and Q&A: ارائه خلاصه‌های مختصر و پاسخ‌های دقیق به سوالات.
- Image Understanding and Generation: تفسیر و ایجاد محتوای بصری.
- Code Interpretation: تجزیه و تحلیل و درک کد برنامه نویسی.
- Webpage Analysis: استخراج اطلاعات کلیدی از صفحات وب.
- Mind Mapping: ایجاد نمایش‌های بصری از ایده‌ها و مفاهیم.
- Academic Research: کمک به وظایف تحقیقاتی در رشته‌های مختلف.
- Business and Franchise Information Search: ارائه اطلاعات مرتبط برای سوالات تجاری.
ERNIE X1: محک زدن در برابر رقبا
در حالی که Baidu امتیازات معیار خاص یا ارزیابی‌های دقیقی را برای ERNIE X1 منتشر نکرده است، ادعا می‌کند که عملکرد این مدل “هم‌سطح با” DeepSeek R1 است، در حالی که “تنها با نصف قیمت” ارائه می‌شود. در حال حاضر، Baidu مقایسه‌ای با سایر مدل‌های استدلال موجود در بازار ارائه نکرده است. این فقدان داده‌های مقایسه‌ای دقیق، ارزیابی کامل جایگاه رقابتی ERNIE X1 را دشوار می‌کند، اما ادعای عملکرد قابل مقایسه با هزینه کمتر، مطمئناً قابل توجه است.
ERNIE 4.5: پذیرش قابلیت‌های چندوجهی بومی
ERNIE 4.5 توسط Baidu به عنوان یک “مدل چندوجهی بومی” ارائه می‌شود. این بدان معناست که این مدل برای ادغام و درک یکپارچه اشکال مختلف رسانه – متن، تصاویر، صدا و ویدئو – در یک چارچوب واحد طراحی شده است. برخلاف بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی که انواع مختلف رسانه را به‌طور جداگانه پردازش می‌کنند، ERNIE 4.5 برای ترکیب این حالت‌ها و حتی تبدیل بین آنها (به عنوان مثال، متن به صدا و بالعکس) مهندسی شده است.
Baidu تاکید می‌کند که ERNIE 4.5 “از طریق مدل‌سازی مشترک چند وجهی، به بهینه‌سازی مشارکتی دست می‌یابد و قابلیت‌های درک چندوجهی استثنایی را نشان می‌دهد.” این نشان‌دهنده یک رویکرد پیچیده است که در آن مدل یاد می‌گیرد اطلاعات را در انواع مختلف رسانه درک و مرتبط کند.
علاوه بر قدرت چندوجهی، ERNIE 4.5 دارای “مهارت‌های زبانی پالایش‌شده” است که قابلیت‌های درک و تولید و همچنین استدلال منطقی، حافظه و توانایی‌های کدنویسی آن را افزایش می‌دهد. Baidu همچنین بر “هوش قوی” و “آگاهی متنی” مدل، به‌ویژه توانایی آن در تشخیص محتوای ظریف مانند میم‌های اینترنتی و کارتون‌های طنز، تاکید می‌کند. این نشان‌دهنده تمرکز بر درک نه تنها معنای لغوی محتوا، بلکه زمینه فرهنگی و اجتماعی آن نیز هست.
علاوه بر این، Baidu ادعا می‌کند که ERNIE 4.5 کمتر مستعد “توهم” است – یک مشکل رایج در هوش مصنوعی که در آن مدل‌ها اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده‌ای تولید می‌کنند که ممکن است در نگاه اول منطقی به نظر برسند. این یک پیشرفت حیاتی است، زیرا توهم می‌تواند قابلیت اطمینان و اعتماد به سیستم‌های هوش مصنوعی را تضعیف کند.
Baidu این پیشرفت‌ها را به چندین فناوری کلیدی نسبت می‌دهد، از جمله:
- Spatiotemporal Representation Compression: این احتمالاً به تکنیک‌هایی برای نمایش و پردازش کارآمد اطلاعاتی اشاره دارد که در طول زمان و مکان تغییر می‌کنند، مانند محتوای ویدئویی.
- Knowledge-Centric Training Data Construction: این نشان‌دهنده تمرکز بر ساخت مجموعه داده‌های آموزشی است که غنی از دانش واقعی هستند.
- Self-Feedback Enhanced Post-Training: این به معنای مکانیزمی است که در آن مدل می‌تواند از خروجی‌های خود یاد بگیرد و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشد.
- Heterogeneous Multimodal Mixture-of-Experts (MoE): این رویکرد از مدل‌های “متخصص” کوچکتر و تخصصی استفاده می‌کند که فقط در صورت نیاز فعال می‌شوند. این امر عملکرد را بهینه می‌کند و هزینه‌های محاسباتی را کاهش می‌دهد. مدل‌های MoE اغلب کوچکتر و مقرون به صرفه‌تر از مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور سنتی هستند، با این حال می‌توانند به عملکردی قابل مقایسه یا حتی برتر دست یابند، و آنها را به گزینه‌ای جذاب برای توسعه هوش مصنوعی تبدیل می‌کند.
با نگاهی به آینده، گزارش‌ها حاکی از آن است که Baidu قصد دارد ERNIE 5 را در اواخر سال 2025 منتشر کند و وعده “پیشرفتهای بزرگ” در قابلیت‌های چندوجهی آن را می‌دهد. این نشان‌دهنده تعهد مداوم به پیشبرد مرزهای هوش مصنوعی چندوجهی است.
ERNIE 4.5: یک تحلیل مقایسه‌ای
Baidu مستقیماً قابلیت‌های چندوجهی ERNIE 4.5 را با GPT-4o از OpenAI مقایسه کرده است. این شرکت ادعا می‌کند که ERNIE 4.5 تقریباً در هر معیاری، به استثنای MMU (Massive Multi-discipline Understanding)، از GPT-4o پیشی گرفته است. MMU مدل‌ها را در طیف گسترده‌ای از وظایف سطح کالج که نیاز به دانش عمیق موضوعی و استدلال سنجیده دارند، ارزیابی می‌کند. این نشان می‌دهد که در حالی که ERNIE 4.5 در بسیاری از زمینه‌ها برتری دارد، GPT-4o ممکن است همچنان در وظایفی که نیاز به دانش تخصصی آکادمیک دارند، مزیت داشته باشد.
Baidu همچنین نتایج معیارهایی را ارائه می‌دهد که نشان می‌دهد ERNIE 4.5 از GPT-4o و GPT-4.5 از OpenAI و همچنین V3 از DeepSeek در چندین زمینه دیگر پیشی می‌گیرد، از جمله:
- C-Eval: این معیار، دانش پیشرفته و توانایی‌های استدلال را در رشته‌های مختلف، از علوم انسانی گرفته تا علوم و مهندسی، ارزیابی می‌کند. عملکرد قوی ERNIE 4.5 در اینجا نشان‌دهنده درک گسترده‌ای از موضوعات مختلف است.
- CMMLU: این معیار، دانش و توانایی‌های استدلال را در زمینه خاص زبان و فرهنگ چینی ارزیابی می‌کند. موفقیت ERNIE 4.5 در اینجا بر مهارت آن در این حوزه تاکید می‌کند.
- GSM8K: این معیار، استدلال چند مرحله‌ای را با استفاده از مسائل ریاضی مدرسه ابتدایی ارزیابی می‌کند. عملکرد ERNIE 4.5 نشان‌دهنده قابلیت‌های قوی در استدلال ریاضی است.
- DROP: این معیار، توانایی‌های درک مطلب یک LLM را اندازه‌گیری می‌کند. نتایج ERNIE 4.5 نشان‌دهنده سطح بالایی از درک متن است.
با این حال، مهم است که اذعان کنیم که بسیاری از معیارهایی که ERNIE 4.5 در آنها عملکرد برتری نشان داد، به‌طور خاص بر زبان و فرهنگ چینی متمرکز بودند. این ممکن است تا حدی توضیح دهد که چرا GPT-4o و GPT-4.5، مدل‌هایی که توسط یک شرکت آمریکایی توسعه یافته‌اند، عملکرد خوبی نداشتند. با این وجود، ERNIE 4.5 همچنین از DeepSeek-V3، مدلی که توسط یک شرکت چینی توسعه یافته است، در بسیاری از این معیارها پیشی گرفت، که نشان‌دهنده یک مزیت رقابتی واقعی در زمینه چینی است.
در مقابل، گزارش شده است که ERNIE 4.5 در معیارهای خاص دیگری عملکرد خوبی نداشته است، از جمله:
- MMLU-Pro: این معیار، درک زبان را در مجموعه‌ای گسترده‌تر و چالش‌برانگیزتر از وظایف ارزیابی می‌کند. GPT-4.5 در اینجا از ERNIE 4.5 پیشی گرفت، که نشان‌دهنده یک مزیت بالقوه در درک کلی زبان است.
- GPQA: این معیار شامل مجموعه داده‌ای از سوالات چند گزینه‌ای است که توسط متخصصان زیست‌شناسی، فیزیک و شیمی نوشته شده است. GPT-4.5 دوباره از ERNIE 4.5 پیشی گرفت، که نشان‌دهنده درک قوی‌تری از دانش تخصصی علمی است.
- Math-500: این معیار توانایی حل مسائل چالش‌برانگیز ریاضی در سطح دبیرستان را آزمایش می‌کند. هم DeepSeek-V3 و هم GPT-4.5 از ERNIE 4.5 پیشی گرفتند، که نشان‌دهنده نیاز به بهبود بیشتر در استدلال ریاضی پیشرفته است.
- LiveCodeBench: این معیار قابلیت‌های کدنویسی را اندازه‌گیری می‌کند. GPT-4.5 از ERNIE 4.5 پیشی گرفت، که نشان‌دهنده یک مزیت بالقوه در تولید و درک کد است.
با وجود عملکرد برتر GPT-4.5 در برخی از معیارها، Baidu تاکید می‌کند که قیمت ERNIE 4.5 تنها 1٪ از مدل OpenAI است. این تفاوت قیمت قابل توجه می‌تواند ERNIE 4.5 را به گزینه‌ای بسیار جذاب برای مشاغل و توسعه‌دهندگانی تبدیل کند که به دنبال یک راه‌حل هوش مصنوعی چندوجهی مقرون به صرفه هستند.
دسترسی به ERNIE X1 و ERNIE 4.5
ERNIE 4.5 در حال حاضر از طریق API خود و در پلتفرم MaaS (Model-as-a-Service) ابر هوش مصنوعی Baidu، یعنی Qianfan، قابل دسترسی است. قیمت‌های ورودی از 0.004 RMB به ازای هر هزار توکن شروع می‌شود و قیمت‌های خروجی از 0.016 RMB به ازای هر هزار توکن شروع می‌شود. Baidu بیان می‌کند که ERNIE X1 “به زودی” در این پلتفرم در دسترس خواهد بود، با قیمت‌های ورودی از 0.002 RMB به ازای هر هزار توکن و قیمت‌های خروجی از 0.008 RMB به ازای هر هزار توکن.
کاربران همچنین می‌توانند از طریق ربات چت Baidu، ERNIE Bot، با هر دو مدل تعامل داشته باشند، که یک رابط کاربری راحت و کاربرپسند برای کاوش در قابلیت‌های آنها فراهم می‌کند.
ساختار قیمت‌گذاری خاص و جزئیات در دسترس بودن، تعهد Baidu به در دسترس قرار دادن این مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای طیف گسترده‌ای از کاربران، از توسعه‌دهندگان فردی گرفته تا شرکت‌های بزرگ را برجسته می‌کند. قیمت‌گذاری رقابتی، به‌ویژه برای ERNIE X1، Baidu را به عنوان یک رقیب قوی در بازار جهانی هوش مصنوعی قرار می‌دهد و جایگزینی قانع‌کننده برای مدل‌های غول‌های فناوری آمریکایی ارائه می‌دهد.