جهشی سریع: آموزش کارآمد و تخصص بومی‌سازی شده
توسعه FoxBrain داستانی از کارآمدی چشمگیر است. در عرض تنها چهار هفته، تیم فاکسکان این LLM پیچیده را به واقعیت تبدیل کرد. این چرخه توسعه سریع، بر یک رویکرد استراتژیک متمرکز بر بهینه‌سازی فرآیند آموزش تاکید دارد، نه اینکه صرفاً قدرت محاسباتی را به سمت مسئله پرتاب کند. دکتر یونگ-هوی لی، مدیر مرکز تحقیقات هوش مصنوعی در موسسه تحقیقاتی Hon Hai، بر این نکته تأکید می‌کند و می‌گوید: “مدل FoxBrain ما یک استراتژی آموزشی بسیار کارآمد را اتخاذ کرد، که بر بهینه‌سازی فرآیند آموزش تمرکز داشت، نه اینکه کورکورانه قدرت محاسباتی را جمع‌آوری کند.”
این کارایی به بهای از دست دادن قابلیت‌ها تمام نمی‌شود. FoxBrain به‌طور خاص برای ظرافت‌های زبان چینی سنتی طراحی شده است و توانایی‌های استدلالی قوی‌ای را نشان می‌دهد که برای الگوهای زبانی محلی بهینه‌سازی شده‌اند. این تمرکز بر بومی‌سازی بسیار مهم است، زیرا به مدل اجازه می‌دهد تا پیچیدگی‌های زبان را به گونه‌ای درک کند و به آن پاسخ دهد که مدل‌های عمومی ممکن است با آن مشکل داشته باشند.
فراتر از کاربردهای داخلی: یک چشم‌انداز متن‌باز
در حالی که در ابتدا برای ساده‌سازی عملیات داخلی فاکسکان، شامل وظایفی مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها، پشتیبانی از تصمیم‌گیری، همکاری در اسناد و حتی تولید کد، طراحی شده بود. این برای ریاضیات، استدلال و حل مسئله طراحی شده است. سرنوشت FoxBrain بسیار فراتر از دیوارهای شرکت است. فاکسکان جسورانه قصد خود را برای انتشار این مدل به عنوان فناوری متن‌باز اعلام کرده است. این حرکت آماده است تا دسترسی به قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی را دموکراتیزه کند و توسعه‌دهندگان و محققان در سراسر تایوان و بالقوه فراتر از آن را قادر سازد تا از پتانسیل FoxBrain استفاده کنند.
این تعهد به متن‌باز با روند گسترده‌تری در جامعه هوش مصنوعی همسو است، و تشخیص می‌دهد که همکاری و دانش مشترک، محرک‌های کلیدی نوآوری هستند. فاکسکان با در دسترس قرار دادن FoxBrain برای جامعه گسترده‌تر، نه تنها به پیشرفت هوش مصنوعی کمک می‌کند، بلکه روحیه پیشرفت مشترک را نیز تقویت می‌کند.
قدرت مشارکت: استفاده از تخصص انویدیا
ایجاد FoxBrain یک تلاش مشترک بود که انویدیا نقش محوری در آن ایفا کرد. فرآیند آموزش از قدرت 120 پردازنده گرافیکی Nvidia H100 استفاده کرد که از طریق فناوری شبکه Quantum-2 InfiniBand انویدیا به هم متصل شده‌اند. این راه‌اندازی، انتقال داده با سرعت بالا را امکان‌پذیر کرد، که یک عامل حیاتی در آموزش کارآمد یک مدل در این مقیاس است.
پشتیبانی انویدیا فراتر از ارائه سخت‌افزار بود. تسهیلات ابررایانه Taipei-1 این شرکت و مشاوره فنی در توانمندسازی فاکسکان برای استفاده از چارچوب NeMo انویدیا، یک جعبه ابزار قدرتمند برای ساخت و سفارشی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی، بسیار مهم بود. این مشارکت نمونه‌ای از هم‌افزایی بین تخصص سخت‌افزاری و نرم‌افزاری است و اهمیت همکاری در پیشبرد مرزهای توسعه هوش مصنوعی را برجسته می‌کند.
ساختن بر روی یک بنیان محکم: معماری Llama 3.1
معماری FoxBrain ریشه در Llama 3.1 متا دارد، که گواهی بر قدرت همکاری متن‌باز است. این بنیان، یک چارچوب قوی و آزمایش‌شده را فراهم می‌کند که شامل 70 میلیارد پارامتر حیرت‌انگیز است. این پارامترها مقادیر قابل تنظیمی هستند که سیستم هوش مصنوعی با یادگیری از داده‌ها آن‌ها را تنظیم می‌کند و دانش انباشته‌شده مدل را نشان می‌دهند.
انتخاب Llama 3.1 به عنوان نقطه شروع، نشان‌دهنده یک تصمیم استراتژیک برای استفاده از فناوری موجود و اثبات‌شده به جای اختراع مجدد چرخ است. این رویکرد به فاکسکان اجازه می‌دهد تا تلاش‌های خود را بر روی تطبیق مدل با نیازهای خاص زبان چینی سنتی و بهینه‌سازی عملکرد آن برای کاربردهای مورد نظر خود متمرکز کند.
پیشی گرفتن از رقبا: محک زدن قابلیت‌های FoxBrain
آزمایش داخلی فاکسکان نشان می‌دهد که FoxBrain در چندین دسته کلیدی از Llama-3-Taiwan-70B، یک مدل زبان چینی سنتی دیگر با اندازه مشابه، عملکرد بهتری دارد. این عملکرد برتر، اثربخشی استراتژی‌های آموزشی فاکسکان و تمرکز آن بر بومی‌سازی را نشان می‌دهد.
به‌طور قابل توجهی، FoxBrain در مقایسه با مدل پایه Meta Llama 3.1، پیشرفت‌های چشمگیری در عملکرد ریاضی نشان می‌دهد. این قابلیت ریاضی پیشرفته به‌ویژه برای کاربردها در تولید، مدیریت زنجیره تامین و سایر زمینه‌هایی که به تجزیه و تحلیل کمی متکی هستند، مرتبط است.
غوطه‌وری عمیق در عملکرد: محک TMMLU+
برای ارزیابی دقیق قابلیت‌های FoxBrain، فاکسکان از محک TMMLU+ استفاده کرد، یک آزمون جامع که عملکرد را در طیف گسترده‌ای از حوزه‌های دانش اندازه‌گیری می‌کند. نتایج، نقاط قوت FoxBrain را در ریاضیات و استدلال منطقی برجسته می‌کند و پتانسیل آن را برای کاربردهای دنیای واقعی بیشتر تأیید می‌کند.
محک TMMLU+ یک روش استاندارد برای مقایسه عملکرد FoxBrain با سایر مدل‌ها ارائه می‌دهد و تصویری واضح از نقاط قوت و زمینه‌های بالقوه برای بهبود آن ارائه می‌دهد. این تعهد به ارزیابی عینی، بر تعهد فاکسکان به شفافیت و بهبود مستمر تأکید می‌کند.
هنر تقویت داده‌ها: گسترش پیکره آموزشی
یک عنصر کلیدی در موفقیت FoxBrain، استراتژی تقویت داده پیچیده آن است. این شامل استفاده از تکنیک‌هایی برای گسترش و بهبود داده‌های آموزشی است، و اطمینان حاصل می‌کند که مدل در معرض طیف متنوع و نماینده‌ای از الگوهای زبانی قرار می‌گیرد.
تیم فاکسکان روش‌های تقویت داده اختصاصی را در 24 دسته موضوعی مجزا توسعه داد که منجر به یک مجموعه داده پیش‌آموزشی عظیم 98 میلیارد توکنی برای زبان چینی سنتی شد. توکن‌ها واحدهای متنی را نشان می‌دهند که سیستم هوش مصنوعی پردازش می‌کند، که معمولاً از کلمات یا بخش‌هایی از کلمات تشکیل شده‌اند. این مجموعه داده گسترده برای آموزش مدلی که بتواند طیف گسترده‌ای از ظرافت‌های زبانی را درک کند و به آن پاسخ دهد، بسیار مهم است.
زمینه پادشاه است: یک پنجره گسترده برای درک
FoxBrain دارای یک پنجره زمینه 128000 توکنی است. این ظرفیت چشمگیر تعیین می‌کند که مدل چقدر می‌تواند اطلاعات را به طور همزمان در نظر بگیرد، و به آن امکان می‌دهد تا از تاریخچه مکالمه گسترده یا محتوای سند آگاه باشد. این یک مزیت قابل توجه در مقایسه با مدل‌هایی با پنجره‌های زمینه کوچکتر است، و به FoxBrain اجازه می‌دهد تا زمینه گسترده‌تر یک مکالمه یا متن را درک کند، که منجر به پاسخ‌های منسجم‌تر و مرتبط‌تر می‌شود.
یک پنجره زمینه بزرگتر به‌ویژه برای وظایفی که نیاز به درک روابط پیچیده بین بخش‌های مختلف یک متن دارند، مانند خلاصه‌سازی اسنادطولانی یا پاسخ به سوالاتی که نیاز به ادغام اطلاعات از منابع متعدد دارند، مفید است.
نوآوری‌های کلیدی: خلاصه‌ای از دستاوردهای فنی
توسعه FoxBrain توسط فاکسکان با چندین نوآوری کلیدی مشخص شده است:
- تقویت داده اختصاصی: ایجاد تکنیک‌های منحصر به فرد تقویت داده و ارزیابی کیفیت برای 24 دسته موضوعی، داده‌های آموزشی را به طور قابل توجهی غنی کرد.
- استفاده کارآمد از GPU: این مدل با استفاده از 120 پردازنده گرافیکی Nvidia H100 در مجموع 2688 روز GPU آموزش داده شد، که نشان‌دهنده استفاده بسیار کارآمد از منابع محاسباتی است.
- آموزش موازی چند گره‌ای: یک چارچوب آموزش موازی چند گره‌ای برای اطمینان از عملکرد بهینه و پایداری سیستم پیاده‌سازی شد، که به مدل اجازه می‌دهد تا به طور موثر مقیاس‌بندی شود.
- بازتاب استدلال تطبیقی: یک روش نوآورانه بازتاب استدلال تطبیقی برای افزایش قابلیت‌های استدلال مستقل مدل معرفی شد، که به آن امکان می‌دهد مهارت‌های استدلال خود را در طول زمان یاد بگیرد و بهبود بخشد.
نگاهی اجمالی به آینده: بهبود مستمر و همکاری
دکتر یونگ-هوی لی اذعان می‌کند که در حالی که FoxBrain عملکرد چشمگیری را نشان می‌دهد، هنوز جای پیشرفت وجود دارد. او به شکاف عملکردی در مقایسه با مدل تقطیر DeepSeek، یک سیستم هوش مصنوعی دیگر که بر انتقال کارآمد دانش متمرکز است، اشاره می‌کند. با این حال، او تاکید می‌کند که عملکرد FoxBrain به “استانداردهای پیشرو جهانی” نزدیک می‌شود.
این تعهد به بهبود مستمر، نشانه‌ای از رویکرد فاکسکان است. این شرکت قصد دارد به اصلاح FoxBrain ادامه دهد، تکنیک‌های جدید را بررسی کند و از بازخورد جامعه متن‌باز برای افزایش بیشتر قابلیت‌های آن استفاده کند.
گسترش افق‌ها: کاربردهای مشارکتی
در حالی که در ابتدا برای استفاده داخلی طراحی شده بود، فاکسکان آینده‌ای را متصور است که در آن قابلیت‌های FoxBrain بسیار فراتر از عملیات خود گسترش یابد. این شرکت قصد دارد به طور فعال با شرکای فناوری همکاری کند تا کاربردهای جدید را بررسی کند و استفاده از هوش مصنوعی را در تولید، مدیریت زنجیره تامین و فرآیندهای تصمیم‌گیری ترویج کند.
این رویکرد مشارکتی با فلسفه متن‌باز فاکسکان همسو است، و تشخیص می‌دهد که پتانسیل واقعی هوش مصنوعی تنها از طریق دانش مشترک و تلاش جمعی قابل باز شدن است. فاکسکان با همکاری با سایر سازمان‌ها، قصد دارد پذیرش هوش مصنوعی را تسریع کند و نوآوری را در صنایع مختلف هدایت کند.
نمایش نوآوری: ارائه در Nvidia GTC 2025
تعهد فاکسکان به اشتراک‌گذاری پیشرفت‌های خود با جامعه گسترده‌تر هوش مصنوعی، با ارائه برنامه‌ریزی‌شده آن در کنفرانس Nvidia GTC 2025 بیشتر نشان داده می‌شود. این جلسه، با عنوان “از هوش مصنوعی متن‌باز تا مرز: ساخت، سفارشی‌سازی و گسترش مدل‌های بنیادی”، بستری را برای نمایش توسعه FoxBrain و بحث در مورد پیامدهای گسترده‌تر هوش مصنوعی متن‌باز فراهم می‌کند.
این ارائه بر تعهد فاکسکان به شفافیت و تمایل آن به مشارکت در گفتگوی مداوم پیرامون آینده هوش مصنوعی تأکید می‌کند. فاکسکان با به اشتراک گذاشتن تجربیات و بینش‌های خود، قصد دارد الهام‌بخش نوآوری و همکاری بیشتر در جامعه هوش مصنوعی باشد. این ارائه در 20 مارس برگزار شد.