ما هو الذكاء الاصطناعي ميسترال: نماذج مفتوحة المصدر

في خطوة كبيرة لتعطيل مجال الذكاء الاصطناعي ، قدمت شركة Mistral الذكاء الاصطناعي الفرنسية الناشئة مساعد أعمال GenAI. إنه جاهز لتولي هيمنة عمالقة الصناعة مثل Meta و OpenAI. تستكشف هذه المدونة الآثار المحتملة لهذا التطور المثير في الذكاء الاصطناعي.

تقييم ميسترال الذكاء الاصطناعي المذهل البالغ 113 مليون دولار: ما هي الضجة؟

استحوذت شركة Mistral الذكاء الاصطناعي ، وهي شركة ناشئة الذكاء الاصطناعي مقرها باريس ، على الكثير من مقل العيون عندما جمعت 113 مليون دولار ضخمة بقيمة 260 مليون دولار. كان عمر الشركة ثلاثة أشهر فقط وكان لديها أقل من 20 موظفا. لذلك ، بدا الأمر وكأنه لعبة تقييم في ذلك الوقت.

بعد مرور بضعة أشهر ، أطلقت Mistral الذكاء الاصطناعي نموذجها اللغوي الكبير مفتوح المصدر Mistral 7B. إنه أفضل في جميع المعلمات من طراز Llama 2 13B ، وهو ضعف حجم Mistral 7B. ميسترال الذكاء الاصطناعي هو أيضا أفضل من اللاما-1 34B على
العديد من المعايير
.

ميسترال 7B مقابل العمالقة: كيف يتفوق هذا الذكاء الاصطناعي المصدر المفتوح

يتنافس طراز الذكاء الاصطناعي خفيف الوزن هذا مع طرازات الذكاء الاصطناعي ذات الوزن الثقيل الحالية. وهي لا تتراجع!

وقد أثبت أداء ميسترال الذكاء الاصطناعي حتى الآن، بجزء بسيط من التكلفة والموارد، أنه يستحق تقييمه الضخم. فيما يلي بعض الأسباب الرئيسية لنجاح ميسترال الذكاء الاصطناعي:

  • طرق التدريب التي تستخدمها ميسترال الذكاء الاصطناعي لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي من الجيل الأول أكثر كفاءة.
  • أساليب التدريب في ميسترال الذكاء الاصطناعي أقل تكلفة مرتين على الأقل من الأساليب الحالية.
  • توفر طبيعة المصدر المفتوح مرونة أكبر.
  • من السهل ضبط النموذج مفتوح المصدر ، وهو الكرز في الأعلى.

جعلت ميسترال الذكاء الاصطناعي هذه النماذج مفتوحة للجميع. إذن ، هل هذا يعني أن هذه الشركة الفرنسية الناشئة ستأتي بنماذج أكبر وأفضل وأكثر تعقيدا؟ حسنًا، نعم!

حتى الآن ، كان عشاق الذكاء الاصطناعي حول العالم يعتمدون على Meta للتوصل إلى مساعدي أعمال الذكاء الاصطناعي ونماذج أساس عالية الجودة. لذا ، فإن نموذج GenAI الخاص ب Mistral الذكاء الاصطناعي هو شيء جيد حدث لهم.

تمهيد الطريق للاعبين جدد الذكاء الاصطناعي

كان قطاع مساعدي الذكاء الاصطناعي احتكارا للقلة ، حيث كان غالبية لاعبيه من الولايات المتحدة. ولكن ما الذي كان يبقي اللاعبين الآخرين في مأزق حتى الآن؟ والسبب هو ارتفاع حاجز الدخول. يتطلب الأمر تقنية يصعب صنعها وقدرا هائلا من الاستثمار للتنافس مع عمالقة الموظفين الذكاء الاصطناعي المحتملين.

مع ملايين الدولارات من التمويل وأندر الفريق النادر ، يمكن أن يتسبب دخول ميسترال في حدوث اضطراب في هذا المجال. في الواقع ، تتطلع Mistral إلى تطوير مساعد الذكاء الاصطناعي للأعمال يتفوق على GPT-4 في أقرب وقت بحلول عام 2024 ، تماما مثل LLaVA.

ما الذي يميز ميسترال في مجال الذكاء الاصطناعي؟ يتكون الفريق المؤسس لشركة ميسترال من قادة في مجال الذكاء الاصطناعي مساعدين للأعمال. مع الباحثين ذوي الخبرة ، سابقا من Meta و DeepMind ، فإن نجاح Mistral سريع الخطى ليس صدفة ، ويبدو أن خططهم المستقبلية لمنافسة Meta و OpenAI مدروسة جيدا.

توفر المرونة والترخيص مفتوح المصدر لنموذج مساعد الأعمال الذكاء الاصطناعي الجديد من Mistral الذكاء الاصطناعي أرضية متساوية للجميع لدخول مساحة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، نظرا لأنه يمكن استخدام هذا النموذج دون قيود ، فقد يكون استخدامه الأخلاقي مصدر قلق.

استنتاج

ميسترال تركب الموجة الذكاء الاصطناعي بسلاسة ، وهذه الشركة الفرنسية الناشئة مستعدة لإعطاء منافسة قوية لحلول الذكاء الاصطناعي الملكية للأعمال التي تقدمها Meta و OpenAI ، كل ذلك في غضون عامين منذ إنشائها.

الآن بعد أن أصبح هناك لاعب كبير آخر في المشهد ، يمكنك أن تتوقع رؤية أنواع أخرى من النماذج أيضا ، وليس فقط نماذج اللغة. تظهر هذه النماذج مفتوحة المصدر عالية الجودة تحولا في صناعة الذكاء الاصطناعي. إنه يدل على أن نماذج الذكاء الاصطناعي الأعمال الجديدة مثل Mistral الذكاء الاصطناعي موجودة هنا للتنافس مباشرة مع عمالقة الذكاء الاصطناعي الأمريكية مثل Meta و OpenAI.

اقرأ أكثر: أفضل 6 أدلة لأدوات الذكاء الاصطناعي في عام 2023

Author

Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

More From Our Blog

كن خبيرًا في موجهات الذكاء الاصطناعي: 5 نصائح لتحسين موجهاتك

كن خبيرًا في موجهات الذكاء الاصطناعي: 5 نصائح لتحسين موجهاتك

هندسة التعجيل هي فن وعلم صياغة تعليمات فعّالة لزيادة أداء نماذج الذكاء الاصطناعي إلى أقصى حد، وخاصةً النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 ...

Read More
قاعدة بيانات المتجهات مقابل قاعدة بيانات الرسم البياني: شرح الاختلافات الرئيسية

قاعدة بيانات المتجهات مقابل قاعدة بيانات الرسم البياني: شرح الاختلافات الرئيسية

مع استمرار نمو البيانات من حيث التعقيد والحجم، يصبح اختيار نظام إدارة قواعد البيانات المناسب أمرًا بالغ الأهمية. هناك خياران شائعان للتع...

Read More

Build Your Own Business AI

Get Started Free
Top