مستشار أمن سيبراني: ورقة «ديب سيك» تكشف طريق الصين لإعادة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي
مستشار أمن سيبراني: ورقة «ديب سيك» تكشف طريق الصين لإعادة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي
قال بلال أسعد، مستشار الأمن السيبراني، إن الورقة البحثية الصادرة عن «ديب سيك» تحمل رسالة واضحة مفادها إمكانية «إعادة تدريب النماذج الضخمة للذكاء الاصطناعي بأقل التكاليف»، موضحًا أن توقيت ظهور هذه المنهجيات البحثية يعكس سعيًا لإثبات قدرة الصين على إدارة ملف الذكاء الاصطناعي والتقدم فيه رغم القيود التقنية والسياسية التي تفرضها الولايات المتحدة.
وأوضح أسعد، خلال مداخلة عبر قناة القاهرة الإخبارية، أن الورقة البحثية تشير إلى 3 محاور أساسية، يأتي في مقدمتها «تقليل استهلاك الذاكرة»، وهو ما يسهم في الحفاظ على استقرار عملية التدريب، وفي الوقت ذاته يسمح بتكبير حجم النموذج وتطويره دون الحاجة إلى استهلاك طاقة أعلى أو استخدام أجهزة أكثر تطورًا، بما يحقق كفاءة تشغيلية أكبر.
تكبير النموذج بتكلفة أقل
وأضاف مستشار الأمن السيبراني أن هذه المنهجية تتيح تكبير حجم النموذج بنفس حجم التدريب لكن بطاقة أقل، وجهد أقل، وبعدد أقل من الأجهزة، مع توفير ملحوظ في ذاكرة الحاسب، معتبرًا أن هذا التطور يمثل تغييرًا حقيقيًا في قواعد تدريب النماذج الضخمة، خاصة في البيئات التي تعاني من قيود تقنية أو سياسية.
وأشار «أسعد» إلى أن مفهوم تكبير حجم النموذج يعني «زيادة عدد المعايير أو الباراميترز» داخل نموذج الذكاء الاصطناعي، كما هو الحال في النماذج المتقدمة مثل «شات جي بي تي»، موضحًا أن زيادة عدد هذه المعايير تؤدي إلى توافر كم أكبر من المعلومات داخل النموذج، وتعزز قدرته على تقديم إجابات أدق وأكثر صحة، وإنتاج محتوى أوسع وأعمق، مع استهلاك أقل للطاقة وزمن تشغيل أكثر كفاءة.
