القصة الحقيقية هذا الأسبوع هي الأخبار المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة الجديدة التي أصبحت متاحة أو سيتم إصدارها قريبًا.

أعلنت Google أن Gemini 1.5 متاح الآن في أكثر من 180 دولة، ويتميز بنافذة سياق تبلغ 1 مليون رمز - ما يعادل حوالي 750,000 كلمة. هذه النافذة السياقية الموسعة هي تحسين كبير على النماذج السابقة. ويمكن للمطورين الآن الوصول إلى Gemini 1.5 عبر واجهة برمجة التطبيقات لبناء التطبيقات.

وكرد فعل على ذلك، أعلنت OpenAI عن توفر نموذج GPT-4 Turbo المحسن عبر واجهة برمجة التطبيقات والذي يتم نشره في ChatGPT. على الرغم من أن التفاصيل محدودة، إلا أنه يُقال إنه أفضل في البرمجة والرياضيات مقارنة بالإصدارات السابقة.

كما أن العالم المفتوح المصدر يشهد أيضًا نشاطًا متزايدًا. أصدرت Stability AI Stable LLM2، وهو نموذج يتكون من 12 مليار معلمة. في غضون ذلك، أصدرت Anthropic بهدوء نموذج Mixr 8X 22B الجديد المكون من 22 مليار معلمة كتنزيل تورنت.

كما أعلنت Google عن نماذج Gemma المفتوحة المصدر الجديدة - واحدة مرتبطة بشكل دقيق للبرمجة، والأخرى مصممة للبحث الفعال. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن تطلق Meta نموذج LLaMA 3 المنتظر بشدة، والذي يُشاع أنه على نفس مستوى قدرة GPT-4 ولكن مفتوح المصدر.

هذا الانفجار من إعلانات نماذج اللغة الكبيرة يُظهر وتيرة الابتكار السريعة في هذا المجال، حيث تسعى كل من النماذج المغلقة المصدر والمفتوحة المصدر إلى دفع حدود ما هو ممكن باستمرار.

يبدو أن جميع شركات التكنولوجيا الكبرى التي تبني نماذج اللغة الكبيرة تحاول تقليل اعتمادها على وحدات معالجة الرسومات (GPU) من Nvidia. Nvidia تهيمن حاليًا على السوق لوحدات معالجة الرسومات المستخدمة في تدريب الذكاء الاصطناعي، ولكن Google وإنتل وميتا جميعهم يقدمون رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة الخاصة بهم.

قدمت Google معالجات Axion الخاصة بها في حدث Google Cloud Next. كما كشفت إنتل عن رقاقة الذكاء الاصطناعي Gaudi 3 الخاصة بها، والتي تدعي أنها أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة بنسبة 40% من وحدات معالجة الرسومات H100 من Nvidia. وأعلنت ميتا عن رقاقة التسريع MTI (Meta Training and Inference) من الجيل الثاني الخاصة بها، والتي تقول إنها تحسنت بثلاثة أضعاف في الأداء مقارنة بالجيل الأول.

في غضون ذلك، في حدث Nvidia's GTC المبكر هذا العام، أعلنت Nvidia عن رقائق Nvidia Blackwell من الجيل التالي، والتي يُزعم أنها أكثر قوة بأربعة أضعاف من وحدات معالجة الرسومات H100 الحالية. هذا يُظهر أن Nvidia لا تزال متقدمة بكثير من حيث القوة الحسابية الخام لتدريب الذكاء الاصطناعي.

بينما تهدف هذه الرقائق المخصصة الجديدة من Google وإنتل وميتا إلى تقليل الاعتماد على Nvidia، لا يزال من المبكر الحكم ما إذا كانوا سيتمكنون من اللحاق بأحدث التطورات في Nvidia. إن السباق جار لتطوير أقوى وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة من أجهزة الذكاء الاصطناعي.

خلال حدث Google Cloud Next، كشفت الشركة العملاقة عن أدوات إنشاء الفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي من المرجح أن تحول صناعة الفيديو.

Image-In 2: إجابة Google على أدوات مثل Dolly و Firefly، Image-In 2 يمكنه إنشاء ليس فقط صور ثابتة، ولكن أيضًا صور متحركة GIF قصيرة ومقاطع فيديو. هذه القدرات النصية على إنشاء صور متحركة تتيح للمستخدمين إنشاء مرئيات جذابة ومتكررة بسهولة.

Google Vids: تم وصفه بأنه مولد فيديو "على طراز PowerPoint"، يستخدم Google Vids الذكاء الاصطناعي لإنشاء مقاطع فيديو قائمة على الشرائح من النصوص أو المطالبات. تحاكي مقاطع الفيديو الناتجة مظهر برامج العرض الاحترافية، مما يجعلها أداة قيمة لإنشاء محتوى فيديو مصقول ومدعوم بالذكاء الاصطناعي.

Magic Time: تم تطويره بواسطة فريق بحثي، Magic Time هو مولد فيديو متخصص في إنشاء لقطات زمنية عالية الجودة. من خلال توفير مطالبة بسيطة، يمكن للمستخدمين إنشاء مقاطع فيديو زمنية رائعة البصرية لمشاهد مثل نمو النباتات أو مشاريع البناء. يجعل الرمز المفتوح المصدر ونموذج Hugging Face Magic Time في متناول التجريب والتكامل في مختلف سيناريوهات إنشاء الفيديو.

تُظهر هذه الأدوات الفيديوية المدعومة بالذكاء الاصطناعي التقدم السريع في القدرات التوليدية، مما يمكّن المبدعين من تبسيط عمليات إنتاج الفيديو واستكشاف مجالات إبداعية جديدة. مع استمرار تطور هذه التكنولوجيا، من المتوقع أن يكون لهذه المولدات الفيديوية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تأثير كبير على مشهد إنشاء المحتوى.

وفقًا للنص المكتوب، تم تقديم مشروع قانون جديد إلى الكونغرس الأمريكي يهدف إلى إجبار شركات الذكاء الاصطناعي على الكشف عن المواد المحمية بحقوق الطبع والنشر التي يستخدمونها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة بهم. النقاط الرئيسية هي:

• سيتطلب هذا القانون من شركات الذكاء الاصطناعي تقديم تقرير عن المواد المحمية بحقوق الطبع والنشر التي استخدموها لتدريب نماذجهم، وذلك قبل إصدار نموذج الذكاء الاصطناعي بـ 30 يومًا على الأقل.

• ينظر إلى هذا الأمر على أنه خطوة لزيادة الشفافية، حيث قد لا ترغب بعض أكبر شركات التكنولوجيا مثل Google وMicrosoft وMeta في الكشف عن البيانات التي استخدموها للتدريب.

• هناك مخاوف من أن هذه الشركات القوية قد تقوم بالضغط للتأثير على القانون لمنع إقراره.

• تأتي التشريعات المقترحة وسط تزايد المراجعة على بيانات التدريب المستخدمة من قبل نماذج اللغة الكبيرة، مع تقارير تفيد بأن OpenAI قد استخدمت أكثر من مليون ساعة من مقاطع فيديو YouTube لتدريب GPT-4.

• يهدف هذا القانون إلى معالجة نقص الشفافية حول بيانات التدريب المستخدمة من قبل شركات الذكاء الاصطناعي، والتي قد تشمل مواد محمية بحقوق الطبع والنشر من مصادر مختلفة.

قام مطور لعبة ورقية مؤخرًا باستثمار كبير في الفن المساعد بالذكاء الاصطناعي، حيث دفع 90,000 دولار لفنان ذكاء اصطناعي لإنشاء فن البطاقات. على الرغم من أن مصطلح "فنان ذكاء اصطناعي" قد يكون موضع نقاش، إلا أن هذا النهج يسلط الضوء على إمكانات الذكاء الاصطناعي في مساعدة الفنانين على إنشاء محتوى عالي الجودة بشكل كبير.

وجد المطور أنه لا يوجد فنانون بشريون قادرون على مطابقة جودة الصور المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، تضمن العملية أكثر من مجرد الضغط على زر والسماح للذكاء الاصطناعي بالقيام بالعمل. قام المطور بعد ذلك بتحرير وتنقيح الصور المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي باستخدام Photoshop وأدوات تحرير الصور الأخرى، للتأكد من تطابق الألوان والاتساق والأسلوب الشامل مع المظهر المرغوب.

يُظهر هذا النهج قوة الفن المساعد بالذكاء الاصطناعي، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتوليد المفهوم الأولي، ثم يقوم الفنان البشري بتنقيح وتحسين الناتج لتحقيق النتيجة المرغوبة. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، تمكن المطور من إنشاء عدد كبير من صور البطاقات بكفاءة، مع الحفاظ على اللمسة الفنية والتحكم في الجودة المطلوبة لمشروعهم.

يسلط نجاح هذا المسعى الضوء على الدور المتنامي للذكاء الاصطناعي في الصناعات الإبداعية، حيث يمكن استخدامه كأداة قوية لتعزيز وتحسين عمل الفنانين البشريين، بدلاً من استبدالهم تمامًا. مع استمرار تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يمكننا توقع رؤية المزيد من أمثلة هذا النوع من الفن المساعد بالذكاء الاصطناعي، حيث يؤدي التعاون بين البشر والآلات إلى إنتاج إبداعي مبتكر وعالي الجودة.