قامت ميتا بإصدار نموذج Llama3 الخاص بها، وهو مساعد دردشة AI مشابه لـ GPT-4. كانت النتائج الأولية مبهرة للغاية، حيث أداء Llama3 بشكل جيد على مختلف المعايير. يمكن تشغيل الإصدار ذي المعلمات البالغة 70 مليار على جهاز سطح مكتب قوي وقد حقق 82% على معيار مهمة التشفير HumanEval، وهو ما يقترب من أداء الأنظمة الحديثة المملوكة للشركات.

كما أداء Llama3 بشكل جيد على اختبار GPQA العلمي، حيث سجل ما يقرب من 40%، وهو أمر مبهر للغاية. ومع ذلك، فإن أداءه على المهام المركزة على الرياضيات ليس بنفس القوة، حيث سجل 50% مقارنة بـ GPT-4 من OpenAI والذي يمكنه تحقيق أكثر من 70% على مشكلات رياضية مماثلة.

بالإضافة إلى ذلك، تعمل ميتا على نموذج أكبر بكثير بمعلمات تبلغ حوالي 400 مليار، والذي من المتوقع أن يحقق تحسينات كبيرة على الإصدار ذي المعلمات البالغة 70 مليار عبر مختلف الاختبارات. لا يزال هذا النموذج الأكبر قيد التطوير ولكن من المتوقع إصداره في وقت ما قبل نهاية العام.

إن الأداء المبهر لـ Llama3 ملحوظ بشكل خاص لأنه نموذج مفتوح المصدر، متاح للجميع مجانًا لاستخدامه. هذا على عكس الأنظمة المملوكة للشركات مثل GPT-4، والتي ليست في متناول الجميع. إن حقيقة أن Llama3 قابل للمقارنة بإصدارات سابقة من GPT-4 في بعض الجوانب هي شهادة على تقدم نماذج AI المفتوحة المصدر.

عند تقييم أداء نماذج AI، فإن اختيار المعايير أمر حاسم. ينبغي أن يحقق المعيار المثالي توازنًا بين كونه تحديًا كافيًا للتمييز بين النماذج، ولكن ليس بدرجة صعوبة تجعل النماذج تكافح للأداء بشكل جيد.

عادةً ما لا تُعتبر الاختبارات ذات معدل نجاح أقل من 10% جيدة للاختبار، حيث يصبح من الأصعب استخلاص استنتاجات ذات دلالة إحصائية. من ناحية أخرى، قد تبدأ الاختبارات ذات معدل نجاح 80-85% أو أعلى في فقدان المعنى، حيث قد تحتوي على أخطاء أو إجابات تم تسريبها، مما يسمح للنماذج ببساطة بنسخ الاستجابات الصحيحة.

يُذكر اختبار GPQA، الذي يغطي مجموعة من التخصصات العلمية مثل الكيمياء العضوية وعلم الأحياء الجزيئية والفيزياء، كمثال جيد على معيار تحدي ذي معنى. يُعتبر تحقيق ما يقرب من 40% في هذا الاختبار أمرًا مبهرًا للغاية.

عند تقييم أداء نماذج AI لحالات الاستخدام الحقيقية، يوفر ترتيب Arena تقييمًا أكثر صلة. يقيس هذا الاختبار قدرات النماذج على المساعدة في المهام التي يقوم بها الناس العاديون عادةً، بدلاً من التحديات الأكاديمية أو الفنية فقط.

الرؤى الرئيسية هي أن إيجاد التوازن الصحيح في صعوبة المعيار أمر حاسم، وأن النماذج المفتوحة المصدر مثل Llama3 تؤدي الآن بشكل ملحوظ، غالبًا بما يضاهي أو حتى يتفوق على الأنظمة المملوكة للشركات مثل GPT-4 في مختلف الاختبارات.

أظهر Llama3، مساعد الدردشة AI المفتوح المصدر من ميتا، أداءً مبهرًا على مختلف المعايير، منافسًا الأنظمة المملوكة للشركات مثل GPT-4. مع إصدار بمعلمات 70 مليار متاح للاستخدام على أجهزة سطح المكتب القوية، حقق Llama3 82% على مهمة التشفير HumanEval، وما يقرب من 40% على اختبار GPQA العلمي الصعب. على الرغم من أن أداءه في الرياضيات بنسبة 50% يتخلف عن GPT-4 بنسبة 70%، فإن النموذج المتوقع بمعلمات 400 مليار من المتوقع أن يحسن هذه النتائج بشكل أكبر.

وبنفس القدر من الإثارة، أظهر Gemini 1.5 Pro من Google DeepMind أداءً قويًا على ترتيب Arena، متفوقًا حتى على إصدارات سابقة من GPT-4 في بعض الجوانب. تميز Gemini 1.5 Pro بقدرته على التعلم من الأفلام والمكتبات البرمجية بالكامل، وحقق المركز الثاني بشكل عام، فضلاً عن المركز الأول للمطالبات الأطول.

إن توفر هذه المساعدات AI القوية، سواء كانت مفتوحة المصدر أو مملوكة للشركات، يمثل تقدمًا كبيرًا في هذا المجال. يمكن للمستخدمين الآن الوصول إلى Llama3 و Gemini 1.5 Pro مجانًا، خارج نطاق الاتحاد الأوروبي، من خلال منصات مختلفة، مما يتيح لهم تجربة قدرات هذه النماذج المتطورة بشكل مباشر.

يمكنك تجربة نماذج AI Llama3 و Gemini 1.5 Pro مجانًا بالطرق التالية:

1. Llama3:

   • على حد علم المؤلف، يمكنك تجربة Llama3 على موقع ميتا، إذا كنت خارج أوروبا.
   • يمكنك أيضًا تنزيل وتشغيل نموذج Llama3 في أي مكان.
   • هناك مواقع تستضيف Llama3، ويمكنك تجربته من خلال هذه المنصات. تم توفير الروابط في وصف الفيديو.

2. Gemini 1.5 Pro:

   • Gemini 1.5 Pro، الذي طورته Google DeepMind، متاح للتجربة مجانًا أيضًا خارج الاتحاد الأوروبي.
   • تم توفير الرابط للوصول إلى Gemini 1.5 Pro في وصف الفيديو.

يؤكد المؤلف أن كلاً من Llama3 و Gemini 1.5 Pro هما نماذج AI مبهرة تقترب من الأنظمة المملوكة للشركات المدفوعة، ولكن يمكنك استخدامهما مجانًا.

تتحسن المساعدات AI بوتيرة مذهلة، والنماذج المفتوحة المصدر مثل Llama3 و Gemini 1.5 Pro أصبحت الآن قريبة من قدرات الأنظمة المملوكة للشركات المدفوعة، مثل GPT-4. هذه النماذج المفتوحة المصدر متاحة للجميع مجانًا، وهو تطور رائع.

Llama3، النموذج ذو المعلمات البالغة 70 مليار من ميتا، يؤدي بشكل ملحوظ على مختلف المعايير، بما في ذلك اختبار GPQA الصعب في المجالات العلمية. على الرغم من أنه قد لا يكون قويًا في الرياضيات مثل GPT-4، إلا أنه لا يزال يحقق نتائج مبهرة. علاوة على ذلك، من المتوقع أن يحسن النموذج المتوقع من Llama3 بمعلمات 400 مليار هذه القدرات بشكل أكبر.

وبالمثل، Gemini 1.5 Pro من Google DeepMind هو أيضًا مساعد AI قوي، يضاهي أداء الإصدارات السابقة من GPT-4. يتفوق بشكل خاص في المهام التي تنطوي على مطالبات أطول وسياقات معقدة، مثل مشاهدة الأفلام بالكامل أو تعلم قواعد البيانات.

إن توفر هذه النماذج AI المفتوحة المصدر، والتي يمكن تجربتها مجانًا، هو إنجاز كبير. إنه يديمقراطي الوصول إلى تكنولوجيا AI المتقدمة ويتيح للجميع استكشاف واستفادة من هذه الأدوات القوية. إنها لحظة رائعة للعيش فيها، حيث نشهد التقدم السريع في مجال الذكاء الاصطناعي وزيادة إمكانية الوصول إلى هذه القدرات المذهلة.