متابعة – أمل علوي
تشهد عملية نشر الذكاء الاصطناعي في المؤسسات تحديًا كبيرًا يتمثل في الحاجة إلى نماذج لغوية متقدمة، وفي الوقت نفسه، تصطدم بالقيود المفروضة من حيث التكلفة والبنية التحتية. ومن هنا، جاء إطلاق NTT لنموذج TSUZUMI 2، وهو نموذج لغوي كبير Lightweight LLM يعمل على وحدة معالجة الرسوميات (GPU) الواحدة، مما يدفع المؤسسات لمعالجة هذا التحدي بطرق مبتكرة.
الفوائد الاقتصادية لنموذج TSUZUMI 2
النموذج الجديد يحقق أداءً يتساوى مع النماذج الأكبر في الحجم، لكنه يعمل بتكلفة تشغيلية أقل بكثير. تُظهر الإحصائيات أن المؤسسات التي تعتمد على نماذج LLM التقليدية، والتي تتطلب عددًا كبيرًا من وحدات GPU، تواجه صعوبات في التكاليف والتأثيرات البيئية. وبفضل هذا النموذج الخفيف، أصبح بالإمكان التخفيف من الحواجز التي كانت تعيق نشر تقنيات الذكاء الاصطناعي.
تطبيقات التعليم العالي: تجربة جامعة طوكيو
من بين قصص النجاح، تأتي تجربة جامعة طوكيو أونلاين، التي استخدمت TSUZUMI 2 لتحسين التفاعل مع الطلاب. تمكنت الجامعة من استخدام النموذج لتحسين جودة الأسئلة والأجوبة وتعزيز المواد التعليمية، مع الحفاظ على البيانات ضمن الشبكة الداخلية للجامعة. هذا النوع من النشر يلبي متطلبات السيادة علي البيانات، وهو أمر ضروري للجهات التعليمية.
الأداء دون الحاجة للتوسع الكبير
أثبتت تقييمات NTT الداخلية أن TSUZUMI 2 يقدم نتائج مختلفة مقارنة بالنماذج الخارجية الرائدة، رغم احتياجاته المتواضعة في البنية التحتية. يقدم هذا النموذج أداءً متفوقًا في معالجة اللغة اليابانية، مما يجعله خيارًا مثاليًا للمؤسسات العاملة في السوق اليابانية، حيث يقلل من الحاجة لاستخدام نماذج متعددة اللغات تحتاج إلى موارد حسابية كبيرة.
الأمن السيبراني والسيادة البيانية
تأتي مخاوف الأمن السيبراني كدافع رئيسي لاستخدام نماذج LLM الخفيفة، خاصةً في الصناعات المنظمة. يقدم TSUZUMI 2 كخيار محلي، مُعتمد بشكل كامل على البنية التحتية اليابانية، مما يعالج مشكلات السيادة البيانية والامتثال القوانين المحلية.
القدرات المتعددة والعمليات التجارية
نموذج TSUZUMI 2 مزود بدعم متعدد الأنماط، مما يمكّنه من معالجة النصوص والصور والصوت في نفس الوقت، مما يساهم في تسهيل سير العمليات التجارية. يمكن استخدامه في مجالات مثل مراقبة الجودة في التصنيع وعمليات خدمة العملاء.
النظر في السوق والاعتبارات التنفيذية
تسعى NTT لتبرز نهجًا مبتكرًا يتناقض مع استراتيجيات الشركات الكبرى التي تركز على نماذج ضخمة. بالنسبة للمؤسسات التي لا تملك ميزانية كبيرة لنشر الذكاء الاصطناعي، فإن هذه النماذج الخفيفة توفر حلولاً معمقة تناسب احتياجات السوق اليابانية.
يثبت نموذج TSUZUMI 2 أن تنفيذ الذكاء الاصطناعي الفعال لا يتطلب بنى تحتية ضخمة، مما يجعله خيارًا مدروسًا للمؤسسات التي تسعى لتبني هذه التكنولوجيا مع الالتزام بمعايير الأمان والخصوصية. مع هذه الابتكارات، تواصل NTT تقديم حل مثالي للتحديات المعقدة التي تواجهها المؤسسات في ظل تقدم سريع في عالم الذكاء الاصطناعي.
تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
