في عالم الذكاء الاصطناعي، تخلت نماذج اللغة لفترة طويلة عن خطواتها الأولى - تتنبأ بكلمة واحدة تلو الأخرى حتى تتشكل الجملة. لقد قادت هذه الرقصة كلمة بكلمة عمالقة مثل GPT-4 و Claude، محولة البيانات المعقدة إلى نصوص سلسة ومتسقة. لكن، مرسلي مختبرات إنسبشن، ميركوري، يغير الأمور. بدلاً من التخمين الشاق لكل كلمة، يقوم ميركوري بإنشاء كتل كاملة من النص دفعة واحدة باستخدام أسلوب يسمى الانتشار. الفكرة؟ قفزة جريئة قد تكون مستقبل الكتابة الآلية.
ChatGPTDeepSeek
الطريقة القديمة: التقدم خطوة بخطوة بكلمة واحدة في كل مرة
تعمل النماذج التقليدية ككاتب دقيق، تتنبأ بكل كلمة بالتتابع. تبدأ بشذرة، مثل "القط يجلس على الـ …"، ثم تخمن الكلمة التالية بناءً على كم هائل من البيانات. كل كلمة هي حساب صغير يبني على السابقة لها. إنها وسيلة تعمل بشكل جيد، تحول الفوضى إلى شعر أو كود، لكنها يمكن أن تكون عملية بطيئة وشاقة. كل رمز إضافي يتطلب جولة أخرى من الحساب، وخطأ واحد يمكن أن يخرج الجملة بالكامل عن المسار. بالنسبة للمهام التي تتطلب استجابات سريعة للغاية، فإن هذه الطريقة في بعض الأحيان لا تستطيع مواكبة السرعة.
الانتشار: تشكيل الجمل من الفوضى
يقلب ميركوري النص القديم رأسًا على عقب. بدلاً من التقدم خطوة بخطوة، يبدأ بمزيج معقد - فوضى صاخبة ومختلطة - ويشكل كل ذلك دفعة واحدة إلى نص مصقول. فكّر في الأمر كفناني ينحت تمثالًا من كتلة خشنة: الشكل النهائي يظهر تقريبًا بشكل سحري، أسرع مما يمكنك الوميض. بفضل هذه العملية المتوازية، يمكن لميركوري إخراج أكثر من 1000 رمز في الثانية على بطاقات الرسوميات المتطورة NVIDIA H100 - وهي سرعة تفوق من 5 إلى 10 مرات النماذج التقليدية. كما قال أحد الخبراء: "إنها مثل الانتقال من دراجة هوائية إلى سيارة سباق".
كيف يتقارن ميركوري مع الأفضل؟
بالطبع، سرعة ميركوري هي نجمه اللامع. لكن عندما يتعلق الأمر بالجودة، فقد وضعت المنافسة معيارًا عاليًا. النماذج القابلة للاختصاص مثل GPT-4 و Claude معروفة بأسلوبها الدقيق والتفكير الحاد، القادرة على نسج الفكاهة والعواطف الدقيقة. من ناحية أخرى، يبرز ميركوري بشكل أكبر في مجالات معينة. خذ ميركوري كودير على سبيل المثال. يُنتج كود Python أو JavaScript بسرعة مذهلة، وغالبًا ما يساوي أو حتى يتجاوز منافسيه الأكثر دقة. تعني عملية الانتشار أيضًا أن الأخطاء تُعالج أثناء الإنشاء، لذلك ستحصل على عدد أقل من لحظات "عذرًا، هذه الحلقة معطلة".
ومع ذلك، لكل وردة شوكتها. في المهام التي تتطلب لمسة من السرد أو الحجج العميقة والمعقدة، يمكن أن تبدو نصوص ميركوري أكثر استخدامًا - أقل فنية وأكثر شبه تقارير مباشرة. التضحية واضحة: السرعة المتألقة تعني أحيانًا جفافًا أقل. لكن نظرًا لأن ميركوري بدأ للتو، قد يتقلص هذا الفجوة أسرع مما تتوقع.
مستقبل نماذج الانتشار
ليس ميركوري مجرد أداة أخرى على الرف - إنه علامة على ما قد يأتي بعد ذلك. لقد أحدثت نماذج الانتشار بالفعل ضجة في إنشاء الصور والصوت. الكلمات، على الرغم من ذلك، هي جوزة أكثر صعوبة لكسرها نظرًا لأنها محملة بالمعاني والدقة. ومع ذلك، نجحت مختبرات إنسبشن في إنشاء نموذج بجودة تجارية يكتب بسرعات فائقة. تخيل هذا: مساعدات الذكاء الاصطناعي التي لا ترد فقط في لمح البصر ولكن تضبط النغمة بشكل مثالي، ومنشئو المحتوى الذين يكتبون مقالات كاملة في ثوانٍ، وعالم جديد تمامًا من الكفاءة في خدمة العملاء وتطوير البرمجيات.
ومع ذلك، لا تزال التحديات موجودة. تضحية إنتاج ميركوري السريع أحيانًا بنعومة الغنية التي تجعل القصة تتفاعل. ومع نمو النماذج إلى حجم أكبر وأكثر تعقيدًا، لا تزال هناك تساؤلات حول كيفية التعامل مع نصوص ضخمة تحتوي على 100,000 رمز. لا يجلس المنافسون مثل xAI و OpenAI على أيديهم، إنهم يعملون على أساليب هجينة قد تجمع بين سرعة الانتشار وعمق النماذج التقليدية.
قفزة تستحق المشاهدة
قد لا يكون ميركوري مثاليًا بعد، لكنه يحدث بالفعل ضجة. لقد حققت التنبؤات التقليدية كلمة بكلمة نتائج بارعة لسنوات، لكنها في عالم اليوم السريع، السرعة تهم. بفضل عملية الانتشار المبتكرة، يُظهر ميركوري لنا أنه في بعض الأحيان، يمكن أن تؤدي قليلاً من المخاطرة إلى مكافآت كبيرة. يتطور مشهد الذكاء الاصطناعي، ورحلة ميركوري هي واحدة يجب الانتباه إليها. بينما يتعلم ويحسن، قد نكون نشهد فجر عصر جديد في كيفية كتابة الآلات - مستقبل حيث السرعة والجودة ليستا متعارضتين، ولكن وجهين لعملة واحدة.
لذا، بينما قد تكون نصوص ميركوري أكثر بساطة بعض الشيء في الوقت الحالي، فإن إمكانياته مثيرة مثل رحلة الأفعوانية - مليئة بالارتفاعات والانخفاضات والمنعطفات غير المتوقعة. فقط الزمن سيخبرنا إذا كان يستطيع إعادة كتابة قواعد السرد في الذكاء الاصطناعي، لكن شيء واحد مؤكد: الحديث حول نماذج اللغة لن يكون كما كان مرة أخرى.