وقال لي كاي فو، مؤسس شركة 01.ai والرئيس السابق لشركة جوجل في الصين، إن الشركات البرية خفضت التكاليف من خلال بناء نماذج مدربة على كميات أصغر من البيانات، مما يتطلب قوة حوسبة أقل ولكن أجهزة محسنة.

وفقًا للتصنيفات التي تم الإعلان عنها مؤخرًا من قبل UC Berkeley SkyLab وLMSYS، احتل نموذج Yi-Lingtning الخاص بشركة 01.ai الناشئة المرتبة الثالثة، متعادلًا مع Grok-2 من x.AI، خلف OpenAI وGoogle. يعتمد هذا التصنيف على درجات المستخدمين لإجابات الاستعلام.

2d82e5b153faa85bf01e3f82affa4e298ec4f24e.avif.jpg
إن خفض تكلفة الذكاء الاصطناعي هو الطريقة التي تتنافس بها الصين مع الولايات المتحدة. الصورة: FT

01.ai وDeepSeek هما شركتان متخصصتان في الذكاء الاصطناعي تتبنيان استراتيجية التركيز على مجموعات بيانات أصغر لتدريب النماذج، مع توظيف القوى العاملة الرخيصة ذات المهارات العالية.

وقالت صحيفة فاينانشيال تايمز إن تكلفة الاستدلال الخاصة بـ Yi-Lightning تبلغ 14 سنتًا لكل مليون رمز، مقارنة بـ 26 سنتًا لـ o1-mini GPT من OpenAI. وفي الوقت نفسه، تصل تكلفة GPT 4o إلى 4.4 دولار لكل مليون رمز. يعتمد عدد الرموز المستخدمة لإنشاء الاستجابة على مدى تعقيد كل استعلام.

كشف مؤسس شركة Yi-Lightning أن الشركة أنفقت 3 ملايين دولار على "التدريب الأولي"، قبل ضبطها لتناسب حالات الاستخدام المختلفة. وقال لي إن هدفهم لم يكن "إنشاء أفضل نموذج"، بل بناء نموذج منافس "أرخص بخمس إلى عشر مرات".

الطريقة التي اعتمدتها 01.ai وDeepSeek وMiniMax وStepfun تسمى "النمذجة الخبيرة" - وهي ببساطة عبارة عن الجمع بين شبكات عصبية متعددة مدربة على مجموعات بيانات خاصة بالمجال.

ويرى الباحثون أن هذا النهج يعد وسيلة أساسية لتحقيق نفس مستوى الذكاء الذي تتمتع به نماذج البيانات الضخمة ولكن بقوة حوسبة أقل. ومع ذلك، فإن الصعوبة في هذا النهج تكمن في أن المهندسين يجب أن ينظموا عملية التدريب مع "خبراء متعددين" بدلاً من نموذج عام واحد فقط.

ونتيجة للصعوبات التي تواجهها الشركات الصينية في الوصول إلى شرائح الذكاء الاصطناعي المتطورة، لجأت إلى تطوير مجموعات بيانات عالية الجودة لاستخدامها في تدريب نماذج الخبراء، وبالتالي التنافس مع المنافسين الغربيين.

وقال لي إن 01.ai لديها طرق غير تقليدية لجمع البيانات، مثل مسح الكتب أو جمع المقالات على تطبيق المراسلة WeChat والتي لا يمكن الوصول إليها على الويب المفتوح.

ويعتقد المؤسس أن الصين تتمتع بوضع أفضل من الولايات المتحدة، إذ تمتلك مخزونًا ضخمًا من المواهب التقنية الرخيصة.

(وفقا لـ FT، بلومبرج)

أعلنت شركة التواصل الاجتماعي العملاقة Meta للتو عن نموذج ذكاء اصطناعي جديد مع ميزة التعلم الذاتي التقييمي (STE)، والذي يمكنه تضييق التدخل البشري في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي.