جوجل تطلق إصدارًا جديدًا من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المخصصة للمهام: جيما 3
أعلنت شركة جوجل الأمريكية عن إطلاق إصدار جديد ومتطور من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المخصصة للمهام، تحت اسم “جيما 3”، والذي يأتي بميزات محسّنة تهدف إلى تحسين الكفاءة وتقليل استهلاك الطاقة، مما يجعله خيارًا مثاليًا للتطبيقات العملية على الأجهزة الذكية.
مواصفات النموذج الجديد
يتميز الإصدار الجديد من جيما 3 بأنه نموذج مدمج يحتوي على 270 مليون معامل، مصمم خصيصًا لضبط المهام بدقة عالية وتنفيذها بكفاءة على الجهاز دون الحاجة إلى اتصال دائم بالسحابة. وقد أكدت جوجل أن هذا الإصدار يتفوق على الإصدارات السابقة من حيث الأداء والاستهلاك الأمثل للطاقة.
ومن أبرز التحسينات التي شملها هذا الإصدار:
- كفاءة الطاقة: أظهرت الاختبارات الداخلية التي أجرتها جوجل على جهاز بيكسل 9 برو أن النموذج استهلك 0.75% فقط من طاقة البطارية خلال 25 محادثة، مما يجعله مناسبًا للتشغيل لفترات طويلة دون استنزاف موارد الجهاز.
- دقة متقدمة في معالجة النصوص: تم تصميم النموذج لمتابعة التعليمات بدقة وهيكلة النصوص باحترافية، مع دعمه لمفردات ضخمة تصل إلى 256 ألف كلمة بفضل تضمين 170 مليون معلمة.
- تحسين التعامل مع الرموز النادرة: يحتوي النموذج على 100 مليون معلمة تحويل، مما يجعله قادرًا على معالجة الرموز النادرة وإجراء ضبط دقيق خاص بمجالات محددة.
استخدامات جيما 3
أوضحت جوجل أن هذا النموذج ليس مصممًا للمحادثات المعقدة مثل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى، لكنه يُعد أداة مثالية لمجموعة متنوعة من التطبيقات العملية، بما في ذلك:
- تصنيف النصوص وتحليلها.
- استخراج الكيانات من البيانات.
- فحوصات الامتثال والمراجعات القانونية.
- توجيه الاستعلامات والرد على الأسئلة البسيطة.
- الكتابة الإبداعية وإنشاء المحتوى.
رؤية جوجل للمستقبل
تؤكد جوجل أن جيما 3 يجسد فلسفتها في تقديم نموذج أساسي عالي الجودة يمكن الاعتماد عليه مباشرة بعد إطلاقه، مع إمكانية تحسين أدائه عبر الضبط الدقيق لتلبية احتياجات محددة. وبفضل كفاءته في استهلاك الطاقة وقدرته على التعامل مع المهام المعقدة، يُتوقع أن يصبح هذا النموذج خيارًا رئيسيًا للمطورين والشركات التي تسعى إلى دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتها اليومية.
الذكاء الاصطناعي
مع إطلاق جيما 3، تواصل جوجل تعزيز مكانتها في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تقدم نموذجًا متطورًا يوازن بين الأداء العالي وكفاءة الطاقة، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات العملية على الأجهزة الذكية. يُعد هذا الإصدار خطوة مهمة نحو جعل الذكاء الاصطناعي أكثر تكيفًا مع احتياجات المستخدمين اليومية، مع الحفاظ على الموارد وتحسين تجربة المستخدم.
