كيف تعيد تقنية “التقطير” رسم مشهد الذكاء الاصطناعي؟

كيف تعيد تقنية “التقطير” رسم مشهد الذكاء الاصطناعي؟

تسهم تقنية “التقطير” (Distillation) بتغيير عميق في تطوير الذكاء الاصطناعي، حيث تسمح باستخلاص المعرفة من نماذج ضخمة لإنشاء نماذج أصغر عالية الجودة بتكاليف منخفضة. رغم أنها ليست جديدة، إلا أن ظهور نماذج مفتوحة المصدر القوية زاد من أهميتها.

تعمل تقنية التقطير عن طريق تدريب نموذج أصغر (كالطالب) بناءً على نموذج أكبر (كالمدرس)، مما يحاكي سلوك النموذج الأكبر ويقلل الحاجة إلى موارد حوسبة ضخمة. هذا التطور يتيح للشركات الناشئة والمطورين المستقلين التنافس مع عمالقة السوق بتكاليف أقل، إذ يمكنهم تطوير نماذج ذكاء اصطناعي بكفاءة عالية دون إرهاق ميزانياتهم.

نجحت شركة “DeepSeek” الصينية، على سبيل المثال، في تطوير نماذج بملايين الدولارات مقارنةً بكلفة 5 ملايين دولار، مما أثار قلق الشركات الكبرى مثل إنفيديا، التي تأثرت قيمتها السوقية بشكل مؤقت. تأتي هذه الإمكانيات بفضل تكنولوجيا التقطير التي أسهمت في تحسين أداء النماذج مع تقليل حجمها، مما يسمح بتشغيلها على أجهزة أقل قوة.

لكن، تظل هناك مخاطر وعيوب. فعلى الرغم من القدرة على تحقيق كفاءة أكبر، يمكن أن يؤدي التخصص إلى ضعف أداء النموذج في مهام أخرى. كذلك، تستخدم الشركات الكبرى استراتيجيات متعددة لمواجهة هذه الثورة، قد تشمل الابتكار أو حتى اتخاذ إجراءات قانونية.

في النهاية، تمثل تقنية التقطير ثورة في الذكاء الاصطناعي، حيث تعيد تحديد تكلفة الوصول إلى هذه التكنولوجيا وتفتح المجال لتنافس أكبر بين الشركات والمطورين.