جامعة محمد بن زايد تطلق K2 Horizon: أكبر حزمة نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر عالمياً

أعلن معهد النماذج التأسيسية في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي عن إطلاق K2 Horizon، وهي مجموعة ضخمة تضم ستة نماذج تأسيسية للذكاء الاصطناعي، تتفاوت أحجامها من 0.9 مليار إلى 375 مليار معامل. تتميز هذه النماذج بأنها مفتوحة المصدر بالكامل، حيث تشمل الأوزان، الشيفرة البرمجية، بيانات التدريب، والمنهجية، مما يتيح للباحثين والمطورين والمؤسسات حول العالم استكشافها، إعادة إنتاجها، وتكييفها حسب احتياجاتهم.

تُظهر مجموعة K2 Horizon أداءً متميزاً عبر مختلف الأحجام في مجالات الاستدلال، الرياضيات، البرمجة، والمهام القائمة على الوكلاء. وتضع النماذج التي تتكون من 0.9 مليار، 3.7 مليار، و7 مليارات معامل معايير جديدة للأداء ضمن فئاتها. وقد تم تصميم النموذج الأصغر (0.9 مليار معامل) للعمل في البيئات ذات القيود المشددة، مثل الساعات والنظارات الذكية، بينما تقدم نماذج 3.7 مليار و7 مليارات معامل قدرات متقدمة للهواتف والتطبيقات التي تعمل مباشرة على الأجهزة.

توفر النماذج ذات الـ 32 مليار معامل (النموذج الكثيف) و 36B-A4B (النموذج المتناثر) خيارات قوية للاستضافة المحلية والخوادم داخل المؤسسات. أما النموذج 375B-A23B، فيقدم أقوى قدرات المجموعة لدعم التطبيقات المؤسسية ذات المتطلبات العالية.

يُعد K2 Horizon أكبر إطلاق لنماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة بالكامل، مما يمنح المطورين والباحثين خيارات أوسع من حيث القدرات، الحجم، وخيارات النشر. تشترك النماذج الستة في بنية أساسية موحدة، مفردات لغوية، منهجية تدريب، وواجهات وأدوات نشر موحدة، مع استخدام مجموعة مفردات أصغر في نموذج 0.9 مليار معامل.

تستخدم تقنية التوجيه الديناميكي للنماذج، التي طورها المعهد، لتوجيه المهام إلى النموذج الأكثر كفاءة من حيث التكلفة، وتوفر للمطورين مساراً عملياً للانتقال من النموذج الأولي إلى مرحلة الإنتاج. وتُعتبر الشيفرة البرمجية، بيانات التدريب، والوصفات التدريبية المتاحة بالكامل خطوة هامة نحو الشفافية، متجاوزةً النقاش الدائر حول "الأوزان المفتوحة" في قطاع الذكاء الاصطناعي.

تتضمن K2 Horizon ثلاثة ابتكارات تقنية رئيسية: أولاً، تقنية تقطير الانتشار (Diffusion Distillation) التي تسرّع أداء النموذج بنحو ثلاثة أضعاف دون التأثير على جودة الاستجابة. ثانياً، بنية مزيج الانتباه إلى القيم (Mixture-of-Attention-Values) التي تعزز قدرات الاستدلال دون زيادة المتطلبات الحاسوبية. ثالثاً، تقنية التوجيه الديناميكي للنماذج التي تضمن الكفاءة والتدرج من النموذج الأولي إلى الإنتاج.

تم تصميم كل نموذج في K2 Horizon لمنافسة أفضل النماذج المفتوحة من نفس الحجم في مجالات الاستدلال، استخدام الأدوات، والمهام القائمة على الوكلاء. تم تطوير أصغر النماذج للأجهزة التي تتطلب ذاكرة واستهلاك طاقة ومعالجة محلية محدودة، بينما صُمم أكبرها لمهام الاستدلال المعقدة وأحمال العمل المؤسسية. يمكن للمطورين بناء نماذجهم الأولية باستخدام أحد نماذج المجموعة، ثم التوسع والانتقال إلى نموذج آخر دون الحاجة لتغيير بنية النموذج أو سير العمل.

تتوفر نماذج K2 Horizon فوراً عبر منصة Hugging Face، وكذلك عبر vLLM وSGLang. كما تتوفر واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ K2 Horizon اليوم من خلال المنظومة العالمية لشركاء الاستدلال التابعة لمعهد النماذج التأسيسية، بما في ذلك Compass وCerebra.