مختبران للذكاء الاصطناعي يثبتان لماذا تفوز النماذج المفتوحة في الصناعات الخاضعة للتنظيم

تواجه الشركات في الصناعات الخاضعة للتنظيم مثل الخدمات المالية والرعاية الصحية والأوساط الأكاديمية والقطاع العام مشكلة في شراء الذكاء الاصطناعي. العديد من النماذج تُشحن دون توثيق مصدر البيانات أو وثائق المخاطر أو حماية بيانات الإدخال التي تحتاجها فرق الامتثال والقانون والأمن للموافقة على عمليات النشر عالية التأثير. ai2-opens-the-hood-on-olmo-3-every-checkpoint-every-data-point-every-decision

قام مختبران للذكاء الاصطناعي يعملان في الصناعات الخاضعة للتنظيم، هما Domyn و AISquared (كلاهما غير تابعين لـ Ai2)، بتطوير نماذج تعتمد بشكل مباشر على إصدارات Ai2 المفتوحة. ومقرها في ميلانو، تركز Domyn على سيادة الذكاء الاصطناعي، أي الملكية الكاملة والتحكم في النماذج والبيانات التي تنشرها، لصالح الخدمات المالية والتصنيع المتقدم والقطاعات الخاضعة للتنظيم الأخرى. ومقرها في واشنطن العاصمة، تخدم AISquared الحكومة الفيدرالية وعملاء الشركات الأمريكية في نفس تلك الصناعات.

اختار كلاهما Olmo لأنه متاح مع تدفق النموذج الكامل، بما في ذلك بيانات التدريب والرمز والمخططات المعمارية، مما يوفر المستوى العالي من الشفافية والتخصيص الذي تحتاجه قواعد عملاء Domyn و AISquared. gemma-4-is-not-a-chatbot-and-thats-the-point

لماذا اختارت AISquared Olmo

في وقت سابق من هذا العام، أصدرت AISquared Bolt، وهي عائلة من نماذج اللغة الصغيرة مفتوحة الأوزان مصممة لسير عمل المؤسسات مثل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) ومعالجة المستندات وتوجيه النماذج. Bolt Instruct، العائلة الفرعية المتبعة للتعليمات من العائلة، هي نموذج مضبوط بدقة من Olmo 2 و Olmo 3 و Olmo 3.1 بثلاثة أحجام: 1B و 7B و 32B.

بالنسبة لجاكوب رين، المؤسس المشارك ورئيس علماء البيانات في AISquared، فإن اختيار Olmo كأساس لـ Bolt يعود إلى فلسفة الانفتاح لدى Ai2.

"نظرًا لأن Olmo مفتوح بالكامل، كانت لدينا رؤية كاملة لهندسته المعمارية وبيانات تدريبه، مما سمح لنا بمستوى أعلى من الثقة مقارنة بنماذج الأوزان المفتوحة الأقل شفافية،" كما يقول رين.

اعتمدت نماذج أساسية أخرى اختبرتها AISquared على بنى أقل دعماً أو طرق غامضة، وكانت عمليات الضبط الدقيق الناتجة "أقل كفاءة، وأكثر صعوبة في النشر والعمل بها، أو تطلبت مخططات تدريب أكثر تعقيداً وتكلفة والتي لا تزال تؤدي إلى أداء أسوأ،" كما يقول رين.

"إن شفافية Olmo وترخيصه المسامح جعله خياراً سهلاً بين مجموعة النماذج ذات المنشأ الأمريكي. علاوة على ذلك، ضمن ترخيصه أنه يمكننا تكييف Olmo حسب الحاجة وترخيصه لعملائنا،" يضيف رين.

فوق Olmo، قام فريق AISquared بتخصيص Bolt Instruct لإنتاج مخرجات منظمة قابلة للقراءة آلياً، وتقليل معدلات الهلوسة في التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، واكتشاف معلومات التعريف الشخصية (PII) ومحاولات كسر الحماية، وتوجيه الطلبات عبر نماذج أخرى. داخل UNIFI، منصة المؤسسات من AISquared، يلعب Bolt Instruct الآن دورين: طبقة حواجز تمنع المحتوى غير المسموح به قبل وصوله إلى الأنظمة النهائية وجهاز توجيه يوجه كل طلب إلى النموذج الأكثر ملاءمة للتعامل معه.

وفقاً لرين، أدى الانتقال إلى Bolt إلى خفض تكاليف استضافة البنية التحتية الخاصة بـ AISquared بنسبة 50٪ تقريباً، مع رؤية العملاء لتخفيضات مماثلة في التكاليف. navigating-the-edge-new-framework-promises-safer-ai-deployment-in-critical-systems

كيف استخدمت Domyn مجموعتي Dolma و Dolci

في مايو، أصدرت Domyn نموذج Domyn Small، وهو نموذج استدلال مفتوح الأوزان بـ 10 مليار معلمة تم بناؤه جزئياً على مجموعتي بيانات Dolma و Dolci المفتوحتين من Ai2. نظراً لأن Dolma و Dolci تُشحنان بمصادر موثقة وتراخيص مسامحة، تمكنت Domyn من نشر وصفة Domyn Small بشكل يمكن للمنظمات الخاضعة للتنظيم تتبعه من البداية إلى النهاية.

"لا يمكن الدفاع عن ادعاء قابلية التدقيق إلا إذا تمكنا من توثيق ما تم إدخاله في بيانات تدريب النموذج، وليس فقط ما نتج عن التدريب. يمكن لأي شخص الذهاب وإلقاء نظرة على ما رآه النموذج بالضبط،" كما يقول مارتن سيمينو، مدير هندسة الذكاء الاصطناعي في Domyn.

لتطوير Domyn Small، بدأت Domyn من Italia 10B، وهو نموذج أساسي دربته من الصفر، وأضافت خط أنابيب تدريب لاحق متعدد المراحل فوقه. أعطى Italia 10B لـ Domyn أساساً أولياً قوياً، ولكن النموذج قد تم تدريبه للاستخدام العام بدلاً من الاستدلال، وكانت نافذة السياق الخاصة به قصيرة جداً بالنسبة للمستندات الطويلة التي يعمل معها عملاء Domyn عادةً. تطلب تمديدها جولة أخرى من التدريب على بيانات عالية الجودة وطويلة الشكل.

كانت Dolma مناسبة تماماً. مصدر بياناتها، وكيفية تنظيفها وتصفيتها، علني، لذا تمكنت Domyn من معايرتها مقابل مزيج البيانات الداخلي للشركة "بدلاً من العمل بشكل أعمى على عمليات الزحف على الويب غير الشفافة،" كما يقول سيمينو. بالإضافة إلى ذلك، ساعد الترخيص المفتوح لـ Dolma ومصدرها الواضح في "تجاوز مراجعة جانب المشتريات التي يجب أن نجتازها للنشر التجاري النهائي،" يضيف سيمينو.

بعد Dolma، كانت الخطوة التالية هي تعليم Domyn Small تقديم إجابات واضحة ودقيقة بدلاً من الإجابات الغامضة أو الخاطئة بشكل واضح. للقيام بذلك، حصلت Domyn على Dolci، مجموعة بيانات Ai2 التي تحتوي على حوالي 260 ألف زوج استجابة مصممة خصيصاً لهذا النوع من الضبط. أصدرت Ai2 Dolci العام الماضي إلى جانب Olmo 3.

في اختبار GPQA-Diamond، وهو معيار استدلال علمي على مستوى الدراسات العليا، ساعد Dolci Domyn Small على اكتساب 10.1 نقاط، وهي أكبر قفزة مفردة في خط أنابيب التدريب اللاحق للنموذج.

"كان العائد التجريبي حقيقياً،" كما يقول سيمينو.

بالنسبة لمختبرات الذكاء الاصطناعي التي تخدم العملاء الخاضعين للتنظيم، فإن العائق ليس مجرد قدرة عالية، بل قابلية التدقيق والتحكم. يرفع قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي هذا العائق أعلى، مما يتطلب من مقدمي نماذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة نشر ملخصات مفصلة لبيانات التدريب الخاصة بهم. في الولايات المتحدة، يحمل العملاء الفيدراليون قيودهم الخاصة حول المصدر والترخيص. what-openais-atlas-shutdown-says-about-its-product-strategy

ما يغير الصورة هو نوع الانفتاح الأولي الذي تبنيه Ai2 في مجموعات البيانات الخاصة بها والتحف البحثية الأخرى.

"تتغذى وثائق Ai2 المنشورة مباشرة في آثار التتبع لدينا ووثائق الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي. إن الالتزام بإصدار المجموعة الكاملة أمر غير معتاد حقاً على النطاق الذي تعمل فيه Ai2. يرتكز عمل Ai2 بديلاً موثوقاً به لخطوط الأنابيب المغلقة المسجلة الملكية لمختبرات مثل مختبراتنا التي تبني في ظل قيود السيادة والمصلحة العامة،" كما يقول سيمينو.

بالنسبة للمختبرات مثل Domyn و AISquared، فإن المصدر المفتوح ليس فلسفة، بل هو اختصار للامتثال. عندما يكون كل سطر من بيانات التدريب وكل قرار معماري مرئياً، لا تحتاج فرق المشتريات إلى أخذ كلمة البائع على محمل الجد. microsoft-open-sources-data-formulator-07-for-enterprise-data-analytics