مبتكر ChatGPT يطلق Jev.. نوع جديد من نماذج الذكاء الاصطناعي!
أطلقت شركة TypeSafe نموذج Jev، وهو نظام ذكاء اصطناعي جديد صُمم لاتخاذ قرارات منظمة داخل البرمجيات بسرعة عالية وتكلفة منخفضة، مع تقديم درجات ثقة واحتمالات مع كل إجابة بدلاً من توليد النصوص التقليدية، ما يفتح الباب أمام أتمتة أسرع.
تفاصيل الخبر
كشفت شركة TypeSafe AI عن نموذج Jev، أول نماذجها من فئة System One Models، بعد عامين من العمل في الخفاء. ويختلف النموذج عن نماذج اللغة الكبيرة التقليدية؛ إذ لا يركز على كتابة النصوص، وإنما على اتخاذ قرارات منظمة يمكن للبرمجيات استخدامها مباشرة.
ومن أبرز التفاصيل التي أعلنتها الشركة:
- سرعة عالية: تتراوح مدة الاستجابة بين 70 و500 مللي ثانية، وتقول TypeSafe إن ذلك قد يجعله أسرع بنحو 40 إلى 200 مرة في المهام المناسبة مقارنة ببعض نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
- تكلفة منخفضة: يبلغ سعر الإدخال 0.042 دولار لكل مليون رمز، أي 42 دولارًا لكل مليار رمز، بينما لا تفرض الشركة تكلفة على رموز الإخراج.
- قرارات منظمة: لا ينتج Jev نصوصًا مفتوحة النهاية، بل يختار من مخرجات محددة مسبقًا، ما يسمح بإدماج نتائجه مباشرة داخل البرمجيات.
- درجات ثقة: يرفق النموذج قراراته باحتمالات ودرجات ثقة مصممة لتوضيح مستوى اليقين في كل إجابة.
- تقليل أخطاء النوع: تقول TypeSafe إن بنية Jev تضمن توافق المخرجات مع المخطط المحدد مسبقًا، ولذلك لا يواجه ما تسميه الشركة أخطاء النوع في المخرجات.
- مجالات الاستخدام: يمكن توظيفه في تصنيف الطلبات، توجيه البيانات، تقييم السجلات، استخراج المعلومات، اتخاذ قرارات داخل سير العمل، وفحص مخرجات نماذج ذكاء اصطناعي أخرى.
وتوضح TypeSafe أن Jev ليس بديلًا مباشرًا لروبوتات المحادثة أو النماذج التي تكتب النصوص، بل صُمم ليعمل كطبقة ذكاء داخل البرمجيات. كما تشير الشركة إلى أن بعض نتائجها المنشورة تعتمد على اختبارات داخلية، وأن مكاسب السرعة والتكلفة قد تكون أقل في الاستخدامات الواقعية من أفضل النتائج التي سجلتها تجاربها.
الأهداف المستقبلية
تسعى TypeSafe إلى توسيع استخدام Jev وتحويل النماذج القادرة على اتخاذ القرارات المنظمة إلى مكوّن يمكن للبرمجيات الاعتماد عليه في مهام الأتمتة، وتشمل خططها:
- توسيع الوصول المبكر إلى Jev أمام المطورين وإزالة المستخدمين من قائمة الانتظار تدريجيًا.
- جمع ملاحظات المطورين حول القرارات التي يمكن أتمتتها باستخدام النموذج.
- تطوير المزيد من الاستخدامات والتطبيقات التي تستفيد من سرعة Jev وقدرته على التعامل مع القرارات المنظمة.
- مواصلة تطوير فئة System One Models بدلًا من الاعتماد فقط على نماذج المحادثة التقليدية.
يمثل Jev توجهًا مختلفًا في تطوير الذكاء الاصطناعي، إذ يركز على القرارات السريعة والمنظمة داخل البرمجيات بدلًا من المحادثة وتوليد النصوص. ومع استمرار مرحلة الوصول المبكر، ستكشف الاستخدامات الفعلية للمطورين مدى قدرة هذا النهج على الانتشار في تطبيقات الأتمتة.
