Google تكشف DiffusionGemma لتسريع توليد النصوص 4 مرات
أعلنت شركة Google عن نموذجها التجريبي المفتوح DiffusionGemma، وهو نموذج ذكاء اصطناعي جديد يعتمد على أسلوب توليد نصوص متوازٍ بدلاً من الطريقة التقليدية المتسلسلة، مما يتيح زيادة كبيرة في سرعة الإنتاج قد تصل إلى أربعة أضعاف مقارنة بالنماذج التقليدية.
تفاصيل الخبر
يعتمد DiffusionGemma على فكرة “الانتشار النصي” (Text Diffusion)، حيث يتم توليد النص على شكل كتل كاملة بدلاً من كلمة واحدة في كل مرة، ما يسمح باستخدام أفضل للموارد الحاسوبية.
- النموذج مبني على معمارية Mixture of Experts بحجم 26 مليار معامل، مع تفعيل جزء صغير فقط أثناء التشغيل.
- يمكنه توليد ما يزيد عن 1000 رمز في الثانية على وحدة معالجة متقدمة مثل NVIDIA H100.
- يعتمد على معالجة متوازية لـ 256 رمزاً في كل خطوة، ما يحسن الكفاءة في الاستخدام المحلي.
- يسمح بتصحيح الأخطاء أثناء التوليد من خلال إعادة تقييم النص بالكامل في كل دورة.
- تم إصداره كنموذج مفتوح تحت رخصة Apache 2.0 للاستخدام البحثي والتجريبي.
الأهداف المستقبلية
تهدف Google من خلال DiffusionGemma إلى استكشاف طرق جديدة لتسريع نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسين التفاعل اللحظي.
- تقليل زمن الاستجابة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التفاعلية.
- تحسين كفاءة تشغيل النماذج على الأجهزة المحلية بدل الاعتماد الكامل على السحابة.
- تطوير أساليب توليد غير خطية تناسب مهام مثل البرمجة وتحرير النصوص.
- دعم الأبحاث في تقنيات الانتشار النصي كبديل أو مكمل للنماذج التقليدية.
- اختبار حدود جديدة بين السرعة وجودة المخرجات في النماذج الكبيرة.
يمثل DiffusionGemma خطوة تجريبية مهمة نحو إعادة تعريف طريقة توليد النصوص في نماذج الذكاء الاصطناعي، حيث قد تفتح تقنيات المعالجة المتوازية الباب أمام جيل أسرع وأكثر تفاعلية من النماذج المستقبلية.
