مقالات التقنية

كيف يمكن أن تصبح Microsoft الفائز الأكبر في الذكاء الاصطناعي التوليدي


تحقق من جميع الجلسات عند الطلب من قمة الأمن الذكي هنا.


منذ إصدار ChatGPT في نوفمبر ، كان هناك الكثير من التكهنات حول التطبيق القاتل المحتمل لنماذج اللغات الكبيرة المتقدمة (LLM). منذ فترة ، كانت هناك تقارير تفيد بأن Microsoft ستقوم بدمج ChatGPT في محرك بحث Bing الخاص بها لتتقدم على Google. هناك أيضًا العديد من المناقشات حول شيء مثل ChatGPT يحل محل البحث تمامًا.

على الرغم من أنني لم أقم ببيع أي من هذه الأفكار ، أعتقد أننا بدأنا للتو في استكشاف الإمكانات التجارية الضخمة لـ LLM وتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى.

ولمايكروسوفت فرصة أن تصبح الفائز الأكبر في هذه الموجة الجديدة من الابتكار التي على وشك أن تنطلق. يمكن أن تكون خدمة Azure OpenAI ، المتوفرة الآن بشكل عام ، هي بطاقة Microsoft الفائزة في السباق للسيطرة على السوق سريع النمو للذكاء الاصطناعي التوليدي.

خدمة Azure OpenAI مقابل OpenAI API

تم إطلاق خدمة Azure OpenAI Service في نوفمبر 2021 ولكنها كانت متاحة فقط من خلال نموذج مبيعات. الآن ، يمكن لأي شخص التقدم للخدمة والوصول إليها إذا كانت تتوافق مع مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤولة لشركة Microsoft.

حدث

قمة الأمن الذكي عند الطلب

تعرف على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة. شاهد الجلسات عند الطلب اليوم.

مشاهدة هنا

حاليًا ، تدعم خدمة Azure OpenAI نماذج GPT-3 الأساسية والمُحسَّنة بدقة ، وسلسلة Codex الأساسية والمُحسَّنة بدقة ، وحفلات الزفاف LLM. أضافت Microsoft أيضًا DALL-E 2 إلى خدمة OpenAI في أكتوبر ، على الرغم من أنها لا تزال غير متوفرة كجزء من المنتج العام. وفقًا لمدونة Microsoft ، ستضيف الشركة قريبًا دعمًا لـ ChatGPT.

Azure OpenAI Service هي في الأساس نسخة من OpenAI API ، على الرغم من أنها تتمتع بالعديد من المزايا. بالنسبة لعملاء Microsoft الذين يستخدمون سحابة Microsoft بالفعل ، سيكون الوصول إلى تقنية OpenAI من خلال Azure أسهل بكثير. نظرًا لأن العديد من الشركات تستخدم بالفعل منتجات Microsoft للتعلم الآلي و devops ، فسيكون من الأسهل عليهم إدارة مثيلات GPT-3 و Codex الخاصة بهم على منصة Azure.

يوفر Azure أيضًا ميزات أمان على مستوى المؤسسة مطلوبة في العديد من الصناعات. وهو يدعم ميزات مثل اختيار المنطقة الجغرافية لمثيل السحابة وإضافة عوامل تصفية المحتوى لمنع إساءة الاستخدام.

ومن المثير للاهتمام أن أسعار خدمة Azure OpenAI أكثر تنافسية من OpenAI API. في OpenAI API ، تكون أسعار نماذج GPT-3 المضبوطة أعلى من النماذج الأساسية. في Azure ، يكون لكل من الطرازين الأساسي والصقل نفس الأسعار. يسمح Azure أيضًا للعملاء بالدفع مقابل النماذج التي تم ضبطها بدقة باستخدام نموذج الدفع لكل ساعة بدلاً من التسعير المعتاد المستند إلى الرمز المميز ، وهو أكثر ملاءمة للتطبيقات التي تستخدم نموذجًا بكميات كبيرة.

تستفيد كل من Microsoft و OpenAI من السوق المتوسع لخدمة Azure OpenAI و OpenAI API. يتم تشغيل OpenAI API بواسطة سحابة Microsoft ، مما يعني أنه مع زيادة عملائها ، ستزداد فاتورة Azure الخاصة بـ OpenAI. من ناحية أخرى ، لدى Microsoft صفقة ترخيص مع OpenAI. لم يتم الإعلان عن تفاصيل الصفقة (بصرف النظر عن حقيقة أن Microsoft لديها حقوق ترخيص حصرية لتكنولوجيا OpenAI). ولكن مع الاستخدام المتزايد لخدمة Azure OpenAI Service ، ستزيد رسوم ترخيص Microsoft.

ومع ذلك ، على المدى الطويل ، أتوقع أن تتغذى Azure على أعمال OpenAI حيث ينمو سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي وينضج. يعد Azure أكثر مرونة من OpenAI API كما أنه يقدم مجموعة من الخدمات الأخرى التي تعتبر بالغة الأهمية لتطوير البرامج والتعلم الآلي على نطاق واسع.

ستظل واجهة OpenAI API مركزًا للاستكشاف والابتكار ، ولكن العملاء ذوي الأجور المرتفعة الذين يرغبون في إنشاء منتجات قابلة للتطوير سينتقلون ببطء إلى Azure. سيؤدي هذا إلى جعل OpenAI يعتمد بشكل متزايد على Microsoft كمصدر للدخل لنماذجها.

ستمكّنه قوة Azure ومرونته وملاءمته أيضًا من التنافس مع البدائل التجارية والمفتوحة المصدر الناشئة. تسمح البنية التحتية للأجهزة المحسّنة للذكاء الاصطناعي والقابلة للتطوير من Microsoft بتقديم نماذج إنتاجية بأسعار تنافسية. في الوقت نفسه ، فإن التعقيد والتكاليف الأولية لإعداد الأجهزة للنماذج التوليدية ستبقي الأنظمة المستضافة مثل Azure OpenAI الخيار المفضل للعديد من الشركات التي تفتقر إلى المواهب الداخلية لإعداد نماذج مفتوحة المصدر.

سوق RLHF

قبل ChatGPT ، كانت الطريقة البارزة لتدريب LLMs والنماذج التوليدية الأخرى هي التعلم غير الخاضع للإشراف أو الإشراف الذاتي. يتم تزويد النموذج بمجموعة كبيرة جدًا من النصوص أو رموز البرامج أو الصور أو أنواع أخرى من البيانات وتُترك بمفردها لتعلم الأنماط ذات الصلة. أثناء التدريب ، يخفي النموذج أجزاء من البيانات ويحاول التنبؤ بها. ثم يكشف عن الأقسام المقنعة ويقارن تنبؤاته بالحقيقة الأساسية ، ويصحح معلماته الداخلية لتحسين تنبؤاته. من خلال تكرار هذه العملية مرارًا وتكرارًا ، يتعلم LLM التمثيل الإحصائي لمجموعة التدريب ويمكن استخدامه لإنشاء تسلسلات ذات صلة من النص وتعليمات الكمبيوتر ووحدات بكسل الصورة وما إلى ذلك.

أظهر ChatGPT قوة إضافة التحكم البشري إلى عملية التدريب. تم تدريب ChatGPT باستخدام التعلم التعزيزي من ردود الفعل البشرية (RLHF). بدلاً من التعلم الخالص غير الخاضع للإشراف ، استخدم المهندسون في OpenAI المعلقين البشريين لتوجيه النموذج في مراحل مختلفة من عملية التدريب. صقل الفريق أولاً نموذجًا تم اختباره مسبقًا باستخدام مجموعة من المطالبات والردود التي كتبها خبراء بشريون. بعد ذلك ، أنشأوا “نموذج المكافأة” الذي صنف مخرجات نموذج اللغة. تم تدريب نموذج المكافأة على درجات جودة المخرجات التي قدمها المراجعون البشريون. أخيرًا ، استخدموا نموذج المكافأة لمزيد من التدريب على النموذج ومواءمة مخرجاته مع التفضيلات البشرية. تظهر النتائج المذهلة لـ ChatGPT إلى أي مدى يمكن دفع LLM بمساعدة الإنسان.

مع نجاح ChatGPT ، من المرجح أن ينمو سوق LLM المدربين على RLHF. سترغب الشركات في استخدام هذه التقنية لضبط LLMs مثل ChatGPT لاتباع التعليمات الخاصة بالتطبيق. لكن خط أنابيب RLHF يتطلب أدوات تطوير وإدارة معقدة ، بما في ذلك إعداد البيانات والشرح ، وتطوير نموذج المكافأة ، وإصدار النماذج والبيانات ، وإعادة التدريب المنتظم ، ومراقبة النموذج والتحكم فيه ، وأكثر من ذلك بكثير.

لحسن حظ Microsoft ، فإن نظامها الأساسي Azure مُعد جيدًا لتلبية هذه المتطلبات من خلال أدوات MLops وتخزين البيانات. هذا ، إلى جانب البنية التحتية السحابية القابلة للتطوير وأدوات تطوير البرامج ، سيمنح Microsoft ميزة في هذا المكان الأكثر تخصصًا من النماذج التوليدية.

أخطأت شركة Microsoft في الوصول إلى الهواتف الذكية والأنظمة الأساسية للجوّال. لكن استثمارها المبكر في OpenAI ، وهو مختبر للذكاء الاصطناعي لم يكن لديه في ذلك الوقت نموذج عمل مربح ، منحه الفرصة للاستيلاء على حصة كبيرة من السوق للموجة التالية من الابتكار التخريبي.

مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى