إطلاق نماذج بمعاملات 3 مليارات و1.3 مليار... تحسين أداء البحث عن المعلومات على أساس اللغة الكورية
![كاكاو تكشف عن نموذجي تقنية أساسيين لوكيل ذكاء اصطناعي مخصص بصيغة مفتوحة المصدر. [الصورة: كاكاو]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/29/20261029093759146799.jpg)
كشفت شركة كاكاو عن تقنية ذكاء اصطناعي متقدمة تعمل على البحث عن المعلومات المطلوبة على أساس سياق الحوار بين المستخدم والنظام. وتجاوزت كاكاو مرحلة الإجابة على الأسئلة فحسب، حيث وزعت نماذج التضمين بصيغة مفتوحة المصدر لتمكين الذكاء الاصطناعي من البحث عن المعلومات المناسبة لسياق كل مستخدم بناءً على المحادثات السابقة.
أعلنت شركة كاكاو في التاسع والعشرين من الشهر الجاري أنها نشرت نموذجي تضمين "كانانا 2" على منصة مفتوحة المصدر معروفة باسم هجينج فيس، وهما يشكلان التقنية الأساسية لوكيل ذكاء اصطناعي مخصص.
النموذجان المكشوف عنهما هما "كانانا-2-3b-تضمين" بحجم معاملات 3 مليارات و"كانانا-2-1.3b-تضمين" بحجم معاملات 1.3 مليار. يأتي هذا الإجراء متابعة لإطلاق أربعة نماذج لغة صغيرة في يوليو الماضي. وتعمل كاكاو على تطوير نماذج يمكن تحسين تقنيات البحث عن المعلومات بناءً على نموذج لغة ذاتي، واستخدامها في بيئات خدمات متنوعة.
نماذج التضمين هي تقنية تحول معنى النص إلى قيم رقمية للعثور على المعلومات ذات الصلة بالسؤال. بينما تركز نماذج اللغة العامة على فهم السؤال وتوليد الإجابة، تعمل نماذج التضمين على حساب التشابه الدلالي بين السؤال والمعلومات، مما يساعد في البحث عن المواد اللازمة للإجابة.
على سبيل المثال، عندما يحاول المستخدم البحث مرة أخرى عن مطعم ذكره في محادثة سابقة، فإنه بإمكانه البحث عن المعلومات ذات الصلة باستخدام تعبيرات سياقية مثل "المطعم الهادئ الذي تحدثنا عنه من قبل" أو "المكان المناسب للحوار"، دون الحاجة إلى إدخال اسم المطعم الدقيق. يساعد وكيل الذكاء الاصطناعي المخصص على العثور على المعلومات المطلوبة من المحادثات السابقة واستخدامها في الإجابة.
طورت كاكاو النموذج ذو 3 مليارات معامل على أساس نموذج لغة صغير ذاتي يسمى "كانانا-2-slm"، حيث تم تدريبه على تطبيق قدرات الفهم اللغوي على البحث عن المعلومات. وبعد ذلك، طبقت تقنية تقطير المعرفة التي تنقل المعرفة التي تعلمها النموذج الأكبر إلى نموذج أصغر، مما أسفر عن بناء النموذج ذو 1.3 مليار معامل. الهدف من ذلك هو تقليل حجم النموذج مع الحفاظ على الأداء والفعالية اللازمة للبحث عن المعلومات.
تخطط كاكاو للمضي قدماً في أبحاث التضمين باستخدام نماذج لغة أكبر وتطبيق تقنيات تقطير المعرفة، بهدف تحسين أداء البحث والكفاءة معاً.
قال نو بيونج-سوك، قائد إنجازات نموذج الأساس الموحد في كاكاو: "لكي يوفر وكيل الذكاء الاصطناعي المساعدة المطلوبة للمستخدمين، من الضروري أن يتمتع بالقدرة على الإجابة على الأسئلة، وكذلك بالقدرة على البحث الدقيق عن المعلومات المطلوبة من بين كميات كبيرة من المعلومات المتناثرة. من خلال هذا الإطلاق، نهدف إلى مساعدة الباحثين والمطورين على الاستفادة من تقنية التضمين التي تتمتع بنقاط قوة في اللغة الكورية في خدمات متنوعة، وسنواصل الأبحاث التي تحسن أداء البحث والكفاءة معاً".
* تمت ترجمة هذا المقال تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.