![search Loader](/Content/ar/images/search-loader.gif)
نتيجة البحث
- تاسي
-
الطاقة
- 2222 - أرامكو السعودية
- 2030 - المصافي
- 2380 - بترو رابغ
- 4030 - البحري
- 4200 - الدريس
- 2381 - الحفر العربية
- 2382 - أديس
- 1201 - تكوين
- 1202 - مبكو
- 1210 - بي سي آي
- 1211 - معادن
- 1301 - أسلاك
- 1304 - اليمامة للحديد
- 1320 - أنابيب السعودية
- 2001 - كيمانول
- 2010 - سابك
- 2020 - سابك للمغذيات الزراعية
- 2090 - جبسكو
- 2150 - زجاج
- 2170 - اللجين
- 2180 - فيبكو
- 2200 - أنابيب
- 2210 - نماء للكيماويات
- 2220 - معدنية
- 2240 - الزامل للصناعة
- 2250 - المجموعة السعودية
- 2290 - ينساب
- 2300 - صناعة الورق
- 2310 - سبكيم العالمية
- 2330 - المتقدمة
- 2350 - كيان السعودية
- 3002 - أسمنت نجران
- 3003 - أسمنت المدينة
- 3004 - أسمنت الشمالية
- 3005 - أسمنت ام القرى
- 3010 - أسمنت العربية
- 3020 - أسمنت اليمامة
- 3030 - أسمنت السعودية
- 3040 - أسمنت القصيم
- 3050 - أسمنت الجنوب
- 3060 - أسمنت ينبع
- 3080 - أسمنت الشرقية
- 3090 - أسمنت تبوك
- 3091 - أسمنت الجوف
- 3092 - أسمنت الرياض
- 2060 - التصنيع
- 3008 - الكثيري
- 3007 - الواحة
- 1321 - أنابيب الشرق
- 1322 - أماك
- 2223 - لوبريف
- 2360 - الفخارية
- 1212 - أسترا الصناعية
- 1302 - بوان
- 1303 - الصناعات الكهربائية
- 2040 - الخزف السعودي
- 2110 - الكابلات السعودية
- 2160 - أميانتيت
- 2320 - البابطين
- 2370 - مسك
- 4140 - صادرات
- 4141 - العمران
- 4142 - كابلات الرياض
- 1214 - شاكر
- 4110 - باتك
- 4143 - تالكو
- 4031 - الخدمات الأرضية
- 4040 - سابتكو
- 4260 - بدجت السعودية
- 2190 - سيسكو القابضة
- 4261 - ذيب
- 4263 - سال
- 4262 - لومي
- 1810 - سيرا
- 6013 - التطويرية الغذائية
- 1820 - مجموعة الحكير
- 4170 - شمس
- 4290 - الخليج للتدريب
- 6002 - هرفي للأغذية
- 1830 - لجام للرياضة
- 6012 - ريدان
- 4291 - الوطنية للتعليم
- 4292 - عطاء
- 6014 - الآمار
- 6015 - أمريكانا
- 4003 - إكسترا
- 4008 - ساكو
- 4050 - ساسكو
- 4190 - جرير
- 4240 - سينومي ريتيل
- 4191 - أبو معطي
- 4051 - باعظيم
- 4192 - السيف غاليري
- 4001 - أسواق ع العثيم
- 4006 - أسواق المزرعة
- 4061 - أنعام القابضة
- 4160 - ثمار
- 4161 - بن داود
- 4162 - المنجم
- 4164 - النهدي
- 4163 - الدواء
- 2050 - مجموعة صافولا
- 2100 - وفرة
- 2270 - سدافكو
- 2280 - المراعي
- 6001 - حلواني إخوان
- 6010 - نادك
- 6020 - جاكو
- 6040 - تبوك الزراعية
- 6050 - الأسماك
- 6060 - الشرقية للتنمية
- 6070 - الجوف
- 6090 - جازادكو
- 2281 - تنمية
- 2282 - نقي
- 2283 - المطاحن الأولى
- 4080 - سناد القابضة
- 2284 - المطاحن الحديثة
- 4002 - المواساة
- 4004 - دله الصحية
- 4005 - رعاية
- 4007 - الحمادي
- 4009 - السعودي الألماني الصحية
- 2230 - الكيميائية
- 4013 - سليمان الحبيب
- 2140 - أيان
- 4014 - دار المعدات
- 4017 - فقيه الطبية
- 1010 - الرياض
- 1020 - الجزيرة
- 1030 - الإستثمار
- 1050 - بي اس اف
- 1060 - الأول
- 1080 - العربي
- 1120 - الراجحي
- 1140 - البلاد
- 1150 - الإنماء
- 1180 - الأهلي
- 2120 - متطورة
- 4280 - المملكة
- 4130 - الباحة
- 4081 - النايفات
- 1111 - مجموعة تداول
- 4082 - مرنة
- 1182 - أملاك
- 1183 - سهل
- 8010 - التعاونية
- 8012 - جزيرة تكافل
- 8020 - ملاذ للتأمين
- 8030 - ميدغلف للتأمين
- 8040 - أليانز إس إف
- 8050 - سلامة
- 8060 - ولاء
- 8070 - الدرع العربي
- 8190 - المتحدة للتأمين
- 8230 - تكافل الراجحي
- 8280 - ليفا
- 8150 - أسيج
- 8210 - بوبا العربية
- 8270 - بروج للتأمين
- 8180 - الصقر للتأمين
- 8170 - الاتحاد
- 8100 - سايكو
- 8120 - إتحاد الخليج الأهلية
- 8200 - الإعادة السعودية
- 8160 - التأمين العربية
- 8250 - جي آي جي
- 8240 - تْشب
- 8260 - الخليجية العامة
- 8300 - الوطنية
- 8310 - أمانة للتأمين
- 8311 - عناية
- 8313 - رسن
- 4330 - الرياض ريت
- 4331 - الجزيرة ريت
- 4332 - جدوى ريت الحرمين
- 4333 - تعليم ريت
- 4334 - المعذر ريت
- 4335 - مشاركة ريت
- 4336 - ملكية ريت
- 4338 - الأهلي ريت 1
- 4337 - سيكو السعودية ريت
- 4342 - جدوى ريت السعودية
- 4340 - الراجحي ريت
- 4339 - دراية ريت
- 4344 - سدكو كابيتال ريت
- 4347 - بنيان ريت
- 4345 - الإنماء ريت للتجزئة
- 4346 - ميفك ريت
- 4348 - الخبير ريت
- 4349 - الإنماء ريت الفندقي
- 4020 - العقارية
- 4323 - سمو
- 4090 - طيبة
- 4100 - مكة
- 4150 - التعمير
- 4220 - إعمار
- 4230 - البحر الأحمر
- 4250 - جبل عمر
- 4300 - دار الأركان
- 4310 - مدينة المعرفة
- 4320 - الأندلس
- 4321 - سينومي سنترز
- 4322 - رتال
- نمو
-
المرافق العامة
إدارة وتطوير العقارات
الصناديق العقارية المتداولة
الرعاية الصحية
- 9518 - المركز الكندي الطبي
- 9530 - طبية
- 9527 - ألف ميم ياء
- 9544 - الرعاية المستقبلية
- 9546 - نبع الصحة
- 9574 - بروميديكس
- 9594 - المداواة
- 9572 - الرازي
- 9587 - لانا
- 9600 - كومل
- 9604 - ميرال
- 9515 - فش فاش
- 9532 - مياه الجوف
- 9536 - فاديكو
- 9556 - نفوذ
- 9559 - بلدي
- 9564 - آفاق الغذاء
- 9555 - لين الخير
- 9513 - حديد وطني
- 9514 - الناقول
- 9523 - جروب فايف
- 9539 - أقاسيم
- 9548 - ابيكو
- 9553 - ملان
- 9565 - معيار
- 9552 - قمة السعودية
- 9563 - بناء
- 9566 - الصناعات الجيرية
- 9580 - الراشد للصناعة
- 9583 - المتحدة للتعدين
- 9576 - منزل الورق
- 9588 - حديد الرياض
- 9575 - ماربل ديزاين
- 9599 - طاقات
- 9601 - الرشيد
- 9605 - نفط الشرق
- 9510 - الوطنية للبناء والتسويق
- 9528 - جاز
- 9531 - العبيكان للزجاج
- 9533 - المركز الآلي
- 9529 - رؤوم
- 9525 - الوسائل الصناعية
- 9542 - كير
- 9547 - رواسي
- 9568 - ميار
- 9569 - آل منيف
- 9578 - أطلس
- 9560 - وجا
- 9540 - تدوير
- 9545 - الدولية
- 9570 - تام التنموية
- 9581 - كلين لايف
- 9593 - عبر الخليج
- 9597 - الليف
- 9608 - الأشغال الميسرة
- 9520 - برغرايززر
- 9541 - أكاديمية التعلم
- 9567 - غذاء السلطان
- 9562 - بوابة الأطعمة
- 9590 - أرماح
- 9526 - جاهز
- 9598 - المحافظة
- 9603 - الأفق التعليمية
الدخول
×هل نسيت كلمة السر؟
×-
ترتيب البنوك مؤشرات البنوك إحصائيات الأسمنت شركات الأسمنت مؤشرات الأسمنت إحصاءات النقد والإقتصاد النفط والغاز والوقود بيانات الاقتصاد الكلي إنفاق المستهلكين التضخم الصادرات والواردات السلع الغذائية السلع غير الغذائية السلع الانشائية ترتيب البتروكيماويات مؤشرات البتروكيماويات ترتيب التجزئة مؤشرات التجزئة ترتيب المواد الغذائية مؤشرات المواد الغذائية الأعلى نمواً التوزيعات النقدية التاريخية
![video link button](/Content/en/images/attachement-icon.jpg)
- تشهد صناعة الذكاء الاصطناعي تطورًا سريعًا بفضل هيمنة نماذج المحولات، التي أحرزت تقدمًا كبيرًا في السنوات الأخيرة بفضل قدرتها على معالجة البيانات بشكل فعال وتوليد نصوص إبداعية وتحليل معقد.
- إلا أن هناك بديلاً واعدًا يظهر في الأفق، وهو نماذج مساحة الحالة مثل مامبا (Mamba)، التي تقدم بديلاً جذابًا للمحولات.
- تمتاز مامبا بقدرتها على التعامل مع تسلسلات طويلة جدًا تصل إلى مليون رمز، وهو ما يعكس إنجازًا مهمًا في التغلب على مشكلة "الاختناق التربيعي" التي تواجهها نماذج المحولات.
- كما أن مامبا تتفوق على المحولات في سرعة الأداء، حيث تصل سرعتها إلى حوالي خمس مرات أسرع من المحولات التقليدية.
- وتُعتبر مامبا مثالية لنمذجة البيانات الكبيرة والمتنوعة مثل اللغات والصوت والجينوم، مما يجعلها خيارًا مثيرًا للاهتمام في العديد من التطبيقات.
- نموذج مامبا-3ب (Mamba-3B)، على سبيل المثال، يتفوق على نماذج المحولات الأكبر حجمًا في مجموعة متنوعة من المهام، مما يفتح المجال أمام تطبيقات جديدة ومبتكرة في الذكاء الاصطناعي.
- في هذا التقرير، سنناقش المزايا والعيوب المتعلقة بنماذج مامبا مقارنةً بنماذج المحولات، ونتناول القياسات والحدس الذي يدفعنا للتفكير في إمكانيات مامبا، وأهمية ذلك بالنسبة لقابلية التفسير وسلامة الذكاء الاصطناعي.
مشاكل المحولات: تحديات وأساليب جديدة
- أحدثت نماذج المحولات ثورة في عالم التعلم الآلي، حيث تجاوزت قدراتها التصنيف البسيط للصور إلى إنجازات معقدة مثل توليد نصوص إبداعية وحل مشاكل علمية معقدة.
للاطلاع على المزيد من المواضيع والتقارير في صفحة مختارات أرقام
- تعتمد المحولات على تقنية تتيح لكل عنصر نصي الرجوع إلى جميع العناصر السابقة أثناء التنبؤ، مما يتطلب تخزين كميات هائلة من المعلومات في ذاكرة مؤقتة تُعرف بـ"KV"، هذه الآلية، رغم فعاليتها، تزيد من تعقيد العملية الحسابية وتؤدي إلى بطء كبير في التدريب وزيادة في متطلبات الذاكرة.
- حتى مع إضافة المزيد من الأجهزة لمعالجة مشكلات الذاكرة، تظل مشكلة البطء الشديد قائمة، مما يحد من فعالية المحولات عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات.
الهياكل الأساسية لنماذج التعلم الآلي
- تحتوي جميع الهياكل الأساسية الفعالة في هندسة التعلم الآلي على مكونات أساسية تتعلق بعمليتين: التواصل بين الرموز والحسابات داخل الرموز.
- في قلب نماذج التعلم الآلي نجد عمليتي الانتباه والحوسبة، حيث يتيح الانتباه للنموذج التركيز على الأجزاء المهمة من البيانات، بينما تقوم الحوسبة بمعالجة هذه المعلومات. تحسين أداء النماذج يستلزم تطوير هاتين العمليتين بشكل متكامل.
بدائل الانتباه: نموذج فضاء الحالة
- في محاولة لتحسين فعالية النماذج، نقوم حاليًا بتطوير آلية جديدة تعتمد على نموذج فضاء الحالة المستوحى من نظرية التحكم، والتي تهدف إلى تسهيل التفاعل بين عناصر البيانات المختلفة.
- بينما نحتفظ بآلية الحوسبة القائمة على الشبكات العصبية متعددة الطبقات، فإن الهدف من هذا التغيير هو تقليل التعقيد وزيادة كفاءة النموذج.
تدفق المعرفة في نماذج التحويل ونماذج مامبا
- تتغذى نماذج الذكاء الاصطناعي على نوعين من البيانات: بيانات التدريب وبيانات السياق. وتشمل بيانات التدريب المسبق، الذي يتضمن التعلم من كميات هائلة من البيانات، والضبط الدقيق لتخصيص النموذج لمهام محددة، وتعزيز التعلم من خلال التفاعل البشري.
- ويشبه تأثير هذه البيانات على النموذج تأثير الجينات على الكائن الحي، حيث يحمل النموذج بصمات التجارب السابقة دون تذكر التفاصيل الدقيقة.
- من ناحية أخرى، توفر بيانات السياق معلومات في الوقت الفعلي أثناء التفاعل مع المستخدم، مما يساعد النموذج على فهم المعنى المقصود وتقديم استجابات مناسبة.
في سياق البيانات
- في سياق البيانات، تقوم نماذج المحولات بدور الذاكرة المؤقتة الدقيقة، حيث تقوم بتخزين المعلومات السياقية واسترجاعها عند الحاجة.
- تتيح هذه الميزة للمحولات أداء مهام متنوعة، مثل التعرف على الأجسام غير المرئية وحساب الانحدارات الخطية.
الاسترجاع في المحولات
- عملية الاسترجاع هي جوهر عمل نماذج المحولات اللغوية، حيث تستدعي هذه النماذج المعلومات ذات الصلة من قاعدة بيانات واسعة قبل توليد النصوص.
- تشبه هذه العملية البحث عن كتاب في مكتبة، حيث يتطلب الأمر تحديد الكلمات المفتاحية الصحيحة للوصول إلى المعلومات المطلوبة.
- بعد العثور على المعلومات، يتم تقديمها للمحول كمدخل لعملية التوليد، مما يعزز دقة وشمولية النصوص المنتجة.
تدفق المعلومات في مامبا
- يتميز نموذج مامبا بآلية مبتكرة لتدفق المعلومات، حيث يدمج بين البيانات السياقية والاسترجاع بطريقة متكاملة.
- تعتمد مامبا على بيانات تدريب واسعة النطاق مع تركيز خاص على تحسين معالجة البيانات السياقية والاسترجاع.
- حيث تخضع البيانات السياقية في مامبا لعمليات تحويل وتصفية متقدمة، مما يجعلها أكثر ملاءمة لعمليات الاسترجاع.
- وتقدم مامبا واجهة برمجة تطبيقات للوصول إلى البيانات السياقية، ولكن دقة النتائج تعتمد على طبيعة البيانات المستخدمة.
تطورات متوقعة في نماذج اللغات الكبيرة
- من المتوقع أن تكون نماذج اللغات الكبيرة مثل مامبا أكثر كفاءة في المهام التي تتطلب فهمًا عميقًا لسياق واسع وحفظًا طويل الأمد.
- وتشمل التطبيقات المحتملة لهذه النماذج تحليل البيانات الجينية، توليد المحتوى المرئي، وإنتاج نصوص إبداعية مثل الروايات.
التلخيص وتحسين كفاءة المعالجة
- تخيل وكيلاً يتفاعل مع البيئة المحيطة ويتراكم لديه كمية هائلة من البيانات، ومع محدودية قدرة المحولات على معالجة هذه البيانات، يصبح من الضروري تبسيطها وتلخيصها.
- في حالة معالجة النصوص، قد يكون لدى طلاب القانون الخبرة الكافية لتلخيص النصوص القانونية المعقدة، حيث يُحافظ على الجوهر الأساسي للمعلومات رغم فقدان بعض التفاصيل.
- ولكن التلخيص في مجالات أخرى، مثل تلخيص فيلم مدته ساعتان، يظل معضلة. وهنا نتساءل هل يمكن للنموذج تعلم عملية التلخيص بشكل تلقائي بدلاً من الاعتماد على وصف الجوانب الجمالية للفيلم؟ هذا هو المجال الذي تتيح فيه تقنية مامبا إمكانيات جديدة.
سلامة الذكاء الاصطناعي
- تعتبر نماذج اللغات من العوامل الرئيسية في التخفيف من المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي العام، وبعد أن كانت الأنظمة التي تعتمد على التعلم الذاتي مرشحة بارزة لتحقيق ذكاء اصطناعي عام، قدمت نماذج اللغات بديلاً أكثر أمانًا، حيث تفتقر إلى الأهداف بعيدة المدى التي قد تؤدي إلى مخاطر.
- تسلط القدرة على التفكير بعيد المدى الضوء على أهمية ضمان سلامة أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على الوكلاء.
- رغم أن المخاوف المتعلقة بالوكلاء قد تكون أقل أهمية في النماذج اللغوية الكبيرة ذات نوافذ السياق الضخمة، إلا أن العديد منها يرتبط بالأنظمة ذات الذاكرة الطويلة الأمد والأهداف الذاتية المحتملة.
- وهنا تقدم تقنية مامبا بديلاً واعدًا في معالجة المعلومات وتقديم تحسينات على نماذج المحولات، مع توفير إمكانيات جديدة في التلخيص وكفاءة المعالجة، إضافةً إلى تحسين سلامة الذكاء الاصطناعي.
- ومع ذلك، ما زال الطريق طويلًا أمام كل من نماذج المحولات ومامبا لتحقيق توازن بين فعالية الأداء والتعامل مع البيانات الكبيرة، مما يفتح المجال لمزيد من الابتكارات في هذا المجال.
المصدر: ذا جرادينت
الأكثر قراءة
- آراء المستثمرين: فتح التصويت لقياس التوقعات لاتجاه السوق السعودي والأسهم الأسبوع المقبل
- أهم أحداث الأسبوع .. أحقية وصرف أرباح لعدة شركات
- كيف يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في تعلم مهارات عالية الدخل؟
- ارتفاع الأسهم الأمريكية عند الإغلاق.. وإس آند بي يحقق أفضل أداء أسبوعي منذ نوفمبر 2023
- خام برنت يتراجع دون 80 دولارًا عند التسوية ويمحو مكاسبه خلال الأسبوع
تعليقات {{getCommentCount()}}
كن أول من يعلق على الخبر
رد{{comment.DisplayName}} على {{getCommenterName(comment.ParentThreadID)}}
{{comment.DisplayName}}
{{comment.ElapsedTime}}