ميتا تبني نموذج ذكاء اصطناعي لتشغيل منصتها للفيديو

تنفق ميتا المليارات على الرقاقات من أجل تحقيق طموحاتها في مجال الذكاء الاصطناعي، وتركز إحدى جهودها على منصتها للفيديو.

وأصبحت وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا بمنزلة الرقاقات الأساسية التي يستخدمها باحثو الذكاء الاصطناعي لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة المستخدمة لتشغيل روبوت الدردشة ChatGPT ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الأخرى.

وأوضح مسؤول تنفيذي في الشركة أن الاستثمار الضخم في الذكاء الاصطناعي يشمل تطوير نظام ذكاء اصطناعي مصمم لتشغيل محرك توصيات فيديو فيسبوك عبر جميع منصاتها.

وقال توم أليسون، مدير فيسبوك، إن جزءًا من خريطة طريق التكنولوجيا التي تمتد إلى عام 2026 للشركة تتضمن تطوير نموذج ذكاء اصطناعي للتوصية يمكنه تشغيل خدمة مقاطع الفيديو القصيرة Reels ومقاطع الفيديو الطويلة التقليدية.

وتستخدم ميتا في الوقت الحالي نموذجًا منفصلاً لكل منتج من منتجاتها، مثل Reels والمجموعات وخلاصة فيسبوك الأساسية، حسبما قال أليسون ضمن مؤتمر مورغان ستانلي التكنولوجي في سان فرانسيسكو.

وقال أليسون إن المرحلة الأولى من خريطة الطريق التقنية لشركة ميتا تتضمن تحويل أنظمة التوصية الحالية للشركة إلى وحدات معالجة الرسومات بدلًا من شرائح الحاسوب التقليدية، مما يساعد في تحسين الأداء العام للمنتجات.

ومع تزايد الاهتمام بالنماذج اللغوية الكبيرة في العام الماضي، اندهش المسؤولون التنفيذيون في ميتا من قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة هذه على التعامل مع الكثير من البيانات وجميع أنواع الأنشطة ذات الأغراض العامة، مثل الدردشة، كما قال أليسون.

وأوضح أليسون أن ميتا توصلت إلى إمكانية وجود نموذج توصية عملاق يمكن استخدامه عبر المنتجات، وبنت في العام الماضي هذا النوع من معمارية النماذج الجديدة، مضيفًا أن الشركة اختبرت ذلك عبر Reels.

وساعدت معمارية النموذج الجديدة هذه فيسبوك في الحصول على مكسب قدره 10 في المئة في وقت مشاهدة Reels عبر تطبيق فيسبوك، الأمر الذي ساعد في إثبات أن النموذج يتعلم من البيانات بكفاءة كبيرة مقارنةً بالجيل السابق.

وتعد ميتا الآن في المرحلة الثالثة من إعادة هيكلة معمارية النظام، وتتضمن هذه المرحلة محاولة التحقق من صحة التكنولوجيا ودفعها عبر المنتجات المتعددة.

وقال أليسون: “بدلًا من تشغيل Reels فقط، نحن نعمل على مشروع لتشغيل نظام الفيديو البيئي بأكمله باستخدام هذا النموذج الفردي، ويمكننا بعد ذلك إضافة منتج توصيات الخلاصة لتقديمه عبر هذا النموذج”.

وجمعت ميتا كميات كبيرة جدًا من وحدات معالجة الرسومات المفترض استخدامها من أجل جهود الذكاء الاصطناعي التوليدي الواسعة، مثل تطوير المساعدين الرقميين.

وتتضمن بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تدرسها ميتا إدماج أدوات دردشة متطورة في خلاصتها الأساسية، كما تجرب إدماج أداة دردشة مدعومة بالذكاء الاصطناعي داخل المجموعات.