ازاي ستانفورد عملت موديل ذكاء اصطناعي منافس بتكلفة ٥٠ دولار فقط

الناس في جامعة ستانفورد صنعوا موديل ذكاء اصطناعي جديد اسمه "s1" وده كلفهم 50 دولار بس!

طب عملوه إزاي؟

الطريقة: استخدموا حاجة اسمها "تقطير المعرفة" - distillation. يعني خلوا الموديل الصغير يتعلم من موديل كبير تاني اسمه Gemini بتاع جوجل

التكلفة: خدوا 30 دقيقة بس علشان يدربوه، واستخدموا 16 NVIDIA H1

00 GPUs. كل ده كلفهم من 20 لـ 50 دولار!!

إيه الحلو في الموديل ده؟

1. رخيص خالص: أي حد ممكن يستخدمه لأنه مش مكلف.

2. مفتوح المصدر: يعني أي حد ممكن يشوف إزاي اتعمل ويطوره كمان.

3. شاطر جداً: في بعض الاختبارات، كان أحسن من موديلات الشركات الكبيرة بـ 27%

ايه التحديات في الموديل ده؟

1. مجال التفكير: الموديل ده اثبت كفائة في المشاكل اللي خطواتها واضحة بس لسة بيواجة مشاكل في الأسئلة المفتوحة

2. الاعتماد على موديل تاني: الفكرة الاساسية في تكوين الموديل ده انه اعتمد على موديل تاني في مرحلة التعلم

3. الاستراتيجية المستقبلية في التوسع: صعب تحصل على تقدم مفاجئ في المعرفة من الطريقة دي زي ما حصلنا عليها من gpt4 مثلا

طب ده معناه إيه للمستقبل؟

1. الذكاء الاصطناعي للجميع: مش لازم تبقى شركة كبيرة علشان تعمل حاجات حلوة في الذكاء الاصطناعي.

2. تغيير في اللعبة: ممكن الشركات تبدأ تركز على جودة البيانات بدل ما تصرف فلوس كتير على الكمبيوترات القوية

في الآخر

الموضوع ده بيورينا إن الذكاء الاصطناعي ممكن يبقى في متناول الجميع، مش بس الشركات الكبيرة. ده ممكن يخلي ناس كتير تبدع وتبتكر في المجال ده.

لينك المقالة:

https://appliedai.tools/ai-models/cost-efficienct-ai-how-stanford-built-low-cost-open-source-rival-to-open-ai-o1/#:~:text=Training%20s1%20took%20under,%2420%E2%80%93%2450%20in%20cloud%20compute

لينك الورقة البحثية:

https://arxiv.org/abs/2501.19393