مقارنة شاملة بين Tülu 3 405B مفتوح المصدر و GPT-4o و DeepSeek

في خطوة جديدة نحو تعزيز الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر، أطلق معهد ألين للذكاء الاصطناعي (AI2) نموذج Tülu 3 405B الذي يُعد أكبر وأقوى إصدار حتى الآن ضمن عائلة Tülu. بهدف سد الفجوة بين النماذج المفتوحة والمغلقة، حيث يدّعي أنه قادر على منافسة DeepSeek V3 و OpenAI GPT-4o في العديد من المعايير.

ويأتي ظهور النموذج في وقت تصدّرت فيه DeepSeek الصينية المشهد بعد نجاحها في تقديم نماذج متقدمة بميزانية منخفضة، مما جعل الكثير من الباحثين يتساءلون عن قدرة النماذج المفتوحة في الولايات المتحدة على مواكبة التطور السريع في المجال. 

---

ما هو Tülu 3 405B؟

يُعتبر Tülu 3 405B تطورًا كبيرًا عن الإصدارات السابقة، حيث زادت عدد معامِلاته إلى 405 مليار مقارنة بـ 70 مليار فقط في الإصدار السابق. يهدف هذا النموذج إلى تحسين قدرات الفهم والاستدلال وحل المشكلات باستخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي، مما يجعله أحد أقوى النماذج المفتوحة المصدر المتاحة اليوم.

أبرز التحسينات في Tülu 3 405B

✔ تعلم معزز متقدم (Reinforcement Learning): يعتمد النموذج على آلية المكافآت والعقوبات لتعزيز قدرته على حل المسائل الرياضية والاستدلال المنطقي.
✔ تحسينات في الفهم والتحليل: بفضل زيادة حجم البيانات المدخلة، أصبح النموذج أكثر قدرة على تقديم إجابات دقيقة ومتسقة عبر مختلف المجالات.
✔ تقنيات تدريب متقدمة: تم استخدام نهج تدريبي متعدد المراحل لتعزيز الأداء مقارنة بالنماذج المفتوحة الأخرى.
✔ أداء متفوق على المنافسين: تشير الاختبارات الداخلية إلى أن Tülu 3 405B يتفوق على DeepSeek V3 في العديد من المعايير المتعلقة بالرياضيات والفهم المنطقي.

---

Tülu 3 405B vs. DeepSeek V3 و GPT-4o: من الأقوى؟

يهدف Tülu 3 405B إلى سد الفجوة بين النماذج المغلقة والمفتوحة، ولكن كيف يقارن فعليًا مع النماذج المنافسة؟

الميزة	Tülu 3 405B	DeepSeek V3	GPT-4o
عدد المعاملات	405 مليار	غير معلن رسميًا (يُقدر بـ 350-500B)	غير معلن
نوع النموذج	مفتوح المصدر	مفتوح المصدر	مغلق
تقنية التعلم	التعلم المعزز وتحسين التفكير المتسلسل	التعلم المعزز والاستدلال المنطقي	تقنيات محسنة من OpenAI
التوافر	متاح كمصدر مفتوح	متاح كمصدر مفتوح	غير متاح للعامة

🔹 أهم النقاط:

• يتمتع Tülu 3 405B بميزة كونه مفتوح المصدر بالكامل، مما يجعله خيارًا جذابًا للباحثين والمطورين.
• يتفوق على DeepSeek V3 في بعض الاختبارات، لكنه لا يزال بحاجة إلى المزيد من التعديلات ليصل إلى مستوى GPT-4o في جميع النواحي.

التوسع نحو الذكاء الاصطناعي المحلي: تقديم OLMoE

بالإضافة إلى إطلاق Tülu 3 405B، كشفت AI2 ع

التوسع نحو الذكاء الاصطناعي المحلي: تقديم OLMoE

بالإضافة إلى إطلاق Tülu 3 405B، كشفت AI2 عن OLMoE، وهو نموذج ذكاء اصطناعي مخصص للعمل على الأجهزة المحمولة مثل iPhone و iPad.

ما هو OLMoE؟

🔹 نموذج صغير الحجم مصمم للعمل على الأجهزة المحلية دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت.
🔹 يستخدم بعض تقنيات التدريب المستوحاة من Tülu 3، مما يجعله أكثر كفاءة بنسبة 35% مقارنة بالإصدارات السابقة.
🔹 متوفر كتطبيق مفتوح المصدر على iOS، مما يتيح للمطورين تجربة إمكانيات الذكاء الاصطناعي محليًا.

هل يتفوق نموذج Qwen 2.5-Max الصيني فعلا على DeepSeek؟

لماذا هذا مهم؟

يُظهر هذا التطور أن الذكاء الاصطناعي لا يحتاج دائمًا إلى بنية تحتية ضخمة ليكون فعالًا. فمع تطور وحدات المعالجة في الهواتف الذكية، يمكن تشغيل نماذج قوية محليًا، مما يفتح الباب أمام تطبيقات جديدة تعمل بكفاءة وخصوصية دون الحاجة إلى الإنترنت.

مستقبل الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر

مع إطلاق Tülu 3 405B و OLMoE، يبدو أن AI2 تسعى إلى إعادة تعريف معايير النماذج المفتوحة المصدر،  وقد نشهد قريبًا تحولًا كبيرًا في كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث والتعليم والتطبيقات العملية إذا استمرت به التطورات. 

كيفية استخدام Tülu 3 405B

يمكن استخدام نموذج Tülu 3 405B، الذي طوره معهد ألين للذكاء الاصطناعي (AI2)، عبر عدة منصات وبطرق مختلفة، وذلك بناءً على احتياجاتك وبيئة العمل الخاصة بك. فيما يلي بعض الطرق المتاحة:

1. استخدام النموذج عبر منصة Hugging Face

يمكنك تحميل واستخدام النموذج مباشرةً من مستودع Hugging Face. يُفضل استخدام مكتبة Transformers من Hugging Face لتحميل النموذج.

الخطوات:

1. تثبيت مكتبة Transformers: إذا لم تكن مثبتة بالفعل، قم بتثبيت المكتبة باستخدام pip:

   pip install transformers

2. تحميل النموذج: استخدم الكود التالي لتحميل النموذج:

   from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

   # تحميل النموذج
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("allenai/Llama-3.1-Tulu-3-405B")

   # تحميل المحول اللغوي (Tokenizer)
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("allenai/Llama-3.1-Tulu-3-405B")

3. استخدام النموذج: بعد تحميل النموذج والمحول اللغوي، يمكنك استخدامهما لتوليد النصوص أو أداء مهام معالجة اللغة الطبيعية الأخرى.

   # نص الإدخال
   input_text = "ما هو الذكاء الاصطناعي؟"

   # ترميز النص
   inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

   # توليد النص
   outputs = model.generate(**inputs)

   # فك ترميز النص الناتج
   generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

   print(generated_text)

2. استخدام النموذج عبر OpenRouter API

إذا كنت تفضل استخدام واجهة برمجة تطبيقات (API)، يمكنك الوصول إلى النموذج عبر OpenRouter.

الخطوات:

1. التسجيل والحصول على مفتاح API: قم بالتسجيل في OpenRouter واحصل على مفتاح API الخاص بك.
2. إرسال الطلبات: استخدم مكتبة مثل requests في بايثون لإرسال طلبات إلى API.

   import requests

   api_key = "YOUR_API_KEY"
   url = "https://openrouter.ai/api/v1/complete"

   headers = {
       "Authorization": f"Bearer {api_key}",
       "Content-Type": "application/json"
   }

   data = {
       "model": "allenai/Llama-3.1-Tulu-3-405B",
       "prompt": "ما هو الذكاء الاصطناعي؟",
       "max_tokens": 100
   }

   response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
   result = response.json()

   print(result["choices"][0]["text"])

3. استخدام النموذج عبر منصة SambaNova Cloud

يمكنك أيضًا الوصول إلى النموذج عبر SambaNova Cloud، والتي توفر بيئة سحابية لتشغيل النماذج الكبيرة.

الخطوات:

1. التسجيل في SambaNova Cloud: قم بإنشاء حساب على منصة SambaNova Cloud.
2. الوصول إلى النموذج: بعد تسجيل الدخول، يمكنك الوصول إلى نموذج Tülu 3 405B واستخدامه عبر الواجهة المتاحة.

ملاحظة: نظرًا لحجم النموذج (405 مليار معلمة)، قد يتطلب تشغيله محليًا موارد حوسبة كبيرة. لذلك، يُفضل استخدام المنصات السحابية أو واجهات برمجة التطبيقات لتجنب قيود الأجهزة المحلية.

لمزيد من التفاصيل والتحديثات، يُنصح بزيارة المستودع الرسمي للنموذج على Hugging Face وموقع معهد ألين للذكاء الاصطناعي.