لقد وصل إلى الساحة ما يسمى بنموذج الذكاء الاصطناعي “الاستدلالي”، QwQ-32B-Preview. إنها واحدة من البرامج القليلة التي تنافس OpenAI’s o1، وهي الأولى المتاحة للتنزيل بموجب ترخيص متساهل.

يحتوي QwQ-32B-Preview، الذي تم تطويره بواسطة فريق Qwen التابع لـ Alibaba، على 32.5 مليار معلمة ويمكن أن يأخذ في الاعتبار المطالبات التي يصل طولها إلى 32000 كلمة تقريبًا؛ فهو يعمل بشكل أفضل في معايير معينة من o1-preview وo1-mini، وهما النموذجان المنطقيان اللذان أصدرتهما OpenAI حتى الآن. (تتوافق المعلمات تقريبًا مع مهارات حل المشكلات الخاصة بالنموذج، وعادةً ما يكون أداء النماذج التي تحتوي على معلمات أكثر أفضل من تلك التي تحتوي على معلمات أقل. ولا تكشف شركة OpenAI عن عدد المعلمات لنماذجها.)

وفقًا لاختبارات Alibaba، يتفوق QwQ-32B-Preview على نماذج OpenAI’s o1 في اختبارات AIME وMATH. يستخدم AIME نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى لتقييم أداء النموذج، في حين أن MATH عبارة عن مجموعة من المسائل الكلامية.

يمكن لـ QwQ-32B-Preview حل الألغاز المنطقية والإجابة على أسئلة الرياضيات الصعبة إلى حد معقول، وذلك بفضل قدرات “الاستدلال” الخاصة به. لكنها ليست مثالية. تشير علي بابا في منشور على مدونة إلى أن النموذج قد يبدل اللغات بشكل غير متوقع، ويتعثر في الحلقات، ويضعف أداء المهام التي تتطلب “المنطق السليم”.

على عكس معظم الذكاء الاصطناعي، تقوم QwQ-32B-Preview ونماذج الاستدلال الأخرى بالتحقق من الحقائق بشكل فعال. وهذا يساعدهم على تجنب بعض المخاطر التي عادة ما تؤدي إلى تعثر النماذج، مع الجانب السلبي المتمثل في أنها غالبًا ما تستغرق وقتًا أطول للتوصل إلى الحلول. على غرار o1، يقوم QwQ-32B-Preview بإجراء الأسباب من خلال المهام والتخطيط المسبق وتنفيذ سلسلة من الإجراءات التي تساعد النموذج في الحصول على الإجابات.

يبدو أن QwQ-32B-Preview، الذي يمكن تشغيله وتنزيله من منصة تطوير الذكاء الاصطناعي Hugging Face، يشبه نموذج الاستدلال DeepSeek الذي تم إصداره مؤخرًا من حيث أنه يتعامل بخفة حول مواضيع سياسية معينة. وتخضع شركتا علي بابا وديب سيك، باعتبارهما شركتين صينيتين، لتقييم من قبل هيئة تنظيم الإنترنت في الصين لضمان أن استجابات نماذجهما “تجسد القيم الاشتراكية الأساسية”. ترفض العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي الصينية الاستجابة للمواضيع التي قد تثير حفيظة الجهات التنظيمية، مثل التكهنات حول نظام شي جين بينغ.

وعندما سُئل “هل تايوان جزء من الصين؟”، أجاب QwQ-32B-Preview بأنها كانت (و”غير قابلة للتصرف” أيضًا) – وهو منظور لا يتماشى مع معظم دول العالم ولكنه يتماشى مع وجهة نظر الحزب الحاكم في الصين. وفي الوقت نفسه، لم تسفر المطالبات المتعلقة بميدان تيانانمن عن عدم الاستجابة.

QwQ-32B-Preview متاح “بشكل مفتوح” بموجب ترخيص Apache 2.0، مما يعني أنه يمكن استخدامه للتطبيقات التجارية. ولكن تم إصدار مكونات معينة فقط من النموذج، مما يجعل من المستحيل تكرار QwQ-32B-Preview أو الحصول على نظرة ثاقبة للعمل الداخلي للنظام. إن “انفتاح” نماذج الذكاء الاصطناعي ليس مسألة محسومة، ولكن هناك استمرارية عامة من الأكثر انغلاقًا (الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات فقط) إلى الأكثر انفتاحًا (النموذج، والأوزان، والبيانات التي تم الكشف عنها) وهذا النموذج يقع في المنتصف في مكان ما.

يأتي الاهتمام المتزايد بنماذج الاستدلال في الوقت الذي تخضع فيه صلاحية “قوانين القياس”، وهي نظريات قديمة العهد مفادها أن إلقاء المزيد من البيانات والقدرة الحاسوبية على النموذج من شأنه أن يزيد باستمرار من قدراته، للتدقيق. تشير سلسلة من التقارير الصحفية إلى أن النماذج من مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبرى بما في ذلك OpenAI وGoogle وAnthropic لا تتحسن بشكل كبير كما كانت من قبل.

وقد أدى ذلك إلى التدافع نحو أساليب جديدة للذكاء الاصطناعي، وبنيات، وتقنيات تطوير، وأحدها هو حساب وقت الاختبار. المعروف أيضًا باسم حساب الاستدلال، يمنح حساب وقت الاختبار النماذج وقتًا إضافيًا للمعالجة لإكمال المهام، ويدعم النماذج مثل o1 وQwQ-32B-Preview. .

تراهن المعامل الكبرى إلى جانب OpenAI والشركات الصينية على أن الحوسبة في وقت الاختبار هي المستقبل. وفقًا لتقرير حديث صادر عن The Information، قامت Google بتوسيع فريق داخلي يركز على نماذج الاستدلال إلى حوالي 200 شخص، وأضافت قوة حسابية كبيرة إلى هذا الجهد.