أنواع هياكل البيانات

‏أكثر بحثًا انتشارًا بمجتمع الذكاء الاصطناعي هذه الفترة هو بحث تقني للنموذج اللغوي Qwen2.5 من فريق Alibaba، والذي يقدم سلسلة شاملة من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) تبدا بأحجام صغيرة من 0.5B معامل حتى 72B مليار معامل لتغطي كافة امكانيات المجتمع وجميعها مفتوحة المصدر على منصة Hugging Face لاستخدامات تجارية او بحثية

أحد أبرز مميزات البحث التي جعلته ينتشر انه يقدم تفاصيل شاملة وشفافة حول كل مرحلة من مراحل تطوير النموذج الحديثة ففي الورقة تم ذكر عدة محاور مثل بنية النموذج والتدريب المسبق (Pre-training) والتدريب اللاحق (Post-Training) وبما في ذلك طرق معالجة البيانات، المعايير المستخدمة في التقييم

تم تحسين Qwen2.5 بشكل كبير مقارنة بالإصدارات السابقة، حيث تم زيادة بيانات التدريب من 7 تريليون إلى 18 تريليون رمز (tokens) مع إضافة أكثر من مليون عينة للتدريب الدقيق وتعزيز التعلم التعزيزي، مما حسّن قدرة النموذج على فهم التعليمات وتحليل النصوص الطويلة وهو تركيز الباحثين عليه

تقرير Qwen2.5 يعكس التقدم الجديد في النماذج اللغوية والمجال بشكل عام هذا السنة، وأنصحك بقراءة البحث، يساعد الكل في انه يكون على اطلاع بأحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية الكبيرة.

رابط الورقة والمصدر:

arxiv.org/pdf/2412.15115‎

‏"وتغرب شمس الإنسان دون أن يسأل نفسه سؤالاً واحدا بسيطاً. لماذا أنا هنا !؟"

> مصطفى محمود