Hugging Face ، شريك AWS في التعلم الآلي مفتوح المصدر وسط سباق التسلح بالذكاء الاصطناعي

تُظهر التطورات الهائلة في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) علامات على ما يمكن أن يكون بدايات تحول كبير في صناعة التكنولوجيا. تبحث الشركات الناشئة العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي وشركات التكنولوجيا الكبرى عن طرق جديدة لوضع LLMs المتقدمة لاستخدامها في كل شيء بدءًا من كتابة رسائل البريد الإلكتروني وحتى إنشاء رمز البرنامج.

ومع ذلك ، فإن وعود LLM أدت أيضًا إلى سباق تسلح بين عمالقة التكنولوجيا. في إطار جهودها لبناء ترسانات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ، تهدد شركات التكنولوجيا الكبرى بدفع المجال نحو مزيد من الانفتاح والسرية.

في خضم هذا التنافس ، يرسم Hugging Face استراتيجية مختلفة ستوفر وصولاً قابلاً للتطوير لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. تتعاون Hugging Face مع Amazon Web Services (AWS) لتسهيل اعتماد نماذج التعلم الآلي مفتوحة المصدر (ML). في عصر أصبحت فيه النماذج المتقدمة غير قابلة للوصول بشكل متزايد أو مخفية خلف حدائق مسورة ، يمكن أن يوسع بديل سهل الاستخدام مفتوح المصدر سوق التعلم الآلي التطبيقي.

نماذج مفتوحة المصدر

على الرغم من أن نماذج التعلم الآلي واسعة النطاق مفيدة جدًا ، إلا أن إعدادها وتشغيلها يتطلب خبرة خاصة يمتلكها عدد قليل من الشركات. ستحاول الشراكة الجديدة بين Hugging Face و AWS مواجهة هذه التحديات.

يمكن للمطورين استخدام الأدوات السحابية والبنية التحتية من أمازون لضبط ونشر أحدث النماذج بسهولة من مستودع ML الخاص بـ Hugging Face.

بدأت الشركتان العمل في عام 2021 بإدخال حاويات التعلم العميق Hugging Face (DLC) على SageMaker ، منصة التعلم الآلي المستندة إلى السحابة من Amazon. ستعمل الشراكة الجديدة على توسيع مدى توفر نماذج Hugging Face إلى منتجات AWS الأخرى وأجهزة تسريع الذكاء الاصطناعي القائمة على السحابة من Amazon لتسريع التدريب والاستدلال.

قال جيف بودير ، مدير المنتج في Hugging Face ، لـ VentureBeat: “منذ أن بدأنا في تقديم Hugging Face محليًا في SageMaker ، نما الاستخدام بشكل كبير ، ولدينا الآن أكثر من 1000 عميل يستخدمون حلولنا كل شهر”. “من خلال هذه الشراكة الجديدة ، نعمل الآن جنبًا إلى جنب مع الفرق الهندسية التي تبني أجهزة جديدة فعالة للذكاء الاصطناعي ، مثل AWS Trainium و AWS Inferentia ، لبناء حلول يمكن استخدامها مباشرة على Elastic Compute Cloud (EC2) و Elastic Kubernetes الخدمة (EKS) “.

سباق التسلح بالذكاء الاصطناعي

يتحدث قادة التكنولوجيا عن الطبيعة التحويلية للتعلم الآلي لعدة سنوات. ولكن لم يتم الشعور بهذا التحول كما حدث في الأشهر القليلة الماضية. مهد إصدار نموذج لغة ChatGPT الخاص بـ OpenAI الطريق لفصل جديد في السباق على هيمنة الذكاء الاصطناعي.

قامت Microsoft مؤخرًا بضخ 10 مليارات دولار في OpenAI وتعمل جاهدة لدمج LLM في منتجاتها. استثمرت Google 300 مليون دولار في Anthropic ، منافس OpenAI ، وتسعى جاهدة لحماية إمبراطورية البحث عبر الإنترنت من صعود المنتجات التي تعمل بنظام LLM.

هناك فوائد واضحة لهذه الشراكات. بفضل الدعم المالي من Microsoft ، تمكنت OpenAI من تدريب نماذج التعلم الآلي الكبيرة جدًا والمكلفة على الأجهزة المتخصصة ونشرها على نطاق واسع لملايين الأشخاص. ستحصل Anthropic أيضًا على وصول خاص إلى Google Cloud Platform من خلال شراكتها الجديدة.

ومع ذلك ، فإن التنافس بين شركات التكنولوجيا الكبرى له أيضًا مقايضات في هذا المجال. على سبيل المثال ، منذ أن بدأت شراكتها مع Microsoft ، أوقفت OpenAI المصادر المفتوحة لمعظم نماذج التعلم الآلي الخاصة بها وتقوم بتقديمها من خلال واجهة برمجة تطبيقات مدفوعة (API). لقد أصبح أيضًا مقفلاً في النظام الأساسي السحابي لـ Microsoft ، ونماذجها متاحة فقط على منتجات Azure و Microsoft.

من ناحية أخرى ، تظل Hugging Face ملتزمة بمواصلة تقديم نماذج مفتوحة المصدر. من خلال الشراكة بين Hugging Face و Amazon ، سيتمكن المطورون والباحثون من نشر نماذج مفتوحة المصدر مثل BLOOMZ (بديل GPT-3) و Stable Diffusion (منافس لـ DALL-E 2).

“هذا تحالف بين الشركة الرائدة في التعلم الآلي مفتوح المصدر والرائدة في الخدمات السحابية لبناء الجيل التالي من النماذج والحلول مفتوحة المصدر لاستخدامها معًا. قال بودير: “كل شيء نبنيه معًا سيكون مفتوح المصدر ويمكن الوصول إليه بشكل مفتوح”.

تهدف Hugging Face أيضًا إلى تجنب نوع الانغلاق الذي تواجهه شركات الذكاء الاصطناعي الأخرى. بينما ستبقى أمازون مزودها السحابي المفضل ، ستستمر Hugging Face في العمل مع المنصات السحابية الأخرى.

قال بودير: “هذه الشراكة الجديدة ليست حصرية ولا تغير علاقاتنا مع موفري الخدمات السحابية الآخرين”. مهمتنا هي إضفاء الطابع الديمقراطي على التعلم الآلي الجيد ، وللقيام بذلك نحتاج إلى تمكين المستخدمين أينما كانوا يستخدمون نماذجنا ومكتباتنا. سنواصل العمل مع Microsoft والسحابات الأخرى لخدمة العملاء في كل مكان. “

الانفتاح والشفافية

يعد نموذج API المقدم من OpenAI خيارًا مناسبًا للشركات التي ليس لديها خبرة داخلية في تعلم الآلة. تقدم Hugging Face أيضًا خدمة مماثلة من خلال منتجات Inference Endpoint and Inference API. لكن واجهات برمجة التطبيقات ستكون محدودة بالنسبة للمؤسسات التي تريد المزيد من المرونة لتعديل النماذج ودمجها مع بنى التعلم الآلي الأخرى. كما أنها غير ملائمة للبحث الذي يتطلب الوصول إلى أوزان النموذج والتدرجات وبيانات التدريب.

ستعمل أدوات السحابة سهلة النشر والقابلة للتطوير مثل تلك التي يوفرها Hugging Face على تمكين هذه الأنواع من التطبيقات. في الوقت نفسه ، تعمل الشركة على تطوير أدوات للكشف عن سوء الاستخدام والتحيز والمشاكل الأخرى مع نماذج ML والإبلاغ عنها.

رؤيتنا هي انفتاح وشفافية [are] الطريق إلى الأمام بالنسبة لـ ML “، قال بودير. “تعلم الآلة يحركه العلم ويتطلب العلم إمكانية التكاثر. تجعل سهولة الاستخدام كل شيء في متناول المستخدمين النهائيين ، حتى يتمكن الأشخاص من فهم ما يمكن للنماذج فعله وما لا يمكنها القيام به ، [and] كيف ينبغي ويجب عدم استخدامها “.