، مقالات،

تلتزم Hugging Face بمبلغ 10 ملايين دولار من وحدات معالجة الرسوميات المشتركة المجانية


تلتزم شركة Hugging Face، أحد أكبر الأسماء في مجال التعلم الآلي، بمبلغ 10 ملايين دولار في وحدات معالجة الرسوميات المشتركة المجانية لمساعدة المطورين على إنشاء تقنيات ذكاء اصطناعي جديدة. الهدف هو مساعدة المطورين الصغار والأكاديميين والشركات الناشئة على مواجهة مركزية تطورات الذكاء الاصطناعي.

وقال كليم ديلانج، الرئيس التنفيذي لشركة Hugging Face: “نحن محظوظون لأننا في وضع يمكننا من الاستثمار في المجتمع”. الحافة. وقال Delangue إن الاستثمار ممكن لأن Hugging Face “مربح، أو قريب من الربح”، وقد جمع مؤخرًا تمويلًا بقيمة 235 مليون دولار، مما يقدر قيمة الشركة بمبلغ 4.5 مليار دولار.

يشعر Delangue بالقلق بشأن قدرة الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي على التنافس مع عمالقة التكنولوجيا. تظل معظم التطورات المهمة في مجال الذكاء الاصطناعي – مثل GPT-4، والخوارزميات وراء بحث Google، ونظام القيادة الذاتية الكاملة لشركة Tesla – مخفية داخل حدود شركات التكنولوجيا الكبرى. ولا يقتصر الأمر على تحفيز هذه الشركات ماليا للحفاظ على ملكية نماذجها، ولكن مع وجود مليارات الدولارات تحت تصرفها للموارد الحسابية، يمكنها مضاعفة تلك المكاسب والسباق أمام المنافسين، مما يجعل من المستحيل على الشركات الناشئة مواكبة ذلك.

“إذا انتهى بك الأمر مع عدد قليل من المنظمات التي تهيمن أكثر من اللازم، فسيكون من الصعب محاربتها لاحقًا.”

تهدف Hugging Face إلى جعل أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي في متناول الجميع، وليس فقط عمالقة التكنولوجيا. لقد تحدثت مع Delangue خلال Google I/O، المؤتمر الرئيسي لعملاق التكنولوجيا، حيث كشف المسؤولون التنفيذيون في Google عن العديد من ميزات الذكاء الاصطناعي لمنتجاتهم الخاصة وحتى عائلة من النماذج مفتوحة المصدر تسمى Gemma. بالنسبة لديلانجو، فإن نهج الملكية ليس هو المستقبل الذي يتصوره.

“إذا سلكت طريق المصدر المفتوح، فإنك تتجه نحو عالم حيث يمكن لمعظم الشركات، ومعظم المنظمات، ومعظم المنظمات غير الربحية، وصانعي السياسات، والجهات التنظيمية، أن تفعل الذكاء الاصطناعي أيضًا. وقال ديلانجي: “لذلك، هناك طريقة أكثر لامركزية دون تركيز كبير للسلطة، وهو في رأيي عالم أفضل”.

كيف تعمل

ويشكل الوصول إلى الحوسبة تحديًا كبيرًا في بناء نماذج لغوية كبيرة، وغالبًا ما يكون ذلك لصالح شركات مثل OpenAI وAnthropic، التي تؤمن الصفقات مع مقدمي الخدمات السحابية للحصول على موارد حوسبة كبيرة. يهدف Hugging Face إلى تحقيق تكافؤ الفرص من خلال التبرع بوحدات معالجة الرسوميات المشتركة هذه للمجتمع من خلال برنامج جديد يسمى ZeroGPU.

يمكن للعديد من المستخدمين أو التطبيقات الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات المشتركة في وقت واحد، مما يلغي حاجة كل مستخدم أو تطبيق إلى وحدة معالجة رسومات مخصصة. ستكون ZeroGPU متاحة عبر Hugging Face’s Spaces، وهي منصة استضافة لنشر التطبيقات، والتي تحتوي على أكثر من 300000 عرض توضيحي للذكاء الاصطناعي تم إنشاؤها حتى الآن على وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات المدفوعة، وفقًا للشركة.

“من الصعب جدًا الحصول على ما يكفي من وحدات معالجة الرسومات من موفري الخدمات السحابية الرئيسيين”

يتم تحديد الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات المشتركة حسب الاستخدام، لذلك إذا لم يتم استخدام جزء من سعة وحدة معالجة الرسومات بشكل نشط، تصبح هذه السعة متاحة للاستخدام من قبل شخص آخر. وهذا يجعلها فعالة من حيث التكلفة، وموفرة للطاقة، ومثالية للاستخدام على مستوى المجتمع. يستخدم ZeroGPU أجهزة Nvidia A100 GPU لتشغيل هذه العملية – والتي توفر حوالي نصف سرعة الحساب التي توفرها أجهزة H100 الشائعة والأكثر تكلفة.

قال ديلانج: “من الصعب للغاية الحصول على ما يكفي من وحدات معالجة الرسوميات من موفري الخدمات السحابية الرئيسيين، والطريقة للحصول عليها – الأمر الذي يخلق حاجزًا كبيرًا أمام الدخول – هي الالتزام بأعداد كبيرة جدًا لفترات طويلة من الزمن”.

عادةً، تلتزم الشركة بمزود خدمات سحابية مثل Amazon Web Services لمدة عام أو أكثر لتأمين موارد وحدة معالجة الرسومات. وهذا الترتيب يضر بالشركات الصغيرة، والمطورين المستقلين، والأكاديميين الذين يبنون على نطاق صغير ولا يستطيعون التنبؤ بما إذا كانت مشاريعهم ستكتسب قوة جذب أم لا. بغض النظر عن الاستخدام، لا يزال يتعين عليهم دفع ثمن وحدات معالجة الرسومات.

وقال ديلانج: “إن معرفة عدد وحدات معالجة الرسومات ونوع الميزانية التي تحتاجها هو أيضًا كابوس للتنبؤ”.

الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يلحق بالركب

مع التقدم السريع للذكاء الاصطناعي خلف الأبواب المغلقة، فإن هدف Hugging Face هو السماح للناس ببناء المزيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي في العلن.

وقال ديلانجي: “إذا انتهى بك الأمر مع عدد قليل من المنظمات التي تهيمن أكثر من اللازم، فسيكون من الصعب محاربتها لاحقًا”.

حتى أن أندرو ريد، مهندس التعلم الآلي في شركة Hugging Face، قام بإنشاء تطبيق يصور التقدم في LLMs المملوكة والمفتوحة المصدر بمرور الوقت كما تم تسجيله بواسطة LMSYS Chatbot Arena، مما يوضح الفجوة بين الاثنين يقتربان من بعضهما البعض.

تمت مشاركة أكثر من 35000 نسخة مختلفة من نموذج Llama للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر من Meta على Hugging Face منذ الإصدار الأول لـ Meta قبل عام، بدءًا من “النماذج الكمية والمدمجة إلى النماذج المتخصصة في علم الأحياء والماندرين”، وفقًا للشركة.

“لا ينبغي أن يبقى الذكاء الاصطناعي في أيدي القلة. ومع هذا الالتزام تجاه مطوري المصادر المفتوحة، نحن متحمسون لرؤية ما سيطبخه الجميع بعد ذلك بروح التعاون والشفافية.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى