NVIDIA توسع عائلة Nemotron بنماذج Super VL وBolt

أطلقت شركة "إنفيديا" (NVIDIA) اليوم ثلاثة نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر ضمن عائلة "Nemotron 3.5"، صُممت لتمكين الوكلاء البرمجيين (AI Agents) من العمل بكفاءة عالية عبر مختلف المنصات، بدءاً من مراكز البيانات الضخمة وصولاً إلى أجهزة الكمبيوتر المكتبية. وتتضمن التوسعة الجديدة نموذج "Super VL" المتطور بقدرات بصرية فائقة، ونموذجين من فئة "Bolt" المخصصة للعمل محلياً على الأجهزة الطرفية، مما يمنح المطورين خيارات مرنة توازن بين قوة المعالجة وسرعة التنفيذ.

كفاءة فائقة في معالجة المهام البصرية والمعقدة

يبرز نموذج "Nemotron 3.5 Super VL" كأحد أقوى الإضافات في هذه السلسلة، حيث يأتي بـ 120 مليار معلمة (Parameters)، ويقدم أداءً يضاهي أكبر نماذج الاستدلال لدى إنفيديا رغم أنه يشغل خُمس حجمها فقط. ما يميز هذا النموذج فعلياً للمستخدم المؤسسي هو قدرته على تنفيذ المهام بسرعة تفوق النماذج المنافسة في فئته بنحو 5 مرات، مما يجعله مثالياً لإدارة تدفقات العمل المعقدة التي تتطلب استمرارية في العمل لعدة أيام أو أسابيع دون انقطاع.

تكمن القوة الحقيقية لـ "Super VL" في فهمه العميق للبيانات البصرية؛ فهو لا يكتفي بقراءة النصوص، بل يمتلك قدرة متقدمة على تحليل الجداول والرسوم البيانية والمستندات المرئية المعقدة مثل ملفات PDF وصفحات الويب. هذا التكامل بين الفهم النصي والبصري يعني أن الوكلاء البرمجيين لم يعودوا بحاجة للتنقل بين أنظمة منفصلة لمعالجة الصور والنصوص، بل يتم الحفاظ على سياق العمل كاملاً من مرحلة قراءة المستند إلى اتخاذ القرار النهائي، وهو ما يرفع من دقة النتائج في قطاعات مثل التمويل وتحليل البيانات الضخمة.

ذكاء اصطناعي محلي يتجاوز قيود السحابة

في خطوة تستهدف مستخدمي أجهزة الكمبيوتر الشخصية ومحطات العمل، قدمت إنفيديا نموذجي "Bolt" اللذين يغيران مفهوم التعامل مع الذكاء الاصطناعي خارج السحابة. نموذج "Bolt 74B-A9B" مصمم للعمل محلياً على أنظمة "NVIDIA RTX" باستخدام تقنية كميّة (Quantization) ثنائية البت، مما يسمح له بالعمل بكفاءة داخل ذاكرة وصول عشوائي للفيديو (VRAM) بسعة 24 جيجابايت فقط. هذا يعني أن المستخدم يمكنه تشغيل وكيل ذكاء اصطناعي متطور للبحث في الويب أو كتابة الأكواد البرمجية وتصحيحها مباشرة على جهازه، دون الحاجة لإرسال بياناته الحساسة إلى خوادم خارجية.

أما النموذج الأصغر "Bolt E4B"، الذي سيتوفر في 23 أكتوبر الجاري، فقد تم تحسينه ليعمل بذاكرة لا تتجاوز 4 جيجابايت، وهو موجه خصيصاً للوكلاء الحواريين والواجهات المدمجة في أجهزة "Jetson" وبطاقات "GeForce RTX". هذا التدرج في الأحجام يحل مشكلة المقايضة التقليدية بين القدرة الذكية وسهولة النشر؛ حيث أصبح بإمكان الشركات الآن اختيار النموذج الذي يناسب بنيتها التحتية بدقة، سواء كانت خوادم عملاقة أو أجهزة لابتوب مخصصة للأعمال.

السيادة على البيانات ومرونة التخصيص للمؤسسات

على عكس النماذج المغلقة التي تفرض قيوداً على كيفية استخدام البيانات ومكان معالجتها، توفر عائلة "Nemotron 3.5" أوزان النماذج ومجموعات البيانات بشكل مفتوح. تمنح هذه الخطوة المؤسسات سيادة كاملة على بياناتها، حيث يمكن تدريب النماذج وتخصيصها داخلياً لتناسب سياسات العمل الخاصة بكل شركة. وقد بدأت شركات كبرى بالفعل في تبني هذه التقنية، مثل "Atlassian" لتحسين عمليات البحث الذكي، و"Salesforce" لأتمتة سير العمل الحكومي المعقد في بيئات آمنة، و"Perplexity" لتعزيز مهام البحث المتقدمة.

تم تدريب نموذج "Super VL" على كم هائل من البيانات يصل إلى 26 تريليون "توكن" (Token)، مع إضافة 3.8 مليون عينة في مرحلة ما بعد التدريب لضمان دقة اتباع التعليمات واستخدام الأدوات البرمجية. ولتسهيل عملية النشر، توفر إنفيديا هذه النماذج عبر منصة "NVIDIA NIM"، وهي خدمات مصغرة جاهزة للإنتاج تحصل على تحديثات أمنية وتحسينات في الأداء كل أسبوعين، مما يقلل من زمن الاستجابة بنسبة تصل إلى 85% عند تشغيلها على البنية التحتية المتوافقة.

إذا كنت مطوراً أو صاحب قرار تقني في مؤسسة تعتمد على خصوصية البيانات، فإن التوجه نحو نماذج "Nemotron 3.5" المفتوحة يعد خياراً استراتيجياً حالياً؛ حيث تتوفر أوزان النماذج عبر منصات "Hugging Face" و"ModelScope" للبدء الفوري في عمليات التخصيص والنشر المحلي، مع مراعاة توفر أجهزة "RTX Spark" المحمولة الجديدة التي ستدعم هذه التقنيات بدءاً من 16 أكتوبر.

المصدر: NVIDIA