أعلنت مايكروسوفت عن تطوير نموذج ذكاء اصطناعي جديد يُدعى BitNet b1.58 2B4T، يتميز بكفاءته الفائقة وقدرته على العمل على المعالجات (CPU) بدلًا من الاعتماد على وحدات معالجة الرسوميات (GPU).
هذا الإعلان يمثل نقلة مهمة نحو جعل تقنيات الذكاء الاصطناعي أكثر وصولًا وانتشارًا.
تصميم ذكي بفعالية عالية
تعتمد معظم نماذج الذكاء الاصطناعي على أوزان رقمية متعددة بتات. ومع ذلك، اعتمدت مايكروسوفت في هذا النموذج على طريقة مختلفة تمامًا، إذ صممت BitNet ليعمل بأوزان مبسطة لا تتجاوز القيم -1، 0، و1.
ونتيجة لذلك، يتمتع النموذج بقدرة على:
- تقليل استهلاك الذاكرة
- تسريع عمليات المعالجة
- العمل بكفاءة على أجهزة محدودة الموارد
نموذج قوي مدرب على كم هائل من البيانات
درب فريق مايكروسوفت النموذج على 4 تريليونات رمز نصي، أي ما يعادل محتوى حوالي 33 مليون كتاب.
ويحتوي النموذج على 2 مليار معامل، ما يجعله الأكبر بين نماذج 1-بت المتاحة حتى الآن.
بالمقارنة مع نماذج أخرى، أثبت BitNet كفاءته العالية، متجاوزًا:
- Llama 3.2 1B من Meta
- Gemma 3 1B من Google
- Qwen 2.5 1.5B من Alibaba
وقد ظهر تفوقه بوضوح في اختبارات مثل:
- GSM8K الخاصة بالرياضيات
- PIQA لاختبار المنطق الفيزيائي اليومي
أداء فائق وسرعة ملحوظة
يعمل BitNet بسرعة مضاعفة مقارنة بنماذج أخرى ذات حجم مماثل.
كما أنه يستهلك ذاكرة أقل، مما يجعله خيارًا مثاليًا لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الشخصية والمحمولة.
القيود: أين تكمن؟
رغم الإمكانيات الواعدة، يعتمد BitNet على إطار عمل خاص يُعرف باسم bitnet.cpp.
هذا الإطار لا يدعم في الوقت الحالي وحدات معالجة الرسوميات (GPU)، مما يحد من توافقه مع بعض البنى التحتية.
ومع ذلك، إذا قامت مايكروسوفت بتوسيع التوافق ليشمل أجهزة أكثر، فقد يتحول BitNet إلى معيار جديد في الذكاء الاصطناعي منخفض التكلفة.
مستقبل واعد لنماذج الذكاء الاصطناعي الخفيفة
يبدو أن BitNet يشكل انطلاقة نحو ديمقراطية الذكاء الاصطناعي، بحيث يصبح متاحًا للجميع دون الحاجة إلى عتاد متطور.
وبفضل تصميمه الفعال، قد يُستخدم في التطبيقات التعليمية، والمساعدات الشخصية، وحتى في أجهزة إنترنت الأشياء (IoT).
