NVIDIA: التكنولوجيا التي تدعم DeepL ذكاء اصطناعي Labs

إن المنتجات والحلول الجديدة التي نبتكرها في DeepL Labs للذكاء الاصطناعي أصبحت ممكنة بفضل تعاوننا الطويل الأمد مع NVIDIA. أحدث إنجاز في هذه الشراكة كان قيام DeepL بنشر أول NVIDIA DGX SuperPOD مع أنظمة DGX GB200 في أوروبا في وقت سابق من هذا العام. هذا الحاسوب الفائق الجديد يفتح آفاقاً جديدة في مجال التدريب ونشر حلول الذكاء الاصطناعي.

لقد أطلقنا على NVIDIA SuperPOD الجديد اسم DeepL Arion. وهي تستخدم بنية Grace Blackwell من NVIDIA، التي تربط بين "جزر" من 72 وحدة معالجة رسومات Blackwell قوية بحيث يمكنها العمل كوحدة واحدة. كلما زاد عدد وحدات معالجة الرسومات (GPU) التي يتصل بها SuperPOD بهذه الطريقة، زادت قوته، وأصبح Arion أقوى بكثير حتى من حاسوبنا الفائق السابق من NVIDIA، Mercury. كان سيستغرق ميركوري 193 يوماً لترجمة الإنترنت بالكامل. إذا أعطينا Arion هذه المهمة الافتراضية، فسيتمكن من إنجازها بسرعة أكبر من 10 أضعاف، في ما يزيد قليلاً عن 18 يوماً!

الآلات الأسرع تخضع للتدريب على نماذج أكبر حجماً

ترجمة شبكة الإنترنت العالمية تبدو مهمة رائعة، ولكن ما يعنيه Arion بالنسبة لقدرتها على إجراء التدريب على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) هو أمر أكثر أهمية. ببساطة، كلما زادت سرعة اتصال وحدات معالجة الرسومات (GPU)، زادت حجم النماذج التي يمكننا بناؤها باستخدامها. مع Arion، يمكننا استخدام بنى بسيطة وقابلة للتوسع لبناء نماذج لغة كبيرة (LLMs) أكبر بكثير.

نحن قادرون على تدريب نماذج اللغة الكبيرة هذه باستخدام بيانات تدريب موسعة باستخدام تقنيات متطورة ابتكرناها لتدريب نماذج الحلول اللغوية القائمة على الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا. إنها طريقة مجربة لإنشاء بيانات اصطناعية مكنتنا من تحسين جودة DeepL LLMs باستمرار بمرور الوقت، وستساعدنا على الاستفادة من الإمكانات الكاملة للنماذج الأكبر التي نبنيها.

الابتكار بقدرات ناشئة

تظهر أبحاث الذكاء الاصطناعي أنه عند بناء نماذج أكبر حجماً والتدريب عليها باستخدام كميات أكبر من البيانات عالية الجودة، يمكن أن تبدأ هذه النماذج في إظهار إمكانيات لم تكن متوقعة من قبل. 

وغالبًا ما يتخذ ذلك شكل نموذج يتطور بسرعة كبيرة من اعتبار المهمة صعبة للغاية إلى اعتبارها سهلة نسبيًا. مثل هذه القدرات الناشئة تكافئ الباحثين على توسيع حدود ما يمكن أن تفعله الذكاء الاصطناعي، وتخيل مشاكل جديدة يمكن حلها وتجربة طرق جديدة لحلها. لقد أنشأنا DeepL Labs للذكاء الاصطناعي لإنشاء سلسلة من هذه التجارب. وبذلك، فإننا نراهن بشكل جريء ولكن ذكي على ما يمكن أن تفعله نماذج DeepL في المستقبل. 

ونقوم بذلك من خلال إعداد أهداف طموحة نعلم أنها ستحدث فرقًا كبيرًا في طريقة عمل الناس ومدى إنتاجيتهم. ثم نجري تجارب مكثفة، ونختبر أفكارًا لميزات جديدة يمكن أن تساعدنا في تحقيق هذه الأهداف. القدرات الناشئة تعني أن حتى التجارب الطموحة للغاية يمكن أن تحقق نجاحًا مفاجئًا. توسيع نطاق الأهداف والحلول التي نطبق عليها نماذجنا يساعد على ظهور إمكانات جديدة بسرعة أكبر.

تمكين تجارب الذكاء الاصطناعي أكثر تفاعلية وقيمة

إن تأثير القوة الحاسوبية الأكبر والإمكانيات الناشئة يؤثر بالفعل على ميزات DeepL وتجربة المستخدمين لأدواتنا.

Clarify، خبير الترجمة حسب الطلب الذي يعرف متى يتواصل لطرح أسئلة ذكية للتوضيح، هو أحد الأمثلة المبكرة على ذلك. عندما تتمكن النماذج من فهم الغموض واكتشاف الافتراضات بالطريقة التي يتبعها Clarify، فإنها تصبح قادرة على التفاعل مع المستخدمين بطرق أكثر قيمة وذات ترجمة طبيعية شبيهة بالترجمة البشرية. وهذا يساعد على توفير تجربة عمل مع الذكاء الاصطناعي أكثر استجابة، وتقدم نتائج أكثر صلة وإثارة للإعجاب بكثير من النموذج الذي يحاول التفكير بنفسه.

لقد طورنا هذه الإمكانيات التفاعلية لأول مرة لمهام الترجمة، ولكنها تساوي في قيمتها أي تطبيق آخر للذكاء الاصطناعي. من خلال تطوير نماذج يمكنها التعاون بشكل أكثر طبيعية وذكاء وإنتاجية مع الأشخاص، يمكننا مساعدة الشركات والمؤسسات الأخرى على تحقيق المزيد من الإنجازات باستخدام الذكاء الاصطناعي.

مجموعة من مشاريع الذكاء الاصطناعي

تستكشف المشاريع التي تتشكل في DeepL Labs للذكاء الاصطناعي طرقًا جديدة ومبتكرة لتحقيق هذا الإمكانات. وبذلك، فإنهم يستفيدون من نتيجة أخرى لعملنا الوثيق مع NVIDIA على تعظيم إمكانات قوة الحوسبة: زيادة سرعة الاستدلال. 

بشكل عام، تأتي نماذج الذكاء الاصطناعي الأكبر حجماً بزمن انتقال أكبر، مما يعني أن المستخدمين يضطرون إلى الانتظار لفترة أطول للحصول على النتائج عند طلبهم من الذكاء الاصطناعي أداء مهمة ما. تساعد زيادة قوة الحوسبة في Arion، جنبًا إلى جنب مع تمكين NVIDIA للتدريب FP8 والاستدلال FP4، في تغيير هذا الوضع. هذا يعني أن طرازاتنا الأكبر والأقوى لا تزال قادرة على أداء المهام بسرعة فائقة. 

يساعد Arion وكلاء الذكاء الاصطناعي على أداء مهام معقدة بالسرعة التي يطلبها المستخدمون. كما أنه يتيح تنفيذ مشاريع طموحة مثل نهجنا الثوري في الترجمة الصوتية، الذي يعتمد على القدرة على التنبؤ بذكاء بما يقوله الناس وترجمته أثناء نطقهم له.

في DeepL، لم نكن أبدًا مهتمين بالابتكار من أجل الابتكار فقط. بل نسعى إلى تحقيق أفكار مبتكرة لها تأثير حقيقي على العالم الواقعي — لا سيما فيما يتعلق بتجربة الناس في العمل والحياة. إن إمكانات DeepL Arion، وتعاوننا مع NVIDIA و EcoDataCenter الذي يدعمها، تمكننا من اختبار مجموعة واسعة من الأفكار لهذا النوع من التأثير في العالم الواقعي. إن هذه الإمكانيات المتسارعة التوسع هي التي تجعل DeepL Labs للذكاء الاصطناعي مكانًا مثيرًا للاهتمام.