إنجاز علمي غير مسبوق: باحثون يطورون نموذج ذكاء اصطناعي منافس لـ OpenAI بأقل من 50$!!

في خطوة قد تعيد رسم ملامح مستقبل الذكاء الاصطناعي، تمكن فريق من الباحثين في جامعتي ستانفورد وواشنطن من تدريب نموذج ذكاء اصطناعي متخصص في "الاستدلال" بتكلفة لم تتجاوز 50 دولارًا فقط من أرصدة الحوسبة السحابية، وهو ما يشكل تحديًا واضحًا لنماذج باهظة الثمن مثل نموذج "o1" من OpenAI.

أطلق الباحثون على النموذج اسم "s1"، وقد أظهر أداءً مذهلًا على اختبارات تقيس مهارات الرياضيات والبرمجة، محققًا نتائج تقترب من أداء نماذج استدلالية متقدمة مثل "o1" و"R1". المثير للاهتمام أن هذا النموذج متاح للجميع عبر منصة GitHub، حيث يمكن الوصول إلى الشيفرة المصدرية والبيانات المستخدمة في تدريبه.

يبدأ سر نجاح "s1" من بساطته؛ إذ انطلق الفريق من نموذج أساسي متاح تجاريًا، ثم قاموا بتطويره باستخدام تقنية "التقطير" (Distillation)، وهي عملية ذكية تُشبه في بساطتها استخراج عصير فاكهة ناضجة، حيث يتم التركيز على استخلاص جوهر القدرات الاستدلالية من نموذج آخر أكثر تعقيدًا. وفي هذه الحالة، كان النموذج المُستقى منه هو "Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental" من جوجل.

لكن هذا الإنجاز لم يمر دون إثارة الجدل؛ إذ طرحت هذه التقنية تساؤلات جوهرية حول إمكانية تقليد نماذج تتطلب ملايين الدولارات لتطويرها باستخدام موارد زهيدة. الأمر الذي دفع OpenAI لاتهام شركة DeepSeek باستغلال غير مشروع لبيانات واجهة برمجية خاصة بها لغرض تطوير نماذج مشابهة، فقد تبين أن ديبسيك يسأل Chatgpt كيف أصبح أفضل منك.

ما يثير الدهشة هو الكفاءة العالية التي اتسمت بها عملية تدريب "s1". فقد استخدم الباحثون مجموعة بيانات صغيرة تضم 1000 سؤال فقط، اختيرت بعناية فائقة، مع إرفاق الإجابات وتفاصيل عملية التفكير التي قادت إليها. استغرقت عملية التدريب أقل من 30 دقيقة على 16 وحدة معالجة رسومية من طراز Nvidia H100، وبتكلفة لم تتجاوز 20 دولارًا.

ولم يكتفِ الباحثون بذلك، بل استخدموا حيلة بسيطة لكن فعالة لتعزيز دقة النموذج: إضافة كلمة "انتظر" خلال عملية الاستدلال، ما ساعد على تحسين جودة الإجابات بشكل ملحوظ. هذا الأسلوب يعكس تفكيرًا نقديًا وابتكارًا لا يقل شأنًا عن أعظم اكتشافات الذكاء الاصطناعي.

مع استعداد شركات كبرى مثل Meta وجوجل ومايكروسوفت لاستثمار مئات المليارات من الدولارات في تطوير بنية تحتية جديدة للذكاء الاصطناعي خلال عام 2025، يظل السؤال مفتوحًا: هل يمكن للتقنيات البسيطة والاقتصادية مثل "التقطير" أن تنافس فعليًا هذه الاستثمارات الضخمة؟ ورغم أن هذه التقنية تتيح إعادة إنشاء قدرات نماذج متقدمة بتكلفة منخفضة، إلا أنها لا تزال بعيدة عن ابتكار نماذج تتفوق جذريًا على ما هو متاح حاليًا.

كصحفي تقني يتابع تطورات الذكاء الاصطناعي عن كثب، لا يسعني إلا أن أتساءل عن مستقبل هذا المجال. هل سيظل الابتكار حكرًا على الشركات العملاقة أم أن مثل هذه الإنجازات ستفتح الباب أمام الباحثين المستقلين والمبتكرين من جميع أنحاء العالم؟ يبدو أن نموذج "s1" قد أطلق شرارة جديدة في سباق الذكاء الاصطناعي، شرارة تؤكد أن الأفكار العظيمة لا تحتاج دائمًا إلى ميزانيات ضخمة، بل تحتاج إلى عقول جريئة.