اتجاه واضح لخفض الأسعار من قبل شركات النماذج الكبيرة مفتوح المصدر، مما يساعد على تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة

في 21 مايو، أعلن مزود خدمة سحابية عن خفض أسعار استدعاء واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنموذجيه التجاري والمفتوح المصدر الموجهين للمطورين. حيث انخفض سعر إدخال نموذج GPT-4 الرئيسي من 0.02 يوان/ألف توكن إلى 0.5 يوان/مليون توكن، بانخفاض يصل إلى 97%.

قبل ذلك، أطلقت الشركة نموذجًا مفتوح المصدر بــ 1100 مليار من المعلمات. ووفقًا للتقارير، فقد تجاوز هذا النموذج العديد من النماذج المماثلة في عدة اختبارات معيارية، واحتل المرتبة الأولى في أحد قوائم النماذج الكبيرة مفتوحة المصدر.

استراتيجية "خفض الأسعار + مفتوح المصدر" أصبحت توافقًا عالميًا بين الشركات الكبرى في مجال النماذج. هذا يساعد في معالجة نقطتين رئيسيتين يواجههما مطورو تطبيقات الذكاء الاصطناعي: ارتفاع أسعار واجهات برمجة التطبيقات للنماذج الكبيرة وجودة النماذج المفتوحة المصدر غير كافية. ستساهم خفض عتبة الاستخدام بشكل كبير في دفع التنمية الشاملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

مؤخراً، طرحت العديد من شركات النماذج الكبيرة منتجات بأسعار منخفضة أو أعلنت عن تخفيض الأسعار. على سبيل المثال، قامت إحدى الشركات بفتح مصدر نموذج MoE الجديد من الجيل التالي، حيث كان سعر واجهة برمجة التطبيقات (API) فقط واحداً في المئة من نموذج معروف. كما قامت شركة أخرى بتخفيض سعر استدعاء نموذج النسخة الشخصية من 5 يوان/مليون توكن إلى 1 يوان/مليون توكن. أصدرت شركة دولية معروفة نموذج إصدار جديد، حيث كانت الأداء متساوية لكن السعر انخفض للنصف. كما أن سعر إدخال استدلال النموذج الرئيسي لشركة محلية كان فقط 0.0008 يوان/ألف توكن. بالإضافة إلى ذلك، أعلنت العديد من الشركات الأخرى عن فتح واجهة برمجة التطبيقات لبعض النماذج مجاناً.

حلل المتخصصون في الصناعة أن الانخفاض العام في أسعار واجهات برمجة التطبيقات للنماذج الكبيرة قد يكون ناتجًا عن تقدم تقنية الاستدلال وانخفاض التكاليف. وهذا يوفر للمطورين المزيد من الخيارات، ومن المحتمل أن يعزز ازدهار تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

بخلاف خفض الأسعار، أطلقت الشركة أيضًا نماذج متعددة بأحجام مختلفة من المعلمات لتلبية احتياجات السيناريوهات المختلفة. يمكن نشر النماذج الصغيرة على الأجهزة الطرفية مثل الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر؛ تدعم النماذج الكبيرة التطبيقات على مستوى المؤسسات والبحوث؛ بينما تسعى النماذج المتوسطة إلى تحقيق التوازن بين الأداء والكفاءة واستخدام الذاكرة. بالإضافة إلى ذلك، قامت الشركة بفتح المصدر لنماذج متخصصة في الرؤية والصوت والبرمجة. يرى المتخصصون في الصناعة أن هناك آفاقًا واسعة لتطبيق النماذج الكبيرة على الأجهزة الطرفية.

بشكل عام، تسعى شركات النماذج الكبيرة من خلال استراتيجيات خفض الأسعار والمفتوح المصدر، إلى تمهيد الطريق لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. سيؤدي ذلك إلى تسريع تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، مما يدفع نحو ترقية الذكاء الصناعي. ومع ذلك، لا يزال هناك عدم يقين بشأن تطور تقنية النماذج الكبيرة وعملية تجاريتها، لذا يجب على الشركات والمستثمرين المعنيين متابعة ديناميكيات الصناعة عن كثب.