×

واجهة برمجة تطبيقات Fireworks.ai مفتوحة المصدر تضع الذكاء الاصطناعي التوليدي في متناول أي مطور

واجهة برمجة تطبيقات Fireworks.ai مفتوحة المصدر تضع الذكاء الاصطناعي التوليدي في متناول أي مطور

[ad_1]

يحاول الجميع تقريبًا الحصول على جزء من عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه الأيام. في حين أن غالبية التركيز يظل على بائعي النماذج مثل OpenAI وAnthropic وCohere، أو الشركات الكبرى مثل Microsoft وMeta وGoogle وAmazon، إلا أن هناك في الواقع الكثير من الشركات الناشئة التي تحاول مهاجمة مشكلة الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجموعة متنوعة من الطرق.

Fireworks.ai هي إحدى هذه الشركات الناشئة. على الرغم من افتقارها إلى شهرة اسم العلامة التجارية لبعض هؤلاء اللاعبين الآخرين، إلا أنها تفتخر بأكبر واجهة برمجة تطبيقات مفتوحة المصدر تضم أكثر من 12000 مستخدم لكل شركة. يميل هذا النوع من الجذب مفتوح المصدر إلى جذب انتباه المستثمرين، وقد جمعت الشركة 25 مليون دولار حتى الآن.

تشير المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Fireworks Lin Qiao إلى أن شركتها لا تقوم بتدريب نماذج الأساس من الصفر، ولكنها تساعد في ضبط النماذج الأخرى بما يتناسب مع الاحتياجات الخاصة للشركة. “يمكن أن تكون إما نماذج جاهزة أو مفتوحة المصدر أو النماذج التي نقوم بضبطها أو النماذج التي يمكن لعملائنا ضبطها بأنفسهم. وقال تشياو لـ TechCrunch: “يمكن تقديم جميع الأصناف الثلاثة من خلال واجهة برمجة تطبيقات محرك الاستدلال الخاص بنا”.

نظرًا لكونها واجهة برمجة تطبيقات (API)، يمكن للمطورين توصيلها بتطبيقاتهم، وإحضار نموذج اختيارهم المدرّب على بياناتهم، وإضافة إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل طرح الأسئلة بسرعة كبيرة. يقول تشياو إنه سريع وفعال وينتج نتائج عالية الجودة.

ميزة أخرى لنهج Firework هي أنه يسمح للشركات بتجربة نماذج متعددة، وهو أمر مهم في سوق سريع التغير. وقالت: “فلسفتنا هنا هي أننا نريد تمكين المستخدمين من تكرار نماذج متعددة وتجربتها والحصول على أدوات فعالة لدمج بياناتهم في نماذج متعددة واختبارها باستخدام منتج”.

ولعل الأهم من ذلك هو أنها تحافظ على انخفاض التكاليف عن طريق تحديد حجم النموذج بما يتراوح بين 7 مليارات و13 مليار رمز، مقارنة بأكثر من تريليون رمز في ChatGPT4. وفي حين أن ذلك يحد من عالم الكلمات الذي يمكن أن يفهمه نموذج اللغة الكبير، فإنه يمكّن المطورين من التركيز على مجموعات بيانات أصغر بكثير ومركزة مصممة للعمل مع حالات استخدام تجارية أكثر محدودية.

يعتبر Qiao مؤهلًا بشكل فريد لبناء مثل هذا النظام بعد أن عمل سابقًا في Meta، حيث قاد فريق تطوير منصة الذكاء الاصطناعي بهدف بناء محرك تطوير سريع وقابل للتطوير لتشغيل الذكاء الاصطناعي عبر جميع منتجات وخدمات Meta. لقد كانت قادرة على أخذ هذه المعرفة من العمل في Meta وإنشاء أداة قائمة على واجهة برمجة التطبيقات (API) تضع هذا النوع من القوة في متناول أي شركة دون الحاجة إلى مستوى الموارد الهندسية لشركة بحجم Meta.

جمعت الشركة 25 مليون دولار في عام 2022 بقيادة Benchmark بمشاركة Sequoia Capital ومستثمرين ملاك بما في ذلك Databricks وSnowflake. يعتبر الأخيران مستثمرين استراتيجيين مثيرين للاهتمام بشكل خاص، نظرًا لأن كلاهما عبارة عن أدوات لتخزين البيانات، وسوف تمكن Fireworks المستخدمين من تشغيل هذه البيانات.

[ad_2]

إرسال التعليق

You May Have Missed