نشر باحثو Adobe ورقة بحثية توضح بالتفصيل نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي (AI) قادرًا على معالجة المستندات محليًا على الجهاز. تسلط الورقة التي نُشرت الأسبوع الماضي الضوء على أن الباحثين جربوا نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ونماذج اللغات الصغيرة (SLMs) الحالية للعثور على كيفية تقليل حجم نموذج الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على قدرته على المعالجة وسرعة الاستدلال العالية. وتمكن الباحثون، نتيجة للتجارب، من تطوير نموذج ذكاء اصطناعي أطلق عليه اسم SlimLM يمكنه العمل بالكامل داخل الهاتف الذكي ومعالجة المستندات.
يقوم باحثو Adobe بتطوير SlimLM
تعد معالجة المستندات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتي تسمح لروبوت الدردشة بالإجابة على استفسارات المستخدم حول محتواه، حالة استخدام مهمة للذكاء الاصطناعي التوليدي. لقد استفادت العديد من الشركات، بما في ذلك Adobe، من هذا التطبيق وأصدرت أدوات توفر هذه الوظيفة. ومع ذلك، هناك مشكلة واحدة في جميع هذه الأدوات، وهي أن معالجة الذكاء الاصطناعي تتم على السحابة. تثير معالجة البيانات على الخادم مخاوف بشأن خصوصية البيانات وتجعل معالجة المستندات التي تحتوي على معلومات حساسة عملية مليئة بالمخاطر.
وينشأ الخطر بشكل رئيسي من المخاوف من أن الشركة التي تقدم الحل قد تقوم بتدريب الذكاء الاصطناعي عليه، أو أن حادث خرق البيانات قد يتسبب في تسرب المعلومات الحساسة. وكحل، نشر باحثو Adobe أ ورق في مجلة arXiv الإلكترونية، يعرض بالتفصيل نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي يمكنه تنفيذ معالجة المستندات بالكامل على الجهاز.
يحتوي النموذج الأصغر لنموذج الذكاء الاصطناعي، الذي يطلق عليه اسم SlimLM، على 125 مليون معلمة فقط مما يجعل من الممكن دمجه داخل نظام تشغيل الهاتف الذكي. ويدعي الباحثون أنه يمكن أن يعمل محليًا، دون الحاجة إلى الاتصال بالإنترنت. ونتيجة لذلك، يمكن للمستخدمين معالجة حتى المستندات الأكثر حساسية دون أي خوف لأن البيانات لا تخرج من الجهاز أبدًا.
وفي الورقة، أبرز الباحثون أنهم أجروا عدة تجارب على هاتف Samsung Galaxy S24 لإيجاد التوازن بين حجم المعلمة وسرعة الاستدلال وسرعة المعالجة. بعد تحسينه، قام الفريق بتثبيت النموذج مسبقًا على النموذج الأساسي SlimPajama-627B وضبطه باستخدام DocAssist، وهو برنامج متخصص لمعالجة المستندات.
والجدير بالذكر أن arXiv هي مجلة ما قبل الطباعة حيث لا يتطلب النشر مراجعات النظراء. وعلى هذا النحو، لا يمكن التأكد من صحة الادعاءات الواردة في ورقة البحث. ومع ذلك، إذا كان هذا صحيحًا، فمن الممكن أن يتم شحن نموذج الذكاء الاصطناعي مع منصات Adobe في المستقبل.
