في خطوة جديدة لتعزيز حضور الهند في سباق الذكاء الاصطناعي، أعلنت شركة Krutrim AI، التي أسسها بهافيش أغاروال الرئيس التنفيذي لشركة Ola، عن إطلاق مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. يأتي هذا الإطلاق بعد أيام فقط من إعلان شركة DeepSeek الصينية عن نموذجها الثوري DeepSeek-R1، الذي أحدث ضجة كبيرة في القطاع التقني.
استثمارات ضخمة لتعزيز الذكاء الاصطناعي الهندي
كشف أغاروال أنه سيضخ أكثر من 230 مليون دولار في Krutrim، ويسعى للحصول على استثمارات إضافية بقيمة 1.15 مليار دولار بحلول العام المقبل. وأوضح أن الهدف الأساسي هو تطوير ذكاء اصطناعي مخصص للهند، مع التركيز على دعم اللغات الهندية، والتعامل مع ندرة البيانات، وفهم السياقات الثقافية المحلية.
كما أعلن عن خطط لبناء أكبر حاسوب فائق (سوبر كمبيوتر) في الهند بالشراكة مع عملاق صناعة رقائق الذكاء الاصطناعي Nvidia، ومن المقرر تشغيله بنهاية عام 2025 باستخدام معالجات GB200 المتطورة من Nvidia.
Announcing the @Krutrim AI lab today! https://t.co/s5DmiGhQoo
While we’ve been working on AI for a year, today we’re releasing our work to the open source community and also publishing a bunch of technical reports.
Our focus is on developing AI for India – to make AI better on… pic.twitter.com/M5nBtlE5p0— Bhavish Aggarwal (@bhash) February 4, 2025
مختبرات Krutrim AI: البحث والتطوير على نطاق واسع
أطلقت الشركة أيضًا Krutrim AI Labs، وهو مركز أبحاث يهدف إلى تطوير نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة على نطاق واسع، وإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط، ونشر أبحاث مبتكرة في المؤتمرات العالمية المتخصصة في الذكاء الاصطناعي مثل NeurIPS و ICML و ACL و Interspeech و CVPR.
وصرّح أغاروال قائلاً:
“بعد عام من العمل على الذكاء الاصطناعي، نحن اليوم نشارك أبحاثنا مع مجتمع المصادر المفتوحة. ونتطلع إلى تعاون الجميع لإنشاء نظام بيئي عالمي المستوى للذكاء الاصطناعي في الهند.”
إطلاق Krutrim-2: نموذج LLM متطور بقدرات محسّنة
أحد أبرز الإعلانات كان إطلاق Krutrim-2، وهو نموذج لغة كبير (LLM) يحتوي على 12 مليار معلمة. وفقًا لشركة Krutrim، حقق النموذج أداءً قويًا في معالجة اللغات الهندية، وسجل دقة بلغت 0.95 في اختبارات مؤشرات الأداء الهندية IndicXTREME، IndicGenBench، IN-22، كما حقق نسبة نجاح 80% في اختبار HumanEval Coding الخاص بتوليد التعليمات البرمجية باللغة الإنجليزية.
يعتمد Krutrim-2 على بنية Mistral-Nemo، وتم تدريبه على مجموعة متنوعة من البيانات تشمل الإنجليزية، واللغات الهندية، والبرمجة، والرياضيات، والكتب، والبيانات الاصطناعية. كما يدعم إطارًا سياقيًا يصل إلى 128 ألف توكن، مما يعزز قدرته على فهم وتحليل النصوص الطويلة.
نماذج جديدة في مجالات الترجمة والرؤية الحاسوبية
إلى جانب Krutrim-2، كشفت الشركة عن عدة نماذج ذكاء اصطناعي أخرى، تشمل:
- Chitrarth 1:
نموذج رؤية حاسوبية يعتمد على Krutrim-1، الذي تم إطلاقه في يناير 2024، ويحتوي على 7 مليارات معلمة. - Dhwani 1:
نموذج متخصص في ترجمة الكلام. - Krutrim Translate 1:
نموذج لتحويل النصوص بين اللغات الهندية والإنجليزية. - Vyakhyarth 1:
نموذج ذكاء اصطناعي مخصص للبحث وتوليد المحتوى المعزز (RAG)، وهي تقنية تستخدم لتحسين دقة الذكاء الاصطناعي في استرجاع المعلومات.
إمكانية الاستخدام والوصول إلى النماذج
تتيح Krutrim AI إمكانية استخدام نماذجها عبر الإنترنت من خلال منصة Hugging Face وGitHub، مما يسهل على المطورين والباحثين الوصول إليها والاستفادة منها. كما يمكن للمستخدمين:
- تجربة النماذج مباشرة عبر الويب باستخدام واجهات API متاحة على Hugging Face.
- تنزيل النماذج وتدريبها أو تخصيصها وفقًا لاحتياجاتهم عبر GitHub.
- دمج النماذج في التطبيقات والمشاريع البرمجية لاستخدامها في الترجمة، تحليل النصوص، البرمجة، والتفاعل الصوتي.
تطوير معيار BharatBench لتقييم أداء النماذج الهندية
أطلقت Krutrim أيضًا BharatBench، وهو معيار عالمي جديد يهدف إلى تقييم أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في اللغات الهندية. وأوضح أغاروال:
“ما زلنا بعيدين عن المعايير العالمية، لكننا حققنا تقدمًا كبيرًا خلال عام واحد فقط.”
المنافسة تتصاعد في عالم الذكاء الاصطناعي
جاء إعلان Krutrim بعد أيام قليلة من إعلان شركة DeepSeek الصينية عن نموذجها الجديد DeepSeek-R1، الذي يُقال إنه يمثل طفرة في كفاءة الحوسبة والاستدلال، مما أدى إلى ردود فعل واسعة في قطاع التكنولوجيا.
مع هذه الإعلانات المتسارعة، يبدو أن السباق نحو تطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وتخصصًا أصبح أكثر اشتعالًا، خاصة مع دخول لاعبين جدد مثل Krutrim لتحدي الهيمنة الأمريكية والصينية في هذا المجال.
لماذا يعد هذا الإعلان مهمًا؟
يعد هذا الإعلان مهمًا لعدة أسباب. أولًا، يوفر دعمًا مفتوح المصدر، مما يسمح للمطورين والمجتمع التقني بالوصول إلى النماذج وتعزيز الابتكار. كما تركز على الهند من خلال تطوير نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة تدعم اللغات الهندية وتأخذ في الاعتبار السياقات الثقافية المحلية.
علاوة على ذلك، يشمل استثمارات ضخمة بمليارات الدولارات تهدف إلى بناء بنية تحتية قوية للذكاء الاصطناعي. والأهم من ذلك، تسعى الهند من خلال هذه الخطوة إلى كسر الاحتكار الأمريكي والصيني والمنافسة بقوة في هذا القطاع المتنامي.
ما رأيك في هذه الخطوة؟ هل يمكن للهند أن تنافس بقوة في مجال الذكاء الاصطناعي؟ شاركنا رأيك في التعليقات!
