WEKA تتعاون مع Contextual AI لإطلاق حلول ذكاء اصطناعي مُخصصة للشركات جاهزة للإنتاج على منصة Google Cloud
النماذج اللغوية السياقية (CLM) تعتمد على منصة بيانات WEKA لتعزيز كفاءة الذكاء الاصطناعي AI المُخصص للشركات واستخدامه الآمن والدقيق
كامببيل، كاليفورنيا، 7 أغسطس، 2024 /PRNewswire/ -- أعلنت شركة WekaIO (WEKA)، الشركة الرائدة المتخصصة في مجال منصات البيانات القائمة على بنية ذكاء اصطناعي أصلية AI، اليوم عن تعاونها مع شركة Contextual AI، وهي شركة متخصصة في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي AI بهدف تغير العالم إلى الأفضل، وذلك لتوفير البنية التحتية للبيانات اللازمة لدعم النماذج اللغوية السياقية (CLMs). تعتمد النماذج اللغوية السياقية CLMs الخاصة بشركة Contextual AI على تقنية RAG 2.0، وهي تقنية مبتكرة من الجيل التالي للتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، والتي طورتها شركة Contextual AI وتعمل الآن على منصة بيانات شركة WEKA®. وتساهم النماذج اللغوية السياقية CLMs في تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي AI الآمنة والدقيقة والموثوقة للشركات المدرجة في قائمة Fortune 500 عبر منصة شركة Contextual AI.
تطوير الجيل القادم من نماذج الذكاء الاصطناعي AI للشركات
تأسست شركة Contextual AI عام 2023، لتُقدم منصة شاملة لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي AI للشركات؛ مدعومة بتقنيتها المتطورة RAG 2.0. وتوفر تقنية RAG 2.0، على عكس خطوط بيانات RAG التقليدية التي تجمع بين النماذج الثابتة لتضمين البيانات وقواعد البيانات الموجهة للاسترجاع وكذلك نماذج توليد الصندوق الأسود، نظامًا واحدًا متكاملًا وشاملًا، مما يتيح دقة أعلى، وامتثالًا أفضل، وتقليل الأعطال، والقدرة على إرجاع الإجابات إلى المستندات المصدر.
وتتطلب أعباء عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي AI أداءً قويًا وإدارة بيانات وقوة حوسبة كبيرتين، مما قد يجعل تدريبها وتقديمها للخدمة عملية تستغرق وقتًا وموارد كبيرة. تستخدم شركة Contextual AI مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة لتدريب النماذج اللغوية السياقية CLMs الخاصة بها. وأثناء التدريب، واجهت الشركة في البداية عراقيل ومشكلات في الأداء وتحديات في التوسع أدت إلى ضعف استخدام وحدات معالجة الرسومات GPU وتأخير أوقات تطوير النماذج الخاصة بها القائمة على الذكاء الاصطناعي AI.
تصميم نظام إدارة البيانات لتحقيق أقصى استفادة من وحدة معالجة الرسوماتGPU
يعتبر زيادة استخدام وحدات معالجة الرسومات GPU أمراً بالغ الأهمية لضمان تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي AI وأعباء العمل بكفاءة قصوى. وقد صُممت بنية الذكاء الاصطناعي AI الأصلية لمنصة البيانات المتقدمة WEKA خصيصًا لتسريع كل مرحلة من مراحل خطوط بيانات الذكاء الاصطناعي AI، حيث توفر تدفقات بيانات سلسة تُغذي وحدات معالجة الرسومات GPUs بالبيانات لضمان تشغيلها بشكل أكثر فعالية، مما يؤدي إلى تشغيل عمليات الذكاء الاصطناعي AI بشكل أسرع وأكثر استدامة. وتتميز الحلول البرمجية لمنصة WEKA بالمرونة التامة لتلائم مختلف بيئات السحابة والأجهزة، حيث يمكن نشرها في أي مكان، بالإضافة إلى تميزها ببنية خالية من النسخ والتعديل، قادرة على دعم جميع أنماط عمل الذكاء الاصطناعي AI بكفاءة -معالجة ملايين الملفات الصغيرة أثناء تدريب النموذج، وإدارة عمليات الكتابة الضخمة أثناء حفظ النموذج- وذلك كله ضمن منصة بيانات واحدة.
قامت شركة Contextual AI بنشر منصة البيانات WEKA على منصة Google Cloud لإنشاء طبقة بنية تحتية بياناتية عالية الأداء تُدير جميع مجموعات البيانات الخاصة بها -والتي تبلغ 100 تيرابايت إجمالاً- لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. هذا وقد حققت منصة WEKA قفزة كبيرة في أداء البيانات، الأمر الذي ارتبط بشكل مباشر بزيادة إنتاجية المطورين وتسريع أوقات تدريب النماذج.
كما قدمت منصة WEKA لشركة Contextual AI، بالإضافة إلى نقل البيانات بسرعة من التخزين إلى المُسرع، إمكانيات سلسة لمعالجة البيانات الوصفية ونقاط التدقيق والفحص ومعالجة البيانات الأولية، مما أدى إلى القضاء على العراقيل والمشكلات التي كانت تواجه الأداء في عمليات التدريب وتحسين استخدام وحدات معالجة الرسومات GPU وخفض تكاليف السحابة.
صرح Amanpreet Singh، رئيس قسم التكنولوجيا CTO لدى شركة Contextual AI وأحد مؤسسيها، قائلًا: "يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي AI واسعة النطاق في السحابة حلاً حديثًا لإدارة البيانات قادرًا على تحقيق أقصى استفادة من وحدات معالجة الرسومات GPU وتسريع زمن تطوير النماذج". وتابع قائلًا: "مع منصة بيانات WEKA، أصبح لدينا الآن خطوط البيانات القوية اللازمة لتشغيل وحدات معالجة الرسومات GPUs من الجيل التالي وبناء حلول الذكاء الاصطناعي AI التوليدي المتطورة على نطاق واسع. فالمنصة تعمل مثل السحر لتحويل التخزين السريع والعابر إلى بيانات ثابتة وبأسعار معقولة ".
النتائج الرئيسية التي تم تحقيقها باستخدام منصة بيانات WEKA:
- تحسين الأداء بمقدار ثلاثة أضعاف 3x: تم تحقيق زيادة في الأداء بمقدار ثلاثة أضعاف لحالات الاستخدام الرئيسية للذكاء الاصطناعي AI بفضل تحقيق أقصى استفادة من وحدة معالجة الرسومات GPU.
- تسريع نقاط تدقيق وفحص نموذج الذكاء الاصطناعي AI بمقدار أربعة أضعاف 4x: تم القضاء على التأخيرات في إكمال نقاط تدقيق وفحص النموذج لتحقيق تحسين بمقدار أربعة أضعاف في عمليات نقاط التدقيق والفحص، مما أدى إلى تحسين إنتاجية المطورين بشكل كبير.
- خفض التكاليف بنسبة 38%: تم تخفيض تكاليف التخزين السحابي ذو الصلة بنسبة 38% لكل تيرابايت.
ومن جانبه، قال Jonathan Martin، رئيس شركة WEKA: "يملك الذكاء الاصطناعي AI التوليدي إمكانات غير محدودة تقريبًا لإطلاق العنان للرؤى وخلق قيمة جديدة للشركات، لكن العديد من تلك الشركات لا تزال تواجه تحديات في تحديد نقطة البداية وكيفية المضي قدمًا في مشاريع الذكاء الاصطناعي AI الخاصة بها". وأضاف قائلًا: "تقوم شركة Contextual AI بالابتكار في مستقبل الذكاء الاصطناعي AI للشركات من خلال إنشاء حلول متقدمة للذكاء الاصطناعي AI التوليدي تساعد المؤسسات على الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي AI بشكل أسرع بكثير. تفتخر شركة WEKA بمساعدة شركة Contextual AI في التغلب على تحديات إدارة البيانات الحرجة لتسريع تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي AI الموثوقة والجديرة بالثقة والتي ستعزز من ثورة الذكاء الاصطناعي AI".
لمعرفة المزيد حول تعاون شركة Contextual AI مع شركة WEKA لتشغيل حلول الذكاء الاصطناعي AI المخصصة للشركات، قم بزيارة: https://www.weka.io/customers/contextual-ai/.
نبذة عن شركة Contextual AI
تسعى شركة Contextual AI إلى تغيير الطريقة التي يعمل بها العالم من خلال الذكاء الاصطناعي AI. وتتمتع الشركة بثقة كبرى الشركات المدرجة في قائمة Fortune 500، حيث تقوم بأتمتة المهام المعقدة، مما يتيح للعاملين المعنيين بالتركيز على الأنشطة عالية القيمة. ويقود فريق الشركة السيد Douwe Kiela، الرئيس التنفيذي للشركة CEO وأحد مؤسسيها، والذي يعد رائد تقنية RAG القياسية الأصلية في الصناعة، إلى جانب السيد Amanpreet Singh، رئيس قسم التكنولوجيا CTO لدى الشركة وأحد مؤسسيها. ويعمل الفريق على تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي AI التوليدي القابلة للتخصيص باستخدام تقنية RAG 2.0 المتطورة، والتعلم الآلي الشامل للشركات عبر العديد من حالات الاستخدام والقطاعات، بما في ذلك القطاع المصرفي، وشركات أشباه الموصلات، وقطاع الإعلام، وغيرها. ويقع مقر الشركة في مدينة ماونتن فيو، مع مكاتب في كل من نيويورك ولندن، ويضم فريق العمل أكثر من 30 موظفًا. لمعرفة المزيد، يُرجى زيارة https://contextual.ai.
نبذة عن شركة WEKA
تعمل شركة WEKA على تصميم نهج جديد لمجموعة بيانات المؤسسة المصممة لعصر الذكاء الاصطناعي AI. تضع منصة بيانات WEKA® معيارًا للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي AI من خلال بنية سحابية وبنية ذكاء اصطناعي أصلية يمكن نشرها في أي مكان، مما يوفر إمكانية نقل البيانات بشكل سلس عبر البيئات المحلية والسحابية والبيئات المتطورة. حيث تحول صوامع البيانات القديمة إلى خطوط بيانات ديناميكية تعمل على تسريع وحدات معالجة الرسومات GPUs والتدريب والاستدلال على نماذج الذكاء الاصطناعي AI وأعباء العمل الأخرى كثيفة الأداء، مما يمكّنها من العمل بكفاءة أكبر واستهلاك طاقة أقل وتقليل انبعاثات الكربون المرتبطة بها. تساعد WEKA الشركات والمؤسسات البحثية الأكثر ابتكارًا في العالم على التغلب على تحديات البيانات المعقدة للوصول إلى الاكتشافات والرؤى والنتائج بشكل أسرع وأكثر استدامة - بما في ذلك 12 مؤسسة مُدرجة في قائمة Fortune 50. يُرجى زيارة www.weka.io لمعرفة المزيد، أو التواصل مع WEKA على LinkedIn، X، وFacebook.
تعرف على سبب حصول WEKA على لقب الشركة صاحبة الرؤية لمدة ثلاث سنوات متتالية في تقرير Gartner® Magic ™Quadrant لأنظمة الملفات الموزعة وتخزين الكائنات - يمكن الإطلاع على التقرير من هنا.
WEKA وشعار WEKA هما علامتان تجاريتان مسجلتان لشركة WekaIO. وقد تكون الأسماء التجارية الأخرى المستخدمة هنا علامات تجارية لأصحابها.
الشعار- https://mma.prnewswire.com/media/1796062/WEKA_v1_Logo.jpg
شارك هذا المقال