زالو ورحلة التغلب على العقبات لتحقيق الطموحات المحلية

بينما يراقب العالم التقدم السريع في مجال الذكاء الاصطناعي للقوى العظمى، يبدأ فريق هندسة التكنولوجيا في زالو رحلة طموحة: إتقان الذكاء الاصطناعي باللغة الفيتنامية.

لقد أدى انفجار الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تغيير المشهد التكنولوجي العالمي بشكل كامل.

منذ أن أطلقت OpenAI برنامج ChatGPT في أواخر عام 2022، ظهرت سلسلة من نماذج LLM المماثلة بشكل مستمر، وتم تطبيقها في العديد من المجالات مثل الرعاية الصحية والتعليم والمالية والقانون... أصبح السباق شرسًا، ليس فقط على مستوى المؤسسة ولكن أيضًا على المستوى الوطني من حيث قدرة التدريب والبنية التحتية للحوسبة والبيانات.

شركات كبيرة مثل OpenAI وGoogle وMeta وMicrosoft، ذات الإمكانات المالية والظروف المواتية، استثمرت مليارات الدولارات "بسرعة" لامتلاك آلاف وحدات معالجة الرسومات المتطورة مثل Nvidia H100، وهي العامل الأساسي لتدريب نماذج LLM. شهدت أسهم Nvidia ارتفاعًا هائلاً خلال تلك الفترة، مما يعكس تعطش العالم للبنية التحتية.

في الوقت نفسه، تواجه شركات التكنولوجيا في الدول النامية، بالإضافة إلى مشاكل التكلفة، قيودًا على استيراد وتصدير معدات رقاقات الذكاء الاصطناعي من الولايات المتحدة. وهذا يؤدي إلى نقص معدات التدريب و"بطء" في الأداء مقارنةً بشركات التكنولوجيا العملاقة. وزالو، التي تتطلع إلى السوق المحلية، ليست استثناءً.

فيما يتعلق بالبيانات، تطلبت مسائل التعلم الآلي السابقة كميات هائلة من بيانات التدريب، ولكن بالنسبة لنماذج اللغات الكبيرة، تُعدّ هذه الكميات هائلة. للحصول على نموذج جيد بما يكفي، يتطلب نظام LLM عشرات، بل مئات المليارات، من رموز النصوص المدخلة. في الوقت نفسه، من حيث الشعبية، لا تُضاهي اللغة الفيتنامية الإنجليزية والصينية، مما ضاعف من صعوبة تطوير برامج LLM الفيتنامية.

في عام 2023، اجتاحت نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مثل GPT-3.5 وGPT-4 عالم التكنولوجيا، واختارت العديد من الشركات الفيتنامية أيضًا نماذج دقيقة الصنع من الخارج لاختصار الطريق والمضي قدمًا في عملية تدريب LLM.

اختار زالو مسارًا مختلفًا - أكثر صعوبة، ولكنه أكثر استقلالية: تدريب النموذج ذاتيًا من الصفر (نموذج من الصفر). مسار يتطلب بناء كل شيء من الصفر - من البيانات، وهندسة النموذج، إلى عملية التدريب بأكملها. لم يكن هذا القرار لمنافسة الشركات العملاقة، بل لتحقيق طموح الشعب الفيتنامي: إتقان نموذج ماجستير الحقوق بلغتهم الأم.

توقعنا الصعوبات، ومع ذلك قررنا الانضمام مبكرًا. لم ننافس الشركات الكبرى مباشرةً، بل اخترنا سوقًا متخصصة يمكننا التفوق فيها. طموحنا هو بناء نموذج يتحكم فيه الفيتناميون بالكامل، من البيانات إلى الخوارزميات، كما قال الدكتور نجوين ترونج سون، مدير العلوم في زالو للذكاء الاصطناعي.

رغم مواجهة العديد من العقبات في ثلاثة عوامل رئيسية، هي البنية التحتية، والبيانات، ومستوى التدريب، إلا أن المهندسين الفيتناميين بادروا إلى إيجاد حلول للتغلب على الصعوبات. وهذا يُظهر روح الشعب الفيتنامي وعزيمته في ظل الظروف الصعبة، وتحديدًا في هذه الحالة، التغلب على التحديات في عملية تطوير برنامج الماجستير في القانون للفيتناميين.

لتدريب طلاب ماجستير الحقوق، احتاج المهندسون إلى بنية تحتية مناسبة. ولكن في ذلك الوقت، كانت وحدات معالجة الرسومات، مثل H100 من Nvidia، نادرةً عالميًا. في تلك الأثناء، كانت الشركات الكبرى تطلبها مسبقًا لمدة عام وتدفع ملايين الدولارات لامتلاكها. في فيتنام، حاولت Zalo أيضًا شراء ثمانية خوادم DGX H100، لكن الأمر لم يكن سهلًا، إذ كان عليها انتظار كل دفعة من الشحنات من الشركة المصنعة.

في ظل غياب وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا، اضطر المهندسون الفيتناميون إلى استخدام وحدات معالجة الرسومات المخصصة للمستهلكين بمرونة لتجربة كل سطر من التعليمات البرمجية وتشغيل كل نموذج صغير. وبدلاً من الانتظار، استعد المهندسون استباقيًا ليكون كل شيء جاهزًا عند توفر المعدات الحديثة.

وفيما يتعلق بالبيانات، بدلاً من الاعتماد على الموارد المتاحة، استثمرت زالو في بناء مستودع بيانات عالي الجودة مخصص للغة الفيتنامية على وجه التحديد، لتعويض النقص الخطير مقارنة باللغتين الإنجليزية والصينية.

بفضل استراتيجية التطوير المرنة، نجحت زالو في تقصير مدة تطوير نموذجها اللغوي الكبير من 18 شهرًا إلى 6 أشهر. في نهاية عام 2023، أُطلق نموذج زالو للغة الفيتنامية رسميًا في فعالية جمعت أبرز مجتمع التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي في فيتنام، وهي قمة زالو للذكاء الاصطناعي. وفي هذه الفعالية، ظهر نموذج زالو للماجستير في القانون (LLM) لأول مرة من خلال تحدي Kahoot الذي أطلقته Tinhte.vn، متجاوزًا بشكل مفاجئ GPT 3.5، خلف GPT4، نموذج الماجستير في القانون الذي كان يُعتبر الأقوى عالميًا آنذاك.

استنادًا إلى منصة تقييم VMLU (مجموعة معايير فهم اللغة الفيتنامية متعددة المهام للنماذج اللغوية الكبيرة)، يُعد نموذج Zalo أقوى بمرة ونصف من نموذج GPT-3.5 من OpenAI. وبحلول نهاية عام 2024، سيتفوق هذا النموذج على نماذج عملاقة مثل GPT-4 (OpenAI)، وGemma-2-9B (Google)، وPhi-3-small (Microsoft)، ليأتي خلف LLaMA-3-70B من Meta من حيث قدرة المعالجة الفيتنامية في تصنيفات VMLU.

ولا تتوقف شركة Zalo عند البحث فحسب، بل تعمل أيضًا على جلب التكنولوجيا من المختبر إلى الحياة تدريجيًا من خلال تسويق وترويج منتجات التطبيقات من LLM.

في أوائل عام ٢٠٢٥، استقطب تطبيق Kiki Info، وهو تطبيق مساعد عام للأسئلة والأجوبة، والذي كان يعمل كحساب رسمي على منصة Zalo، أكثر من مليون مستخدم في أقل من شهرين. كما حقق تطبيق Thiep AI عددًا هائلًا من البطاقات، حيث تم إنشاء وإرسال ١٥ مليون بطاقة في غضون شهرين فقط.

رحلة زالو لا تقتصر على كونها شركة تسعى لتطوير التكنولوجيا فحسب، بل هي جزء من الصورة الأكبر، حيث تعمل فيتنام جاهدةً على تشجيع الابتكار، من خلال سياسات مستمدة من القرار 57-NQ/TW بشأن تطوير العلوم والتكنولوجيا والتحول الرقمي الوطني. ويتم التركيز بشكل خاص على مجال الذكاء الاصطناعي.

إن ظهور وتطور برنامج الماجستير في القانون الفيتنامي من شركة زالو ليس مجرد خطوة تكنولوجية إلى الأمام بالنسبة للأعمال التجارية فحسب، بل هو أيضًا شهادة على القدرة الكامنة والمثابرة التي يتمتع بها فريق التكنولوجيا الفيتنامي.

باستخدام تقنية "من الصفر" - أي تدريب النماذج من الصفر - اختارت زالو الطريق الطويل، لكنها ساعدت فيتنام على إتقان الذكاء الاصطناعي تمامًا. ليس فقط من حيث النتائج، بل أيضًا من حيث العملية برمتها، بدءًا من بنية النموذج والبيانات والخوارزميات وصولًا إلى منتجات التطبيقات. كما ساعد نجاح زالو فيتنام على أن تصبح واحدة من الدول القليلة في جنوب شرق آسيا التي تمتلك نموذجًا محليًا للدراسات العليا في القانون - وهو إنجاز استراتيجي في سياق المنافسة التكنولوجية العالمية المتزايدة الشراسة.

في رحلتها الطويلة القادمة، لن تقتصر زالو على نموذج واحد أو عدد قليل من المنتجات، بل ستواصل تطوير النموذج لخدمة المستخدمين وإنشاء منصة ذكاء اصطناعي فيتنامية بجودة تنافسية. وأضاف السيد سون: "لا تزال رحلة زالو في تطوير الذكاء الاصطناعي طويلة. سنواصل تحسين النموذج من حيث الشمول والعمق، مع تعزيز التطبيق العملي. هدفنا النهائي هو ابتكار منتجات ذكاء اصطناعي عالية الجودة تخدم الشعب الفيتنامي بشكل عملي".

إن نجاح زالو في تطوير برنامج ماجستير القانون الفيتنامي ليس إنجازًا تجاريًا فحسب، بل يفتح آفاقًا واعدة لمستقبل الذكاء الاصطناعي الفيتنامي. لقد قادت مثابرة الشعب الفيتنامي وطموحه المسيرة نحو تحقيق نتائج جديرة بالاهتمام. لن يقتصر مستقبل الذكاء الاصطناعي الفيتنامي على "زالو" فحسب، بل سيشهد أيضًا جيلًا من المهندسين الشجعان الذين سيتبعونه ويرثونه ويقتحمون عالم التكنولوجيا.

المصدر: https://znews.vn/zalo-va-hanh-trinh-lam-chu-llm-tieng-viet-post1561765.html