نماذج “Gopher” و”Gemini”: الريادة في فهم اللغة الطبيعية
نماذج اللغة الكبيرة والذكاء متعدد الوسائط
شهدت السنوات الأخيرة تطورا ملحوظا في مجال نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models – LLMs)، حيث أصبحت هذه النماذج قادرة على معالجة وفهم اللغة البشرية بشكل غير مسبوق. من بين هذه النماذج، تبرز نماذج Gopher وGemini التي طورتها شركة DeepMind التابعة لشركة Google، كأمثلة رائدة في هذا المجال.
نموذج Gopher، الذي تم تقديمه في عام 2021، يمثل خطوة مهمة نحو بناء نماذج لغوية قادرة على التعامل مع مجموعة واسعة من المهام المعرفية. أما نموذج Gemini، الذي تم الإعلان عنه في ديسمبر 2023، فيُعد تطورا كبيرا في مجال النماذج المتعددة الوسائط، حيث يمكنه معالجة النصوص والصور والفيديوهات والصوتيات بشكل متكامل.
تهدف هذه المقالة إلى تقديم تحليل علمي متعمق لهذين النموذجين، مع التركيز على بنيتهما التقنية، قدراتهما، وتطبيقاتهما في مجالات متعددة مثل الفيزياء، الفلسفة، البيولوجيا، والحوسبة.
1. نموذج Gopher: بنية وتقنيات متقدمة
تم تطوير نموذج Gopher باستخدام بنية Transformer، ويحتوي على 280 مليار معلمة، مما يجعله من أكبر النماذج اللغوية في وقته. تم تدريبه على مجموعة بيانات ضخمة ومتنوعة تغطي مجالات متعددة، مما مكنه من تحقيق أداء متفوق في 81% من 152 مهمة تقييم مختلفة، بما في ذلك فهم القراءة، التحقق من الحقائق، والتعرف على اللغة السامة.(alignmentforum.org)
أظهرت نتائج Gopher أن زيادة حجم النموذج تؤدي إلى تحسينات ملحوظة في أداء المهام المعرفية، خاصة في مجالات مثل الفهم القرائي والتحقق من المعلومات. ومع ذلك، لوحظ أن الفوائد كانت أقل في مجالات مثل الاستدلال المنطقي والرياضي، مما يشير إلى الحاجة إلى تقنيات إضافية لتحسين الأداء في هذه المجالات.
2. نموذج Gemini: التعددية الوسائطية والتفكير العميق
أُعلن عن نموذج Gemini في ديسمبر 2023 كخليفة لنماذج LaMDA وPaLM 2، ويتميز بقدرته على معالجة أنواع متعددة من البيانات، بما في ذلك النصوص، الصور، الصوتيات، والفيديوهات. يتضمن Gemini عدة إصدارات، مثل Gemini Ultra وGemini Pro وGemini Nano، كل منها مصمم لتلبية احتياجات محددة.( Time)
في مايو 2025، تم تقديم Gemini 2.5 Pro، الذي يُعد من أكثر النماذج تقدما، حيث يتميز بقدرات محسّنة في الاستدلال والتفكير العميق، مما يمكنه من التعامل مع مهام معقدة في مجالات مثل الرياضيات والبرمجة. كما يتميز بقدرته على معالجة سياقات طويلة تصل إلى مليون رمز، مما يجعله مناسبا لتحليل الوثائق الطويلة والمتعددة المجالات.
التطبيقات البحثية
تُستخدم نماذج Gopher وGemini في مجموعة واسعة من التطبيقات البحثية، منها:
- الفيزياء والبيولوجيا: تحليل البيانات المعقدة وتوليد فرضيات جديدة.
- الفلسفة والعلوم الإنسانية: تحليل النصوص الفلسفية وتقديم تفسيرات موسعة.
- الحوسبة والبرمجة: مساعدة في كتابة وتحليل الشفرات البرمجية.
- التعليم: تقديم شروحات مبسطة للمفاهيم المعقدة ودعم التعلم الذاتي.
حول “Gopher” و”Gemini”:
يجدر التنويه بأن تسمية Gopher التي اعتمدتها DeepMind لا تمثل اختصارا لعبارة علمية محددة، بل هي اسم رمزي مستوحى مجازيا من الحيوان المعروف بـ”gopher”، للدلالة على قدرة النموذج على التنقيب العميق في المعرفة.
وقد وُصف النموذج في الورقة الأصلية بأنه “نموذج لغوي عام للمهام كثيفة المعرفة” (Generalist language model for knowledge-intensive tasks)، وهي عبارة وظيفية وليست موسومة اختصاريا.
أما Gemini، فهو اسم تجاري أطلقته Google DeepMind على عائلة النماذج متعددة الوسائط التي تمثل الجيل المتكامل من قدرات النص والصورة والرمز، دون إعلان رسمي عن كونه اختصارا لعبارة موسعة. تُحيل التسمية إلى “التوأمة” بين وسائط المعرفة، في حين تبقى بعض التوسعات المقترحة غير رسمية في الأوساط البحثية.
روابط الوصول:
- نموذج Gopher: لم يتم توفير واجهة عامة مباشرة لنموذج Gopher، ولكن يمكن الاطلاع على التفاصيل التقنية في الورقة البحثية التالية: Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher
- نموذج Gemini: يمكن الوصول إلى معلومات حول نموذج Gemini عبر الموقع الرسمي: https://deepmind.google/models/gemini/
