العنوان: Training Language Models with Limited Resources

النوع: AGI

مدخل

مثلما كانت البرمجة مساحة مفتوحة قد تتداخل فيها المفاهيم؛ فهناك لغة البرمجة (دارت على سبيل المثال)، وهناك إطار العمل أو بيئة العمل المخصصة لهذه اللغة (فلاتر بالنسبة إلى دارت، نفس ما لـ لارافيل لـ بي إتش بي)، وهناك محرر الأكواد (مثل فيجوال كود ستديو أو كود)، بنفس الطريقة والتنوع في المستويات، وجب التمييز بين النموذج اللغوي الكبير، وبوتات الذكاء الاصطناعي، وأدوات تحسين الإنتاجية (بواسطة تقنيات الذكاء الاصطناعي). هذا سوف يساعدنا على رصد الكفاءات بين نماذج الذكاء الاصطناعي.

مشكل

ما الفائدة؟

في الواقع، إن ترجمة كل مسمى إلى مسماه التعريفي والوظيفي، يجعلنا قادرين على تطوير هذه المفاهيم لتحقيق أغراضها التطبيقية بصورة مباشرة، سريعة، وأكثر كفاءة. بل ويجعلنا قادرين على استكشاف وظائف وأغراض لم تكن في عين الاعتبار.

يمكن رصد حوالي 16 عشر وظيفية رئيسية -فأكثر- للبرمجة في العالم

1-الواجهات والفرونت

2-المنطق الداخلي والباك إند

3-الأنظمة (مثل ERP System)

4-التطبيقات للهاتف

5-تطوير الويب والمتصف

6-ألعاب الفيديو

7-التصميم الجرافيكي وإنشاء الفيديوهات بواسطة الذكاء الاصطناعي والميتا

8-الأدوات المساعدة

9-الأتمتة (وهي تشبه الأدوات المساعدة، وتشبه الأنظمة أيضا)

10-التقنيات المالية

11-تقنيات الاتصال والتتبع

12-الأمن الداخلي والهارد وير وإنترنت الأشياء والوحدات الذكية

13-جزء خاص للتقنيات الآلية المتقدمة

14-التقانة الحاسوبية الذكية

15-تطوير صفحات الهبوط والآليات التجارية وإدارة المحتوى والسوشيال ميديا

16-الآن صار هناك بوتات الدردشة

مطلب

ومقترحنا هو معاينة كل أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي المتاحة حاليا في العالم الرقمي، ثم تحديد الأكثر كفاءة، وإجراء مقارنات بين كل نموذج والآخر، بحيث نخرج بمجموعة تمثل تجمع صفوة الصفوة والمميز جدا من هذه المنصات، سواء كانت منصة على المتصفح أو الويب، أو تطبيق على الهاتف. ولكن حتى لا نتشتت، تركيزنا سوف يكون على النوع الثاني فقط، أي بوتات الذكاء الاصطناعي، أو بالاسم المشهور: (بوتات الدردشة / محاكيات الدردشة / نماذج الدردشة). قبل الانتقال إلى أي أنواع أخرى، مثل النموذج اللغوي، أو أدوات تحسين الإنتاجية.

مقاربة الحرف A

Amazon

النموذج الإنجليزي الذي يدعم الإنجليزية هو Amazon+Mistral، حيث أمازون استثمرت في النموذج المفتوح المصدر ميسترال، كما فعلت ميتا مع لاما (الاختلاف أن ميتا هي من أطلقت لاما، بينما أمازون تبنت ميسترال). ميسترال نموذج لغوي كبير، إصدار فرنسي، وهو يدعم الإنجليزية، وقد حقق نجاحا عالميا كبير ومشهود به في الأوساط الأكاديمية. لكن لا يحضر لدينا هنا لسبب أبجدي بحت، أن النموذج يفترض أنه يبدأ بحرف M وليس A.

ALLaM

من بين النماذج العربية التي تدعم العربية لم أجد إلا نموذج باسم AceGPT، أي أس جي بي تي، هو نموذج عربي مبني بالكامل على نموذج مغلق وخاص مثل GPT حيث يتم الدفع باستمرار للمصدر الأصلي GPT، ورغم أن النموذج استهلك موارد مالية وتقنية ضخمة من صنّاعه، إلا أنه كان تجربة فاشلة لم تفضي إلى أي نتائج مرضية عدا التأكيد على قدرات GPT نفسه. لذا سوف استبدله عبر تطوير نموذج باسم (علّام) يعتمد على على نموذج مفتوح المصدر بنفس الاسم: ALLaM 7B. إن حرف A قد يحتمل مواقع مثل Araby ai، وAceGPT، وهناك نموذج عربي اسمه عقل (AQL AI Models) نؤجله إلى حين.

مخطط واجهة علّام أن يكون عبارة عن نموذج ذكاء اصطناعي عادي، حيث حجرة الدردشة على اليسار، وقائمة الأصوات الأبجدية على اليمين (حرف إنجليزي / يقابله حرف عربي: تمثيلا للصوت)، بينما عمليات معالجة الصوت موجودة داخل بلاك بوكس في اليسار.

علّام سوف يكون مبني على النموذج رقم (1) لنظام واجهاتنا:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      اسم النموذج: علّام                    │
├──────────────┬──────────────────────────────┬──────────────┤
│    A         │                              │              │
│    B         │                              │              │
│    C         │        منطقة الدردشة         │              │
│    D         │        الرئيسية             │  لوحة الأصوات│
│    E         │                              │   (26 صوتاً) │
│    F         │                              │              │
│    G         │                              ├──────────────┤
│    H         │                              │              │
│    I         │                              │  التحليل        │
│    J         │                              │  النحوي        │
│    K         │                              │  والصرفي      │
│    L         │                              │              │
│    M         │                              │              │
│    N         │                              │              │
│    O         │                              │              │
│    P         │                              │              │
│    Q         │                              │              │
│    R         ├──────────────────────────────┤              │
│    S         │                              │              │
│    T         │   شريط الإدخال: اكتب أو           │              │
│    U         │   تحدث أو ارفع ملف صوتي         │               │
│    V         │                              │
│    W         │                              │
│    X         │                              │   
│    Y         │                              │
│    Z         │                              │
└──────────────┴──────────────────────────────┴──────────────┘

يمكن ترتيب الأبجدية كما الآتي، على أربع مستويات:

المستوى الأول من الأكبر إلى الأصغر، من A إلى E

A حيث نموذج ألفا الأكبر (استدعاء وكلاء جاهزين ومغلقين مثل جي بي تي، جيميناي، أو حتى علّام (في الإصدار الأكبر منه))
B حيث نموذج بيتا أو برافو التالي في الكبر ومفتوح المصدر (ديب سيك، فالكون)
C النماذج الكبيرة ، ولكن تظل خفيفة (لاما، ميسترال)
D أي النماذج الأصغر
E لم أجد لها محددات بعد، لكنها تصلح لهندسة البروميت والنماذج الهجينة (مثل المحرر).

مقاربة الحرف B

BlackBox

بالنسبة إلى مقابله الإنجليزي يظل بينج شات Bing Chat خيارا قويا جدا، وأنا لا زلت متحير حول نقله إلى الحرف C لأن اسمه الجديد صار كوبايلوت، كما أن حرف C شبه خال هو الآخر، وقمت في الأخير بنقله، ليقع اختياري بدلا عنه على بلاك بوكس BlackBox.

Busla

بعد أن يأست من النماذج العربية (اخترت بينج شات لمدة طويلة)، قررت تدشين نموذج خاص بشركة بوسطة للشحن، يصير اسمه بوسطة إيه آي Bosta ai، ويكون أول نموذج ذكاء اصطناعي متخصص في تقديم الحلول اللوجستية المتكاملة (كاملة)، ويمكن الاعتماد على تدريب وتهجين نموذج يكون حاضن لـ لاما، ميسترال، كوين، ديب سيك، فالكون، جوما، جروك، بحيث أبني فوق كل هذا. تم تحويله لاحقا إلى: بوصلة.

مقاربة الحرف C

تتكون مكتبة الحرف C من

Claude

كلود أيضا يدعم العربية، تاريخها معها ليس عريق مثل كوبايلوت، لكنه سياقه الإنساني، هدفه السامي، بحثه العالي، كل هذا جعله على مقدرة كبيرة في تناول العربية.

Copy

كان هناك خيار قوي مثل Cohere لكنه ليس بالدرجة التي تسمح بإزاحة النموذج العملاق كلود، أيضا كوبايلوت خيار قوي جدا Copilot، وهنا كنت من قبل سأضع كوبايلوت للعربية وكلود للإنجليزية، إلا أن كلاهما يدعم كل اللغتين بفعالية كبيرة جدا. Bing Chat أو Microsoft Copilot هو نموذج قوي جدا ويدعم كلا من الإنجليزية والعربية. و chatglm،

مقاربة الحرف D

DeepSeek

النموذج المقابل هو ديب سيك بالطبع.

DollarBook

النموذج العربي كان ديب سيك الذي يدعم العربية بقوة، وهو يدعم الإنجليزية بقوة أيضا، كذلك دوك دوك DuckDuck يدعم كلاهما لارتباطه الوثيق مثل كوبايلوت بـ جي بي تي. لكن وقع اختياري على النموذج الذي أعمل على تدشينه وهو دولار بوك DollarBook النموذج المالي الأول عالميا.

مقاربة الحرف E

هناك yiyan، الذي يمكن اعتباره بادئا بحرف الـ E، لكن من الإنجليزية، وقع اختياري على أحد خيارين، إما Elicit، أو Ernie، ومالت الكفة للأخير نظرا لكونه الأكثر مجانية، واقتصر الأول على كونه مستودع بحثي بحت.

Elmuharrir

النموذج العربي هو المحرر Elmuharrir، من النماذج القليلة جدا التي تقدم دعم قانوني، مالي، وتقني للمستخدم العادي قبل المختص.

مقاربة الحرف F

Falcon

النموذج المرجعي هو فالكون

Fanar

يوجد Adobe Firefly، Flux، وآخرين، لكن استقر الأمر عندي على نموذجين عربيين: الأول هو فالكون Falcon الذي يدعم الإنجليزية،

والثاني هو فنار Fanar الذي يدعم العربية.

المستوى الثاني من الأكبر إلى الأصغر، من F إلى K حيث لم أجد لها نظائر حجمية في السوق أو في حجم المستوى.

مقاربة الحرف G

Googolillion

جيميناي للعربية،

GPT

وجي بي تي للإنجليزية.

مقاربة الحرف H

Hugging Face

هاكينج فيس Hugging Face للإنجليزية، بعد أن مررت بعدة خيارات، HIX،

Humain

هيومان للعربية

مقاربة الحرف I

Inflection

وفي الإنجليزية هناك إنترن Intern، نموذج قوي، لكن طوّرت نموذج باسم Inflection يعمل على المقارنة بين الأبحاث اعتمادا على قواعد الصرف العربي، كما أنه يقدم أدوات برمجية متقدمة جدا

Intentio

وفي الإنجليزية كنت سأختار نموذج شهير اسمه جوليوس، ثم قررت تدشين نموذجي الخاص باسم Intentio، نموذج طورته بهذا الاسم يعني بتطوير المعادلة أكثر من مجرد النية = إشارة ، بل هي تساوي إشارة + سياق، وكنت سأختار نموذج ibots عربيا،

مقاربة الحرف J

JSON

تم التسمية من وحي ملاحظات وتعليقات وكيل الذكاء الاصطناعي، وهي طريقة بحث وتقييم علمية تعتمد على تقييم مدخلات المستخدم ومخرجات المجيب أثناء التواصل النصي مع بوتات الذكاء الاصطناعي، وتتشابه مع آلية جسون في ترميز الكائنات بواسطة جافا سكريبت.

يمكن تقسيم كل أنواع الاستخدامات للذكاء الاصطناعي إلى نوعين رئيسين: الخام، الذي يعمل على المساعدة في تعزيز الإنتاجية أو تنفيذ مطالبات برمجية صرفة، والثاني هو بوتات الدردشة التي تعمل على دمج كل الاستخدامات في واجهة بسيطة يمكنها التحدث مع المستخدم.

بالتالي يمكن تقسيم كل الأنواع والمستويات الفرعية كما الآتي:

Ad+Alam

حيث التركيز على المدخلات والتعليقات المضافة إليها، مثل النماذج مفتوحة المصدر، ومغلقة المصدر، والنصف مغلقة، وبوتات الدردشة. حيث Ad تملك قيمة ووظيفة في تنظيم وتنظيف البيانات، لأنه يمكن استخدامها كحاوية تعبر عن المدخلات. وبالطبع يمكن استخدام أوامر من نوع آخر غير Ad أو Alam للتعبير عن نفس الصفة التي تحدد هذا النوع من البيانات: مدخلات.

هنا يتم عرض المدخلات / المطالبات / الاستفسارات على النموذج، والمكتوبة من قبل المستخدم.

يلاحظ أن عنوان الشيت فيه دائما اسم النموذج الذي اختبرنا عليه المحادثة + عنوان الموضوع الذي دارت المحادثة / المناقشة حوله.

مثال عنوان شيت:

Buffer

المخرجات والمتابعات اللاحقة لها، هذا أساس بنية ومنطق الواجهة في نماذج مثل بوسطة، دولار بوك، المحرر (على نحو مكثقف)، بل هي التي تشكل منطق الواجهة لكل بوتات الدردشة في العالم.

هنا يتم عرض ردود النموذج فقط وإجاباته فقط.

Computation

حيث التركيز على المعالجة، وهنا أبرز نموذج يتولى الصدارة هو كوبي، حيث المحاكاة هي أساس المعالجة لديه، نموذج آخر بارز هو T-unit، نموذج ثالث هو المحرر، وبعيدا عن نماذج من تطويرنا هناك نموذج قوي جدا يعبر عن الغاية المحددة هنا: بلاك بوكس.

بلاك بوكس (الصندوق الأسود Black Box) مصطلح شهير يصف الصندوق الذي يحدث فيه كل شيء ( للإشارة إلى العمليات المنطقية (النصية والمنطقية) التي تعمل خلف ستار عازل لا يُظهرها في الشاشة / الواجهة أمام المستخدم.) مثل: آليات معالجة البيانات / المعطيات، وهي تختلف عن: آليات تلقين الآلة كيفية معالجتها للبيانات، تلك الأخيرة نظرية خوارزمية، بينما الأولى تطبيقية يمكن رصدها من قبل المستخدم.

Data

بيانات غير نظيفة (أسئلة وإجابات / طلبات وردود) من نفس الموضوع ومع نفس النموذج، لكن يمكن تقليمها وتوظيفها، دولار بوك هو المنتَج والمنتِج لهذه البنية، نفس الأمر يحدث مع T-unit والمحرر ومايكرو، تقريبا لا يوجد نموذج أو نظام عالمي خارج بيئتنا الرقمية المطوّرة يفعل أمرا مماثلا.

Education

ملاحظات على عملية التعلم وآلية التفكير Education & Learning، حيث يبرز دور المحرر، الرقمي (المدار عبر نموذج ذكاء اصطناعي)، والمحرر البشري الذي يقوم بتقييم وتقويم آليات التلقي والاستجابة لدى النموذج اعتمادا على بيانات وصفية: (ملاحظاته وتعليقاته).

Few-Shot Learning or Flow

تصحيحات واختصارات (أو رصد التدفق)، حيث تتحول من “ملاحظة” إلى “مقياس”:

1. قياس القوة الاستنتاجية: بدلاً من تدريب نموذج كامل (Fine-tuning) الذي يحتاج موارد ضخمة، نقيس مدى نجاح الـ Few-shot في تحقيق النتيجة.

2. التوفير في التوكينات (Tokens): الـ Few-shot يستهلك مساحة في Context Window، فإذا كان نموذج ينجح بـ 2-shot بينما يحتاج غيره لـ 10-shot، فهذا “ميزة تنافسية” يجب توثيقها في هذا الحقل.

3. الفرق بينها وبين التعلم العام: الـ Few-shot تقيس “المرونة اللحظية” للنموذج، بينما (Education & Learning) في الشيت قد تقيس “التطور التراكمي” للمعرفة.

والميزان الذي نقيس عليه هو معيار يجمع بين النظام العددي العشري والعد الثنائي، حيث نستخدم الرموز البسيطة الآتية: /، //، ///، ////، ///// أو ┼─┼─┼─┼ أو 0 أو X. للتعبير عن كفاءة النموذج في الرد باستخدام أقل عدد من التوكينات والتوضيحات (الشوتات) أو التوجيهات (البروميتات).

كما الجدول الآتي:

Gorithm

خوارزميات نصف آلية نصف بشرية، تبرز جيمناي وجي بي تي، اللاتي توفر ApIs قادرة على المساعدة في بناء الخوارزميات لتصميم وتدشين نماذج ذكاء اصطناعي متعددة.

هذا حقل يظل فارغ في العادة، ما لم تحضر مناسبة في محادثة عالية القيمة.

Humain

ملاحظات على عملية التعلم وعملية التفكير بالنسبة للمستخدم (وليس النموذج)، خاصة والتركيز على السياق الشخصي الخاص، اللغة، والثقافة، ما يمهد الطريق لتحسين هندسة التوجيهات.

Inferential Research

البحث الاستدلالي، ويشمل البحث عبر الإنترنت، حيث Inflection، وIntentio سوف يصبحان رائدان.

هنا يتم وضع علامة على المرّات التي استعان النموذج فيها بالبحث عبر الإنترنت أو مراجعة مصدر أو قاعدة بيانات خارجية، فرغم أن البيانات نفسه قد تظل موجودة لدى النموذج المصدر، إلا أن طريقة تنتظيمها للأسف قد تُعجز النموذج عن القدرة على استدعائها رغم اتصالها بالموضوع.

JSON

رصد وتكويد الإجابات بنظام يفهمه البشر، حيث يصبح JSON هو الرائد هنا.

سوف يظل هذا الوعاء أو الحقل خالي إلى أن نؤسس لها لاحقا بشكل أكثر تنظيما، وعند التأسيس لها سوف يكون معني بتحويل المطالبات والمخرجات إلى لغة بصرية برمجية وتحليلية يمكن لكل من الآلة والبشر فهمها. هذا النموذج سوف يكون بصري بامتياز، وسوف يركز على المحاكاة البصرية الدقيقة لكل شيء، في مزج بين الدقة الرياضية / الهندسة، والمفهومية الرسومية / الخطوطية.

وهو مناسب جدا في الطباعة والنشر.

KPI

Key-Performance Indicators – مؤشرات قياس الأداء، حيث يصبح كائنات هو الرائد.

هذا نظام آخر لا تتسع المساحة له في الشيت، حيث يعتمد على قياس النتائج النهائية من التوجيهات أو التخصيصات في النماذج.

LLMs

النماذج اللغوية التي جرى إعادة اختبار البيانات والإجابات عليها (ويظهر فيه الاتساق المنطقي على نحو أكبر)، يبرز دور لاين على نحو كبير ومتصدر.

هنا، نحن نعرض نموذج واحد نقارن إجاباته مع النموذج موضوع الشيت.

Meta-Prompting

التوجيه الفوقي + أثر الآلة، حيث يبرز دور مايكرو Micro كأداة وقالب تخزيني ممتاز. للأسف هذا الحقل سوف يظل خالي حاليا في هذا العمود أيضا.

Not

ملاحظات وتعليقات المختص الذي سوف يكون نموذج ذكاء اصطناعي متخصص، مثلما يحدث في Notion، أو ‫NotebookLM أو Nano،

Orders / Outputs

الأسئلة والإجابات، أو المدخلات والمخرجات (حالات الطلب)، حيث يبرز دور كل من Off-On ومتصفح أوبر (كبديل عن كوميت، وأطلس، وجوجل كروم). (مكرر عن نماذج المقارنة)

Perplexity

حالات التقييم العشوائية والمبعثرة + تقييم المخرجات بنظام ثنائي = دقة شبه نهائية، في هذا المضمار يبرز ثلاث نماذج كبار: Phind، Perplexity، Pi. (مكرر عن نماذج المقارنة)

Quest

تقييم المدخلات والمخرجات بناءا على أوامر خلفية قد تكون تعليمات محددة أو بيانات وصفية (للأسف لا تتسع المساحة لتناول هذا البند لذا سوف يظل هذا العمود خالي). (مكرر)

Ratio

تقييم المدخلات والمخرجات بناءا على Ratio: التقييم بنسبة مئوية اعتمادا على 100 معيار، حيث يمثل كل معيار 1%. حيث اعتمد على نموذجين من تطويري

Ratio

هذا نموذج تقييمي مبني على ResNet+Poe، بالإضافة إلى أولما، هاكينج فيس، Yupp، إيفلين لاب، وغير ذلك. أفكر في شراء منصة Poe التي أتوقع أن تسقط بعد عدة سنوات لو لم تطور نفسها في ظل منافسة قوية مع Hugging Face ، Perplexity، Yupp، Monica، Vicuna+LMArena، وحتي شات جي بي تي الذي صار هو الآخر يقدم مقارنات بين نماذجه.

Raven

نموذج يحاكي شخصيتي، كتبي، وقراءاتي.

Simulation

المحاكاة والنسخ، كما في كوبي، ولكن لدينا منتج آخر هنا، حيث أن أعظم منتج قام بـ عرض المحاكاة الرقمية هو: (النص بوصفه مكتوبا)، حتى لو خرج في صيغة مسموع أو مرئي. هنا يبرز دور نموذج Script المبني على نظام كتابي كامل (الوحيد من نوعه تقريبا في العالم).

هذا يشبه دور المعالجة، لذا تظل خالية.

Token

الاستجابات النهائية والصحيحة بعد تحويلها إلى توكينات (توكنتها)، ويمكن رصد عدد التوكينات داخل أي محادثة عبر موقع Token Calculator، أو نظيره من أوبين إيه آي،

هنا يبرز دور T-unit

Unit

المزيد من الأدوات والوحدات لو تم إضافتها، مثلا، عندما نسأل عن صورة، فنحن نرفق الصورة، هنا يتم إدراج الصور والملفات والوسائط المتعددة التي يقدمها المستخدم أو ينشئها النموذج.

Valu: القيمة الحقيقية للمحادثة وجدواها في سياق الوظائف الكبرى

Weight

تحقيق الوزن

X: تقييم ورصد المخرجات المجهولة أو المريبة.

Your Feedback

ملاحظات وتعليقات المشرف (مكرر)

Zero or One: تقييم المخرجات بنظام ثنائي Binary

Jais

في العربية يوجد جيس بدون منافس

مقاربة الحرف K

كيمي، للعربية، وللإنجليزية بالطبع، كوالا Koala، للإنجليزية

Kaenat

مقاربة الحرف L

Llama

لاما للإنجليزية

Line

لاين مشروع جبّار يعكس الريادة القطبية لنماذج الذكاء الاصطناعي على المستويين: الأكبر العالمي الشامل لكل شيء، والأصغر المتخصص الدقيق جدا في نتائجه، وبما أن مايكرو ونانو هما النموذجان اللذان يعكسان التوجه الأخير، فإن لاين هو النموذج الذي يعمل على

1-استدعاء خط واضح عبر مصنع النماذج الممثل في النموذج الرائد Inflection + كايرو استديو، مثلا لنقل استدعاء جي بي تي عبر APi، أو استدعاء نموذج مفتوح المصدر من مكتبة Hugging Face،

2-تطبيق قواعد الصرف الخاصة بنا عبر استدعاء بذرة أو نواة من خلال استخدام نموذج (نانو) + نموذج T-unit + لاين نفسه، وحقن القاعدة الجديدة (سلسلة القواعد).

3-تطبيق هندسة الاتصالات الخاصة بنا (مستوى رقمي برمجي + مستوى تقني عتادي) الذي يعتمد على نموذج X القدار على فتح مساحة مفتوحة للكوكب الأرضي عبر صورة بلازمية أو ثلاثية الأبعاد للكرة الأرضية معلم بها 26 نقطة تمثل الأقاليم البشرية الأهم عبر القارات الست والمحيطات والجزر والفضاء، وبدعم كامل وتعاون من الصين، السعودية والإمارات، مصر، إكس، جوجل، وربما ميتا حتى. والـ 26 نقطة سوف تعكس الـ 52 نموذج اسمي: (26 نموذج عربي + 26 نموذج إنجليزي). حيث تظهر الكرة الأرضية ويتم الربط بينها عبر مزيج من البرمجة الكائنية والفايب كودينج والبرمجة عبر الرسوميات أو الواجهات (بدون أكواد)، وبالاستعانة بتقنيات متقدمة مثل ONNX ، Triton Server ، Stack، Memristor.

المستوى الثالث من الأكبر إلى الأصغر .. تقريبا (بينها مستويات خفيفة نوعيا) من L إلى U

L حيث لاين، استدعاء خط عام من جي بي تي، كلود، جيمناي، ديب سيك، لاما، فالكون إلخ
M حيث مايكرو وتدريب نموذجنا 2.6
N حيث نموذج أصغر ويتكون من 1 مليار معلمة فقط
O نموذج أصغر هو Off-On حيث يتكون من 10 مليون إلى 500 مليون معلمة فقط
P حيث Pi نموذج بالغ الدقة، يتكون من 10 مليون إلى 500 مليون معلمة فقط (تدريبه رياضي برمجي)
Q حيث كويست / كواليتي / كوير، نموذج دقيق جدا يتكون من 10 مليون إلى 500 مليون (تدريبه اجتماعي لغوي)
R حيث رايفين، يتكون من نموذج شخصي يمكن لأي أحد إعداده ، وبما إن مؤلفاتي تخطت الـ 2600 كتاب ، نفترض أن ذلك مقارب أكثر مليون إلى 10 أو 20 مليون
S حيث يتم تدريبه على مزيج من الأحجام (نموذج مراوغ) حيث مليون فأكثر (قد يصل إلى مليار)، وحيث مليون فأقل (قد يصل إلى 1000 معلمة فقط)
T حيث يتم تدريبه على 1000 معلمة فقط ، تدريب اجتماعي (سوبر مايكرو/نانو)
U حيث كلمة وحدة، يتم تدريبها أيضا على ألف معلمة فقط (لكن رياضي)

المستوى الرابع من الأكبر إلى الأكبر أو الأصغر / سيان (مستويات جبارة)، من V إلى

V حيث يتم تدريبه على مليون معلمة فأكثر، قد يكون أكثر من مليار، أو تريليون معلمة (لكن كلها مدخلات بصرية، هذا سوف يجعله خارق في التصميم والبصريات).
W ومنه كلمة وزن، حيث يتم تدريبه على مليون معلمة فأكثر (المحدد القياسي)
X نموذج مراوغ، الأكبر في العالم،  قد يتجاوز المليار، التريليون، بل وقد يتجاوز الـ الكوادريليون (Quadillion)
Y لم أبتكر نموذجا، لكن قد أفعل، واحد بمعنى Yaled أي الهدف، ويكون صغير أصغر من مليون
Z ذكي بوت، أو زووم، حيث نموذج يمكن تدريبه على ردود جاهزة عبر آليات ما قبل اختراع الذكاء الاصطناعي (مثل أتمتة الردود عبر واتي في واتس، أو بوتات تيلجرام)، هنا ببساطة أنا أرسل له عدد كبير من الرسائل الجاهزة وأحدد الردود (لكن يمكن التطوير عبر إدخال خوارزميات الإعلانية من ميتا وجوجل: نية = إشارة من المستخدم). وأعتقد أن المساعد الشخصي قريب من ذلك أيضا

مقاربة الحرف M

مايكرو Micro للإنجليزية،

مجرة للعربية

مقاربة الحرف N

للعربية قمت بتطوير نانو Nano

وفي الإنجليزية كان اختياري واقع على نوشن Notion لولا أن ‫NotebookLM غطى ووفى بالكامل، عن نوشن وعن كل الخيارات المشابهة: مثل زوهو وأخواته. وبالطبع أقصينا خيارات مثل ninjachat وغيره

مقاربة الحرف O

في العربية قمت بتدشين Off-On،

otter

وفي الإنجليزية لدينا خيارات مثل Opus، أو أوبرا من متصفح أوبرا

مقاربة الحرف P

يمكن اختيار Perplexity للعربية

Phind، للإنجليزية

مقاربة الحرف Q

نموذج قرآن Quran المبني على قواعد النحو والصرف والإملاء والتجويد والتلاوة والبلاغة العربية والقرآنية.

قانون (الذي كان اسمه قانوني) للعربية

كوين للإنجليزية

https://chat.qwen.ai/

https://www.qianwen.com/

، Quillbot،

مقاربة الحرف R

يمكن أن نختار ResNet+Poe للعربية

وبالطبع وقع الاختيار على العملاق Runway للإنجليزية

مقاربة الحرف S

يمكن اختيار Scispace بوصفه نموذج فريد

Script

هناك Shmooz للعربية

T

نموذج باسم T-unit للعربية، قائم على وحدات T،

كان اختياري في الإنجليزية واقعا على نموذج كبير مثل Tulu، لكن بدلا منه، وكما فعلنا أعلاه في حروف مثل حرف F، يقع اختياري هنا ضمن النماذج الداعمة للإنجليزية، على نموذج عربي هو نموذج: ثورة Thaura.

TinyLlama

مقاربة الحرف U

في الإنجليزية

https://www.uchat.com.au/login

Playground هو اسم آخر يطلق على Upstage،

مقاربة الحرف V

للإنجليزية Vicuna+LMArena

للعربية Velents، أو Vision

مقاربة الحرف W

اخترت Widebot للعربية، حيث في العربية يمكن اختيار Wati، هو صالح للعربية وللإنجليزية،

اخترت Writesonic للإنجليزية، أو واتي

نموذج

Weight

مقاربة الحرف X

وقع اختياري في الإنجليزية على X-Grok

أما في العربية، وقع اختياري على نموذج: X نموذج عالمي.

مقاربة الحرف Y

في العربية متحير بين يقين Yaqeen وYupp

وفي الإنجليزية متحير بين أمرين: You ونموذج آخر هو Yupp المختص بالمقارنة والاختبار،

مقاربة الحرف Z

ذكي بوت من تطويرنا للعربية

في الإنجليزية هناك Z-Glm المتخصص في دعم الإنجليزية، بل والعربية أيضا

منتج

الغرض النهائي هو بناء بيئة رقمية عربية كاملة ومتكاملة تجمع بين النمط البرمجي التقليدي، وبين التوجه العالمي لنمذجة كل شيء داخل حقول الذكاء الاصطناعي أو ربطه بأدواته، بحيث تصير البنية الرقمية العالمية مدارة بشكل شبه كامل من قبل حواسيب عملاقة وذكية وذات إمكانات جبّارة وقادرة على فهم البشر، وقادرة على فهم الآلة، وقادرة على فهم الطبيعة والمحيط، وربما في وقت لاحق -قريب أو بعيد- تصير قادرة على فهم ذواتها.

علّام

النموذج الذي سوف يدشن النظام الأبجدي، كما أنه سوف يكون متخصص في فئة واحدة عبر نموذجه الذاتي (علام أو مايكرو 5.3) وهي العمارة البنائية، ويمكن جذب استثمار من شركة حسن علام، كما أن علام، تشبه لاما، وتشبه أولما في الكتابة العربية أو الإنجليزية، وتشبه مثالنا عن الأصل الاشتقاقي علم.

بوصلة، التي يمكن بيعها إلى بوسطة (تم إيقاف العمل عليه حاليا)، وهو نموذج سوف يركز على البيزنس

كوبي (نموذج لتعلم البرمجة)، وهو يركز على البرمجة والحوسبة.

دولار بوك (نموذج مالي، وهندسة التطبيقات)

المحرر (التطبيق العملي، وهو نموذج لغوي)

F لا يوجد أي نماذج لهذا الحرف

جوجوليون (نموذج متخصص لجوجل)، تم إيقاف العمل عليه حاليا، وسوف يكون متخصص في الجغرافيا والسفر مع نموذج بوصلة

H لا يوجد أي نماذج حاليا لهذا الحرف

I لديّ نموذجين قويين جدا في هذا الصدد، سوف يكونان فاتحة لصناعة النوايا البشرية أو الآلية (الذكاء الاصطناعي)

J لا يوجد لدي نموذج حاليا لهذا الحرف

K لا يوجد لدي حاليا نموذج لهذا الحرف، لكن أحاول عمل واحد باسم KPI للمعارف والاتصالات

مرجع

A

نموذج Allam للعربية (نموذج قمت أنا بتطويره)

نموذج Amazon Bedrock للإنجليزية

تشكيلة نماذج ‏AWS للصينية

B

نموذج Bosla للعربية

نموذج BLACKBOX للإنجليزية

نموذج Baichuan للصينية

C

نموذج كوبايلوت للعربية

نموذج كلود للإنجليزية

نموذج Cohere للصينية (بما أنه يدعم سياقات إنسانية أكثر تنوعا)

D

نموذج دولار بوك للعربية

نموذج ديب سيك للإنجليزية

نموذج doubao للصينية

OpenAI Playground

Zhipu AI