كشفت شركة Nous Research، المتخصصة في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، عن نموذجها الجديد Arete-27B. يعتمد هذا النموذج على نموذج Qwen3.8-27B الذي طورته شركة Alibaba الصينية، ولكن مع إجراء تعديلات جوهرية تهدف إلى إعادة توجيه استجابات النموذج لتعكس ما تصفه الشركة بـ "القيم الغربية".
آلية التعديل والتدريب
لم تقم Nous Research بتطوير نموذج أساسي من الصفر، بل اعتمدت على تقنية التدريب الإضافي (Fine-tuning) على النموذج الحالي. استغرقت العملية تدريب النموذج على حوالي 52.8 مليون رمز (token) عبر 1,202 خطوة تدريبية، دون الحاجة إلى استخدام تقنيات معقدة مثل التعلم بالتعزيز أو تحسين التفضيلات، ودون المساس بالبنية الهندسية للنموذج الأصلي.
ما الذي يتغير عملياً؟
أجرت الشركة تقييماً شمل 803 أسئلة موزعة على سبع فئات، منها حرية التعبير، الديمقراطية، والسياسات الحكومية. وأظهرت النتائج انخفاضاً ملحوظاً في نسبة الاستجابات التي تتبنى الخطاب الرسمي للحكومة الصينية من 22% في النموذج الأصلي إلى أقل من 1% في نموذج Arete-27B. كما ارتفع مؤشر "دقة المعلومات" (Fact Score) من 2.32 إلى 2.98 من أصل 5.
لماذا يهم هذا الخبر؟
تكمن أهمية هذا التطور في إثبات أن النماذج ذات الأوزان المفتوحة يمكن إعادة تشكيل توجهاتها القيمية والسياسية بجهد تدريبي محدود نسبياً. ومع ذلك، تشير الشركة إلى قيود هامة:
- التحقق المستقل: تم تقييم النتائج باستخدام نموذج Grok 4.7، ولم تخضع النتائج لتدقيق مستقل من طرف ثالث حتى الآن.
- التحيز السياسي: انخفاض التوافق مع الخطاب الرسمي لا يعني بالضرورة الوصول إلى حياد سياسي كامل أو دقة معلومات مطلقة.
- الأداء العام: أكدت الاختبارات أن التعديلات لم تؤثر سلباً على القدرات العامة للنموذج، حيث حافظ Arete-27B على أداء مشابه للنموذج الأصلي في اختبارات الأداء القياسية.
وقد أتاحت Nous Research أوزان النموذج وبيانات التدريب ومنهجية التقييم عبر منصة Hugging Face، مما يفتح الباب أمام الباحثين لإجراء اختبارات مستقلة والتحقق من مدى فعالية هذه المنهجية في تغيير التوجهات الأيديولوجية للنماذج اللغوية الكبيرة.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.