بروتوكول Coral يتفوق على مايكروسوفت بنسبة 34% مع أفضل معيار GAIA للنموذج المصغر للذكاء الاصطناعي

البنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي التعاوني، بروتوكول المرجان أفادت شركة GAIA أن نظامها متعدد الوكلاء قد تفوق على واجهة المستخدم المغناطيسية المدعومة من مايكروسوفت بنسبة 34% في اختبار GAIA، وهي نتيجة غير مسبوقة تشير إلى أن التوسع الأفقي قد يوفر نهجًا أكثر فعالية من توسيع معلمات النموذج. يعتمد نظام البروتوكول على التنسيق الذكي بين وكلاء متعددين، بدلاً من التركيز فقط على زيادة حجم النموذج.

سجل هذا الأداء أعلى درجة تم التحقق منها على مقياس GAIA Benchmark باستخدام وكلاء صغار، ودعم NVIDIA فرضية أن النماذج الأصغر حجمًا والمنسقة جيدًا قد تلعب دورًا محوريًا في مستقبل الذكاء الاصطناعي. ووفقًا لمطوري كورال، تعكس النتيجة تحولًا مفاهيميًا في كيفية التعامل مع قابلية توسع الذكاء الاصطناعي، بدلًا من مجرد زيادة في قوة النظام.

كبروتوكول مفتوح المصدر، يُسهّل كورال توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين التنسيق بين الوكلاء المتخصصين عالميًا، بدلًا من الاعتماد على نماذج عامة مركزية. يسمح تصميمه بتفاعل متوازي وآمن بين الوكلاء، مما يُحسّن وظائف نماذج اللغة بجميع أحجامها في المهام التي تتطلب تفكيرًا وتخطيطًا وحلًا للمشكلات بشكل متقدم.

قال كايلوم فوردر، المدير التقني لشركة كورال، في بيان مكتوب: "يُمثل هذا الإنجاز نقطة تحول في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. إنه دليل على أن التوسع الأفقي ليس ممكنًا فحسب، بل عملي أيضًا، وكورال هي الطريقة الأكثر فعالية لتحقيقه. أصبح إنترنت الوكلاء الآن واقعًا ملموسًا. إذا كنت مطور وكلاء، فما عليك سوى استخدام كورال. وإذا كنت مطور تطبيقات، فقم بتطويره بشكل أفضل بتكلفة أقل باستخدام بنيتنا التحتية".

كورال تتصدر معيار GAIA، وتثبت قوة النماذج الصغيرة في أنظمة الوكلاء المتقدمة

في ظل تزايد المنافسة على تطوير أنظمة وكلاء متقدمة، ظل التركيز منصبًّا بشكل كبير على توسيع نطاق النماذج لإدارة تعقيد المهام المتزايد. يتحدى أداء كورال الأخير هذا النهج السائد، متماشيًا مع نتائج دراسة حديثة أجرتها إنفيديا، والتي تشير إلى أن الأنظمة الأصغر حجمًا يمكنها تقديم أداء عالٍ دون المساس بالسرعة أو الأمان أو الكفاءة. صُمم معيار GAIA، وهو مجموعة تقييم شاملة للذكاء الاصطناعي المتقدم، لتقييم مدى كفاءة الأنظمة في التعامل مع المهام الواقعية التي تتطلب عادةً وقتًا ومهارة كبيرين من الخبراء البشريين. يتألف هذا المعيار من 450 سؤالًا معقدًا تختبر قدرات البحث والتحليل والاستدلال، ويُعد معيارًا رئيسيًا في هذا المجال لتقييم فعالية وكلاء نموذج اللغة الكبير (LLM) للأغراض العامة. 

يعتمد نظام وكلاء GAIA من Coral، المستخدم في اختبار المعيار، على بروتوكول Coral، ويستمد من مبادئ تصميم OWL من CAMEL. يضم النظام وكلاء متخصصين لتنفيذ مجموعة من المهام، تشمل البحث والتحليل والنقد والتخطيط وتصفح الويب، وتتواصل جميعها عبر البنية التحتية لخادم MCP من Coral. 

يشير تصدر كورال لتصنيفات GAIA Benchmark للنماذج الأصغر حجمًا إلى قدرتها على توسيع وظائف أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال هيكل بياني. تشير هذه النتيجة إلى إمكانية إنشاء وكلاء عاليي الأداء وخفيفي الوزن باستخدام نماذج أصغر حجمًا، مما يُسهّل معالجة البيانات على نطاق أوسع، وتكامل النظام البيئي بسلاسة أكبر، وتحسين التواصل بين الوكلاء.

قال كايلوم فوردر: "لم يُقدَّر دور النماذج الصغيرة في الأنظمة الوكيلة حتى الآن، لكن الأمور بدأت تتغير". واختتم حديثه قائلاً: "لقد أثبتنا أن هذه النماذج قادرة على التوسع بما يتجاوز حدودها المعروفة سابقًا، والتفوق على النماذج الحالية. أنا واثق من أنها ستلعب دورًا محوريًا في مستقبل الذكاء الاصطناعي الوكيل".