يعد التقطير النموذجي أحد اتجاهات التكنولوجيا التي وصلت إلى مستوى من النضج المحدد في دورة الضجيج في Gartner لعام 2025 للذكاء الاصطناعي (AI) باعتبارها “منحدر التنوير”.
ومع ذلك ، على الرغم من أنه تم وضعه مؤخرًا في دائرة الضوء في بداية العام مع ديبسيك في الصين يوضح كيف يمكن استخدام التقطير النموذجي لتدريب أ نموذج لغة كبير (LLM) أن النماذج المنافسين من Openai ، ليست تطوراً جديداً ، مع هارثا خانداباتو ، كبير المديرين في غارتنر ، قائلاً: “كنت في الواقع أبحث في التقطير النموذجي في عام 2017”.
في الواقع ، تعود التقنية إلى جامعة كورنيل 2006 ضغط النموذج ورقة كتبها كريستيان بوسيلا ، وريتش كاروانا وألكساندرو نيكوليسكو ميزل. بعد تسع سنوات ، في عام 2015 ، جامعة كورنيل تقطير المعرفة في شبكة عصبية استخدم ورقة من Geoffery Hinton و Oriol Vinyals و Jeff Dean مصطلح التقطير لوصف تقنية لتحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من أنه لا يعتبر تطورًا تكنولوجيًا جديدًا من قبل Gartner ، إلا أن Khandabattu قال: “لقد تم إعادة توزيع التقطير النموذجي. إن نماذج الأساس تحسب الجوع ومكلفة للغاية للتشغيل ، وبدأت المؤسسات تسأل كيف يمكنها الحصول على 80 ٪ من الأداء بنسبة 10 ٪ من التكلفة”.
قالت ديبسيك وقد أدى إلى اتجاه التسعير الهبوطي للتسعير على مدار الستة إلى 12 شهرًا الماضية. ولكن بدلاً من التكيف مع هذه التغييرات في الأسعار ، أوصى Khandabattu بأن “تخطط لمراكمة مديري CIOS” في وضع حالات استخدامها وتحديد أولوياتها مع توقع أن تستمر تكاليف التدريب والاستدلال في الانخفاض “.
قال Khandabattu أنه حتى مقدمي تكنولوجيا الذكاء الاصطناعى الكبار يدركون فائدة التقطير النموذجي لتمكين أكثر قابلية للنشر وأكثر قابلية للضبط وأكثر قابلية للتحكم ، مضيفًا: “إن التقطير النموذجي يكتسب أخيرًا جرًا تجاريًا”.
وهي تصف التقطير النموذجي بأنه جسر بين الابتكار وقابلية التوسع: “إن التقطير النموذجي يفتح كل من الجدارة الفنية والوصول إليها. إنه يوفر تكلفة الاستدلال المنخفضة وتكاليف البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات أقل قليلاً ، مما يجعل التقطير النموذج فعالًا من حيث التكلفة لبعض النشرات من الذكاء الاصطناعي.”
لكن Khandabattu أشار أيضًا إلى أن هناك تكاليف أخرى يحتاج قادة القادة إلى التفكير فيها بما يتجاوز البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات اللازمة لتشغيل أعباء عمل الاستدلال. “يجب أن تكون CIOs حذرة للغاية وأن ندرك أن التكلفة الإجمالية لنشر Genai [generative AI] لا تقتصر التطبيقات على تكلفة النماذج. “
وقالت إن هناك تكاليف هندسية وتكاليف مرتبطة بدمج نظام الذكاء الاصطناعى مع مؤسسة ذلك ، مضيفة: “إن صقل نموذج الذكاء الاصطناعي يكلف الكثير من المال. إذا قرر مزود النموذج تغيير النموذج ، فعليك تغيير كل الأشياء التي قمت ببناءها على النموذج الأقدم إلى النموذج الأحدث ، وهو مكلف للغاية.”
بعد التقطير النموذجي ، قالت: “مع بقاء استثمار الذكاء الاصطناعي قويًا هذا العام ، يتم التركيز بشكل أكثر وضوحًا على استخدام الذكاء الاصطناعي للتوسع التشغيلي والذكاء في الوقت الفعلي.”
وفقًا لـ Gartner ، فقد أدى ذلك إلى محور تدريجي من الذكاء الاصطناعى التوليدي باعتباره محورًا رئيسيًا ، نحو العوامل التمكينية التأسيسية التي تدعم تسليم الذكاء الاصطناعى المستدامة ، مثل البيانات الجاهزة لـ AI ووكلاء الذكاء الاصطناعي.
وقال Khandabattu: “على الرغم من قيمة الأعمال المحتملة الهائلة لـ AI ، فإنها لن تتحقق تلقائيًا”. “سيعتمد النجاح على محاذاة التجارة بشكل محكم ، وقياس البنية التحتية الاستباقية ، والتنسيق بين الذكاء الاصطناعى وفرق الأعمال لخلق قيمة أعمال ملموسة.”
من بين ابتكارات الذكاء الاصطناعى التي توقعها Gartner ، سيصل إلى اعتماد السائد في السنوات الخمس المقبلة ، وهي AI متعددة الوسائط و AI Trust ، إدارة المخاطر والأمن (Trism).
يتم تدريب نماذج AI متعددة الوسائط مع أنواع متعددة من البيانات في وقت واحد ، مثل الصور والفيديو والصوت والنص. يركز Trism على طبقات من القدرات الفنية التي تدعم سياسات المؤسسات لجميع حالات استخدام الذكاء الاصطناعى وتساعد في ضمان حوكمة الذكاء الاصطناعي ، والثقة ، والنزاهة ، والموثوقية ، والأمان ، والخصوصية وحماية البيانات. تنبأ Gartner بأن هذه التطورات ، مجتمعة ، ستمكن هذه التطورات من تطبيقات الذكاء الاصطناعى الأكثر قوة وابتكارًا ومسؤولية ، وتحويل كيفية عمل الشركات والمنظمات.
يتوقع غارتنر أيضا وكلاء الذكاء الاصطناعي هي على الأقل من سنتين إلى خمس سنوات من أن تصبح التيار الرئيسي.
وقال Khandabattu: “لجني فوائد وكلاء الذكاء الاصطناعى ، تحتاج المؤسسات إلى تحديد أكثر سياقات العمل وحالات الاستخدام ذات الصلة ، وهو أمر يمثل تحديًا نظرًا لعدم عميل الذكاء الاصطناعي هو نفسه وكل موقف مختلف”. “على الرغم من أن عملاء الذكاء الاصطناعى سيستمرون في أن يصبحوا أكثر قوة ، إلا أنه لا يمكن استخدامهم في كل حالة ، لذلك يعتمد الاستخدام إلى حد كبير على متطلبات الموقف المطروح.”
