نماذج لغة فالكون-H1 الهجينة: ثورة في معالجة اللغة الطبيعية

يُعلن معهد الابتكار التكنولوجي (TII) عن إطلاق عائلة نماذج اللغة الهجينة فالكون-H1 (Falcon-H1)، وهي ثمرة جهود بحثية مكثفة تهدف إلى تحقيق التوازن الأمثل بين القدرة التعبيرية والكفاءة الحسابية وقابلية التكيّف في نماذج اللغة الضخمة. تتميز هذه النماذج بمعماريّة هجينة تجمع بين آليات الانتباه (Transformer) ونماذج فضاء الحالة المُبنية (SSMs) القائمة على خوارزمية مامبا2 (Mamba2)، مما يُمكّنها من معالجة سياقات نصية طويلة مع الحفاظ على كفاءة عالية.

التحديات المعمارية في نماذج اللغة الضخمة

تُعاني نماذج اللغة الضخمة من تناقضات معماريّة أساسية. فبينما تُعتبر نماذج المُحوِّلات (Transformer) الأكثر شيوعاً بفضل أدائها المتميز في العديد من المهام، إلا أنها تُعاني من ارتفاع التكلفة الحسابية، خاصةً عند التعامل مع سياقات نصية طويلة، وذلك بسبب التعقيد التربيعي لآلية الانتباه الذاتي. من ناحية أخرى، تتميز نماذج فضاء الحالة المُبنية (SSMs) بكفاءتها العالية وتدرّجها الخطي، لكنها غالباً ما تفتقر إلى الدقة المطلوبة في نمذجة التسلسلات اللغوية المعقدة. لذا، كان من الضروري تطوير معماريّة هجينة تجمع بين نقاط القوة لكل من النهجين.

فالكون-H1: معماريّة هجينة متطورة

تُقدم عائلة فالكون-H1 حلّاً مبتكراً لهذه التحديات من خلال معماريّتها الهجينة التي تجمع بين آليات انتباه المُحوِّلات ومكونات SSM القائمة على مامبا2. يُسهم هذا التصميم في تحسين الكفاءة الحسابية مع الحفاظ على أداء تنافسي في المهام التي تتطلب فهمًا سياقيًا عميقًا. تتوفّر نماذج فالكون-H1 بمجموعة واسعة من المعاملات، بدءاً من 0.5 مليار وصولاً إلى 34 مليار، لتلبية احتياجات التطبيقات المختلفة، من التطبيقات ذات الموارد المحدودة إلى الاستدلال الموزّع على نطاق واسع. يهدف التصميم إلى معالجة نقاط الضعف الشائعة في نشر نماذج اللغة الضخمة، مثل كفاءة الذاكرة، وقابلية التوسّع، والدعم اللغوي المتعدد، وقدرة معالجة التسلسلات المدخلة الطويلة.

تفاصيل المعماريّة وأهداف التصميم

تعتمد فالكون-H1 على بنية موازية تعمل فيها رؤوس الانتباه (attention heads) ونماذج SSM جنباً إلى جنب. يُمكّن هذا التصميم كل آلية من المساهمة بشكل مستقل في نمذجة التسلسلات: تتخصص رؤوس الانتباه في التقاط التبعيات على مستوى الرموز، بينما تدعم مكونات SSM الاحتفاظ بالمعلومات طويلة المدى بكفاءة. تدعم النماذج سياقًا يصل طوله إلى 256 ألف رمز، مما يُعدّ مفيدًا بشكل خاص في تطبيقات مثل تلخيص الوثائق، وإنشاء النصوص المُعززة بالاسترجاع، وأنظمة الحوار متعدد الأدوار.

تُدرّب النماذج باستخدام وصفة مُخصصة للدقة الجزئية (microparameterization – μP) وأنابيب بيانات مُحسّنة، مما يُمكّن من تدريب مستقر وفعال عبر أحجام النماذج المختلفة. كما رُكّز في التدريب على القدرات اللغوية المتعددة، حيث تدعم النماذج بشكلٍ أصلي 18 لغة، بما في ذلك الإنجليزية، والصينية، والعربية، والهندية، والفرنسية، وغيرها. يُمكن توسيع الإطار إلى أكثر من 100 لغة، مما يدعم التوطين وتكييف النموذج حسب المنطقة.

النتائج التجريبية والتقييم المقارن

على الرغم من عدد المعاملات المُعتدل نسبيًا، تُظهر نماذج فالكون-H1 أداءً تجريبيًا قويًا:

• يُحقق نموذج Falcon-H1-0.5B نتائج مُقاربة لنماذج ذات 7 مليارات معامل أُطلقت في عام 2024.
• يُقدّم نموذج Falcon-H1-1.5B-Deep أداءً مُماثلاً لأفضل نماذج المُحوِّلات التي تتراوح معاملاتها بين 7 و 10 مليارات.
• يُضاهي نموذج Falcon-H1-34B أو يتجاوز أداء نماذج مثل Qwen3-32B، وLlama4-Scout-17B/109B، وGemma3-27B عبر العديد من المقاييس.

تُبرز التقييمات كلًا من فهم اللغة العامة والمعايير اللغوية المتعددة. ومن الجدير بالذكر أن النماذج تُحقق أداءً قويًا في كل من اللغات الغنية بالمصادر واللغات ذات الموارد المحدودة دون الحاجة إلى ضبط دقيق زائد أو طبقات تكيف إضافية.

النشر والاستخدام

يُمكن نشر نماذج فالكون-H1 واستخدامها من خلال التكامل مع أدوات مفتوحة المصدر مثل Hugging Face Transformers. كما يُسهم توافقها مع FlashAttention-2 في تقليل استخدام الذاكرة أثناء الاستدلال، مما يُوفر توازنًا جذابًا بين الكفاءة والأداء للاستخدامات التجارية.

الخلاصة

تُمثّل فالكون-H1 جهدًا منهجيًا لتحسين معماريّة نماذج اللغة من خلال دمج آليات مُتكاملة — الانتباه و SSM — ضمن إطار موحّد. وبذلك، تُعالج النماذج القيود الرئيسية في كل من معالجة السياقات الطويلة وكفاءة التوسّع. تُوفّر عائلة النماذج مجموعة من الخيارات للمختصين، من المتغيرات الخفيفة المناسبة للنشر على الأجهزة الطرفية إلى التكوينات عالية السعة لتطبيقات الخادم. بفضل تغطيتها اللغوية المتعددة، وقدراتها على معالجة السياقات الطويلة، ومرونتها المعمارية، تُقدّم فالكون-H1 أساسًا تقنيًا متينًا لأبحاث واستخدامات الإنتاج التي تتطلب الأداء دون المساومة على الكفاءة أو سهولة الوصول.

المصدر: MarkTechPost