نموذج GLM-4.5V من Zhipu AI: ثورة في معالجة البيانات متعددة الوسائط
أطلقت شركة Zhipu AI النسخة الأحدث من نموذجها اللغوي البصري (VLM)، وهو GLM-4.5V، كمصدر مفتوح. يمثل هذا النموذج قفزة نوعية في مجال الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، متفوقاً على سابقاته من حيث الأداء والتنوع في استخداماته. ويعتمد GLM-4.5V على بنية GLM-4.5-Air التي تضم 106 مليار معلمة، مع 12 مليار معلمة نشطة عبر تصميم “مزيج الخبراء” (MoE)، مما يضمن أداءً عالياً وكفاءة في الاستخدام.
الميزات الرئيسية والابتكارات التصميمية:
قدرات استنتاجية بصرية متقدمة:
- فهم الصور: يتميز GLM-4.5V بفهم متقدم للمشاهد، وتحليل الصور المتعددة، والتعرف على العلاقات المكانية. يستطيع النموذج تفسير العلاقات المعقدة في المشاهد، مثل تمييز عيوب المنتجات، وتحليل الأدلة الجغرافية، أو استنتاج السياق من صور متعددة في وقت واحد.
- فهم الفيديو: يعالج النموذج مقاطع الفيديو الطويلة، ويقوم بالتقسيم التلقائي والتعرف على الأحداث الدقيقة بفضل مشفر الرؤية ثنائي الأبعاد. يُمكن هذا التطبيق استخدامات مثل إنشاء لوحات القصة، وتحليل الرياضة، ومراجعة المراقبة، وملخص المحاضرات.
- الاستدلال المكاني: يُدمج ترميز الموقع الدوراني ثلاثي الأبعاد (3D-RoPE) الذي يمنح النموذج إدراكًا قويًا للعلاقات المكانية ثلاثية الأبعاد، وهو أمر بالغ الأهمية لتفسير المشاهد البصرية وربط العناصر البصرية.
مهام واجهة المستخدم الرسومية والوكلاء:
- قراءة الشاشة والتعرف على الرموز: يتفوق النموذج في قراءة واجهات سطح المكتب/التطبيقات، وتحديد مواقع الأزرار والرموز، والمساعدة في الأتمتة، وهو أمر ضروري لأتمتة العمليات الروبوتية (RPA) وأدوات إمكانية الوصول.
- مساعدة تشغيل سطح المكتب: من خلال الفهم البصري المفصل، يمكن لـ GLM-4.5V التخطيط ووصف عمليات واجهة المستخدم الرسومية، ومساعدة المستخدمين في التنقل عبر البرامج أو إجراء سير عمل معقدة.
تحليل الرسوم البيانية والوثائق المعقدة:
- فهم الرسوم البيانية: يمكن لـ GLM-4.5V تحليل الرسوم البيانية والمعلومات البيانية والرسوم التخطيطية العلمية داخل ملفات PDF أو PowerPoint، واستخراج استنتاجات موجزّة وبيانات منظمة حتى من الوثائق الكثيفة والطويلة.
- تفسير الوثائق الطويلة: مع دعم ما يصل إلى 64000 رمز من سياق متعدد الوسائط، يمكنه تحليل وملخص الوثائق الطويلة الغنية بالصور (مثل الأبحاث العلمية، والعقود، أو تقارير الامتثال)، مما يجعله مثاليًا للاستخبارات التجارية واستخراج المعرفة.
تحديد الموقع البصري والدقة:
- التحديد الدقيق: يمكن للنموذج تحديد موقع ووصف العناصر المرئية بدقة — مثل الأشياء، أو مربعات الإحاطة، أو عناصر واجهة المستخدم المحددة — باستخدام المعرفة العالمية والسياق الدلالي، وليس فقط إشارات مستوى البكسل. يُمكّن هذا التحليل المفصل لمراقبة الجودة، وتطبيقات الواقع المعزز، وسير عمل تعليق الصور.
أبرز جوانب البنية المعمارية:
- خط أنابيب هجين للغة والرؤية: يدمج النظام مشفر رؤية قوي، ومحول MLP، وفك تشفير لغة، مما يسمح بالدمج السلس للمعلومات البصرية والكتابية. يتم التعامل مع الصور الثابتة، ومقاطع الفيديو، وواجهات المستخدم الرسومية، والرسوم البيانية، والوثائق كمدخلات أساسية.
- كفاءة “مزيج الخبراء” (MoE): بينما يحتوي على 106 مليار معلمة إجمالاً، فإن تصميم MoE ينشط 12 مليار معلمة فقط لكل استنتاج، مما يضمن معدل إنتاجية عالٍ ونشرًا اقتصاديًا دون التضحية بالدقة.
- التفاف ثلاثي الأبعاد للفيديو والصور: تتم معالجة مدخلات الفيديو باستخدام تقليل العينة الزمني والالتفاف ثلاثي الأبعاد، مما يسمح بتحليل مقاطع الفيديو عالية الدقة ونسب العرض إلى الارتفاع الأصلية، مع الحفاظ على الكفاءة.
- طول السياق التكيفي: يدعم ما يصل إلى 64000 رمز، مما يسمح بالتعامل بشكل قوي مع مطالبات الصور المتعددة، والوثائق المتسلسلة، والحوارات الطويلة في تمريرة واحدة.
- التدريب المبتكر وتعلم التعزيز: يجمع نظام التدريب بين التدريب المسبق متعدد الوسائط الضخم، والضبط الدقيق الخاضع للإشراف، وتعلم التعزيز مع أخذ العينات المنهجية (RLCS) لإتقان الاستدلال طويل السلسلة وقوة المهام في العالم الحقيقي.
وضع “التفكير” للتحكم في عمق الاستدلال:
تتمثل إحدى الميزات البارزة في مفتاح “وضع التفكير”:
- وضع التفكير قيد التشغيل: يعطي الأولوية للاستدلال العميق خطوة بخطوة، وهو مناسب للمهام المعقدة (مثل الاستنتاج المنطقي، وتحليل الرسوم البيانية أو الوثائق متعددة الخطوات).
- وضع التفكير قيد الإيقاف: يقدم إجابات أسرع ومباشرة للبحث الروتيني أو الأسئلة والأجوبة البسيطة.
يمكن للمستخدم التحكم في عمق استدلال النموذج عند الاستنتاج، مع تحقيق التوازن بين السرعة وقابلية التفسير والدقة.
أداء معيار مقارنة والتأثير في العالم الحقيقي:
- نتائج متقدمة: يحقق GLM-4.5V نتائج متقدمة في 41-42 معيارًا متعدد الوسائط عامة، بما في ذلك MMBench، و AI2D، و MMStar، و MathVista، وأكثر من ذلك، متفوقًا على كل من النماذج المفتوحة وبعض النماذج الحصرية المدفوعة في فئات مثل أسئلة وأجوبة العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، وفهم الرسوم البيانية، وتشغيل واجهة المستخدم الرسومية، وفهم الفيديو.
- التطبيقات العملية: أبلغت الشركات والباحثون عن نتائج تحويلية في الكشف عن العيوب، وتحليل التقارير الآلي، وإنشاء المساعد الرقمي، وتكنولوجيا إمكانية الوصول مع GLM-4.5V.
- إتاحة الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط للجميع: بفضل إصداره كمصدر مفتوح تحت ترخيص MIT، يُعادل النموذج فرص الوصول إلى الاستدلال متعدد الوسائط المتطور الذي كان مقيدًا سابقًا بواجهة برمجة التطبيقات الحصرية.
أمثلة على حالات الاستخدام:
| الميزة | مثال الاستخدام | الوصف |
|---|---|---|
| فهم الصور | الكشف عن العيوب، وفرض رقابة على المحتوى | فهم المشهد، وملخص الصور المتعددة |
| تحليل الفيديو | المراقبة، وإنشاء المحتوى | تقسيم الفيديو الطويل، والتعرف على الأحداث |
| مهام واجهة المستخدم الرسومية | إمكانية الوصول، والأتمتة، والأسئلة والأجوبة | قراءة الشاشة/واجهة المستخدم، وتحديد موقع الرمز، واقتراح التشغيل |
| تحليل الرسوم البيانية | المالية، وتقارير الأبحاث | التحليلات المرئية، واستخراج البيانات من الرسوم البيانية المعقدة |
| تحليل الوثائق | القانون، والتأمين، والعلوم | تحليل وملخص الوثائق المصورة الطويلة |
| التحديد المكاني | الواقع المعزز، والتجزئة، والروبوتات | تحديد موقع الكائن الهدف، والرجوع المكاني |
الخلاصة:
يُعدّ GLM-4.5V من Zhipu AI نموذجًا لغويًا بصريًا رائدًا مفتوح المصدر يضع معايير جديدة للأداء وسهولة الاستخدام للاستدلال متعدد الوسائط. بفضل بنيته القوية، وطول سياقه، و”وضع التفكير” في الوقت الفعلي، وطيف إمكاناته الواسع، يُعيد GLM-4.5V تعريف ما هو ممكن للشركات والباحثين والمطورين العاملين على تقاطع الرؤية واللغة.
اترك تعليقاً