آبل تعلن عن تفكيك Gemini واستنساخ نماذج جوجل الذكية باستخدام آلية “التقطير”
تسعى شركة آبل حاليًا إلى استغلال نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بجوجل، المعروفة باسم “Gemini”، من خلال إعادة هيكلتها وتحويلها إلى نماذج أصغر وأكثر كفاءة. الهدف من هذه الخطوة هو تمكين تشغيل هذه النماذج مباشرةً على أجهزة آيفون، مما يقلل من الاعتماد على الخوادم السحابية.
أداة “التقطير” لنقل المعرفة
بحسب تقرير حديث صادر عن موقع “ذا إنفورميشن”، تعتمد آبل في هذه العملية على تقنية تُعرف باسم “التقطير” أو “Distillation”. تتيح هذه التقنية نقل المعرفة من نموذج ضخم إلى نموذج أصغر، مما يضمن كفاءة الأداء. حيث تُستخدم هذه الآلية لتقسيم نماذج Gemini إلى وحدات أصغر يمكن تشغيلها محليًا ضمن نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بآبل، المعروف باسم “Apple Intelligence”.
شراكة استراتيجية مع جوجل
في بداية العام، أبرمت آبل اتفاقًا مع جوجل يمنحها وصولاً موسعًا إلى نماذج Gemini داخل مراكز بيانات جوجل. هذه الشراكة لم تقتصر على تخصيص ردود النماذج، بل اتجهت أيضًا نحو دراسة بنيتها الداخلية. يتمكن مهندسو آبل من تحليل كيفية عمل هذه النماذج بشكل دقيق، ما يساعدهم في تدريب نماذج أصغر تتناسب مع احتياجاتهم.
نموذج أصغر يتعلم من الأكبر
تستند العملية إلى نموذج أصغر تطوّره آبل، يستفيد من نموذج Gemini الأكبر من خلال محاكاة طريقة معالجة المهام. تتيح هذه الطريقة الاستفادة من ما يُعرف بـ “سلسلة التفكير” للحصول على نتائج دقيقة ومثالية. تسعى آبل من خلال هذه الجهود إلى تطوير نماذج صغيرة متخصصة تؤدي مهام معينة بسرعة ودقة عالية، مع استهلاك موارد أقل بكثير.
تحسين الخصوصية وتقليل التكاليف
تُركز آبل جهودها في مجال الذكاء الاصطناعي على المعالجة المحلية (On-device AI)، حيث ترى في ذلك فرصة لتعزيز الخصوصية وتقليل التكاليف وزيادة سرعة الاستجابة. ومع ذلك، لا توجد دلائل على نية الشركة تطوير نموذج ضخم يتنافس مع Gemini في الوقت الحالي. وفقًا لمصادر مطلعة، فإن النماذج المُصغّرة لن تُستخدم كأساس لبناء نموذج كبير جديد.
التوقعات المستقبلية لنموذج Gemini في سيري
سيظل نموذج Gemini متاحًا في “سيري” لتوليد الإجابات، في إطار الاتفاق المبرم بين آبل وجوجل. يُتوقع أن يلعب النموذج دورًا أكبر في التحديث المرتقب للمساعد الشخصي، والذي من المقرر أن يُعرض خلال مؤتمر المطورين WWDC 2026 في يونيو المقبل، مما يعكس أهمية هذه الشراكة في تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الحديثة.
