وفقًا لمذكرة داخلية حصلت عليها مجلة "Information"، فإن شركة Meta Platforms متفائلة بشكل متزايد بشأن النموذج الأساسي الكبير الأول الذي يوشك فريق الذكاء الاصطناعي المشكل حديثًا على إطلاقه. تم إصدار المذكرة، بتاريخ 20 يناير، من قبل ميغان فو، مدير المنتج في Meta Superintelligence Labs، والتي تنص بوضوح على أن نموذج اللغة الكبير من الجيل التالي Avocado قد أكمل التدريب المسبق وهو “أقوى نموذج أساسي تم تدريبه مسبقًا من Meta حتى الآن”. التدريب المسبق هو المرحلة الأولى من تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي. يحتاج النموذج إلى التعرض لبيانات ضخمة وتعلم المعرفة العامة والأنماط والعلاقات.
على اليسار ألكسندر وانغ ومارك زوكربيرج
تنص المذكرة على أن أداء Avocado يتجاوز أفضل نموذج أساسي مفتوح المصدر حاليًا. (يشير النموذج الأساسي إلى نموذج لغة كبير أكمل فقط التدريب المسبق ولم يتم تحسينه بعد من خلال مرحلة "ما بعد التدريب"، وتستخدم مرحلة ما بعد التدريب تقنيات مثل التعلم المعزز بالتغذية الراجعة البشرية لضبط النموذج لمهام محددة.) على الرغم من أن الأفوكادو لم يكمل بعد التدريب بعد، إلا أن احتياطي المعرفة والإدراك البصري وقدرات اللغات المتعددة يتساوى مع أفضل نماذج ما بعد التدريب.
قبل إطلاق Avocado رسميًا للجمهور، لا يزال من غير الواضح ما إذا كان تقييم Meta المتفائل الداخلي للتقدم المحرز في نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها يمكن أن يصمد أمام الفحص الخارجي. ولكن بالنظر إلى تجربة ميتا الصعبة في مجال الذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي، فإن حتى المبالغة في الترويج لهذا التقدم داخليًا سيكون محفوفًا بالمخاطر بالنسبة للشركة.
في عام 2025، لم يلبي أداء الجيل السابق من نموذج اللغات الكبير Llama 4 من Meta التوقعات، مما اضطر الشركة إلى تأجيل إصداره. أطلقت Meta في النهاية نسختين من Llama 4 - Maverick (Ranger) وScout (Scout)، لكن بعض المطورين أصيبوا بخيبة أمل بسبب أدائها الفعلي.
أدت هذه النكسات بشكل مباشر إلى إعادة هيكلة واسعة النطاق لأعمال الذكاء الاصطناعي الشاملة لشركة Meta. تتضمن عملية إعادة التنظيم ما يلي: استحوذت شركة Meta على شركة Scale AI مقابل 14.3 مليار دولار أمريكي في يونيو من العام الماضي. انضم ألكسندر وانغ، الرئيس التنفيذي للشركة الناشئة، بعد ذلك إلى Meta وكان مسؤولاً عن قيادة منظمة الذكاء الاصطناعي الشاملة الجديدة - مختبر Meta Super Intelligence. منذ ذلك الحين، استثمرت شركة ميتا مبلغًا قياسيًا من المال في مجال الذكاء الاصطناعي: وتوقعت الشركة مؤخرًا أن النفقات الرأسمالية في عام 2026، بما في ذلك تكلفة قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي، ستزيد بنحو 73% مقارنة بعام 2025، لتصل إلى 115 مليار دولار أمريكي إلى 135 مليار دولار أمريكي.
قد يساعد التقدم التكنولوجي لشركة Meta في النماذج الجديدة في التحكم في التكاليف ذات الصلة. وأظهرت مذكرة أخرى في منتصف ديسمبر من العام الماضي أنه في المهام المتعلقة بالنص، تكون كفاءة الحوسبة في Avocado أعلى بعشر مرات من Maverick وأكثر من 100 مرة من Behemoth. Behemoth هو إصدار Meta المتأخر وغير المعلن عنه بعد من Llama 4 العام الماضي.
وقالت ميتا إنها نجحت في تحقيق اختراقات في الكفاءة من خلال الحصول على بيانات عالية الجودة، والاستثمار في البنية التحتية النموذجية، واعتماد التدريب الحتمي، الذي يضمن أن النموذج يحقق نتائج مستقرة في ظل نفس طريقة التدريب. يساعد هذا التحسين في الكفاءة على تقليل استهلاك الطاقة وتكلفة البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي - وهو عامل حاسم حيث تسعى Meta جاهدة للحاق بالمنافسين.
تعكس النغمة الإيجابية لمذكرة ميتا الداخلية التصريحات العامة الأخيرة للمديرين التنفيذيين. وفي الشهر الماضي، ألمح أندرو بوسورث، كبير مسؤولي التكنولوجيا في شركة ميتا، إلى تحسينات مماثلة في الكفاءة في مؤتمر صحفي في المنتدى الاقتصادي العالمي في دافوس بسويسرا، قائلاً إن نموذج الذكاء الاصطناعي لشركة ميتا "كان أداؤه جيدًا للغاية". وقال بوسورث أيضًا إن تطوير نموذج قابل للاستخدام للمستهلكين يتطلب الكثير من العمل بعد التدريب.
في الوقت نفسه، في مكالمة الأرباح الأسبوع الماضي، قال الرئيس التنفيذي لشركة Meta، مارك زوكربيرج، عن النماذج الكبيرة الأولى المقرر إطلاقها بواسطة مختبر Meta's Super Intelligence: "أتوقع أن تؤدي الدفعة الأولى من النماذج لدينا أداءً جيدًا، ولكن الأهم من ذلك، أنها ستظهر مسار التطور السريع لدينا. وأتوقع أيضًا أن نستمر هذا العام في إطلاق نماذج جديدة والتقدم المستمر في الحدود التكنولوجية."