בינה מלאכותית עוסקת במהפכה עם הופעתו של Deep Cogito v2, המגדיר מחדש את המושגים של הנמקה ולמידה. מודל קוד פתוח הזה, המעוטר בחדשנות, מייצג שאיפה נועזת לאוטונומיה קוגניטיבית חסרת תקדים. בזכות גישה חדשנית שמרכזת את הלמידה בתהליכי ההנמקה שלה, AI זו משתחררת מהמגבלות המסורתיות.
*הארכיטקטורה המורכבת של Cogito v2* מעניקה לו יכולות מרשימות, הנע בדי המניפולציה של נתונים ועד להבנה מעמיקה יותר של תמונות. *המmodel של 671 מיליארד פרמטרים* זוכה להערכה כאחד החזקים ביותר על הבמה העולמית. *כל התקדמות מעידה על מהפכה* שיכולה לשנות את האינטראקציה שלנו עם הטכנולוגיה ובינה מלאכותית.
Deep Cogito v2 : קידמה משמעותית בבינה מלאכותית קוד פתוח
Deep Cogito חשפה לאחרונה את סדרת דגמי הבינה המלאכותית הקוד הפתוח החדשה שלה, הנקראת Cogito v2. סדרה זו מתבלטת ביכולתה לחדד את הכישורים שלה בהנמקה, ומציינת בכך שיא משמעותי בהתפתחות הטכנולוגיות AI. הדגמים, המוצעים תחת רישיון קוד פתוח, כוללים ארבעה וריאציות היברידיות של הנמקה, מסווגות לשתי קטגוריות של מידות בינוניות ושני מודלים בקנה מידה גדול.
מאפיינים של דגמי Cogito v2
סדרת Cogito v2 כוללת דגמים עם 70 מיליארד ו-109 מיליארד פרמטרים, כמו גם גרסאות רחבות יותר של 405 מיליארד ו-671 מיליארד פרמטרים. הדגם הגדול ביותר, 671B Mixture-of-Experts (MoE), נחשב כבר לאחד מבינות מלאכותיות קוד פתוח החזקות בעולם.
האפטרים של Deep Cogito מדווחים על ביצועים תואמים להמצאות האחרונות של DeepSeek. דגם זה מסוגל גם להתחרות עם מערכות ספציפיות כמו O3 ו-Claude 4 Opus, ובכך מדגים קרבה משמעותית בין פתרונות קוד פתוח לפתרונות מסחריים.
גישה חדשה להנמקה
מה שמבדיל את Cogito v2 מהדגמים הקודמים אינו רק הגודל או הכוח, אלא שינוי יסודי בדרך שבה בינה מלאכותית רוכשת ידע. העיצוב של המערכת מאפשר הפנמה של תהליכי ההנמקה. במקום להאריך פשוט את זמן החשיבה בזמן ההסקה כדי למצוא תשובה, הארכיטקטורה החדשה הזו לומדת להפוך את הממצאים שלה לרכיבים של הפרמטרים הפנימיים שלה.
ההפנמה הזו של ההנמקה משתמשת בשיטה הנקראת זיקוק והגברה חוזרת (IDA). טכניקה זו מזקקת את המסקנות שהתקבלו מחיפוש כדי להשתיל אותן מחדש בתוך הפרמטרים הבסיסיים של המודל. המטרה היא לבנות אינטואיציה מחוזקת, המאפשרת ל-AI לחזות את התוצאות של ההנמקה שלה دون الحاجة לבצע חיפוש מלא.
ביצועים ויעילות
הדגמים Cogito v2 מציגים שרשרת הנמקה, בממוצע, 60% קצרה יותר מאשר זו של מתחרים כמו Deepseek R1. היעילות הזו מתבטאת גם בפן התקציבי, כאשר Deep Cogito טוענת כי פיתחה את הדגמים שלה בעלות כוללת של פחות מ-3.5 מיליון דולר. אמנם סכום זה עשוי להיראות גבוה עבור הציבור הרחב, הוא עדיין זעיר בהשוואה לתקציבים של הרבה מעבדות AI מהשורה הראשונה.
אופטימיזציה של תהליך החשיבה
המודל הדגל של 671 מיליארד קיבל תשומת לב מיוחדת, ואומן לא רק כדי לחדד את התשובות הסופיות שלו, אלא גם כדי ללטש את תהליכי החשיבה שלו. אסטרטגיה זו מונעת תקלות במהלך ההנמקה ומקדמת גישה ישירה יותר לפיתרון. נתוני הביצועים מעידים על כך שהמתודולוגיה הזו מתגמלת, עם המודל הקוד פתוח של Deep Cogito שווה או עוקף את הגרסאות האחרונות של DeepSeek על מבחני מפתח.
יכולות מתגלות של הדגמים
אחת התוצאות הבלתי צפויות היא היכולת של הדגמים להנמיק סביב תמונות, יכולת שהם לא למדו במפורש. הצוות שיתף דוגמה שבה המודל של Deep Cogito משווה בין שתי תמונות, אחת של ברווז ואחת של אריה. ההשוואה הזו מדגימה תהליך חשיבה מעמיק על בתי הגידול שלהם, צבעים והרכב, רק דרך למידה באמצעות העברת ידע. תכונה מתגלתה זו עשויה להפוך לאמצעי חזק לייצור נתוני למידה במסגרת מערכות הנמקה מרובות מודלים בעתיד.
עתיד ומחויבויות של Deep Cogito
חברי צוות Deep Cogito מתכננים "לטפס על פסגות שיפוטים של שיפור חזור" בחיפוש אחר הסופר אינטליגנציה. הם מאשרים את מחויבותם להבטיח שכל דגם של בינה מלאכותית שיפותח יהיה קוד פתוח. החלטה זו משתלבת במגמה רחבה יותר בענף שדוחפת לשיתוף התקדמות טכנולוגית.
כדי לחקור נושאים הקשורים לבינה מלאכותית ולנתונים גדולים, לאירועים מרכזיים כמו AI & Big Data Expo שיתקיימו באמסטרדם, קליפורניה ולונדון.
שאלות נפוצות על Deep Cogito v2
מה זה Deep Cogito v2 ומה מבחין אותו משאר מודלים של AI?
Deep Cogito v2 הוא סדרה חדשה של מודלים של AI קוד פתוח, שמתמקדת בשיפור כישורי ההנמקה שלה דרך תהליך הנקרא זיקוק והגברה חוזרת (IDA). זה מאפשר לו לשלב את תהליכי ההנמקה שלו, מה שמעניק לו אינטואיציה טובה יותר ויעילות גבוהה יותר.
אילו סוגי דגמים כלולים במשפחת Cogito v2?
סדרת Cogito v2 כוללת ארבעה דגמים היברידיים של הנמקה: שני דגמים בינוניים עם 70B ו-109B פרמטרים, ושני דגמים בקנה מידה גדול עם 405B ו-671B פרמטרים. דגם ה-671B זוכה במיוחד להערכה על כוחו.
איך טכניקת זיקוק והגברה חוזרת (IDA) משפרת את ההנמקה של AI?
טכניקת IDA מאפשרת למודל לשלב את הלקחים שנלמדו מתהליך החיפוש בפרמטרים הבסיסיים שלו, מה שמאפשר לו לחזות את תוצאות ההנמקה שלו מבלי לבצע חיפושים מעיקים בכל פעם.
מה ההשפעה של Cogito v2 על עלויות הפיתוח ביחס למעבדות AI אחרות?
Deep Cogito פיתחה את כל הדגמים שלה בעלות כוללת של פחות מ-3.5 מיליון דולר, מה שנחשב נמוך יחסית בהשוואה להוצאות הרגילות של מעבדות AI גדולות, ומפחית את מחסומי הכניסה לחדשנות בתחום.
מהו הייחוד של דגם ה-671B ומהן היישומים שלו?
דגם ה-671B תוכנן במיוחד לשפר לא רק את איכות התשובות הסופיות שלו אלא גם את תהליך ההנמקה עצמו, מה שמאפשר לו לתת פתרונות ישירים ויעילים יותר בתחומים שונים.
אילו סוגי הנמקות אפשריות עם דגמי Deep Cogito, במיוחד בהקשר של תמונות?
מפתיע כי דגמי Deep Cogito מסוגלים להנמיק על תמונות, מבלי שהוכשרו במפורש לכך. הם יכולים להשוות ולנתח אלמנטים חזותיים, כמו בתי גידול וצבעים, בזכות תהליך של למידה על ידי העברת ידע.
מהן השאיפות העתידיות של צוות Deep Cogito בנוגע ל-AI?
צוות Deep Cogito מתכנן לנצל את הרווחים הנובעים משיפור עצמי חוזר כדי להמשיך ולהתקדם לקראת פיתוח של סופר אינטליגנציה, תוך שמירה על מחויבותם לגרום לכך שכל הדגמים של AI שיפותחו יהיו קוד פתוח.
