# البيانات هي السر: شركة NVIDIA كتشرح علاش الـ AI agents محتاجين أكثر من مجرد نماذج
الفرق بين الـ agent الحقيقي والـ autocompleter
كثير من الناس كيظنو بلي باش تبني نظام ذكاء اصطناعي يشتغل بشكل مستقل، كيكفي غير نموذج قوي. لكن شركة NVIDIA كتوضح بلي الأمر أعقد من هكذا. فالحقيقة، الـ agent اللي ما كيقدرش يتعامل مع خطأ فـ API call، أو مع workflow ما شافه قبل، ماهو agent حقيقي — هو مجرد أداة autocomplete عندها tools. والفرق الأساسي بين الاثنين هو مشكلة البيانات بالدرجة الأولى.
شنو كتقدم شركة NVIDIA فهاد الميدان
طلقات شركة NVIDIA مجموعة من المنتجات المفتوحة تحت اسم Nemotron، وهادي مصممة خصيصاً باش تعالج النقص فالبيانات اللازمة لتدريب الـ agents. هاد البيانات كتغطي مجالات متعددة: traces ديال software engineering، حالات فشل الـ tools، reasoning متعدد الخطوات، الـ retrieval، السلامة، محاكاة المستخدمين، تنفيذ الـ workflows، وحتى التفاعل مع العالم الفيزيائي.
الحضور القوي فمؤتمر ICML
سلطت شركة NVIDIA الضوء على بلي النماذج المفتوحة ديالها كتلعب دوراً كبيراً فأبحاث الذكاء الاصطناعي. فمؤتمر ICML الشهير، وصل عدد الأوراق العلمية اللي كتستشهد بنماذج ومجموعات بيانات Nemotron لقرابة 145 ورقة بحثية. هاد الأمر يبين الثقل اللي اكتسبتو هاد الموارد المفتوحة داخل المجتمع العلمي.
ثلاثة مشاريع بيانات أساسية
قدمت شركة NVIDIA ثلاث مبادرات رئيسية مترابطة:
- مشروع **Nemotron-CC** كيستعمل البيانات الاصطناعية باش يحسن مجموعة البيانات الشهيرة Common Crawl، المستعملة فمرحلة pretraining.
- مشروع **Nemotron-CC-MATH** كيعتمد على أسئلة رياضيات اصطناعية باش يطور قدرات الـ reasoning.
- مشروع **Nemotron Pretraining** عبارة عن مجموعة واسعة كتغطي البيانات العامة، والكود، والرياضيات، والبيانات الاصطناعية، وهادا عبر تريليونات من الـ tokens.
الأوزان المفتوحة ما كافياش وحدها
من أبرز ما صرحت بيه شركة NVIDIA بلي open weights مهمين، ولكن فميدان الـ agents، الأوزان غير جزء من الحكاية. الاستنساخية الحقيقية كتحتاج كذلك على مجموعات البيانات، وخيارات التنظيم، ووصفات التدريب، وطرق التقييم. وهاد النقطة هي اللي كتميز التوجه ديال شركة NVIDIA عن الشركات اللي كتنشر غير النماذج بلا توثيق.
الخلاصة: شنو كيعني هاد الخبر للقطاع
كيبين هاد الإعلان بلي القطاع بدا يتحول من سباق النماذج نحو سباق البيانات. بناء الـ agents القادرين على الشغل فبيئات حقيقية ومعقدة، كيتطلب بيانات تدريب خاصة ومنظمة، وهادا ما كانش متاحاً بشكل كافي. الانفتاح اللي كتنتهجه شركة NVIDIA — بنشر البيانات والوصفات والتقييمات — ممكن يغير قواعد اللعبة للباحثين والمطورين المستقلين اللي ما عندهومش الموارد الضخمة باش يبنيو هاد البنية التحتية من الصفر. فالمستقبل القريب، من المحتمل نشوف تنافساً أقوى فميدان open datasets أكثر من تنافس على النماذج نفسها.
مقال من databelarebia — نشرة يومية ديال أخبار الذكاء الاصطناعي بالدارجة المغربية