AI بالعربي – متابعات
مع تضخّم النماذج اللغوية وازدياد عدد معاملاتها، لم يعد التحدّي فقط في تدريبها، بل في تشغيلها بكفاءة. فالنموذج القوي قد يحتاج ذاكرة هائلة وقدرة حسابية مرتفعة، ما يحدّ من استخدامه خارج مراكز البيانات. هنا يظهر مفهوم Quantization أو “تكميم الأوزان”، بوصفه تقنية تهدف إلى تقليل حجم النموذج وتسريع تشغيله عبر تقليل الدقة العددية للأوزان. الفكرة تبدو تقنية بحتة، لكنها تمس جوهر أداء النموذج: عندما نقرّب الأرقام، هل نقرّب الذكاء أم نُضعفه؟
ما هو Quantization فعليًا؟
Quantization يعني تمثيل أوزان النموذج بأعداد أقل دقة. بدل استخدام تمثيل عائم بدقة 32 بت مثلًا، يمكن استخدام 16 بت أو 8 بت، وأحيانًا أقل. الأوزان نفسها لا تختفي، لكن طريقة تمثيلها تتغير. الأرقام تُقرَّب إلى مستويات أقل تنوعًا.
هذا التقريب يقلل استهلاك الذاكرة ويجعل العمليات الحسابية أسرع، لأن التعامل مع أعداد أصغر أسهل على المعالجات. النتيجة نموذج أخف حجمًا وأسرع تشغيلًا.
لماذا تحتاج النماذج إلى الضغط؟
النماذج الحديثة قد تحتوي مليارات المعاملات. تشغيلها بدقة كاملة يستهلك ذاكرة ضخمة وطاقة عالية. في الأجهزة المحمولة أو البيئات ذات الموارد المحدودة، يصبح ذلك عائقًا حقيقيًا. Quantization يسمح بنقل هذه النماذج من الخوادم العملاقة إلى أجهزة أقرب للمستخدم.
من دون الضغط، يبقى كثير من الذكاء الاصطناعي حكرًا على السحابة. ومع الضغط، يصبح أقرب للتطبيق العملي الواسع.
ما الذي يحدث للدقة؟
تقليل الدقة العددية يعني أن بعض الفروق الصغيرة بين القيم تُفقد. هذه الفروق قد تكون غير مؤثرة أحيانًا، لكنها في حالات أخرى تلعب دورًا في مخرجات النموذج. النماذج اللغوية تعمل باحتمالات دقيقة، وأي تغيير عددي قد يؤثر في توزيع هذه الاحتمالات.
غالبًا ما يكون الانخفاض في الجودة محدودًا إذا طُبّق Quantization بحذر. المستخدم العادي قد لا يلاحظ فرقًا واضحًا في المهام اليومية. لكن في المهام المعقدة أو الحساسة، قد تظهر فروق في الاستقرار أو الدقة.
الفكرة ليست حذفًا بل تقريبًا
من المهم فهم أن Quantization لا يعني إزالة أجزاء من النموذج، بل تقريب القيم. النموذج يحتفظ ببنيته ومعرفته المتعلّمة. ما يتغيّر هو درجة الدقة في تمثيل تلك المعرفة.
يشبه الأمر ضغط صورة رقمية: الصورة تبقى نفسها، لكن بعض التفاصيل الدقيقة تُختزل. إن كان الضغط معتدلًا، تبقى الجودة مقبولة. إن زاد، يظهر التشوّه.
أنواع Quantization
هناك Quantization بعد التدريب، حيث يُدرَّب النموذج بدقة كاملة ثم يُضغط. هذه الطريقة أسهل وأسرع، لكنها قد تؤثر في الأداء أكثر. وهناك Quantization أثناء التدريب، حيث يتعلّم النموذج التكيّف مع الدقة المنخفضة. هذه الطريقة أدق، لكنها أعقد وأعلى كلفة.
اختيار الطريقة يعتمد على التوازن بين الجودة والكلفة والوقت.
تأثيره على الهلوسة والاستقرار
عندما تقل الدقة العددية كثيرًا، قد يصبح النموذج أكثر حساسية للتغيرات الصغيرة، ما قد يزيد احتمالات الإجابات غير الدقيقة. لا يعني ذلك أن Quantization يسبب الهلوسة مباشرة، لكنه قد يوسّع هامش الخطأ إذا طُبّق بشكل مفرط.
لذلك، الضغط الشديد دون معايرة جيدة قد يضر أكثر مما ينفع.
الجانب الاقتصادي
Quantization ليس فقط خيارًا تقنيًا، بل اقتصادي أيضًا. نموذج أصغر يعني كلفة تشغيل أقل، وعدد مستخدمين أكبر على نفس البنية التحتية. بالنسبة للشركات، هذا عامل حاسم. بالنسبة للمستخدم، يعني خدمات أسرع وأرخص.
الاقتصاد هنا يدفع الابتكار في تقنيات الضغط بقدر ما تدفعه الحاجة التقنية.
Quantization وEdge AI
تشغيل النماذج على الأجهزة الطرفية يعتمد بدرجة كبيرة على Quantization. الهواتف والحواسيب المحمولة لا تتحمل دائمًا النماذج الضخمة بدقتها الأصلية. الضغط يجعل الذكاء الاصطناعي أقرب للمستخدم، لا محصورًا في السحابة.
هذا يربط Quantization باتجاه أوسع نحو ذكاء موزّع وغير مركزي.
حدود لا يمكن تجاوزها بسهولة
رغم فعاليته، Quantization ليس حلًا سحريًا. هناك حدّ أدنى للدقة إذا انخفضنا دونه يتدهور الأداء بشكل واضح. التحدّي في إيجاد النقطة التي يتحقق فيها أكبر توفير بأقل خسارة.
هذه النقطة تختلف من نموذج لآخر ومن مهمة لأخرى.
هل الضغط يعني نموذجًا أضعف؟
ليس بالضرورة. أحيانًا يكون النموذج المضغوط كافيًا تمامًا لغرض معين. الذكاء العملي يقاس بمدى ملاءمة الأداة للمهمة، لا بكمالها النظري. نموذج سريع ومستقر قد يكون أنسب من نموذج مثالي لكنه بطيء ومكلف.
خلاصة المشهد
Quantization يعيد صياغة التوازن بين الحجم والدقة. هو تقنية تجعل النماذج الكبيرة قابلة للتشغيل العملي، مقابل فقدان محدود في التفاصيل العددية. النجاح في استخدامه يعتمد على المعايرة الجيدة وفهم حدود التقنية. في النهاية، الذكاء الاصطناعي ليس فقط ما يعرفه النموذج، بل ما يمكن تشغيله بكفاءة في العالم الحقيقي.
ما هو Quantization؟
تقليل دقة تمثيل أوزان النموذج لتقليل الحجم وتسريع التشغيل.
هل يضعف النموذج؟
قد يقلل الدقة قليلًا إذا استُخدم بشكل مفرط.
لماذا يُستخدم؟
لتقليل الكلفة والذاكرة وزمن المعالجة.
هل هو ضروري للأجهزة المحمولة؟
غالبًا نعم لتشغيل النماذج الكبيرة.
الفكرة الأساسية؟
ضغط الأرقام لتحقيق توازن بين الكفاءة والجودة.
اقرأ أيضًا: الذكاء الاصطناعي و”Google AI Mode”.. لماذا تغيّر البحث المحادثي قواعد الظهور في النتائج؟
