: R1-Omni

. R1-Omni أعلنت شركة علي بابا الصينية إطلاق نموذج ذكاء اصطناعي جديد يدعي

هو نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط تم تطويره بواسطة شركة علي بابا، ويُعتبر التطبيق الأول في الصناعة لتقنية التعلم المعزز مع المكافآت القابلة للتحقق على نموذج لغة كبير متعدد الوسائط. يهدف هذا النموذج إلى تعزيز
. قدرات التعرف على المشاعر البشرية من خلال معالجة البيانات البصرية والصوتية معًا، مما يجعله أداة قوية في فهم وتحليل العواطف البشرية في سياقات مختلفة

: R1-Omni التقنيات المستخدمة في

RLVR التعلم المعزز مع المكافآت القابلة للتحقق

يُعد هذا النهج محوريًا في تدريب هذا النموذج حيث يُستخدم نظام مكافآت يمكن التحقق منه لتحسين أداء النموذج. بدلاً من الاعتماد على تقييمات بشرية قد تكون ذاتية ، ويستفيد هذا النهج من من وظائف مكافأة قابلة للتحقق لتوجيه
. عملية التعلم، مما يعزز دقة النموذج في التعرف على المشاعر

Omni-Multimodal Learning التعلم المتعدد الوسائط

. تم تصميم هذا النموذج للتعامل مع بيانات متعددة الوسائط، بما في ذلك الصور، الفيديوهات، والنصوص. هذا التكامل بين الوسائط المختلفة يمكّن النموذج من فهم السياق بشكل أعمق والتعرف على المشاعر بدقة أعلى

GRPO التعلم المعزز مع تحسين السياسة النسبية الجماعية

يُستخدم هذا النهج لتقييم جودة الاستجابات التي يولدها النموذج من خلال مقارنة مجموعة من الاستجابات المحتملة. يتيح ذلك تحسين النموذج بشكل أكثر فعالية دون الحاجة إلى نموذج ناقد خارجي، مما يبسط عملية التدريب ويحسن
. من جودة النتائج

: R1-Omni مراحل تدريب

يُعد نموذجًا متقدمًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي، مصممًا لتحسين أداء المهام المتعددة وتقديم حلول ذكية في مختلف المجالات. عملية تدريب تمر بعدة مراحل دقيقة تهدف إلى تطوير كفاءته وقدرته على التفاعل مع البيانات بذكاء
: في هذا المقال، سنستعرض بالتفصيل مراحل تدريب والعمليات المختلفة التي تساهم في تحسين أدائه

المرحلة الأولى: جمع البيانات ومعالجتها

: أول خطوة في تدريب هي جمع البيانات الضخمة من مصادر متعددة، مثل المقالات، الكتب، قواعد البيانات، والمحتوى الرقمي المتنوع. يتطلب ذلك

. إزالة الأخطاء والتكرار والتأكد من تنسيق المعلومات
.فرز البيانات بناءً على الموضوعات والفئات المختلفة
. البيانات غير الضرورية أو التي تحتوي على تحيزات غير مرغوب فيها

المرحلة الثانية: بناء النموذج الأولي

: بمجرد تجهيز البيانات، تبدأ مرحلة بناء النموذج الأولي  وتشمل هذه المرحلة

. بناءً على طبيعة المهام المستهدفة Transformers أو CNNs تحديد نوع الشبكات العصبية مثل
. ضبط معلمات التدريب مثل معدل التعلم وحجم الدُفعات التدريبية
. تنفيذ تجارب أولية للتحقق من مدى كفاءة النموذج

المرحلة الثالثة: التدريب الأساسي

: في هذه المرحلة، يتم إدخال البيانات إلى النموذج لتدريبه على فهم الأنماط والروابط بين المفاهيم المختلفة. يتضمن التدريب الأساسي

. استخدام مجموعات بيانات مخصصة مع إشارات توجيهية لتحسين فهم النموذج
. السماح للنموذج باكتشاف الأنماط والعلاقات بمفرده دون توجيه مباشر.
. تحسين أداء النموذج عبر التجربة والخطأ

المرحلة الرابعة: الضبط الدقيق والتحسين

: بعد الانتهاء من التدريب الأساسي، يبدأ في مرحلة الضبط الدقيق، والتي تهدف إلى تحسين الأداء عبر

. مراجعة النتائج التي لم تكن دقيقة وتصحيحها
. ضبط معدل التعلم والتأكد من عدم حدوث فرط التكيّف
. تعزيز النموذج بمزيد من البيانات لتوسيع قدراته

المرحلة الخامسة: الاختبار والتقييم

: في هذه المرحلة، يتم اختبار أداء النموذج على بيانات جديدة لم يتدرب عليها مسبقًا. يشمل ذلك

. قياس مدى دقة النموذج في التنبؤ بالنتائج الصحيحة
. مقارنة أداء النموذج مع نماذج أخرى
. تقييم كيفية استجابة النموذج لكمية كبيرة من البيانات

المرحلة السادسة: النشر والتحسين المستمر

: بعد اجتياز الاختبارات، يتم نشر هذا النموذج للاستخدام الفعلي، مع الاستمرار في تحسينه عبر

. إدخال تحسينات استنادًا إلى التغذية الراجعة
. السماح للنموذج باكتساب المعرفة الجديدة بمرور الوقت
.  استخدام خوارزميات التحسين الذاتي لتحسين الاستجابة