تم اليوم إطلاق Llama 4، وهو أحدث نموذج في سلسلة النماذج مفتوحة المصدر من Meta AI. أردنا معرفة ما إذا كان Pangram لا يزال قادرًا على اكتشاف أحدث وأفضل النماذج المفتوحة، ولذلك أجرينا اختبارًا سريعًا لمعرفة ما إذا كان نموذجنا يُظهر قدرة على التعميم على Llama 4، على الرغم من أنه لم يتم تدريبه حتى الآن إلا على مخرجات Llama 2 و3.
غالبًا ما يُسألنا عن مدى قدرتنا على مواكبة وتيرة طرح الطرازات الجديدة، ولهذا السبب نقوم باختبارها بسرعة في اليوم الأول، قبل أن تتاح لنا الفرصة لإعادة التدريب.
في الاختبار العشوائي، استخدمنا نفس المطالبات الـ 11 التي استخدمناها لاختبار GPT 4.5. تغطي هذه المطالبات مجموعة متنوعة من مهام الكتابة اليومية، لكنها لا ترتبط مباشرة بالمطالبات التي تم تدريب النموذج عليها. كما أنها تتطلب مستوى من الإبداع يجعلنا نعتقد أن أي نموذج يحقق تقدمًا جوهريًا مقارنةً بالأجيال السابقة من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) سيُظهر سلوكًا مختلفًا من الناحية النوعية.
فيما يلي المطالبات التي استخدمناها:
| الموجه | احتمالية Pangram AI |
|---|---|
| حماية الكوالا | 99.9% |
| البريد الإلكتروني للصحيفة | 99.9% |
| أشباه الموصلات في درجة حرارة الغرفة | 99.9% |
| الزي المدرسي | 99.9% |
| يوميات الشعر | 99.9% |
| مراجعة غرفة الهروب | 99.9% |
| البريد الإلكتروني الخاص بالأفلام الروسية | 99.9% |
| مشهد الهبوط على المريخ | 99.9% |
| نص كومودو دراجون | 99.9% |
| قصيدة انفصال عيد الهالوين | 99.9% |
| مشهد مطاردة في البندقية | 99.9% |
في هذه الحالة، اجتازت Pangram الاختبار بدرجة كاملة! فهي لا تكتفي بالتنبؤ بأن جميع العينات الكتابية الـ 11 من إنتاج الذكاء الاصطناعي فحسب، بل إنها قادرة على القيام بذلك بثقة تبلغ 100٪. (على الرغم من أن النموذج يتنبأ بنسبة 100٪، فإننا نقوم دائمًا بتقريب النسبة إلى 99.9٪ في واجهة المستخدم للإشارة إلى أنه لا يمكننا أبدًا أن نكون متأكدين بنسبة 100٪.)
يمكنك الاطلاع على النتائج الكاملة هنا.
قمنا بإنشاء مجموعة اختبار أكبر تضم حوالي 7,000 مثال باستخدام مخططات المطالبات التقييمية القياسية الخاصة بنا، مستفيدين من واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ Together في عملية الاستدلال، لتغطي مجموعة واسعة من المجالات، بما في ذلك الكتابة الأكاديمية، والكتابة الإبداعية، والأسئلة والأجوبة، والكتابة العلمية، وغيرها.
فيما يلي نتائجنا على مجموعة الاختبار الأكبر.
| نموذج | الدقة |
|---|---|
| لاما 4 سكوت | 100٪ (3678/3678) |
| لاما 4 مافريك | 99.86٪ (3656/3661) |
| لاما 4 الإجمالي | 99.93٪ (7334/7339) |
لماذا يتمكن Pangram من التعميم على النماذج الجديدة بهذه الكفاءة؟ نعتقد أن السبب يكمن في قوة قواعد البيانات الأساسية التي نستخدمها ونهج التعلم النشط الذي نتبعه، فضلاً عن استراتيجياتنا الواسعة في مجال التوجيه وأخذ العينات، والتي مكنت Pangram من التعرف على أنواع عديدة من النصوص التي تولدها الذكاء الاصطناعي، مما يتيح له التكيف مع الأنواع الجديدة بشكل جيد للغاية.
لمزيد من المعلومات حول أبحاثنا أو للحصول على رصيد مجاني لتجربة نموذجنا على Llama 4، يرجى الاتصال بنا على العنوان info@pangram.com.

برادلي باحث في مجال الذكاء الاصطناعي وخبير في تطوير منتجات التعلم العميق في القطاع الصناعي. وقد تولى مؤخرًا قيادة مجموعة أبحاث التعلم العميق في شركة «أبسكي» (Absci)، وهي شركة متخصصة في اكتشاف الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، وكان قبل ذلك عضوًا في الفريق الأساسي للرؤية الحاسوبية في نظام «تيسلا أوتوبيلوت» (Tesla Autopilot).
أثناء دراسته للدراسات العليا، ألف برادلي العديد من المنشورات البحثية في مجال التعلم العميق بالتعاون مع مختبر ستانفورد للرؤية. وهو حاصل على بكالوريوس في الفيزياء وماجستير في الذكاء الاصطناعي من جامعة ستانفورد. وبالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي، يهتم برادلي أيضًا بمجالي التعليم والفلسفة، كما أنه لاعب غولف شغوف.






