كيفية بناء نماذج Granite 4.2 اللغوية
أعلنت شركة إيبام عن إطلاق عائلة نماذج Granite 4.2 reasoning، وهي سلسلة من النماذج اللغوية الكبيرة المعتمدة على المعمارية الكثيفة وحيدة الاتجاه نحو الأسفل، متوفرة بثلاثة أحجام قابلة للتوسع تتراوح بين 3 و8 و30 مليار معلمة، تحت ترخيص مفتوح من نوع Apache 2.0. يمثل هذا الإصدار قفزة نوعية في قدرات الاستدلال والبرمجة الوكيلية، حيث تم بناء النماذج من الصفر على مجموعة بيانات ضخمة تتكون من حوالي 15 تيرابايت من الرموز، باستخدام استراتيجية تدريب من خمس مراحل تمتد لدمج بيانات الويب الأساسية مع مصادر عالية الجودة، مما ساهم في تمديد نافذة السياق إلى 512 ألف رمز. تمر عملية تطوير العائلة بثلاث مراحل تدريبية رئيسية. تبدأ بمرحلة الضبط الدقيق المراقب التي تعالج حوالي 100 مليار رمز من البيانات المختلطة بين الوكلاء وغير الوكلاء، مع تطبيق آليات صارمة للتنظيف وتوحيد التنسيقات وضمان الجودة قبل التدريب. تليها مرحلة تعزيز التعزيز متعددة المراحل والمعتمدة على خوارزمية GRPO، حيث يمر جميع النماذج بمرحلة تعزيز تأسيسية لتعزيز الدقة الرياضية والبرمجية، تليها مرحلة تعزيز وكيل مخصصة فقط للأحجام الكبيرة لتعلم التفاعل مع الأدوات الحقيقية في بيئات معزولة تشمل هندسة البرمجيات، والوصول لسطر الأوامر، والبحث الشبكي. وتختتم العملية بمرحلة ضبط التفضيل البشري لضمان السلامة والانسجام في الردود. تبرز ميزات النظام بشكل أساسي في دعمه ثلاثي أوضاع التفكير مما يمنح التحكم الدقيق في ميزانية الاستدلال حسب طبيعة المهمة. كما يدعم استدعاء الأدوات بشكل أصلي متوافق مع واجهة OpenAI، ويتكامل مباشرة مع أطر عمل الوكلاء دون حاجة إلى وسائط برمجية إضافية. تم تدريب النماذج على حاسب سحابي متطور من نوع NVIDIA GB200 NVL72 مستضاف عبر شركة CoreWeave، لضمان التواصل عالي السرعة والمنخفض زمن الوصول اللازم للتوزيع الواسع. سجلت العائل أداءً قياسياً في مقاييس البرمجة الاستدلالية والبحث، وفي الاستدلال العلمي والرياضي. بالإضافة إلى ذلك، وفرت إيبام نسخاً مضغوطة متوافقة مع معايير FP8 وGGUF لضمان كفاءة الذاكرة والأداء في بيئات الإنتاج. يمثل إطلاق Granite 4.2 خطوة استراتيجية في دمج الاستدلال المنطقي المتقدم مع التنفيذ الوكيل الفعلي، مما يوسع آفاق تطبيقات البرمجة الآلية والتحليل المعقد في الأوساط الأكاديمية والصناعية على حد سواء.
