-->

⏱️ وقت القراءة المتوقع: 8 دقائق

مقدمة

شهد مجال النماذج اللغوية الكبيرة تقدماً اختراقياً آخر مع إطلاق Ring-flash-2.0 من قبل inclusionAI. يمثل هذا النموذج المفكر المبتكر قفزة كبيرة إلى الأمام في معمارية خليط الخبراء (Mixture of Experts, MoE)، حيث يجمع بين الأداء الاستثنائي والكفاءة الرائعة. بني Ring-flash-2.0 على أساس Ling-flash-2.0-base، ويقدم منهجيات تدريب ثورية وتحسينات معمارية تضع معايير جديدة لمهام التفكير المعقدة.

ما يجعل Ring-flash-2.0 جديراً بالملاحظة بشكل خاص هو قدرته على تقديم أداء مماثل للنماذج الأكبر بكثير مع الحفاظ على كفاءة حاسوبية استثنائية. مع 100 مليار معامل إجمالي لكن تفعيل 6.1 مليار فقط لكل استنتاج، يُظهر هذا النموذج كيف يمكن للتصميم المعماري الذكي تحقيق نتائج بارزة دون استهلاك متناسب للموارد.

معمارية النموذج والمواصفات

تصميم المعمارية الأساسية

يستخدم Ring-flash-2.0 معمارية MoE متطورة تمثل تطور سلسلة Ling 2.0. تتمحور فلسفة تصميم النموذج حول تعظيم الأداء مع تقليل الحمل الحاسوبي من خلال عدة ابتكارات معمارية رئيسية:

تكوين المعاملات:

  • إجمالي المعاملات: 100 مليار
  • المعاملات المفعلة لكل استنتاج: 6.1 مليار (4.8 مليار غير مدمجة)
  • نسبة تفعيل الخبراء: 1/32
  • دمج طبقات MTP (Mixture of Tensor Parallelism)

تحقق معمارية النموذج توازناً رائعاً بين السعة والكفاءة. من خلال تفعيل 6.1% فقط من إجمالي معاملاته أثناء الاستنتاج، يقدم Ring-flash-2.0 أداءً مماثلاً للنماذج الكثيفة ذات الـ 40 مليار معامل تقريباً مع الحفاظ على سرعات استنتاج أسرع بكثير.

تحسينات الكفاءة

التحسينات الهيكلية المنفذة في Ring-flash-2.0 تمكن من أداء استنتاج استثنائي. عند النشر على أربع وحدات معالجة رسومية H20 فقط، يحقق النموذج سرعات توليد تتجاوز 200 رمز في الثانية. هذه القدرة على الاستنتاج عالي السرعة تجعل Ring-flash-2.0 مناسباً بشكل خاص للسيناريوهات عالية التزامن حيث قد تواجه النماذج المفكرة التقليدية تحديات في قابلية التوسع.

النسبة المنخفضة للتفعيل مقترنة بتصميم الندرة العالية تقلل بشكل كبير من العبء الحاسوبي أثناء الاستنتاج، مما يجعل قدرات التفكير المتقدمة أكثر إمكانية للوصول إليها في التطبيقات الحقيقية. هذا الاختراق في الكفاءة يعالج أحد الاهتمامات الأساسية في نشر النماذج المفكرة واسعة النطاق في بيئات الإنتاج.

خوارزمية IcePop الثورية

معالجة فجوات التدريب-الاستنتاج

إحدى أهم مساهمات Ring-flash-2.0 هي تقديم خوارزمية IcePop، التي تعالج التحديات الحرجة في التعلم المعزز لنماذج MoE. تواجه أساليب RL التقليدية لمعماريات MoE صعوبات كبيرة بسبب التباينات في الدقة بين مراحل التدريب والاستنتاج، خاصة مع زيادة أطوال التسلسل وخطوات التدريب.

المشكلة الأساسية التي تحلها IcePop تتعلق بالتوسع التدريجي للفجوات بين دقة التدريب والاستنتاج. في الأساليب التقليدية، عندما يتجاوز الفرق النسبي بين احتماليات التدريب والاستنتاج لنفس الرمز 5%، تفشل عملية التدريب فعلياً. هذا القيد طرح تحديات كبيرة تاريخياً للتعلم المعزز طويل الأمد مع تسلسلات طويلة.

آلية معايرة التوزيع

تقدم IcePop حلاً مبتكراً من خلال معايرة التوزيع عبر القطع ثنائي الاتجاه المقنع. هذا النهج يقلل بشكل فعال الفجوة بين مراحل التدريب والاستنتاج من خلال آليتين رئيسيتين:

القطع ثنائي الاتجاه: تؤدي الخوارزمية عمليات قطع متطورة تعالج كلاً من السيناريوهات حيث يتجاوز احتمال التدريب بشكل كبير احتمال الاستنتاج والوضع العكسي حيث ينخفض احتمال التدريب بشكل كبير عن احتمال الاستنتاج. هذا النهج ثنائي الاتجاه يضمن التحسين المتوازن عبر توزيعات احتمالية مختلفة.

استراتيجية الإخفاء: الرموز التي تظهر تباينات كبيرة بشكل مفرط بين مراحل التدريب والاستنتاج يتم استبعادها استراتيجياً من حساب التدرج. هذا الإخفاء الانتقائي يمنع التدرجات غير المستقرة من زعزعة استقرار عملية التدريب مع الحفاظ على كفاءة التعلم للرموز المتوافقة جيداً.

تمثل خوارزمية IcePop تقدماً أساسياً في جعل تدريب RL مستقراً وفعالاً لمعماريات MoE، مما يمكن التحسين المستمر في قدرات التفكير المعقدة طوال دورات التدريب الممتدة.

خط أنابيب التدريب متعدد المراحل

منهجية التدريب الشاملة

يستخدم Ring-flash-2.0 خط أنابيب تدريب متطور متعدد المراحل مصمم لتعزيز قدرات النموذج بشكل شامل عبر مجالات مختلفة. تتكون عملية التدريب من ثلاث مراحل متميزة، كل منها تستهدف جوانب محددة من أداء النموذج:

المرحلة الأولى: Long-CoT SFT (الضبط الدقيق المراقب) تركز المرحلة الأولى على تزويد نموذج Ling-flash-2.0 الأساسي بأنماط تفكير متنوعة من خلال الضبط الدقيق المراقب الخفيف Long-Chain-of-Thought. هذه المرحلة التأسيسية تؤسس إطار عمل التفكير للنموذج وتعده لمراحل التدريب الأكثر تقدماً.

المرحلة الثانية: RLVR (التعلم المعزز مع المكافآت القابلة للتحقق) تنفذ المرحلة الثانية التعلم المعزز مع المكافآت القابلة للتحقق لتحفيز وتعزيز إمكانات التفكير للنموذج بشكل مستمر. تركز هذه المرحلة على تطوير قدرات تفكير قوية يمكن تقييمها وتحسينها بشكل موضوعي من خلال التحسين القائم على المكافآت.

المرحلة الثالثة: RLHF (التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية) تدمج المرحلة الأخيرة التغذية الراجعة البشرية لصقل القدرات العامة للنموذج وضمان التوافق مع التفضيلات والتوقعات البشرية. هذه المرحلة توازن بين قدرات التفكير المحسنة للنموذج والاعتبارات العملية للاستخدام والأمان.

تحسين استراتيجية التدريب

أثناء عملية التطوير، قارن الفريق نُهج التدريب المشتركة التي تجمع بين RLVR و RLHF مع خط الأنابيب RL ثنائي المراحل المعتمد في النهاية. بينما أظهرت كلا المنهجيتين فعالية مماثلة في البيئات التجريبية، أثبت النهج ثنائي المراحل تفوقه من منظور الكفاءة الهندسية.

المستويات المختلفة من الصعوبة بين مهام RLVR و RLHF خلقت تحديات في سيناريوهات التدريب المشترك. مهام RLHF تتضمن عادة تطويرات نموذج أقصر مقارنة بمهام RLVR، مما يؤدي إلى المزيد من التوليدات طويلة الذيل أثناء التدريب المشترك. النهج ثنائي المراحل يعالج هذه التحديات من خلال السماح لكل مرحلة تدريب بالتركيز على أهدافها المحددة دون تداخل من إشارات التحسين المتضاربة.

معايير الأداء والإنجازات

نتائج التقييم الشاملة

يُظهر Ring-flash-2.0 أداءً استثنائياً عبر مجموعة متنوعة من المعايير التحديية، مؤسساً معايير جديدة للنماذج المفكرة في مجالات متعددة. شملت عملية التقييم مقارنات مع النماذج المفكرة مفتوحة المصدر الرائدة وواجهات برمجة التطبيقات مغلقة المصدر، بما في ذلك GPT-OSS-120B(medium) و Qwen3-32B-Thinking و Seed-OSS-36B-Instruct و Gemini-2.5-Flash.

أداء المسابقات الرياضية: يُظهر Ring-flash-2.0 أداءً بارزاً في مهام التفكير الرياضي، خاصة في مسابقات مثل AIME 25 و Omni-MATH. هذه المعايير تختبر قدرة النموذج على حل المشاكل الرياضية المعقدة التي تتطلب تفكيراً متعدد الخطوات وتعرف الأنماط والمعرفة الرياضية المتقدمة.

تميز توليد الأكواد: يُظهر النموذج قدرات فائقة في مهام توليد الأكواد، كما يتضح من أدائه في معايير LiveCodeBench و CodeForce-Elo. هذه التقييمات تختبر قدرة النموذج على فهم مفاهيم البرمجة وتنفيذ الخوارزميات وحل المشاكل الحاسوبية عبر لغات برمجة ومستويات تعقيد مختلفة.

قدرات التفكير المنطقي: في تقييمات التفكير المنطقي، خاصة معيار ARC-Prize، يُظهر Ring-flash-2.0 قدرات تفكير مجردة متقدمة. يمكن للنموذج تحديد الأنماط وإجراء استنتاجات منطقية وحل المشاكل التي تتطلب معالجة معرفية متطورة.

أداء المجالات المتخصصة

إلى جانب مهام التفكير العامة، يُظهر Ring-flash-2.0 قدرة تنافسية قوية في المجالات المتخصصة:

التفكير العلمي والطبي: يُظهر النموذج أداءً مثيراً للإعجاب في تقييمات GPQA-Diamond و HealthBench، مما يُظهر قدرته على التعامل مع المفاهيم العلمية المعقدة ومهام التفكير الطبي. هذه القدرة تجعل Ring-flash-2.0 قيماً للتطبيقات المتخصصة في الرعاية الصحية والبحث والتحليل العلمي.

قدرات الكتابة الإبداعية: بشكل مدهش، رغم كونه مصمماً أساساً للتفكير المعقد، يتفوق Ring-flash-2.0 على جميع النماذج المقارنة في مهام الكتابة الإبداعية (Creative Writing v3). هذه القوة غير المتوقعة تُظهر تنوع النموذج وتشير إلى أن قدرات التفكير المتقدمة يمكن أن تعزز التعبير الإبداعي. النموذج يضاهي القدرة الإبداعية لـ “شقيقه التوأم”، النموذج غير المفكر Ling-flash-2.0.

النشر والتنفيذ

خيارات النشر المرنة

يدعم Ring-flash-2.0 أطر نشر متعددة، مما يوفر مرونة لحالات الاستخدام المختلفة ومتطلبات البنية التحتية. يمكن نشر النموذج باستخدام عدة محركات استنتاج شائعة، كل منها يقدم مزايا محددة لسيناريوهات مختلفة.

تكامل Hugging Face Transformers: يوفر النموذج تكاملاً سلساً مع نظام Hugging Face البيئي، مما يمكن المطورين المألوفين مع مكتبة transformers من التبني السهل. واجهة برمجة التطبيقات المباشرة تسمح بالتنفيذ والاختبار السريع لقدرات النموذج.

نشر vLLM: لسيناريوهات الاستنتاج عالية الأداء، يدعم Ring-flash-2.0 النشر من خلال vLLM، مقدماً كلاً من الاستنتاج المجمع غير المتصل وخدمات API المتصلة. تكامل vLLM يمكن الاستفادة المثلى من الموارد ويدعم ميزات متقدمة مثل التوازي الشعاعي للاستنتاج الموزع.

دعم SGLang: يدعم النموذج أيضاً النشر من خلال SGLang، مقدماً خيارات إضافية لمتطلبات الاستنتاج المتخصصة. دعم SGLang يتضمن خيارات دقة BF16 و FP8، مما يمكن الأداء المحسن بناءً على قدرات الأجهزة ومتطلبات الدقة.

ميزات تحسين الأداء

يتضمن Ring-flash-2.0 عدة ميزات متقدمة لتحسين النشر:

توسيع طول السياق: يدعم النموذج التعامل مع السياق الطويل من خلال تدرج YaRN (Yet another RoPE extensioN)، مما يمكن معالجة التسلسلات الممتدة مع الحفاظ على الأداء. هذه القدرة قيمة بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب تحليل وثائق طويلة أو محادثات ممتدة.

فك التشفير التخميني: لنشر النماذج الأساسية، يدعم Ring-flash-2.0 فك التشفير التخميني من خلال خوارزمية NEXTN، مما يعزز سرعة الاستنتاج لحالات الاستخدام المناسبة.

الابتكار التقني والتأثيرات المستقبلية

أهمية الاختراق

يمثل Ring-flash-2.0 تقدماً كبيراً في مجال النماذج المفكرة، معالجاً عدة تحديات حرجة حدت من النشر العملي لأنظمة التفكير المتقدمة. التطوير والتنفيذ الناجح لخوارزمية IcePop يوفر قالباً لتطوير نماذج MoE المستقبلية وتحسين التدريب.

قدرة النموذج على تحقيق أداء رائد مع الحفاظ على كفاءة استثنائية تُظهر أن قدرات التفكير المتطورة لا تحتاج إلى أن تأتي على حساب إمكانية الوصول الحاسوبي. هذا الاختراق له تأثيرات مهمة لإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى قدرات التفكير المتقدمة للذكاء الاصطناعي عبر مقاييس نشر مختلفة.

التأثير على الصناعة

الابتكارات المقدمة في Ring-flash-2.0 تتجاوز النموذج نفسه، مساهمة في الفهم الأوسع لمنهجيات التدريب الفعالة للنماذج واسعة النطاق. نهج خوارزمية IcePop لمعالجة فجوات التدريب-الاستنتاج يوفر رؤى قيمة لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية.

نجاح النموذج في الجمع بين الأداء العالي والكفاءة يخلق إمكانيات جديدة لنشر قدرات التفكير المتقدمة في البيئات محدودة الموارد. هذا التقدم يمكن أن يسرع اعتماد النماذج المفكرة في التطبيقات العملية حيث الموارد الحاسوبية محدودة.

خاتمة

يمثل Ring-flash-2.0 إنجازاً رائعاً في تطور النماذج المفكرة، ناجحاً في الجمع بين الأداء الاختراقي والكفاءة الاستثنائية. من خلال خوارزمية IcePop المبتكرة وخط الأنابيب التدريبي متعدد المراحل المتطور، يعالج النموذج التحديات الأساسية في تدريب معمارية MoE مع تقديم نتائج رائدة عبر مهام تفكير متنوعة.

قدرة النموذج على تفعيل 6.1 مليار معامل فقط مع تحقيق أداء مماثل لنماذج كثيفة أكبر بكثير تُظهر قوة التصميم المعماري الذكي. مع سرعات استنتاج تتجاوز 200 رمز في الثانية على تكوينات أجهزة متواضعة، يجعل Ring-flash-2.0 قدرات التفكير المتقدمة أكثر إمكانية للوصول إليها للتطبيقات الحقيقية.

نتائج التقييم الشاملة عبر مسابقات الرياضيات وتوليد الأكواد والتفكير المنطقي ومهام الكتابة الإبداعية تؤسس Ring-flash-2.0 كأداة متنوعة وقوية لحل المشاكل المعقدة. قوة النموذج غير المتوقعة في المهام الإبداعية تُظهر الطبيعة المترابطة للقدرات المعرفية المختلفة.

مع استمرار تطور مجال الذكاء الاصطناعي، يضع Ring-flash-2.0 معايير جديدة لما هو ممكن من ناحية الجمع بين الأداء والكفاءة وقابلية النشر العملية. الابتكارات المقدمة في هذا النموذج ستؤثر على التطويرات المستقبلية للنماذج المفكرة وتساهم في الإضفاء الأوسع للطابع الديمقراطي على قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

للمؤسسات والباحثين الساعين لتنفيذ قدرات التفكير المتقدمة، يقدم Ring-flash-2.0 مزيجاً مقنعاً من الأداء والكفاءة وإمكانية الوصول مما يجعله خياراً ممتازاً لمجموعة واسعة من التطبيقات. توفر النموذج مفتوح المصدر ودعم النشر الشامل يعزز قيمته لمجتمع الذكاء الاصطناعي.

المراجع:

참고