ميتا تكشف النقاب عن مترجم النموذج اللغوي الكبير

كشفت ميتا عن Large Language Model Compiler، وهو مجموعة من النماذج اللغوية الكبيرة المفتوحة المصدر التي تهدف إلى تحسين التعليمات البرمجية وإحداث ثورة في تصميم المترجم. يتمتع هذا الابتكار بإمكانية تغيير طريقة تعامل المطورين مع تحسين التعليمات البرمجية، مما يعزز السرعة والكفاءة ويخفض التكلفة.

وأوضح فريق أبحاث الأنظمة في ميتا أن تدريب النماذج اللغوية الكبيرة هو عملية مكلفة وكثيفة الموارد تتطلب جمعًا مكثفًا للبيانات واستخدام عدد كبير من وحدات معالجة الرسومات. هذا يجعل العملية باهظة التكلفة للعديد من المنظمات والباحثين. ويعتقد الفريق أن النماذج اللغوية الكبيرة يمكن أن تبسط عملية تدريب النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تحسين التعليمات البرمجية والمترجمات، مما يسهل تعديل أنظمة البرمجيات لجعلها أكثر كفاءة وأقل استهلاكًا للموارد.

وأشار الباحثون إلى أن فكرة استخدام النماذج اللغوية الكبيرة لتحسين التعليمات البرمجية والمترجمات لم تُستكشف بشكل كافٍ. ولهذا، شرعوا في تدريب Large Language Model Compiler على مجموعة ضخمة مكونة من 546 مليار رمز مميز لمشروع LLVM، بهدف تمكينه من فهم التمثيلات الوسيطة للمترجم ولغة التجميع وتقنيات التحسين.

وأضاف باحثو ميتا أن الفهم المتقدم لمترجم النموذج اللغوي الكبير لهذه التقنيات يمكّنه من أداء مهام كانت ممكنة سابقًا فقط عن طريق البشر أو الأدوات المتخصصة. وعلاوة على ذلك، أظهر Large Language Model Compiler كفاءة عالية في تحسين حجم التعليمات البرمجية، حيث حقق نسبة 77% من إمكانية التحسين في تجارب الضبط التلقائي، مما يشير إلى قدرته على تقليل أوقات تجميع التعليمات البرمجية وتعزيز كفاءة التعليمات البرمجية عبر التطبيقات المختلفة.

وفيما يتعلق بمهام تفكيك التعليمات البرمجية، أحرز المترجم نسبة نجاح بلغت 45%، مع تطابقات تامة بنسبة 14% في مهام تحويل x86_64 و ARM إلى LLMV-IR، مما يبرز إمكاناته في صيانة التعليمات البرمجية القديمة والهندسة العكسية للبرامج.

يمهد Large Language Model Compiler الطريق لاستكشاف الإمكانات غير المستغلة للنماذج اللغوية الكبيرة في مجال تحسين التعليمات البرمجية والمترجمات. ويعتقد فريق ميتا أن هذا المترجم يمكنه تحسين العديد من جوانب تطوير البرمجيات.

وأعلنت ميتا أنها ستطلق Large Language Model Compiler بموجب ترخيص تجاري متساهل، مما يعني أنه يمكن للباحثين الأكاديميين والشركات استخدامه وتكييفه وفقًا لاحتياجاتهم.

يوتيوب تُوظّف الذكاء الاصطناعي لمكافحة المحتوى المزيف