← أحدث الأبحاث
💬 NLP

Jais 2: A Family of Arabic-Centric Open Large Language Models

جايس 2 هي عائلة من النماذج اللغوية الكبيرة المفتوحة والمسموحة تجارياً والمركزة على اللغة العربية، وتتضمن نسخة بـ 70 مليار معلمة، طورتها جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي وسيريبراس وإنسبشن لتقديم أداء رائد في الاختبارات المعيارية العربية والمتجذرة ثقافياً مع سرعة استدلال عالية على أجهزة سيريبراس.

المؤلفون الأصليون: Mohamed Anwar, Abed Alhakim Freihat, George Ibrahim, Mostafa Awad, Abdelrahman Sadallah, Gurpreet Gosal, Gokulakrishnan Ramakrishnan, Sarath Chandran, Biswajit Mishra, Rituraj Joshi, Ahmed Frikha, Eti
نُشر 2026-08-17
📖 3 دقيقة قراءة☕ قراءة في استراحة قهوة
CC BY 4.0

المؤلفون الأصليون: Mohamed Anwar, Abed Alhakim Freihat, George Ibrahim, Mostafa Awad, Abdelrahman Sadallah, Gurpreet Gosal, Gokulakrishnan Ramakrishnan, Sarath Chandran, Biswajit Mishra, Rituraj Joshi, Ahmed Frikha, Etienne Goffinet, Abhishek Maiti, Ali El Filali, Sarah AlBarri, Samujjwal Ghosh, Rahul Pal, Parvez Mullah, Awantika Shukla, Sajid siddiki, Samta Kamboj, Onkar Pandit, Sunil Kumar Sahu, AbdelRahman Elbadawy, Amr Mohamed, Ahmad Chamma, Evan Dufraisse, Abdelaziz Bounhar, Dani Bouch, Hadi Abdine, Guokan Shang, Fajri Koto, Yuxia Wang, Zhuohan Xie, Ali Mekky, Rania Elbadry, Sarfraz Ahmad, Momina Ahsan, Omar El Herraoui, Daniil Orel, Hasan Iqbal, Kareem Elzeky, Mervat Abassy, Kareem Elozeiri, Saadeldine Eletter, Farah Atif, Nurdaulet Mukhituly, Haonan Li, Xudong Han, Aaryamonvikram Singh, Zainul Abedien Ahmed Quraishi, Neha Sengupta, Larry Murray, Avraham Sheinin, Joel Hestness, Natalia Vassilieva, Hector Xuguang Ren, Zhengzhong Liu, Michalis Vazirgiannis, Preslav Nakov

البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل

تخيل أنك تحاول تعليم روبوت كيف يتحدث. لفترة طويلة، كان أفضل المعلمين هم المتحدثون باللغة الإنجليزية في الغالب، لذا تعلم الروبوت التحدث بالإنجليزية ببراعة ولكنه تعثر في اللغات الأخرى، وخاصة تلك الغنية والمعقدة مثل العربية. العربية تشبه محيطاً شاسعاً به نسخة "مياه عميقة" رسمية تُستخدم في الأخبار والكتب، وعشرات اللهجات التي تشبه "المياه الضحلة" المستخدمة في الحياة اليومية، بالإضافة إلى طريقة كتابة فريدة تمزج بين الحروف والأرقام. حتى الآن، كانت معظم الروبوتات تعرف فقط المياه العميقة أو تمتلك حصيلة لغوية محدودة للغاية. تقدم هذه الورقة البحثية "جيس 2" (Jais 2)، وهي عائلة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناًعي بُنيت خصيصاً للغوص عميقاً في المحيط العربي. فكر في هذه النماذج كطلاب أذكياء جداً لم يكتفوا بحفظ قاموس فحسب؛ بل نشأوا وهم يستمعون إلى الشعراء، والطهاة، وعلماء الدين، والجدات وهنّ يروين قصص الأحلام، بينما يتعلمون التحدث باللغة العربية الفصحى ولهجاتها المحلية المتعددة بطلاقة. كان الهدف هو إنشاء ذكاء اصطناعي لا يترجم الكلمات فحسب، بل يفهم حقاً الثقافة والتاريخ وروح العالم العربي.

قام الباحثون وراء "جيس 2"، وهم فريق من الإمارات العربية المتحدة، وشركة "إنسبشن" (Inception)، و"سيريبراس" (Cerebras)، ببناء نسختين رئيسيتين من هذا الذكاء الاصطناعي: نموذج أصغر وأكثر رشاقة بـ 8 مليارات معلمة (parameter)، وعملاق ضخم بـ 70 مليار معلمة. لم يقوموا بمجرد تعديل روبوت موجود بالفعل؛ بل دربوا هذه النماذج من الصفر باستخدام مكتبة هائلة تضم أكثر من 600 مليار "توكن" (token) عربي (وحدات نصية) و1.6 تريليون توكن من الإنجليزية والبرمجة. ولجعل العملية فعالة، أنشأوا "مفردات" مخصصة مكونة من 150,000 كلمة، مثل قاموس متخصص مصمم خصيصاً للعربية، مما يساعد الذكاء الاصطناعي على القراءة والكتابة بشكل أسرع بكثير. كما استخدموا وصفة تدريب خاصة تضمنت تغذية الذكاء الاصطناعي ليس فقط بالحقائق، بل بمهام ثقافية محددة: تعلم تفسير الأحلام، وإلقاء الشعر، والتعرف على الأطباق الإقليمية، والإجابة على أسئلة حول الشريعة الإسلامية.

تظهر النتائج أن "جيس 2" قوة ضاربة بالنسبة للغة العربية. فعند اختباره على لوحة صدارة النماذج العربية مفتوحة المصدر، احتلت نسخة الـ 70 مليار المركز الأول، متفوقة على نماذج ضخمة أخرى مثل "لاما 3" (Llama 3) و"كيوين 2.5" (Qwen 2.5) في فهم الثقافة العربية واللهجات والمعرفة العامة. حتى نسخة الـ 8 مليارات أصغر حجماً تفوقت على معظم النماذج الأخرى من نفس حجمها. لم يكتسب الذكاء الاصطناዊ جودة في الحقائق فحسب؛ بل تعلم التعامل مع فروق اللغة الدقيقة، مثل تحديد أي من اللهجات العربية السبعة عشر كتبت بها الجملة، وفهم الفرق بين تقرير إخباري رسمي ورسالة نصية عفوية. كما أظهر مهارات قوية في اللغة الإنجليزية، مما يثبت أن التركيز على العربية لم يجعله ينسى التحدث باللغة العالمية. لقد أطلق الفريق النماذج ليستخدمها الجميع، بل وبنوا تطبيق دردشة يعمل على أجهزة فائقة السرعة، قادر على توليد 2,000 كلمة في الثانية. وبينما يعد الذكاء الاصطناዊ جيداً جداً، يشير المؤلفون إلى أنه لا يزال لديه مساحة للنمو، لا سيما في الرياضيات المعقدة وبعض مهام القراءة بالإنجليزية، لكنه يمثل قفزة نوعية في جعل الذكاء الاصطناዊ متاحاً حقاً وواعياً ثقافياً للعالم الناطق بالعربية.

غارق في أبحاث مجالك؟

تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.

جرّب Digest →

أبحاث مشابهة

عرض الكل في هذا التصنيف 💬 cs.CL →