شهدت تقنيات الذكاء الاصطناعي مؤخراً تطورات مذهلة، وخاصة فيما يتعلق بالتشفير. هل سمعت عن إطار ATLAS؟ إنه أحدث الإبداعات التي تُحدث ثورة في طريقة إجراء الاستدلال باستخدام نماذج المحولات (Transformers) تحت التشفير الكامل (Fully Homomorphic Encryption) الذي يقدم ضمانات قوية للخصوصية.

تمثل عملية جمع الاستدلال تحت هذا النوع من التشفير تحدياً مهماً، حيث أن التكاليف المرتبطة بممارسات التقليدية تبقى باهظة جداً. ولعل النطاق الواسع الموجود في نماذج المحولات يجعل المهمات أكثر صعوبة، حيث تشكل العمليات غير الخطية مثل softmax والتطبيع فترات زمنية عبقرية.

يتعامل ATLAS مع هذا التحدي من خلال تطوير أسلوب آلي يسمح بتكوين إعدادات التقريب لكل طبقة على حدة عبر صياغة المسألة كتحسين متعدد الأهداف، ما يزيد من كفاءة وقت الاستدلال مع الحفاظ على دقة التوقعات. وقد وجدت الدراسة أن هذا النهج يغطي أكثر من 10^84 تكوينات لنموذج BERT و10^225 بالنسبة إلى LLaMA3، مما يحتم الحاجة إلى حلول مبتكرة.

مع ATLAS، تم إعادة تصميم استراتيجية التحسين لتكون أكثر مرونة، حيث يتم استخدام نماذج بديلة لتسريع التقييم، مما يحسن من فرص الاختيار الأنسب بأقل زمن ممكن.

في عالم يتزايد فيه الاعتماد على الذكاء الاصطناعي، تمثل ATLAS خطوة قوية نحو تحقيق استدلال أكثر ذكاءً وفعالية بأمان تام.