في خطوة مثيرة، تم تقديم JT-Safe-V2، نموذج لغة متقدم يؤدي دورًا رئيسيًا في تعزيز أمان وموثوقية نماذج الأساس (Foundation Models). يعد JT-Safe-V2 تطويرًا محوريًا للنموذج السابق JT-Safe، حيث يركز على مفهوم السلامة من خلال التصميم (Safety-by-Design).

يتميز JT-Safe-V2 بعدة ابتكارات رئيسية، منها إثراء بيانات ما قبل التدريب بمعرفة سياقية عالمية، وإجراءات ما قبل التدريب ذات اليقين العالي، وآليات تعزيز الأمان بعد التدريب التي تركز على قدرات العملاء في المؤسسات. وهذه العناصر تعزز من أداء النموذج في مختلف الظروف والتطبيقات.

بناءً على نماذج الأساس المحسنة من حيث الأمان، تم اقتراح إطار العمل الجديد Safe-MoMA (Safe Mixture of Models and Agents) الذي يتيح استنتاجات قابلة للتعقب وفعالة من خلال نشر منسق لعدة نماذج وعوامل. وقد أظهرت التقييمات الموسعة أن JT-Safe-V2 يحقق أداءً رائدًا في معايير الذكاء العام والأمان.

علاوة على ذلك، يُظهر Safe-MoMA كفاءة مذهلة من حيث التكلفة، حيث يُخفض تكاليف الاستنتاج بأكثر من 30% مقارنة باستخدام النموذج المستقل الأكبر دون أن يؤثر بشكل كبير على الأداء.

لتسهيل الأبحاث المستقبلية حول نماذج الأساس المعتمدة على السلامة، تم إطلاق نموذج JT-Safe-V2-35B المحسن للاستخدام العام. هذه الخطوة توضح اتجاه المستقبل نحو الذكاء الاصطناعي الأمني والتركيز على تطبيقات ذات مصداقية في مجالات متعددة.