مجموعة T-Technologies حول المصادر المفتوحة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة: كيف يُدار العمل على نماذج LLM من الداخل

تحدثت مجموعة T-Technologies علنًا عن بنية عملها الداخلي في مجال AI/ML داخل واحدة من أكبر الكيانات التكنولوجية الروسية. وأجرى المقابلة اثنان من أبرز قادة هذا المسار: أناتولي بوتابوف، الذي يقود مجموعة التقنيات الأساسية لنماذج LLM، ودانييل غافريلوف، الذي يشرف على أبحاث الذكاء الاصطناعي.

مجموعة T-Technologies هي النواة التكنولوجية لمنظومة T-Bank. وفي السنوات الأخيرة، تعمل الشركة بنشاط على توسيع قدراتها في AI/ML، بدءًا من النماذج التطبيقية للمنتجات المصرفية وصولًا إلى الأبحاث الأساسية في مجال النماذج اللغوية الكبيرة. ولا تقتصر مهمة الفريق على تطبيق حلول جاهزة، بل تشمل تطوير تقنيات خاصة والمشاركة في تشكيل منظومة المصادر المفتوحة المحيطة بها.

يشرف أناتولي بوتابوف على المسار المعني بالمكوّنات الأساسية لمنظومة LLM: المعماريات، وأساليب التدريب، والبنية التحتية اللازمة للعمل مع النماذج الكبيرة. ويقول إن الرهان على المصادر المفتوحة لا يسرّع التطوير الداخلي فحسب، بل يجذب أيضًا مهندسين أكفاء، ممن يهمهم أن يكون عملهم مرئيًا وقابلًا لإعادة الإنتاج خارج حدود الشركة.

ويتولى دانييل غافريلوف الجانب البحثي: التجارب، والمنشورات، والبحث عن مقاربات جديدة. ويصف بنية الفريق بأنها مزيج بين مختبر أكاديمي وقسم منتجات، مع التركيز على أن يكون للأبحاث مخرج عملي وألا تبقى حبرًا على ورق.

ويتفق القائدان على نقطة واحدة: الانفتاح ليس خطوة علاقات عامة، بل أداة عمل. فعندما تُنشر الأعمال الداخلية للعموم، يتشكل ما يشبه التغذية الراجعة من الخارج، وتُكتشف الأخطاء في وقت أبكر، وتتكوّن سمعة تتحول إلى ميزة في التوظيف.

ويظل هذا النمط، أي أن تفصّل شركة روسية كبرى علنًا كواليس تطوير الذكاء الاصطناعي لديها، نادرًا حتى الآن. والمقابلة مع فريق T-Technologies مثيرة للاهتمام، لا بوصفها حالة دراسية للقطاع فحسب، بل أيضًا كإشارة إلى أن قطاع الذكاء الاصطناعي المؤسسي في روسيا بدأت تتشكل فيه ثقافة انفتاح خاصة به، وإن كانت حذرة.