Vidraft تدرّب نموذجاً لغوياً على NPU للاستدلال فقط دون وحدات NVIDIA
شركة Vidraft أعلنت تدريب نموذج VKORE-46M-NPU على وحدة معالجة عصبية مخصّصة للاستدلال فقط، ونشرت أوزانه على Hugging Face.
أعلنت شركة Vidraft في 15 أكتوبر 2026 نجاحها في تدريب نموذج لغوي صغير مسبقاً باستخدام وحدة معالجة عصبية (NPU) مخصّصة للاستدلال فقط، من دون الاستعانة بوحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA. ونُشر النموذج، الذي أطلقت عليه الشركة اسم VKORE-46M-NPU، على منصة Hugging Face.
وقالت الشركة إنها لم تجد في الأدبيات المنشورة حالة سابقة تعتمد الطريقة نفسها، واصفة ما توصلت إليه بأنه الأول من نوعه عملياً. وأوضحت أن التدريب جرى على وحدة من الجيل الأول من وحدات NPU المخصّصة للاستدلال فقط، وهي وحدة أُطلقت في 2025.
وبحسب ما نقلته aitimes.com، أظهرت مقارنة أُجريت في الظروف نفسها أن تدريب النموذج على وحدة معالجة رسوميات عالية الأداء انتهى إلى منحنيات خسارة وإنتاجية مكافئة، مع معامل ارتباط لمسار الخسارة بلغ 0.99.
أوزان منشورة وشيفرة تدريب محجوبة
دُرّب النموذج المنشور على مجموعات بيانات عامة، وهو يولّد قصصاً إنجليزية قصيرة. ونشرت الشركة أوزان النموذج وبطاقته التحليلية وتحليل المقارنة مع التدريب على وحدات GPU، لكنها لم تكشف عن الشيفرة الأساسية للتدريب حمايةً لملكيتها الفكرية.
وذكرت Vidraft أنها قدّمت التقنية الأساسية للتدريب للحصول على براءة اختراع، وأنها ستشرح تفاصيلها في ورقة بحثية لاحقة. كما قالت إنها طبّقت نماذج عامة متاحة على الوحدة نفسها للتحقق من تسريع الاستدلال، وأكدت أن التكميم ساهم في رفع سرعة المعالجة.
وتعمل الشركة على دمج تقنيتي تسريع الاستدلال والتدريب في VKORE، وهي طبقة برمجية مخصّصة للعمل على وحدات NPU وحدها.
أسئلة سريعة
ما اسم النموذج الذي دربته Vidraft؟
VKORE-46M-NPU، ونُشرت أوزانه وبطاقته التحليلية على منصة Hugging Face.
هل نُشرت شيفرة التدريب الأساسية؟
لا، لم تُكشف حمايةً للملكية الفكرية، وقد قُدّمت التقنية الأساسية لطلب براءة اختراع وستُشرح في ورقة بحثية لاحقة.
ما الذي يولّده النموذج؟
دُرّب على مجموعات بيانات عامة ويولّد قصصاً إنجليزية قصيرة.