Nous Research تعيد تدريب Qwen من Alibaba وتخفض الإجابات الدعائية إلى 0.9%

يسأل مطور نموذجاً مفتوحاً سؤالاً عادياً عن حرية التعبير، فيأتيه جواب مراوغ لا يشبه ما في المصادر. هذا بالضبط ما قالت شركة Nous Research الأمريكية إنها لاحظته في نموذج Qwen3.8-27B من Alibaba، فقررت أن تعيد تدريبه وتطلق نسخة جديدة باسم Arete-27B، بحسب تقرير The Decoder. والنتيجة تطرح سؤالاً أوسع عن القيم التي تحملها النماذج المفتوحة داخل أوزانها.

الشركة المعروفة بوكيلها مفتوح المصدر Hermes أخذت نموذج Qwen3.8-27B وأخضعته لضبط دقيق خاضع للإشراف على نحو 53 مليون رمز عبر دورتين، من دون تعلم معزز أو تحسين للتفضيلات. وتقول Nous إن النماذج الصينية المفتوحة من بين الأقوى المتاحة، لكنها تحمل سلوكاً مفروضاً من الدولة داخل أوزانها، مثل الرفض والإجابات المراوغة والردود المتوافقة مع الحزب الشيوعي الصيني.

بنت الشركة اختباراً خاصاً من 803 أسئلة في سبعة مجالات، منها حرية التعبير وأيديولوجيا الدولة والتعليم والخصوصية والمراقبة والديمقراطية والبيئة. ولكل سؤال حددت من حقيقتين إلى أربع حقائق مأخوذة من مصادر مؤرخة كالقوانين والتقارير الإخبارية والأوراق البحثية.

أما الحكم فكان Grok 4.7 من xAI التابعة لإيلون ماسك، يتحقق مما إذا كانت الإجابة تذكر الحقائق أو تغفلها أو تناقضها، من دون أن يعرف أي نموذج كتبها. وتُحتسب الإجابة دعائية إذا كررت الرواية الرسمية لبكين بدل الحقائق أو أيدتها أو قدمتها كوجهة نظر مكافئة.

سجل النموذج الأصلي 2.32 من 5 في الدقة الواقعية، واحتوت 22% من إجاباته على دعاية. بعد التدريب ارتفعت الدقة إلى 2.98 وهبطت نسبة الإجابات الدعائية إلى 0.9%. وكان التحول الأكبر في فئة حرية التعبير، إذ قفزت درجة الحقائق من 0.89 إلى 2.44 وانخفضت نسبة الدعاية من 60% إلى 1%.

بحسب Nous لم تتأثر القدرات العامة تقريباً. فعلى مقياسها الداخلي Hermes Bench سجل Arete-27B نسبة 65.60% مقابل 65.77% للنموذج الأصلي. وعلى Terminal-Bench 2.1 ارتفعت النتيجة من 67% إلى 70%، لكن الشركة لا تعدها تحسناً حقيقياً لأن إعدادات الاختبار اختلفت.

بهذه العبارة تلخص Nous استنتاجها: طبقة الانحياز في النموذج سطحية، تُضاف متأخرة وبشكل رقيق، ويمكن إزالتها بخمسين مليون رمز من الإشراف المختار بعناية من دون المساس بما تحتها.

اختارت Nous نموذج Inkling من Thinking Machines Lab معلماً للتدريب، لأن استخدام نموذج مفتوح لا يخالف شروط الخدمة التي تمنع التقطير. وتقول الشركة إن نموذج Nemotron 3 Ultra من Nvidia كان مرشحاً، لكنها رصدت فيه مؤشرات على خلل في إجاباته عن موضوعات تتعلق بالصين، وتشتبه في أن الانحياز انتقل إليه من التدريب على نماذج صينية مفتوحة. وأتاحت الشركة الأوزان وبيانات الاختبار والتدريب على Hugging Face بترخيص Apache 2.0.

حين تصبح النماذج المفتوحة أساساً لآلاف التطبيقات، لا يعود السؤال عن قوة النموذج وحدها كافياً. ما تكشفه تجربة Nous أن ما يقوله النموذج قد يتغير بطبقة رقيقة من التدريب، في الاتجاهين، وهذا وحده سبب كافٍ لأن ينظر المطورون إلى ما يحمله النموذج قبل أن يبنوا عليه.