חוקרים מהמכון למדע ויצמן ומעבדות אינטל פיתחו אלגוריתמים שמאפשרים למודלי בינה מלאכותית של חברות שונות לתקשר ולשתף פעולה, גם כשכל מודל משתמש בשפה דיגיטלית שונה. עד כה, שיטות להאצת ביצועים של מודלי שפה גדולים (LLMs), כמו ChatGPT או Gemini, פעלו רק כששני המודלים – קטן ומהיר וגדול ואיטי – השתמשו באותה שפה של סימנים (tokens). הפער הזה מנע מסטארט-אפים קטנים או מפתחים עצמאיים להפיק תועלת מהשיטה, מכיוון שלא היה להם גישה למודל קטן שמדבר באותה שפה. הפתרון החדש, שצויין בכנס ICML 2025, פותח את הדרך לשיתוף פעולה גלובלי בין מודלים.

האלגוריתמים מבוססים על שני פתרונות: הראשון מאפשר למודל גדול לתרגם את תוצאותיו לשפה שמודלים אחרים יכולים להבין. השני מסתמך על שימוש ב-tokens שמשותפים למודלים שונים – מה שדומה ל-cognates בשפות אנושיות, כמו "אינטרנט" או "בננה". כך ניתן לשלב כל מודל קטן עם כל מודל גדול, ללא צורך באימון מחדש. המערכת כבר זמינה בפלטפורמת Hugging Face, ונמצאת בשימוש על ידי מיליוני מפתחים.

השיפור בביצועים הוא משמעותי: האצה ממוצעת של פי 1.5, עם שיא של פי 2.8, ללא פגיעה באיכות התוצאות. זה חשוב במיוחד למכשירים חכמים שפועלים בתנאי חישוב מוגבלים – כמו טלפונים ניידים, רחפנים או מכוניות אוטונומיות. במקרה כזה, ההחלטה מהירה יכולה להיות עניין של חיים ומוות. הפיתוח עשוי להאיץ את דיפוזיית הטכנולוגיה, להפחית הוצאות על תשתיות עיבוד, ולפתוח שוק חדש של יישומי AI חכמים ויעילים.