Fanar: منصة عربية التركيز لتوليد ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط
Fanar: An Arabic-Centric Multimodal Generative AI Platform
منصة قطرية (QCRI) تجمع لغة وكلامًا وصورة: نموذجان Star وPrime يُوجَّهان عبر منسّق، مع RAG إسلامي وأحدث، وخدمة نسبة، ودعم لهجات عربية.
Qatar QCRI platform spanning language, speech, and image: Star (7B from scratch) and Prime (Gemma-2 9B) routed by an orchestrator, with Islamic and recency RAG plus attribution.
المواصفات المسجّلة
| المؤلفون | Ummar Abbas، Mohammad Shahmeer Ahmad، Firoj Alam، Enes Altinisik، Ehsaneddin Asgari، Yazan Boshmaf |
|---|---|
| سنة النشر | 2025 |
| عدد الاستشهادات | 5 |
| DOI | 10.48550/arXiv.2501.13944 |
| arXiv | 2501.13944 |
| OpenAlex | W4406840487 |
نموذَج منصة سيادية كاملة لا نموذجًا مفردًا: معمارية منسّق + موارد RAG متخصصة + نسبة — درس تصميم لبناء منتجات عربية إقليمية.
منصة تجمع لغة وكلامًا وصورة بنموذجين موجَّهين بمنسّق، مع RAG إسلامي وأحدث، وخدمة نسبة تحقق صحة المحتوى القائم على حقائق.
منصة قطرية سيادية متعددة الوسائط: نموذجان Star (تدريب من الصفر على تريليون رمز) وPrime (استمراري على Gemma-2 9B) يُوجَّهان بمنسّق مخصص، مع RAG إسلامي وحديث، وخدمة نسبة، ودعم لهجات عربية في الكلام والصورة.
We present Fanar, a platform for Arabic-centric multimodal generative AI systems, that supports language, speech and image generation tasks. At the heart of Fanar are Fanar Star and Fanar Prime, two highly capable Arabic Large Language Models (LLMs) that are best in the class on well established benchmarks for similar sized models. Fanar Star is a 7B (billion) parameter model that was trained from scratch on nearly 1 trillion clean and deduplicated Arabic, English and Code tokens. Fanar Prime is a 9B parameter model continually trained on the Gemma-2 9B base model on the same 1 trillion token set. Both models are concurrently deployed and designed to address different types of prompts transparently routed through a custom-built orchestrator. The Fanar platform provides many other capabilities including a customized Islamic Retrieval Augmented Generation (RAG) system for handling religious prompts, a Recency RAG for summarizing information about current or recent events that have occurred after the pre-training data cut-off date. The platform provides additional cognitive capabilities including in-house bilingual speech recognition that supports multiple Arabic dialects, voice and image generation that is fine-tuned to better reflect regional characteristics. Finally, Fanar provides an attribution service that can be used to verify the authenticity of fact based generated content. The design, development, and implementation of Fanar was entirely undertaken at Hamad Bin Khalifa University's Qatar Computing Research Institute (QCRI) and was sponsored by Qatar's Ministry of Communications and Information Technology to enable sovereign AI technology development.
الأدلة والمصادر
له مصادر رسميةلا ادعاءات منشورة على هذا المدخل. ما يلي روابط رسمية منشورة ضمن البذرة العامة للاطّلاع المباشر.