تطوير الحلول باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي
مر عام على استكشاف نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، وبالأخص النماذج اللغوية الكبيرة. ومع ظهور نماذج عابرة للوسائط قادرة على فهم وإنشاء الصور والفيديوهات، أصبح مصطلح "النموذج الأساسي" أكثر ملاءمة.
مع تطور هذا المجال، نحدد أنماطًا لجلب هذه الحلول إلى الإنتاج بشكل فعال وخلق تأثيرات ملموسة من خلال تخصيص المعلومات لتلبية الاحتياجات المتنوعة. تلوح أمامنا فرص تحويلية عديدة من شأنها تعزيز تعقيد وقيمة النماذج اللغوية الكبيرة، ومع ذلك، تتطلب هذه التقدمات إدارة دقيقة للتكاليف.
فهم نماذج الأساس
للاستفادة بشكل فعال من نماذج الأساس، يجب علينا فهم آلية عملها. تقوم هذه النماذج بتحويل الكلمات، والصور، والأرقام، والأصوات إلى رموز، متوقعة أكثر "رمز تالي" ملاءمة لتفاعل المستخدمين. وقد أدت التعليقات على مدار السنة الماضية إلى تحسين النماذج الأساسية التي طورتها شركات مثل Anthropic وOpenAI وMixtral وMeta، مما جعلها تتماشى مع توقعات المستخدمين.
لقد أدى التعرف على أهمية تنسيق الرموز إلى تحسين الأداء، حيث تتفوق YAML عادةً على JSON. كما تم تطوير تقنيات "الهندسة التحفيزية" لتعزيز استجابة النماذج، مثل استخدام التحفيز القليل لتقديم أمثلة توجه مخرجات النموذج، في حين أن التحفيز السلس يمكن أن يؤدي إلى إجابات أكثر شمولية للاستفسارات المعقدة. وقد لاحظ العديد من مستخدمي خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه التحسينات.
التقدم في قدرات النماذج اللغوية الكبيرة
يعد توسيع قدرة معالجة المعلومات في النماذج اللغوية الكبيرة أساسيًا لتقدمها. حيث يمكن للنماذج المتطورة الحديثة الآن معالجة ما يصل إلى مليون رمز، مما يعادل كتابًا جامعيًا كاملًا، مما يتيح للمستخدمين التحكم في الصلة السياقية كما لم يحدث من قبل.
على سبيل المثال، باستخدام Claude من Anthropic، ساعدت طبيبًا في التنقل عبر وثيقة إرشادية معقدة تتكون من 700 صفحة، محققة دقة بنسبة 85% في امتحانات الدخول ذات الصلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن التقنيات التي تسترجع المعلومات استنادًا إلى المفاهيم بدلاً من الكلمات الرئيسية تعزز قاعدة المعرفة.
تتيح نموذج الإدماج الناشئة، مثل titan-v2 و cohere-embed، استرجاع النصوص ذات الصلة من خلال تحويل المصادر المتنوعة إلى متجهات مستمدة من مجموعات بيانات واسعة. وتتيح ابتكارات مثل دمج استعلام المتجهات في أنظمة قواعد البيانات وقواعد البيانات المتخصصة مثل Turbopuffer التوسع في مجموعات الوثائق الضخمة مع الحد الأدنى من فقد الأداء.
رغم هذه التطورات، فإن توسيع الحلول لا يزال تحديًا، مما يتطلب التعاون عبر مختلف التخصصات لتحسين الأمان، والتوسع، والزمن، وكفاءة التكلفة، وجودة الاستجابة في تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة.
الابتكار باستخدام الجيل 2.0 وأنظمة الوكلاء
بينما تعزز التحسينات الأخيرة من أداء النماذج وقابلية تطبيقها، نحن على حافة تطور جديد: دمج وظائف الذكاء الاصطناعي المتعددة.
تشمل المرحلة الأولية إنشاء سلاسل من الإجراءات اليدوية، مثل نظام BrainBox.ai ARIA، الذي يفسر صور أعطال المعدات، ويدخل إلى قواعد المعرفة ذات الصلة، ويستعلم بيانات إنترنت الأشياء للاقتراح بحلول. ومع ذلك، تواجه هذه الأنظمة قيودًا في منطقها، حيث تحتاج إلى تعريفات مشفرة مسبقًا من المطورين أو تقتصر على مسارات اتخاذ قرارات بسيطة.
المرحلة التالية، Gen AI 2.0، تتصور أنظمة تعتمد على وكلاء مرنين تستخدم نماذج عابرة للوسائط، مدفوعة بمحرك تفكير (عادةً نماذج لغوية كبيرة). ستقوم هذه الوكلاء بتفكيك المشكلات إلى خطوات قابلة للإدارة واختيار أدوات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي للتنفيذ، تكيف نهجها استنادًا إلى النتائج في كل مرحلة.
تُعزز هذه النهج النمطية المرونة، مما يمكّن الأنظمة من معالجة المهام المعقدة. على سبيل المثال، يمكن لـ Cognition Labs' Devin.ai أتمتة المهام البرمجية من البداية إلى النهاية، مما يقلل من تدخل البشر بصورة واسعة ويسرع العمليات، بينما يسهل Q for Developers من Amazon ترقيات Java تلقائيًا.
في الرعاية الصحية، يمكن لنظام الوكيل الطبي أن يدمج بيانات السجلات الطبية الإلكترونية، والتصوير، والمعلومات الجينية، والأدبيات السريرية، ليقدم توصيات علاج شاملة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تتعاون عدة وكالات متخصصة لإنشاء ملفات تعريف تفصيلية للمرضى وتنفيذ عمليات المعرفة متعددة الخطوات بشكل مستقل، مما يقلل الحاجة إلى إشراف البشر.
ومع ذلك، قد تتكبد هذه الأنظمة المتقدمة تكاليف كبيرة بسبب المكالمات الواسعة لنماذج اللغوية الكبيرة التي تنقل أحجامًا ضخمة من الرموز. لذلك، فإن التقدم الموازي في تحسين نماذج اللغوية الكبيرة، بما في ذلك الأجهزة (مثل NVIDIA Blackwell)، والأطر (Mojo)، والسحابة (AWS Spot Instances)، وتكوينات النموذج (حجم المعلمات، التكميم)، ضروري لإدارة النفقات بشكل فعال.
الخاتمة
بينما تتطور المؤسسات في نشر نماذج اللغوية الكبيرة، سيتحول التركيز نحو تحقيق مخرجات عالية الجودة بسرعة وكفاءة. نظرًا لسُرعة التغير، فإن الشراكة مع فريق ذو خبرة في تحسين حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي يعد أمرًا حيويًا لتحقيق النجاح.
قائمة الترتيب
