تتميز قدرات معالجة اللغة الطبيعية المذهلة للذكاء الاصطناعي التوليدي، المدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة، بإثبات مكانة الذكاء الاصطناعي بقوة في دائرة الضوء العامة. تمثل هذه النماذج المتقدمة واحدة من أبرز التطورات في عصرنا. ومن المثير للدهشة، أن تطور الذكاء الاصطناعي يشهد الآن ظهور العديد من نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر، مما يؤدي إلى تطوير المئات من النماذج المتخصصة في مجالات معينة للشركات.
تمكِّن خدمات الذكاء الاصطناعي المبنية على نماذج اللغة الكبيرة من أتمتة المهام الروتينية وتعمل كمساعدين في تعزيز الإنتاجية. ومع ذلك، لكي يتمكن الذكاء الاصطناعي من مواجهة التحديات المعقدة وتعزيز مهمة المنظمة الأساسية وتخصيص تجارب المستهلكين، يجب أن تصبح نماذج اللغة الكبيرة متخصصة. يتفق العديد من الخبراء في الصناعة على أن الجزء الأكبر من الذكاء الاصطناعي في معظم المؤسسات سيتم من خلال نماذج الخبراء المرنة التي تعمل على البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات الحالية.
هل توفر نماذج اللغة الكبيرة ميزة تنافسية؟
تُدرب نماذج اللغة الكبيرة التي تحتوي على مئات المليارات من المعاملات على بيانات ضخمة من الإنترنت باستخدام مجموعات بيانات على نطاق مراكز البيانات، مما يخلق منصات ذكاء اصطناعي متعددة الاستخدامات للردود العامة التي تقدمها مزودات السحاب أو شركات خدمات الذكاء الاصطناعي. تكلفت تطوير هذه النماذج مئات الملايين من الدولارات، مع مصاريف تشغيل مستمرة تتراوح في عشرات الملايين. تتمتع هذه النماذج الكبيرة بالكفاءة في إنتاج نتائج عامة غير مملوكة من بيانات متاحة للجمهور. نظرًا لأن معظم المنظمات تستخدم خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي المماثلة من خلال استدعاءات API، فإن الميزة الرئيسية تكمن فقط في مواكبة المنافسة.
لإنشاء منتجات وخدمات فريدة، وتحسين تفاعل العملاء، وزيادة الكفاءة من حيث التكلفة، تحتاج المنظمات إلى نماذج دقيقة وموثوقة تم تدريبها على بيانات خاصة بمجالاتها. وهذا يمنع الأخطاء والتحيزات والأضرار المحتملة للسمعة. ترتبط تعقيدات حالات الاستخدام بشكل مباشر بدقة النموذج، مما يبرز أهمية دمج البيانات المملوكة. يمكن أن تكون النماذج الكبيرة معقدة وغير فعالة لتطبيقات الشركات الحيوية، مما يجعل النماذج الصغيرة والمرنة خيارًا مفضلًا.
لحسن الحظ، تتوفر نماذج لغة صغيرة مفتوحة المصدر مسبقة التدريب، والتي تكون أصغر بمعدل 10 إلى 100 مرة من نظيراتها الأكبر ولكنها تحافظ على دقة عالية. يمكن ضبط هذه النماذج الصغيرة بسرعة باستخدام طرق توليد مدعومة بالاسترجاع (RAG) مع البيانات الخاصة، مما ينتج نماذج خبراء موثوقة مصممة لتلبية احتياجات العمل المحددة. يمكن للمنظمات الآن تطوير نموذج خلال فترة الغداء ونشره على الخوادم الحالية، متجنبين العمليات الطويلة والمكلفة المرتبطة بالنماذج الكبيرة. تعتبر هذه الطريقة مستدامة واقتصادية لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي عبر التطبيقات.
نماذج وخدمات الذكاء الاصطناعي الكبيرة:
- المميزات: تعدد الاستخدامات المذهلة، النتائج المثيرة، التكامل السريع عبر واجهات API، مجموعات بيانات على نطاق الويب.
- العيوب: إدارة معقدة، تكلفة عالية للتدريب والصيانة، إمكانية حدوث الأخطاء والتحيزات، مخاوف أمنية، مصادر بيانات غير معروفة.
نظام نمو نماذج اللغة الصغيرة:
- المميزات: حجم أصغر مع تحسين الدقة، تعزيز خصوصية البيانات وأمانها، إمكانية الشرح، ضبط وتوزيع اقتصادي.
- العيوب: يتطلب ضبطًا دقيقًا، يتطلب فهرسة البيانات المصدر، نطاق مهام محدود.
لماذا ستدير الشركات نماذجها الخاصة من LLMs
ستعتمد معظم المنظمات على خدمات API للمهام الروتينية مع تبني نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة للحالات التجارية المحددة. عند اتخاذ قرار بشأن أي نماذج للذكاء الاصطناعي لإدارتها ذاتيًا، يجب مراعاة:
- خصوصية البيانات: حماية المعلومات الحساسة وكسب ميزة تنافسية مع الالتزام بقوانين حوكمة البيانات.
- الدقة: ضمان تشغيل موثوق للتطبيقات الحيوية لحماية السمعة.
- الشرح: القدرة على تتبع النتائج إلى مصادر البيانات قبل اتخاذ قرارات كبيرة ومراقبتها باستمرار لضمان الاتساق.
- التكلفة: عادة ما تكون النماذج المستدامة ذاتيًا على البنية التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات أقل تكلفة.
- القرب: ضمان وجود نماذج قريبة من التطبيقات لضمان استجابة بشرية سريعة.
- التكامل: نشر بسلاسة ضمن منطق الأعمال ونظم اتخاذ القرار في تكنولوجيا المعلومات.
فهم متطلباتك وخيارات النموذج
كثيرًا ما يُساء تمثيل الذكاء الاصطناعي كحالات تطبيقية معزولة تتنافس على الأداء. ومع ذلك، نعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيصبح في النهاية وظيفة أساسية في كل تطبيق، مستفيدًا من البنية التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات. من الضروري فهم بياناتك ومتطلبات حالة الاستخدام وخيارات نماذج الذكاء الاصطناعي لضمان تنفيذ ناجح. في حين أن بعض المؤسسات التي تمتلك بيانات كبيرة ومهام تجارية فريدة قد ترغب في تطوير نماذج لغوية كبيرة خاصة بها، ستستفيد معظمها من نماذج مفتوحة المصدر المرنة لتطبيقات مثل خدمة العملاء أو معالجة الطلبات.
يتطلب انتشار الذكاء الاصطناعي تسريع العمليات الحاسوبية وفقًا لمتطلبات التطبيقات. ستُكتسب النماذج من النظام البيئي مفتوح المصدر، ويتم ضبطها باستخدام بيانات خاصة، أو دمجها مع البرمجيات التجارية. يشمل الأساس لاستخدام الذكاء الاصطناعي الجاهز للإنتاج العمل الواسع beyond the LLM، بما في ذلك استيراد البيانات، التخزين، المعالجة، تقديم الاستدلال، التحقق والمراقبة. وبالتالي، يجب أن تدعم منصة الحوسبة إعداد البيانات، بناء النماذج، والنشر.
تقدم إنتل منصة ذكاء اصطناعي شاملة، بما في ذلك معجل Intel® Gaudi® للأداء الاقتصادي الأمثل—وقد أُفيد أنها توفر أداءً يعادل 4 أضعاف أداء Nvidia H100—والمعالج العام Intel® Xeon® من الجيل الخامس مع ميزات ذكاء اصطناعي مدمجة، مما يلبي احتياجات النماذج الصغيرة وأعمال الذكاء الاصطناعي الأخرى.
- النماذج: وصفات نماذج مؤتمتة وتحسين لآلاف النماذج على منصات مثل Hugging Face وGitHub وGaudi Developer Hub.
- البرمجيات: مجموعة برمجيات Intel® Gaudi® والبرمجيات الذكية المخصصة من إنتل تم التحقق منها مع أكثر من 400 نموذج ذكاء اصطناعي عبر الأطر الصناعية القياسية.
- الجاهزية للمؤسسات: نماذج ذكاء اصطناعي تم ضبطها للتحقق من الإنتاج باستخدام VMware Private AI وRed Hat OpenShift على خوادم OEM المدعومة بمعالجات Xeon.
تبدأ رحلتك في الذكاء الاصطناعي التوليدي الآن
تبدأ رحلة المؤسسات بتحديد حالات الاستخدام التجارية—سواء كانت توفيرًا في التكاليف من خلال تحسين العمليات، أو زيادة الإيرادات عبر تعزيز تجارب العملاء، أو إزالة المهام الروتينية لزيادة رضا الموظفين. يجب على المطورين البدء بنموذج مفتوح المصدر أو نموذج محدد للحالة، مع التأكد من فهمهم لمتطلبات البيانات ولديهم الأدوات البرمجية المناسبة لأداء التكلفة الأمثل وسهولة الاستخدام.
استكشف نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مفتوحة المصدر من إنتل على Hugging Face وابدأ رحلتك في الذكاء الاصطناعي التوليدي.
قائمة الترتيب
