كما هو الحال مع الثورات التكنولوجية السابقة، تتناقش المؤسسات حول كيفية استخدام نماذج اللغة الكبيرة التجارية (LLMs) أو البدائل مفتوحة المصدر أثناء تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي. يعتمد الخيار على أهدافك. إن اختيار النموذج المناسب وتعزيزه ببيانات مؤسسية عالية الجودة هما قراران حيويان. دعنا نستعرض هياكل النماذج المختلفة—مغلقة المصدر، مفتوحة المصدر، والهجينة—بشكل عام.
أنواع النماذج: مغلقة المصدر مقابل مفتوحة المصدر
عند بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، تختار المؤسسات عادةً بين نماذج LLM مغلقة المصدر ونماذج مفتوحة المصدر. تحتفظ نماذج LLM مغلقة المصدر بشيفرتها المصدرية لأسباب تتعلق بالأمن وحماية الملكية الفكرية.
من ناحية أخرى، توفر نماذج LLM مفتوحة المصدر وصولاً مجانياً إلى الشيفرة المصدرية، مما يتيح للمستخدمين تعديلها وتكييفها. ومع ذلك، تحتوي بعض النماذج مفتوحة المصدر على مكونات مقيدة تتطلب ترخيصًا تجاريًا، مما يؤدي إلى ما يُعرف بـ "النماذج المفتوحة". في هذه الحالات، قد تكون البنية والمعلمات متاحة للجمهور، بينما تبقى بعض الأكواد ملكية خاصة. يمكن أن تساعد هذه الجهود التعاونية في تحديد التحيزات وتعزيز تبادل المعرفة.
البيانات: المورد الأساسي
تؤثر شروط الترخيص والاستخدام بشكل كبير على كيفية طرح نموذج معين. ومع ذلك، فإن التركيز على جدل المغلقة مقابل المفتوحة هو نظرة قاصرة—حيث يتوقع 70% من الرؤساء التنفيذيين الذين شملهم استطلاع PwC أن يغير الذكاء الاصطناعي التوليدي عملياتهم خلال السنوات الثلاث القادمة. بدلاً من ذلك، يجب التركيز على جودة بياناتك، لأنها ستكون العامل التمييزي الأساسي لك في السوق.
حان الوقت لإعادة صياغة فهمنا للبيانات. بينما تم وصفها غالباً بأنها "النفط الجديد"، فهي أشبه بالماء. تمامًا كما يدعم الماء الحياة، تغذي البيانات الذكاء الاصطناعي التوليدي. كلاهما يتطلب مصدرًا وتنظيفًا دقيقين ليكون فعالًا.
لزيادة إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بك، تحتاج إلى تدفق بيانات عالية الجودة من خلال عملية منظمة—جمع، تنظيف، معالجة مسبقة، تصنيف، وتنظيم البيانات قبل التقدم إلى تدريب النموذج، والتقييم، والتحسين.
تحديد حجم النموذج بشكل مناسب
تجربة أنواع وأحجام نماذج مختلفة أمر ضروري لتلبية احتياجاتك الخاصة. يعتبر تحديد الحجم المناسب—اختيار النموذج الأنسب لعملك—مؤثرًا كبيرًا على الفعالية.
هل تحتاج إلى نموذج شامل يتضمن كميات هائلة من البيانات، مثل مساعد رقمي يمتلك معرفة واسعة؟ قد تكون نموذج LLM كبير، مجهز بمئات المليارات من نقاط البيانات، هو الخيار المثالي.
على النقيض من ذلك، إذا كان هدفك هو تقديم معلومات عن منتجات محددة للعملاء، فقد يكفي استخدام نموذج لغة صغير (SLM) يعتمد على التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). لتطبيقات الهواتف المحمولة، قد توفر نماذج LLM المدمجة المصممة للهواتف الذكية حلولًا أسرع وأكثر كفاءة من حيث التكلفة والطاقة.
بالإضافة إلى ذلك، يعتبر مكان نشر هذه النماذج أمرًا مهمًا. فإن استخدام البيانات المؤسسية لبناء التطبيقات محليًا يتيح تكاملًا أفضل.
الخاتمة
تتطور مشهد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي باستمرار، وستختلف النماذج المستقبلية بشكل كبير عن النماذج الحالية. أيًا كان المسار الذي تختاره، فإن التعاون مع المؤسسة المناسبة يمكن أن يحول بياناتك إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
توفر Dell Technologies مجموعة شاملة من التقنيات المعززة بالذكاء الاصطناعي، مما يضمن أن تحظى بياناتك بالدعم الذي تحتاجه. مع تصميمات Dell المرجعية المعتمدة، ستحصل على الخطط الأساسية لتطوير خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة بك، مدعومة بفريق خدمات محترف جاهز لمساعدتك.
اكتشف المزيد حول حلول الذكاء الاصطناعي من Dell.
قائمة الترتيب
