فتح إمكانيات الذكاء الاصطناعي: كيف يزيد توجيه النماذج الكفاءة في الشركات

مع تزايد اعتماد الشركات على تقنيات الذكاء الاصطناعي، تواجه هذه الشركات تحديًا محوريًا: اختيار النموذج الأمثل لكل مهمة مع تحقيق التوازن بين الأداء والتكاليف. تعتبر تقنية توجيه النماذج حلاً مبتكرًا يمكّن المنظمات من تعزيز كفاءة الذكاء الاصطناعي.

تمكّن تقنية توجيه النماذج الشركات من اختيار النموذج الأكثر ملاءمة استنادًا إلى كل استعلام، مما يحول بشكل جذري كيفية استخدام موارد الذكاء الاصطناعي. تعزز هذه الطريقة الأداء وتخفض التكاليف بشكل ملحوظ مقارنة بالاعتماد على نموذج عام واحد.

مارتيان: رائدة توجيه النماذج للذكاء الاصطناعي

تعتبر مارتيان إحدى الشركات الناشئة البارزة في هذا المجال؛ حيث طورت راوترًا مبتكرًا للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM) جذب انتباه الشركات التقنية الكبرى. مؤخرًا، أعلنت شركة أكسنتشر، إحدى الشركات الرائدة في تقديم الخدمات المهنية عالميًا، عن استثمارها في مارتيان، مما يبرز أهمية توجيه النماذج في استراتيجيات الذكاء الاصطناعي للشركات.

تخطط أكسنتشر لدمج مارتيان في خدماتها لتحسين اختيار النماذج، التي تساعد الشركات في اتخاذ قراراتها. منذ ظهورها في نوفمبر 2023، تطورت تقنية مارتيان بشكل مستمر، وأدخلت مؤخرًا ميزة الامتثال للنماذج كجزء من منصتها للتوجيه.

كانت خدمات أكسنتشر في السابق تسهل اختيار النماذج للشركات، ولكن مارتيان تعزز هذه القدرة من خلال التوجيه الديناميكي، الذي يمكّن من اختيار النموذج الأفضل تلقائيًا ليس فقط لكل مهمة، ولكن بالنسبة لكل استعلام. ويشرح شرياش أبادي، المؤسس المشارك لمارتيان، "هذا يتيح تكاليف أقل وأداءً أعلى لأنه يعني أنك لا تحتاج دائمًا إلى استخدام نموذج واحد".

يشير لان جوان، المسؤول الرئيسي عن الذكاء الاصطناعي في أكسنتشر، إلى أن العديد من العملاء يرغبون في استغلال الذكاء الاصطناعي التوليدي مع مراعاة الأداء وتكاليفه. قال جوان: "تساهم الشراكة بين خدمات أكسنتشر ومارتيان في تحسين تجربة المستخدم، مما يمكّن الشركات من استكشاف الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يتناسب مع احتياجاتها الفريدة".

كيف تحسن مارتيان توجيه استعلامات الذكاء الاصطناعي

تقوم راوترات مارتيان باختيار النموذج الأمثل لكل استعلام، باستخدام تقنية أساسية تهدف إلى توقع سلوك النموذج. يؤكد أبادي على منهجهم الفريد، قائلاً: "نركز على فهم داخلية هذه النماذج، حيث تحتوي كل نموذج على معلومات كافية لتوقع سلوكه".

يسمح هذا الاستراتيجية لمارتيان بتحديد أفضل نموذج للتطبيق، مع تحسين عوامل مثل التكلفة وجودة الإنتاج والزمن. تمكن تقنيات مثل ضغط النموذج، والتكميم، والتقطير، والنماذج المتخصصة هذه التوقعات دون الحاجة لتشغيل النماذج بشكل كامل، مما يحسن الأداء ويقلل التكاليف مقارنة بالخيار النماذج الثابتة.

ضرورة توجيه النماذج في الذكاء الاصطناعي المؤسسي

بينما يُعتَبر مبدأ استخدام الأداة المثلى لإنجاز المهمة راسخًا في عالم الأعمال، لا يزال الوعي بخيارات النماذج المتنوعة يمثّل تحديًا للعديد من المؤسسات. يشير أبادي إلى أن "عدة جوانب من الشركات الكبرى تبقى غير مطّلعَة على مجموعة النماذج المتخصصة المتاحة".

لتفعيل الاستخدام الفعال لنماذج الذكاء الاصطناعي، من الضروري تحديد مؤشرات النجاح. يجب على المنظمات أن تحدد المقاييس التي تعرّف النجاح وأن تحدد الأهداف الرئيسية للتطبيقات الخاصة. كما تُعتبر تحسين التكلفة والعائد على الاستثمار أمورًا مهمة للغاية. ووفقًا لأبادي، فإن توجيه النماذج يعالج كلا الحاجتين بفعالية.

تقدم قضايا الامتثال أيضًا تحديًا آخر للشركات، والذي تتعامل معه مارتيان بخاصية الامتثال الجديدة لديها. تتيح هذه الميزة للشركات فحص واعتماد نماذج الذكاء الاصطناعي لاستخدامها في التطبيقات، مع نظام آلي لوضع سياسات الامتثال.

تحويل الذكاء الاصطناعي التطبيقي بتوجيه النماذج

يلعب توجيه النماذج دورًا حاسمًا في مجال الذكاء الاصطناعي التطبيقي المتزايد، حيث تربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بين نماذج متعددة وإجراءات لتحقيق النتائج المرجوة. يعتمد كل خطوة في سير العمل الوكلي على الخطوات السابقة، لذا يمكن أن تتراكم الأخطاء. يضمن توجيه مارتيان الديناميكي تطبيق النموذج الأكثر ملاءمة في كل مرحلة، مما يحافظ على الدقة العالية.

يختم أبادي بقوله: "يمثل الوكلاء حالة استخدام مثيرة لتوجيه النماذج؛ حيث أن الدقة في كل خطوة ضرورية لتجنب سلسلة من الفشل".