ستساعدك المقالة التالية: تعرف على SymbolicAI: الإطار القوي الذي يجمع بين قدرات الذكاء الاصطناعي الرمزي (AI) ونماذج اللغة الكبيرة
جعلت أحدث الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي من الممكن وصف الأنظمة الذكية بفهم أفضل وأكثر بلاغة للغة أكثر من أي وقت مضى. مع تزايد شعبية نماذج اللغات الكبيرة واستخدامها ، أصبح من السهل تحقيق العديد من المهام مثل إنشاء النص وإنشاء الكود التلقائي وتلخيص النص. عند دمجها مع قوة الذكاء الاصطناعي الرمزي ، فإن هذه النماذج اللغوية الكبيرة تحمل الكثير من الإمكانات في حل المشكلات المعقدة. تم تطوير مثل هذا الإطار المسمى SymbolicAI بواسطة ماريوس كونستانتين دينو ، الحاصل على درجة الدكتوراه الحالية. طالب وباحث في تعلم الآلة والذي استخدم نقاط القوة في LLMs لبناء تطبيقات برمجية.
يعني الذكاء الاصطناعي الرمزي ببساطة زرع الأفكار والمنطق والسلوك البشري في برنامج كمبيوتر. الرموز والقواعد هي أساس الفكر البشري وهي تغلف المعرفة باستمرار. ينسخ الذكاء الاصطناعي الرمزي هذه المنهجية للتعبير عن المعرفة البشرية من خلال قواعد ورموز سهلة الاستخدام. في إطار العمل الذي تم تطويره مؤخرًا SymbolicAI ، استخدم الفريق نموذج اللغة الكبيرة لتعريف الجميع بنظرة Neuro-Symbolic على LLMs.
يتم تدريب نماذج اللغات الكبيرة بشكل عام على كميات هائلة من البيانات النصية وتنتج نصًا مفيدًا مثل البشر. تستخدم SymbolicAI قدرات LLMs هذه لتطوير تطبيقات البرامج وسد الفجوة بين البرمجة الكلاسيكية والمعتمدة على البيانات. تظهر LLMs على أنها المكون الأساسي لمختلف العمليات متعددة الوسائط. من خلال اعتماد نهج فرق تسد لتقسيم مشكلة كبيرة ومعقدة إلى أجزاء أصغر ، يستخدم الإطار LLMs لإيجاد حلول للمشكلات الفرعية ثم إعادة دمجها لحل المشكلة المعقدة الفعلية.
تستخدم البرمجة الرمزية العصبية التي تستخدمها SymbolicAI صفات كل من الشبكة العصبية والتفكير الرمزي لتطوير نظام ذكاء اصطناعي فعال. تجمع الشبكة العصبية وتستخرج معلومات مفيدة من البيانات المعطاة. نظرًا لأنه يفتقر إلى التفكير السليم ، يتم استخدام التفكير الرمزي لإجراء الملاحظات والتقييمات والاستنتاجات.
بالنسبة للحساب الرمزي العصبي للبيانات ، يستخدم الفريق محركات OpenAI العصبية ، مثل GPT-3 Davinci-003 و DALL · E 2 و Embedding Ada-002. يستخدم الإطار أيضًا محركات البحث لمعالجة النص والكلام والصور. توفر البرمجة الرمزية العصبية وجهة نظر واضحة حول LLM وقدرتها على الفهم ومجالات فشلها. يساعد في التحقق من صحة العمليات عن طريق تصحيح تنبؤات النموذج.
بمقارنة SymbolicAI بـ LangChain ، مكتبة ذات خصائص مماثلة ، تقوم LangChain بتطوير التطبيقات بمساعدة LLMs من خلال القابلية للتركيب. تستخدم المكتبة قوة وقوة LLM مع مصادر مختلفة للمعرفة والحساب لإنشاء تطبيقات مثل روبوتات المحادثة والوكلاء وأنظمة الإجابة على الأسئلة. يوفر للمستخدمين حلولاً لمهام مثل الإدارة السريعة ، وتوليد زيادة البيانات ، والتحسين الفوري ، وما إلى ذلك.
يتضمن SymbolicAI بشكل أساسي تطوير التطبيقات وإنشاء نص سريع قائم على الحقائق والتحكم في التدفق والمزيد. بالنظر إلى كيفية ازدهار الذكاء الاصطناعي في كل قطاع وعلى وجه التحديد كيف أن LLMs هي حديث المدينة ، فإن SymbolicAI هو بلا شك تطورًا رائعًا لتطوير البرمجيات الحديثة الحالية. Checkout SymbolicAI ، الإطار القوي الذي يجمع بين قدرات الذكاء الاصطناعي الرمزي ونماذج اللغة الكبيرة
