كيف تخاطب نماذج اللغات الكبيرة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالمؤسسات

ستساعدك المقالة التالية: كيف تخاطب نماذج اللغات الكبيرة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالمؤسسات

أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة شائعة بشكل متزايد في السنوات الأخيرة بسبب قدرتها على إنشاء نص عالي الجودة.

يتم تدريبهم باستخدام موارد الحوسبة القوية التي تجعلهم قادرين على معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة: وهذا يسمح لهم ببناء تمثيلات معرفية معقدة يمكن استخدامها في مهام مختلفة.

ستمنحك هذه المقالة بعض الأفكار حول ماهية نماذج اللغات الكبيرة ، وكيف يمكن الاستفادة منها بواسطة تكنولوجيا المعلومات في المؤسسة والمخاطر المرتبطة بها.

دعونا نكشف التفاصيل!

TL ؛ DR

• نماذج اللغات الكبيرة هي أنظمة ذكاء اصطناعي تستخدم خوارزميات التعلم العميق لمعالجة وفهم اللغة الطبيعية.
• يمكن استخدامها لخدمة العملاء وتحليل المشاعر والترجمة وإنشاء المحتوى.
• تأتي LLM مع مخاطر مثل إدامة التحيز ، وتوليد معلومات خاطئة أو مضللة ، وتتطلب تدريب كميات كبيرة من البيانات ، والتي يمكن أن تشمل معلومات شخصية وحساسة.
• تشمل LLMs الأكثر استخدامًا Turing NLG و GPT-3 و GPT-4 و Gopher و Chichilla و BERT.
• تشمل أفضل الممارسات لتطبيقها في الشركات اختيار النموذج المناسب ، وتجهيز البيانات / ضبطها ، والتخطيط للتكامل مع الأنظمة الموجودة بالفعل ، والانتباه.
• TextCortex هو الرفيق الكل في واحد للذكاء الاصطناعي الذي يأتي مع مساعد AI للمحادثة قابل للتخصيص يسمى ZenoChat والذي يمكنه إنشاء مخرجات عالية الجودة بأكثر من 25 لغة على أكثر من 4000 منصة.

LLMs (نماذج اللغات الكبيرة)

نماذج اللغات الكبيرة هي أنظمة ذكاء اصطناعي تستخدم خوارزميات التعلم العميق لمعالجة وفهم اللغة الطبيعية.

يتم تدريبهم على كميات هائلة من البيانات النصية ، مثل الكتب والمقالات والمواقع الإلكترونية ، لتعلم الأنماط والعلاقات في اللغة.

كيف يعملون؟

تعمل نماذج اللغات الكبيرة باستخدام خوارزميات التعلم العميق ، وتحديداً الشبكات العصبية.

أثناء التدريب ، يتم تقديم النموذج مع نص الإدخال ويتم تدريبه على التنبؤ بالكلمة التالية أو تسلسل الكلمات التالية في النص: يقوم النموذج بعد ذلك بتعديل معلماته لتحسين تنبؤاته بناءً على بيانات التدريب.

بمجرد تدريب النموذج ، يمكنه إنشاء نص جديد استجابة للمطالبات المعطاة له. يتم ذلك عن طريق تغذية الموجه كمدخل إلى النموذج ، والذي يستخدم بعد ذلك أنماطه وعلاقاته في اللغة لتوليد استجابة.

فوائد

فيما يلي بعض الطرق التي يمكن من خلالها الاستفادة من نماذج اللغات الكبيرة بواسطة تقنية المعلومات في المؤسسة:

1. خدمة الزبائن: يمكن استخدام نماذج اللغات الكبيرة لتشغيل روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية التي يمكن أن تساعد العملاء في استفساراتهم ومشاكلهم: يمكن لروبوتات الدردشة هذه الاستجابة للعملاء بلغة طبيعية ، وتوفير دعم سريع وفعال.
2. تحليل المشاعر: يمكن أيضًا استخدام هذه النماذج لتحليل ملاحظات العملاء ومراجعاتهم لتحديد المشاعر وتحديد مجالات التحسين. يمكن أن يساعد ذلك في فهم العملاء بشكل أفضل وتحسين المنتجات والخدمات.
3. ترجمة: تعد نماذج اللغات الكبيرة مفيدة جدًا لتحسين دقة وسرعة خدمات الترجمة. يمكن تدريبهم على كميات كبيرة من البيانات متعددة اللغات لتقديم ترجمات عالية الجودة في الوقت الفعلي.
4. توليد المحتوى: يمكن لنماذج اللغات الكبيرة إنشاء محتوى عالي الجودة بسهولة ، مثل أوصاف المنتجات ومشاركات المدونات وتحديثات الوسائط الاجتماعية. يمكن أن يوفر هذا الوقت والموارد لفرق إنشاء المحتوى ويساعد في تحسين اتساق المحتوى وجودته.

المخاطر

تأتي النماذج اللغوية الكبيرة أيضًا مع بعض المخاطر التي يجب أخذها في الاعتبار.

يمكنهم التعلم وإدامة التحيزات الموجودة في بيانات التدريب ، والتي يمكن أن تؤدي إلى نتائج تمييزية أو غير عادلة.

يمكن أن تولد معلومات خاطئة أو مضللة ، والتي يمكن أن يكون لها عواقب سلبية ، لا سيما في حالة الأخبار أو المعلومات المتعلقة بالصحة.

بالإضافة إلى ذلك ، تتطلب نماذج اللغات الكبيرة تدريبًا على كميات كبيرة من البيانات ، والتي يمكن أن تتضمن معلومات شخصية وحساسة: هناك خطر من إمكانية اختراق هذه البيانات ، مما يؤدي إلى انتهاكات الخصوصية ومشكلات أمنية أخرى.

نماذج اللغات الكبيرة وتكنولوجيا المعلومات للمؤسسات

مع صعود الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة ذات أهمية متزايدة لتكنولوجيا المعلومات للمؤسسات.

دعونا نلقي نظرة فاحصة على كيفية استفادة العمليات التجارية من قدرات الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان.

بعض الأمثلة وحالات الاستخدام

بادئ ذي بدء ، ما هي بعض الأمثلة الشائعة لتقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة؟

يجمع Microsoft 365 Copilot بين قوة نماذج اللغات الكبيرة وبياناتك في Microsoft Graph وتطبيقات Microsoft 365 للتأكد من أن كلماتك تصبح أقوى أصولك في تحقيق نتائج رائعة.

أطلقت Adobe أيضًا الإصدار الأولي من الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بها لتوليد الصور من خلال تدريب نظام Firefly الخاص بها ، استنادًا إلى الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الإنسان.

بشكل عام ، تشتمل LLMs الأكثر استخدامًا على Turing NLG و GPT-3 و GPT-4 و Gopher و Chichilla و BERT.

استخدام التجاري

من خلال الاستفادة من مزايا LLM ، يمكن للشركات بسهولة أتمتة الإجراءات وتحسين عملية صنع القرار وكذلك الكشف عن المعلومات المفيدة التي تؤدي بالتالي إلى زيادة الإنتاجية والمزايا التنافسية.

شهدت النماذج اللغوية الكبيرة ارتفاعًا حادًا في الاستخدام والظهور مؤخرًا ، لكنها كانت موجودة بالفعل في قطاع التكنولوجيا لعدة سنوات.

أفضل الممارسات لتطبيق ماجستير

فيما يلي بعض الخطوات المفيدة بشكل خاص التي يمكن للمؤسسات اتباعها لبدء رحلتهم باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي:

1. اختر النموذج المناسب: من المهم اختيار ماجستير بناءً على احتياجات محددة ، مع مراعاة تعقيد المهام وقدرات النموذج ومتطلبات الموارد.
2. جهّز البيانات وضبطها: جمع البيانات المناسبة لمعايرة النموذج الخاص بك ، وتحقق مرة أخرى من أن نماذجها قابلة للتطبيق على شركتك وأن النتيجة ذات صلة بالمجال المحدد.
3. خطط للتكامل مع الأنظمة الموجودة بالفعل: تنفيذ دمج LLM المحدد في العمليات والبنية التحتية الحالية الخاصة بك ، من أجل ضمان الحد الأدنى من الاضطراب.
4. انتبه: لا تخف من معالجة المخاوف الأخلاقية والمتعلقة بالخصوصية المتعلقة بنشر الذكاء الاصطناعي. تأكد من الالتزام بقوانين خصوصية البيانات واستخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة أخلاقية.

TextCortex ، البديل الكل في واحد لحلول المؤسسات

TextCortex هو الرفيق الكل في واحد للذكاء الاصطناعي ، وهو قوي للغاية ويثق به بالفعل الآلاف من المحترفين في جميع أنحاء العالم.

يأتي ملحق متصفح TextCortex AI مع أكثر من 25 لغة وميزات مفيدة بشكل لا يصدق مثل التنشيط الصوتي وآلاف عمليات الدمج مع مواقع الويب والأنظمة الأساسية الأكثر استخدامًا.

بفضل آخر تحديث خاص بالترجمة ، يمكنك تغيير لغة واجهة المستخدم لكل من التطبيق والإضافات الخاصة بنا لاستخدام أداتنا دائمًا بأكثر الطرق راحة ممكنة.

60+ قوالب الكتابة

لقد أنشأنا مجموعة واسعة من أكثر من 60 قالبًا للكتابة تم تجميعها في فئات مفيدة لتسهيل تحديد تلك التي تناسبك بشكل أفضل!

ما عليك سوى فتح تطبيقنا أو الشريط الجانبي TextCortex (Ctrl / ⌘ + Shift + O) لاستكشاف القوالب الخاصة بنا على الفور.

ZenoChat – رفيق AI قابل للتخصيص بالكامل مع تصفح الويب

ZenoChat هو المساعد الافتراضي المثالي وأفضل بديل أوروبي لـ ChatGPT: مدمج في أكثر من 4000 منصة ، ويتواصل بأكثر من 25 لغة ومستعد دائمًا لدعمك.

قم بتجربة ZenoChat من خلال مطالبتك بإنشاء أوصاف المنتج ومنشورات الوسائط الاجتماعية وقوالب البريد الإلكتروني الباردة ومخططات مقالات المدونة وغير ذلك الكثير.

يمكن لـ Zeno الآن أيضًا الوصول إلى المعلومات الحديثة من خلال بحث الويب الخاص به: بمجرد تمكينه ، ستتم معالجة مدخلاتك باستخدام أحدث البيانات عبر الإنترنت ، مما يعني أن مخرجاتك لن تكون قديمة أبدًا!

مساعد Zeno – مساعد الكتابة الوحيد الذي تحتاجه

إذا كنت تبحث عن مساعد كتابة لدعمك من إنشاء الخطوط العريضة إلى التدقيق اللغوي للمحتوى الخاص بك ، فإن Zeno مصمم لك.

ما عليك سوى استخدام الاختصار “Alt / Opt + Enter” لتنشيط Zeno Assistant في أي مربع نص. تشمل ميزات Zeno Assistant ما يلي:

• إصلاح الإملاء والنحو

• جعل النصوص أطول / أقصر

• تبسيط لغة النص الخاص بك

• إنشاء منشورات مدونة / مقالات / مخططات تفصيلية / منشورات على وسائل التواصل الاجتماعي

• البحث عن عناصر العمل / جداول أعمال الاجتماع

• تلخيص / تقسيم / إعادة كتابة

• مواصلة الكتابة