نموذج اللغة الكبيرة (LLM)

كيفية استخدام الماجستير في القانون

لقد تم دمج أدوات LLMs في عدد لا يحصى من التطبيقات في مختلف الصناعات، مما أدى إلى تغيير جذري في كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا. إن قدرتها على توليد نص متماسك ومرتبط بالسياق يجعلها متعددة الاستخدامات إلى حد كبير.

من الأمثلة البارزة في العالم الواقعي

1. روبوتات الدردشة الآلية المتقدمة والمساعدين الافتراضيين: تستخدم الشركات روبوتات الدردشة الآلية القابلة للتشغيل لإنشاء روبوتات دردشة متطورة لخدمة العملاء يمكنها فهم نوايا المستخدم وتقديم إجابات مفصلة ومحادثة. ويستفيد المساعدون الرقميون، مثل مساعد جوجل وأليكسا من أمازون، من تقنية LLM من أجل تفاعلات أكثر طبيعية.
2. إنشاء المحتوى وتلخيصه: تُستخدَم هذه البرمجيات على نطاق واسع في صياغة رسائل البريد الإلكتروني، وكتابة المقالات، وإنشاء نصوص إبداعية، وإنشاء نسخ تسويقية. ويمكنها أيضًا تلخيص النصوص، وتلخيص المستندات الطويلة في ملخصات موجزة، وهو أمر لا يقدر بثمن في مجالات مثل القانون والأبحاث.

نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى

من المهم التفريق بين نماذج الذكاء الاصطناعي ذات المستوى المنخفض وأنواع أخرى من نماذج الذكاء الاصطناعي، لا سيما تلك المستخدمة في مجالات مختلفة مثل الرؤية الحاسوبية.

• نمذجة اللغة مقابل LLM: نمذجة اللغة هي المهمة الأساسية للتنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل ما. إن LLM هو تطبيق واسع النطاق للغاية لنموذج لغوي، مثل نماذج GPT-4 من OpenAI أو نماذج Llama من Meta.
• النماذج التأسيسية مقابل النموذج التأسيسي: تعتبر النماذج التأسيسية فئة بارزة من النماذج التأسيسية. أما مصطلح "النموذج التأسيسي"، الذي أشاعه مركز ستانفورد لأبحاث النماذج التأسيسية (CRFM)، فهو أوسع نطاقاً ويشمل نماذج كبيرة مدربة على أنواع مختلفة من البيانات، وليس فقط على النصوص.
• نماذج الرؤية الحاسوبية مقابل نماذج الرؤية الحاسوبية LLM: هذا تمييز رئيسي. فبينما تقوم نماذج الرؤية الحاسوبية بمعالجة النصوص وتوليدها، فإن نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 متخصصة في تفسير البيانات المرئية من الصور ومقاطع الفيديو. تؤدي نماذج السيرة الذاتية مهام مثل اكتشاف الأشياء، وتصنيف الصور، وتجزئة النماذج. صُممت منصات مثل Ultralytics HUB لتبسيط دورة حياة نماذج الرؤية، بدءاً من إدارة مجموعة البيانات إلى النشر.

المستقبل: التكامل متعدد الوسائط

يتلاشى الخط الفاصل بين الذكاء الاصطناعي اللغوي والذكاء الاصطناعي البصري مع تطوير نماذج متعددة الوسائط. يمكن لهذه النماذج المتقدمة، التي غالباً ما تسمى نماذج لغة الرؤية (VLMs)، معالجة ودمج المعلومات من طرائق متعددة، مثل النصوص والصور. على سبيل المثال، يمكن للمستخدم تحميل صورة لوجبة طعام وطلب الوصفة من النموذج. يُعد هذا التقارب، الذي تم استكشافه في نماذج مثل GPT-4o، خطوة رئيسية نحو أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شمولاً.

على الرغم من قوتها، من الضروري أن تكون على دراية بالقيود التي تواجهها الآلات ذاتية التحكم، بما في ذلك إمكانية توليد معلومات غير صحيحة(الهلوسة) وتوريث التحيزات من بيانات التدريب الخاصة بها. تسلط هذه التحديات الضوء على الأهمية المستمرة لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي وممارسات التطوير المسؤولة. لمزيد من المعلومات حول بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يمكنك استكشاف وثائق Ultralytics.