البحث الدلالي مقابل الضبط الدقيق: أيهما أفضل لتدريب الذكاء الاصطناعي في عملك؟

في مشهد الأعمال اليوم المدفوع بالتكنولوجيا ، تعد الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بشكل فعال أمرا بالغ الأهمية. مع ظهور النماذج المتقدمة مثل GPT-3.5 ، غالبا ما تواجه الشركات قرارا حاسما: هل يجب عليهم ضبط هذه النماذج على مجموعات البيانات الخاصة بهم ، أم يجب عليهم التركيز على البحث الدلالي عن متطلباتهم؟ يهدف منشور المدونة هذا إلى إلقاء الضوء على كلتا الطريقتين ، وتقديم مقارنة شاملة لمساعدة الشركات على اتخاذ قرار مستنير.

فهم الضبط الدقيق

يشبه الضبط الدقيق صقل مجموعة المهارات بدلا من تعلم مجموعة جديدة تماما. تخيل عازف بيانو مدرب على الموسيقى الكلاسيكية. في حين أن لديهم فهما أساسيا للبيانو ، فقد يتطلب العزف على موسيقى الجاز بعض التعديلات. وبالمثل ، يسمح الضبط الدقيق ب “تعديل” نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقا ، والمجهزة بالفعل بثروة من المعرفة ، لمهام محددة.

في مجال الذكاء الاصطناعي ، يعد الضبط الدقيق تطبيقا لنقل التعلم. يسمح التعلم التحويلي بإعادة تدريب نموذج ، تم تدريبه في البداية على مجموعة بيانات واسعة ، (أو “ضبطه”) على مجموعة بيانات أصغر ومحددة. الميزة الأساسية هي أن المرء لا يبدأ من الصفر. يستفيد النموذج من تدريبه السابق المكثف ويعدل معاييره إلى الحد الأدنى لتتماشى مع البيانات الجديدة ، مما يجعل عملية التعلم أسرع وأكثر تخصيصا.

ومع ذلك ، فإن المفهوم الخاطئ الشائع هو أن الضبط الدقيق يزود النموذج بمعرفة جديدة. في الواقع ، يعمل الضبط الدقيق على ضبط النموذج وفقا لمهمة جديدة ، وليس معلومات جديدة. فكر في الأمر على أنه تعديل أوتار الجيتار للحصول على صوت مثالي أثناء الأداء.

إزالة الغموض عن البحث الدلالي

البحث الدلالي هو نهج ثوري يأخذ البحث إلى مستوى أعلى. تعتمد طرق البحث التقليدية على الكلمات الرئيسية ، وتعرض النتائج بناء على مطابقات الكلمات فقط. من ناحية أخرى ، يتعمق البحث الدلالي من خلال فهم السياق والقصد من وراء الاستعلام.

في قلب البحث الدلالي توجد التضمينات الدلالية. هذه تمثيلات عددية تلتقط جوهر ومعنى البيانات النصية. عندما تبحث باستخدام البحث الدلالي ، فأنت لا تتطابق فقط مع الكلمات الرئيسية. أنت تطابق المعاني. إنه الفرق بين البحث عن “تفاحة” الفاكهة و “Apple” شركة التكنولوجيا.

في جوهره ، يوفر البحث الدلالي طريقة أكثر سهولة ووعيا بالسياق لاسترداد المعلومات. إنه يفهم الفروق الدقيقة ، مما يجعله قويا للغاية في تقديم نتائج بحث دقيقة وذات صلة.

الضبط الدقيق مقابل مواجهة البحث الدلالي

عند تقييم الضبط الدقيق مقابل البحث الدلالي ، من الضروري إدراك أنها تخدم أغراضا مختلفة:

 

معايير	الضبط الدقيق	البحث الدلالي
الغرض والتطبيق	تهدف إلى تحسين المهام. على سبيل المثال ، إذا كان لدى الشركة نموذج الذكاء الاصطناعي يفهم اللغة القانونية ولكنه يريدها أن تتخصص في القوانين البيئية ، فسيكون الضبط الدقيق هو الطريق.	الهدف هو استرجاع المعلومات على أساس المعنى. على سبيل المثال ، إذا كان الباحث الطبي يبحث عن مقالات تتعلق بنوع معين من أعراض الأمراض النادرة ، فإن البحث الدلالي سيوفر نتائج فهم عميقة.
التكلفة والكفاءة	يمكن أن تكون كثيفة الاستخدام للموارد من حيث الوقت والقوة الحسابية. قد تتطلب كل إضافة لبيانات جديدة إعادة التدريب ، مما يزيد من التكاليف.	بمجرد الإعداد ، يمكن أن تكون أنظمة البحث الدلالي فعالة بشكل لا يصدق. إنها تتوسع بشكل جيد ، ودمج البيانات الجديدة في فهرس البحث بشكل عام واضح وفعال من حيث التكلفة.
الناتج	ينتج نموذجا أكثر ملاءمة لمهمة محددة. ومع ذلك ، فإن الضبط الدقيق لا يعزز بطبيعته قاعدة معارف النموذج.	ينتج قائمة بنتائج البحث مرتبة حسب الصلة بناء على فهم عميق للمحتوى.

افكار اخيرة

إن تذكر الممارسة القديمة المتمثلة في البحث عن الكتاب المناسب في المكتبات باستخدام نظام ديوي العشري ، وتصفح الصفحات ، وتجميع الملاحظات لاشتقاق الإجابات بمثابة استعارة لكيفية معالجة الذكاء الاصطناعي للمعلومات.

في هذا العصر الرقمي ، حيث البيانات هي النفط الجديد ، يصبح القرار بين الضبط الدقيق والبحث الدلالي محوريا. كل طريقة لها نقاط قوتها ، واعتمادا على الاحتياجات المحددة ، قد تكون إحداها أكثر ملاءمة من الأخرى ، أو حتى مزيج من الاثنين معا.

نظرا لأن الشركات تتطلع بشكل متزايد إلى تحسين العمليات وتعزيز الكفاءة ، فإن أدوات مثل Cody التي يمكن تدريبها على عمليات تجارية محددة تصبح أصولا لا تقدر بثمن. وبالنسبة لأولئك الذين يتوقون إلى تجربة هذا التحول الذكاء الاصطناعي ، فإن حاجز الدخول غير موجود تقريبا. يوفر Cody الذكاء الاصطناعي للشركات فرصة البدء مجانا ، مما يسمح لهم بتسخير قوة البحث الدلالي دون أي استثمار أولي. في عالم الذكاء الاصطناعي والبحث المتطور باستمرار ، يقف كودي كشهادة على إمكانات البحث الدلالي في إحداث ثورة في العمليات التجارية.