Author: Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

تم إطلاق طراز كلود 2.1 مع نافذة سياق 200 ألف: ما الجديد؟

Posted on November 24, 2023 by - أدوات الذكاء الاصطناعي, الانتاجيه, الذكاء الاصطناعي, مهنة

يمثل كلود 2.1 ، الذي طورته شركة Anthropic ، قفزة كبيرة في قدرات نموذج اللغة الكبيرة. مع نافذة سياق رمزية رائدة تبلغ 200000 ، يمكن ل Claude 2.1 الآن معالجة المستندات التي تصل إلى 133000 كلمة أو ما يقرب من 533 صفحة. يضع هذا التقدم أيضا كلود 2.1 قبل GPT-4 Turbo من OpenAI من حيث سعة قراءة المستندات ، مما يجعله المرشح الأول في الصناعة.

ما هو كلود 2.1؟

يعد Claude 2.1 ترقية مهمة مقارنة بطراز Claude 2 السابق ، حيث يوفر دقة وأداء محسنين. يتميز هذا الإصدار الأخير بنافذة سياق مضاعفة وقدرات استخدام أداة رائدة ، مما يسمح بمزيد من التفكير المعقد وإنشاء المحتوى. يتميز كلود 2.1 بدقته وموثوقيته ، حيث يظهر انخفاضا ملحوظا في إنتاج البيانات الخاطئة – من غير المرجح الآن أن يولد إجابات غير صحيحة عند الاعتماد على قاعدة معارفه الداخلية.

في المهام التي تنطوي على معالجة المستندات ، مثل التلخيص والإجابة على الأسئلة ، يظهر كلود 2.1 إحساسا متزايدا بالصدق. إنه الآن أكثر ميلا من 3 إلى 4 مرات للاعتراف بغياب المعلومات الداعمة في نص معين بدلا من تأكيد الادعاء بشكل غير صحيح أو تلفيق الإجابات. هذا التحسن في الصدق يؤدي إلى زيادة كبيرة في واقعية وموثوقية مخرجات كلود.

النقاط الرئيسية

  • الصدق المعزز يؤدي إلى تقليل الهلوسة وزيادة الموثوقية.
  • نافذة سياق موسعة لتحليل المحتوى الطويل والجيل المعزز للاسترجاع (RAG).
  • إدخال استخدام الأداة والوظيفة التي تتطلب توسيع القدرات والمرونة.
  • تقنيات هندسية سريعة متخصصة مصممة خصيصا لكلود 2.1.

ما هي تقنيات الحث لكلود 2.1؟

في حين أن تقنيات المطالبة الأساسية ل Claude 2.1 ونافذة السياق 200K الخاصة به تعكس تلك المستخدمة ل 100K ، فإن أحد الجوانب المهمة التي يجب ملاحظتها هو:

هيكلة الاستعلام الفوري عن المستندات

لتحسين أداء Claude 2.1 ، من الضروري وضع جميع المدخلات والمستندات قبل أي أسئلة ذات صلة. يستفيد هذا النهج من قدرات Claude 2.1 المتقدمة في RAG وتحليل المستندات.

يمكن أن تتضمن المدخلات أنواعا مختلفة من المحتوى، مثل:

  • النثر والتقارير والمقالات والكتب والمقالات ، إلخ.
  • المستندات المنظمة مثل النماذج والجداول والقوائم.
  • مقتطفات الشفرة.
  • نتائج RAG، بما في ذلك المستندات المقطعة ومقتطفات البحث.
  • نصوص المحادثة مثل النصوص وتاريخ الدردشة وتبادل الأسئلة والأجوبة.

كلود 2.1 أمثلة للهيكلة السريعة

بالنسبة لجميع إصدارات Claude ، بما في ذلك أحدث إصدار من Claude 2.1 ، فإن ترتيب الاستعلامات بعد المستندات والمدخلات قد أدى دائما إلى تحسين الأداء بشكل كبير مقارنة بالترتيب العكسي.

كلود 2.1 أمثلة موجه النظام

الصورة أعلاه مأخوذة من هذا المصدر.

 

هذا النهج مهم بشكل خاص لكلود 2.1 لتحقيق أفضل النتائج ، لا سيما عند التعامل مع المستندات التي يتجاوز طولها في المجموع بضعة آلاف من الرموز المميزة.

ما هو موجه النظام في كلود 2.1؟

موجه النظام في كلود 2.1 هو طريقة لتحديد السياق والتوجيهات ، وتوجيه كلود نحو هدف أو دور محدد قبل طرح سؤال أو مهمة. يمكن أن تشمل مطالبات النظام ما يلي:

  • تعليمات خاصة بالمهمة.
  • عناصر التخصيص، بما في ذلك لعب الأدوار وإعدادات النغمة.
  • سياق الخلفية لمدخلات المستخدم.
  • إرشادات الإبداع والأسلوب، مثل أوامر الإيجاز.
  • دمج المعرفة والبيانات الخارجية.
  • وضع القواعد وحواجز الحماية التشغيلية.
  • تدابير التحقق من المخرجات لتعزيز المصداقية.

يمثل دعم كلود 2.1 لمطالبات النظام وظيفة جديدة ، مما يعزز أدائها في سيناريوهات مختلفة ، مثل مشاركة أعمق للشخصية في لعب الأدوار والالتزام الأكثر صرامة بالإرشادات والتعليمات.

كيفية استخدام مطالبات النظام مع كلود 2.1؟

في سياق استدعاء واجهة برمجة التطبيقات ، فإن مطالبة النظام هي ببساطة النص الذي يتم وضعه فوق “الإنسان:

” بدوره وليس بعده.

مزايا استخدام مطالبات النظام في كلود 2.1

يمكن لمطالبات النظام المصممة بشكل فعال أن تعزز أداء كلود بشكل كبير. على سبيل المثال ، في سيناريوهات لعب الأدوار ، تسمح مطالبات النظام لكلود:

  • حافظ على شخصية متسقة خلال المحادثات الممتدة.
  • حافظ على مرونتك ضد الانحرافات عن الشخصية المعينة.
  • عرض استجابات أكثر إبداعا وطبيعية.

بالإضافة إلى ذلك ، تعزز مطالبات النظام التزام كلود بالقواعد والتعليمات ، مما يجعلها:

  • أكثر توافقا مع قيود المهام.
  • أقل عرضة لإنشاء محتوى محظور.
  • أكثر تركيزا على البقاء وفيا للمهام الموكلة إليه.

كلود 2.1 أمثلة لمطالبات النظام

لا تتطلب مطالبات النظام سطورا منفصلة أو دور “نظام” معين أو أي عبارة محددة للإشارة إلى طبيعتها. فقط ابدأ في كتابة المطالبة مباشرة! يجب أن تكون المطالبة بأكملها ، بما في ذلك موجه النظام ، سلسلة واحدة متعددة الأسطر. تذكر إدراج سطرين جديدين بعد موجه النظام وقبل ‘
الإنسان:
‘

كلود 2.1 أمثلة موجه النظام

لحسن الحظ ، تظل تقنيات المطالبة التي تعرفها بالفعل قابلة للتطبيق. يكمن الاختلاف الرئيسي في موضعها ، سواء كان ذلك قبل أو بعد دور “الإنسان:”.

هذا يعني أنه لا يزال بإمكانك توجيه استجابات كلود ، بغض النظر عما إذا كانت اتجاهاتك جزءا من موجه النظام أو منعطف “الإنسان:”. فقط تأكد من متابعة هذه الطريقة باتباع دور “المساعد:”.

مثال على تقنية موجه النظام كلود 2.1

بالإضافة إلى ذلك ، لديك خيار تزويد كلود بموارد متنوعة مثل المستندات والأدلة والمعلومات الأخرى لأغراض الاسترجاع أو البحث داخل موجه النظام. هذا مشابه لكيفية دمج هذه العناصر في موجه “Human:” ، بما في ذلك استخدام علامات XML.

مثال على تقنية موجه النظام كلود 2.1

لدمج نص من مستندات شاملة أو العديد من مدخلات المستندات ، ينصح باستخدام تنسيق XML التالي لتنظيم هذه المستندات داخل موجه النظام:

مثال على تقنية موجه النظام كلود 2.1

سيؤدي هذا الأسلوب إلى تعديل مطالبتك لتظهر كما يلي:

مثال على تقنية موجه النظام كلود 2.1

جميع الأمثلة المذكورة أعلاه مأخوذة من هذا المصدر

 

ما هي ميزات كلود 2.1؟

ميزات كلود 2.1 المتقدمة ، بما في ذلك نافذة السياق الموسعة وانخفاض معدلات الهلوسة ، تجعله أداة مثالية لمجموعة متنوعة من تطبيقات الأعمال.

الفهم والتلخيص

إن تحسينات كلود 2.1 في الفهم والتلخيص ، خاصة بالنسبة للوثائق الطويلة والمعقدة ، جديرة بالملاحظة. يوضح النموذج انخفاضا بنسبة 30٪ في الإجابات غير الصحيحة ومعدل أقل بكثير لاستخلاص استنتاجات خاطئة من الوثائق. هذا يجعل كلود 2.1 بارعا بشكل خاص في تحليل المستندات القانونية والتقارير المالية والمواصفات الفنية بدرجة عالية من الدقة.

تجربة مطور محسنة وسهلة الاستخدام

يوفر Claude 2.1 تجربة مطور محسنة من خلال منتج وحدة التحكم وبرنامج Workbench البديهي. تسمح هذه الأدوات للمطورين باختبار المطالبات وتكرارها بسهولة وإدارة مشاريع متعددة بكفاءة وإنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية للتكامل السلس. ينصب التركيز على البساطة والفعالية ، وتلبية احتياجات كل من المطورين ذوي الخبرة والقادمين الجدد إلى مجال الذكاء الاصطناعي.

حالات الاستخدام والتطبيقات

من صياغة خطط العمل التفصيلية وتحليل العقود المعقدة إلى توفير دعم شامل للعملاء وتوليد تحليلات ثاقبة للسوق ، يقف كلود 2.1 كشريك الذكاء الاصطناعي متعدد الاستخدامات وموثوق.

إحداث ثورة في المجالات الأكاديمية والإبداعية

في الأوساط الأكاديمية ، يمكن أن يساعد كلود 2.1 في ترجمة الأوراق الأكاديمية المعقدة ، وتلخيص المواد البحثية ، وتسهيل استكشاف الأعمال الأدبية الواسعة. بالنسبة للمهنيين المبدعين ، يمكن لقدرتها على معالجة وفهم النصوص الكبيرة أن تلهم وجهات نظر جديدة في الكتابة والبحث والتعبير الفني.

القطاعات القانونية والمالية

توفر قدرات الفهم والتلخيص المحسنة ل Claude 2.1 ، خاصة بالنسبة للمستندات المعقدة ، تحليلا أكثر دقة وموثوقية. هذا لا يقدر بثمن في قطاعات مثل القانون والتمويل ، حيث الدقة والتفاصيل لها أهمية قصوى.

كيف سيؤثر كلود 2.1 على السوق؟

مع كلود 2.1 ، تكتسب الشركات ميزة تنافسية في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. وتتيح قدراتها المعززة في معالجة الوثائق وموثوقيتها للمؤسسات مواجهة التحديات المعقدة بشكل أكثر فعالية وكفاءة.

نموذج التسعير المعاد هيكلته في كلود 2.1 لا يتعلق فقط بكفاءة التكلفة. يتعلق الأمر بوضع معايير جديدة في سوق الذكاء الاصطناعي. تتحدى أسعارها التنافسية الوضع الراهن ، مما يجعل الذكاء الاصطناعي المتقدمة في متناول مجموعة واسعة من المستخدمين والصناعات.

مستقبل كلود 2.1

يلتزم الفريق الذي يقف وراء كلود 2.1 بالتحسين المستمر والابتكار. من المتوقع أن تؤدي التحديثات المستقبلية إلى تعزيز قدراتها وموثوقيتها وتجربة المستخدم.

علاوة على ذلك ، تلعب تعليقات المستخدمين دورا مهما في تشكيل مستقبل كلود 2.1. يشجع الفريق مشاركة المستخدمين النشطة لضمان تطور النموذج بما يتماشى مع احتياجات وتوقعات قاعدة مستخدميه المتنوعة.

اقرأ أكثر: أكبر 20 تحديثا لأداة الذكاء الاصطناعي والنموذج في عام 2023 [With Features]

الأسئلة الشائعة

هل كلود 2.1 لديه معدلات هلوسة منخفضة؟

يتميز كلود 2.1 بانخفاض ملحوظ في معدلات الهلوسة ، مع انخفاض مزدوج في البيانات الكاذبة مقارنة بسابقه ، كلود 2.0. يعزز هذا التحسين بيئة أكثر جدارة بالثقة وموثوقية للشركات لدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها ، خاصة عند التعامل مع المستندات المعقدة.

كيف يبدو تكامل أداة API المستخدمة في كلود 2.1؟

يسمح تكامل استخدام أداة API في Claude 2.1 بالدمج السلس في التطبيقات وسير العمل الحالي. هذه الميزة ، إلى جانب إدخال مطالبات النظام ، تمكن المستخدمين من إعطاء تعليمات مخصصة لكلود ، وتحسين أدائها لمهام محددة.

كم تكلفة كلود 2.1؟

كلود 2.1 لا يجلب التفوق التقني فحسب ، بل يأتي أيضا بهيكل تسعير تنافسي. عند مدخلات رمزية 0.008 دولار / 1K ومخرجات رمزية 0.024 / 1K ، فإنه يوفر حلا أكثر فعالية من حيث التكلفة مقارنة ب GPT-4 Turbo من OpenAI.

ما هي نافذة السياق 200K في كلود 2.1؟

تسمح نافذة سياق Claude 2.1 التي تبلغ 200 ألف بمعالجة ما يصل إلى 200000 رمز مميز ، وترجمتها إلى حوالي 133000 كلمة أو 533 صفحة. تتيح هذه الميزة التعامل مع المستندات الشاملة مثل قواعد التعليمات البرمجية الكاملة أو البيانات المالية الكبيرة بكفاءة أكبر.

هل تستطيع الشركات الصغيرة والشركات الناشئة تحمل تكلفة كلود 2.1؟

يجعل نموذج التسعير الميسور التكلفة من Claude 2.1 تقنية الذكاء الاصطناعي المتقدمة في متناول الشركات الصغيرة والشركات الناشئة ، مما يضفي الطابع الديمقراطي على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المتطورة.

كيف يقارن كلود 2.1 ب GPT-4 Turbo من حيث نافذة السياق؟

يتفوق كلود 2.1 على GPT-4 Turbo من خلال نافذة سياق الرمز المميز التي تبلغ 200000 ، مما يوفر قدرة معالجة مستندات أكبر من 128000 رمز مميز ل GPT-4 Turbo.

ما هي فوائد انخفاض معدلات الهلوسة في كلود 2.1؟

يعني الانخفاض الكبير في معدلات الهلوسة أن كلود 2.1 يوفر مخرجات أكثر دقة وموثوقية ، مما يعزز الثقة والكفاءة للشركات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات المعقدة.

كيف يعزز استخدام أداة API وظائف كلود 2.1؟

يسمح استخدام أداة API ل Claude 2.1 بالتكامل مع الوظائف المعرفة من قبل المستخدم وواجهات برمجة التطبيقات ومصادر الويب. إنها تمكنها من أداء مهام مثل البحث على الويب أو استرجاع المعلومات من قواعد البيانات الخاصة ، مما يعزز تنوعها في التطبيقات العملية.

ما هي مزايا تسعير كلود 2.1 على GPT-4 Turbo؟

يعد Claude 2.1 أكثر فعالية من حيث التكلفة ، حيث تم تحديد سعره عند 0.008 دولار لكل 1,000 إدخال رمزي و 0.024 دولار لكل 1,000 مخرج رمزي ، مقارنة بمعدلات GPT-4 Turbo الأعلى.

هل يمكن دمج كلود 2.1 في سير عمل الأعمال الحالي؟

نعم، تتيح ميزة استخدام أداة API من Claude 2.1 دمجها بسلاسة في العمليات والتطبيقات التجارية الحالية، مما يعزز الكفاءة والفعالية التشغيلية.

كيف يحسن منتج Workbench تجربة المطور مع Claude 2.1؟

يوفر منتج Workbench واجهة سهلة الاستخدام للمطورين لاختبار المطالبات وتكرارها وتحسينها ، مما يعزز سهولة وفعالية دمج Claude 2.1 في تطبيقات مختلفة.

 

أكبر 20 تحديثا لأداة الذكاء الاصطناعي والنموذج في عام 2023 [With Features]

Posted on November 23, 2023 by - أدوات الذكاء الاصطناعي, الانتاجيه, الذكاء الاصطناعي, تكامل, ذكاء الأعمال, مهنة, نمو الأعمال

Biggest AI Tool and Model Updates in 2023 [With Features]

نما سوق الذكاء الاصطناعي بنسبة
38٪
 في عام 2023 ، وأحد الأسباب الرئيسية وراء ذلك هو العدد الكبير من النماذج والأدوات الذكاء الاصطناعي التي قدمتها العلامات التجارية الكبرى!

ولكن لماذا تطلق الشركات نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي للأعمال؟

تشير PWC

إلى كيف يمكن الذكاء الاصطناعي تعزيز إمكانات الموظفين بنسبة تصل إلى 40٪ بحلول عام 2025!

تحقق من الرسم البياني أدناه للحصول على توقعات الإيرادات على أساس سنوي في سوق الذكاء الاصطناعي (2018-2025) –

مع وجود ما مجموعه
14,700 شركة ناشئة في الولايات المتحدة
 وحدها اعتبارا من مارس 2023 ، فإن إمكانات الأعمال الذكاء الاصطناعي ضخمة بلا شك!

ما هي نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الذكاء الاصطناعي؟

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) هي أدوات الذكاء الاصطناعي متقدمة مصممة لمحاكاة الذكاء الشبيه بالإنسان من خلال فهم اللغة وتوليدها. تعمل هذه النماذج عن طريق التحليل الإحصائي للبيانات الشاملة لمعرفة كيفية ترابط الكلمات والعبارات.

كمجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ، فإن LLMs بارعون في مجموعة من المهام ، بما في ذلك إنشاء النص وتصنيفه والإجابة على الأسئلة في الحوار وترجمة اللغات.

يأتي تصنيفهم “الكبير” من مجموعات البيانات الكبيرة التي تم تدريبهم عليها. يكمن أساس LLMs في التعلم الآلي ، لا سيما في إطار الشبكة العصبية المعروف باسم نموذج المحولات. وهذا يسمح لهم بالتعامل بفعالية مع مهام معالجة اللغة الطبيعية المختلفة (NLP) ، وعرض تعدد استخداماتهم في فهم اللغة ومعالجتها.


اقرأ المزيد:

RAG (الجيل المعزز للاسترجاع) مقابل LLMs؟

ما هي أفضل LLMs مفتوحة المصدر في عام 2023؟

اعتبارا من سبتمبر 2023 ، فإن
Falcon برز 180B
 كأفضل نموذج لغة كبيرة مدرب مسبقا على لوحة المتصدرين في Hugging Face Open LLM ، محققا أعلى تصنيف للأداء.

دعنا نأخذك عبر أفضل 7 موديلات الذكاء الاصطناعي في عام 2023 –

1. فالكون ماجستير في القانون

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs


Falcon LLM
 هو نموذج لغة مفتوح كبير قوي مدرب مسبقا أعاد تعريف قدرات معالجة اللغة الذكاء الاصطناعي.

يحتوي النموذج على 180 مليار معلمة ويتم تدريبه على 3.5 تريليون رمز. يمكن استخدامه للاستخدام التجاري والبحثي.

في يونيو 2023 ، تصدرت Falcon LLM لوحة المتصدرين المفتوحة ل HuggingFace ، وحصلت على لقب “ملك LLMs مفتوحة المصدر”.

ميزات فالكون LLM:

  • يؤدي أداء جيدا في اختبارات التفكير والكفاءة والترميز والمعرفة.
  • FlashAttention والاهتمام متعدد الاستعلامات للحصول على استدلال أسرع وقابلية تطوير أفضل.
  • يسمح بالاستخدام التجاري دون التزامات أو قيود حقوق الملكية.
  • المنصة مجانية للاستخدام.

2. اللاما 2

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

أصدرت
ميتا اللاما 2
، وهو مصدر بيانات عبر الإنترنت مدرب مسبقا متاح مجانا. Llama 2 هو الإصدار الثاني من اللاما ، والذي تضاعف في طول السياق وتم تدريبه بنسبة 40٪ أكثر من سابقه.

يقدم اللاما 2 أيضا دليل الاستخدام المسؤول الذي يساعد المستخدم على فهم أفضل الممارسات وتقييم السلامة.

مميزات اللاما 2:

  • لاما 2 متاح مجانا للاستخدام البحثي والتجاري.
  • يتضمن أوزان النموذج ورمز البدء لكل من الإصدارات المدربة مسبقا والإصدارات الدقيقة للمحادثة.
  • يمكن الوصول إليها من خلال العديد من مقدمي الخدمات ، بما في ذلك Amazon Web Services (AWS) و Hugging Face.
  • ينفذ سياسة الاستخدام المقبول لضمان الاستخدام الأخلاقي والمسؤول.

3. كلود 2.0 و 2.1

كلود 2 كان نموذجا لغويا متقدما طورته أنثروبيك. يتميز النموذج بأداء محسن واستجابات أطول وإمكانية الوصول من خلال كل من واجهة برمجة التطبيقات وموقع ويب تجريبي جديد يواجه الجمهور ، claude.ai.

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

بعد ChatGPT ، يوفر هذا النموذج نافذة سياق أكبر ويعتبر أحد أكثر روبوتات المحادثة كفاءة.

كلود 2 الميزات:

  • يظهر أداء محسنا مقارنة بسابقه ، مما يوفر استجابات أطول.
  • يسمح للمستخدمين بالتفاعل مع كلود 2 من خلال كل من الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات وموقع ويب تجريبي جديد يواجه الجمهور ، claude.ai
  • يوضح ذاكرة أطول مقارنة بالموديلات السابقة.
  • يستخدم تقنيات السلامة والفريق الأحمر المكثف للتخفيف من المخرجات الهجومية أو الخطرة.

نسخة مجانية: متاح
التسعير: $ 20 / شهر


نموذج كلود 2.1
 تم تقديمه في 21 نوفمبر 2023 يجلب تحسينات ملحوظة لتطبيقات المؤسسة. يتميز بنافذة سياق رمزية رائدة تبلغ 200 ألف ، ويقلل بشكل كبير من حالات هلوسة النموذج ، ويعزز مطالبات النظام ، ويقدم ميزة تجريبية جديدة تركز على استخدام الأداة.

لا يجلب Claude 2.1 التطورات في القدرات الرئيسية للمؤسسات فحسب ، بل يضاعف أيضا كمية المعلومات التي يمكن توصيلها إلى النظام بحد جديد يبلغ 200000 رمز مميز.

هذا يعادل ما يقرب من 150,000 كلمة أو أكثر من 500 صفحة من المحتوى. يتم الآن تمكين المستخدمين من تحميل وثائق فنية شاملة ، بما في ذلك قواعد التعليمات البرمجية الكاملة ، والبيانات المالية الشاملة مثل نماذج S-1 ، أو الأعمال الأدبية المطولة مثل “الإلياذة” أو “الأوديسة”.

من خلال القدرة على معالجة كميات كبيرة من المحتوى أو البيانات والتفاعل معها ، يمكن لكلود تلخيص المعلومات بكفاءة ، وإجراء جلسات الأسئلة والأجوبة ، والتنبؤ بالاتجاهات ، ومقارنة المستندات المتعددة وتباينها ، من بين وظائف أخرى.

كلود 2.1 الميزات:

  • 2x انخفاض في معدلات الهلوسة
  • استخدام أداة API
  • تجربة مطور أفضل

التسعير: يعلن لاحقا

4. MPT-7B

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

MPT-7B تعني محول MosaicML المدرب مسبقا ، والذي تم تدريبه من الصفر على 1 تريليون رمز من النصوص والرموز. مثل GPT ، تعمل MPT أيضا على محولات فك التشفير فقط ولكن مع بعض التحسينات.

بتكلفة 200000 دولار ، تم تدريب MPT-7B

على منصة MosaicML في 9.5 أيام دون أي تدخل بشري.

ملامح:

  • يولد الحوار لمختلف مهام المحادثة.
  • مجهزة تجهيزا جيدا للتفاعلات السلسة والجذابة متعددة الأدوار.
  • يتضمن إعداد البيانات والتدريب والضبط الدقيق والنشر.
  • قادرة على التعامل مع المدخلات الطويلة للغاية دون فقدان السياق.
  • متوفر بدون تكلفة.

5. كوديلياما

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs
Code Llama هو نموذج لغة كبير (LLM) مصمم خصيصا لإنشاء ومناقشة التعليمات البرمجية بناء على المطالبات النصية. إنه يمثل تطورا متطورا بين LLMs المتاحة للجمهور لمهام الترميز.

وفقا لمدونة Meta الإخبارية

، يهدف Code Llama إلى دعم تقييم النموذج المفتوح ، مما يسمح للمجتمع بتقييم القدرات وتحديد المشكلات وإصلاح نقاط الضعف.

ميزات كود لياما:

  • يقلل من حاجز الدخول لمتعلمي الترميز.
  • يعمل كأداة إنتاجية وتعليمية لكتابة برامج قوية وموثقة جيدا.
  • متوافق مع لغات البرمجة الشائعة ، بما في ذلك Python و C ++ و Java و PHP و Typescript (Javascript) و C # و Bash والمزيد.
  • تتوفر ثلاثة أحجام مع معلمات 7B و 13B و 34B ، كل منها مدرب برموز 500B من التعليمات البرمجية والبيانات المتعلقة بالكود.
  • يمكن نشرها بدون تكلفة.

6. ميسترال -7B نموذج الذكاء الاصطناعي

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

ميسترال 7 ب هو نموذج لغوي كبير طوره فريق الذكاء الاصطناعي ميسترال. إنه نموذج لغوي يحتوي على 7.3 مليار معلمة ، مما يشير إلى قدرته على فهم وتوليد أنماط لغوية معقدة.

علاوة على ذلك ، يدعي Mistral –7B أنه أفضل طراز 7B على الإطلاق

، متفوقا على Llama 2 13B في العديد من المعايير ، مما يثبت فعاليته في تعلم اللغة.

ميسترال-7B الميزات:

  • يستخدم انتباه الاستعلام المجمع (GQA) للاستدلال بشكل أسرع، مما يحسن كفاءة معالجة الاستعلامات.
  • ينفذ Sliding Window Attention (SWA) للتعامل مع التسلسلات الأطول بتكلفة حسابية منخفضة.
  • من السهل ضبط المهام المختلفة ، مما يدل على القدرة على التكيف مع التطبيقات المختلفة.
  • مجاني للاستخدام.

7. شاتGLM2-6B

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs


ChatGLM2-6B
 هو الإصدار الثاني من نموذج الدردشة ثنائي اللغة مفتوح المصدر (الصينية-الإنجليزية) ChatGLM-6B.It تم تطويره من قبل باحثين في جامعة تسينغهوا ، الصين ، استجابة للطلب على بدائل خفيفة الوزن ل ChatGPT.

ميزات ChatGLM2-6B:

  • تدرب على أكثر من 1 تريليون رمز باللغتين الإنجليزية والصينية.
  • تم تدريبه مسبقا على أكثر من 1.4 تريليون رمز لزيادة فهم اللغة.
  • يدعم السياقات الأطول ، الممتدة من 2K إلى 32K.
  • يتفوق على النماذج التنافسية ذات الحجم المماثل على مجموعات البيانات المختلفة (MMLU و CEval و BBH).

نسخة مجانية: متاح
التسعير: عند الطلب

ما هي أدوات الذكاء الاصطناعي؟

أدوات الذكاء الاصطناعي هي تطبيقات برمجية تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لأداء مهام محددة وحل المشكلات المعقدة. تجد هذه الأدوات تطبيقات عبر صناعات متنوعة ، مثل الرعاية الصحية والتمويل والتسويق والتعليم ، حيث تقوم بأتمتة المهام وتحليل البيانات والمساعدة في صنع القرار.

تشمل فوائد أدوات الذكاء الاصطناعي الكفاءة في تبسيط العمليات وتوفير الوقت وتقليل التحيزات وأتمتة المهام المتكررة.

ومع ذلك ، فإن التحديات مثل التنفيذ المكلف ، والنزوح المحتمل للوظائف ، ونقص القدرات العاطفية والإبداعية ملحوظة. للتخفيف من هذه العيوب ، يكمن المفتاح في اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة.

ما هي أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي في عام 2023؟

يمكن أن يؤدي الاختيار المدروس والتنفيذ الاستراتيجي لأدوات الذكاء الاصطناعي إلى تقليل التكاليف من خلال التركيز على تلك التي تقدم أكبر قيمة لاحتياجات محددة. يمكن أن يساعد اختيار الأدوات الذكاء الاصطناعي ودمجها بعناية عملك على الاستفادة الذكاء الاصطناعي مزايا الأداة مع تقليل التحديات ، مما يؤدي إلى استخدام أكثر توازنا وفعالية للتكنولوجيا.

فيما يلي أهم 13 أداة الذكاء الاصطناعي في عام 2023 –

 

1. افتح دردشة الذكاء الاصطناعي GPT

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

دردشة GPT هو نموذج الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغة الطبيعية ينتج إجابات محادثة شبيهة بالبشر. يمكنه الإجابة على سؤال بسيط مثل “كيف نخبز كعكة؟” لكتابة رموز متقدمة. يمكنه إنشاء مقالات ومنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي ورسائل بريد إلكتروني ورمز وما إلى ذلك.

يمكنك استخدام هذا الروبوت لتعلم مفاهيم جديدة بأبسط طريقة.

تم إنشاء روبوت الدردشة الذكاء الاصطناعي هذا وإطلاقه بواسطة Open الذكاء الاصطناعي ، وهي شركة أبحاث واصطناعية ، في نوفمبر 2022 وسرعان ما أصبح ضجة كبيرة بين مستخدمي الإنترنت.

ملامح:

  • يبدو أن الذكاء الاصطناعي عبارة عن روبوت محادثة ، مما يجعله سهل الاستخدام.
  • لديها معرفة الموضوع لمجموعة واسعة من الموضوعات.
  • إنه متعدد اللغات ويحتوي على 50+ لغة.
  • إصدار GPT 3 الخاص به مجاني للاستخدام.

نسخة مجانية: متاح

التسعير:

  • دردشة GPT-3: مجانا
  • دردشة GPT Plus: 20 دولار / شهر

راهول شيوكاند

، المؤسس المشارك لشركة

Wilyer:

لقد استخدمنا مؤخرا ChatGPT لتنفيذ الميزة الأكثر طلبا لتطبيق Android من قبل عملاء المؤسسات. كان علينا تطوير هذه الميزة حتى نكون SaaS ذات صلة بعملائنا. باستخدام ChatGPT ، تمكنا من قيادة وظيفة JAVA رياضية ومنطقية معقدة تفي بمتطلباتنا بدقة. في أقل من أسبوع ، تمكنا من تقديم الميزة لعملائنا من Enterprise عن طريق تعديل كود JAVA وتكييفه. لقد فتحنا على الفور ارتفاعا بنسبة 25-30٪ في اشتراكات B2B SaaS وإيراداتنا عندما أطلقنا هذه الميزة.

2. GPT-4 Turbo 128K السياق

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

تم إصدار GPT-4 Turbo 128K Context

كإصدار محسن ومتقدم من GPT 3.5. باستخدام نافذة سياق 128 كيلوبايت، يمكنك الحصول على المزيد من البيانات المخصصة لتطبيقاتك باستخدام تقنيات مثل RAG (الجيل المعزز للاسترجاع).

ملامح:

  • يوفر اتصالا وظيفيا محسنا يعتمد على مدخلات اللغة الطبيعية للمستخدم.
  • يتفاعل مع أنظمة البرامج باستخدام وضع JSON.
  • يقدم مخرجات قابلة للتكرار باستخدام معلمة البذور.
  • يوسع الحد الأقصى للمعرفة لمدة تسعة عشر شهرا حتى أبريل 2023.


نسخة مجانية: غير متوفر
التسعير:

  • الإدخال: 0.01 دولار / 1000 توكنز
  • الإخراج: $ 0.3 / 1000 الرموز

3. الدردشة GPT4 الرؤية

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

أطلقت الذكاء الاصطناعي المفتوحة رؤية GPT-4 متعددة الوسائط

في مارس 2023. هذا الإصدار هو واحد من أكثر الإصدارات فعالية من Chat GPT لأنه يمكنه معالجة أنواع مختلفة من التنسيقات النصية والمرئية. يتمتع GPT-4 بقدرات متقدمة للصور والتعليق الصوتي ، مما يفتح العديد من الابتكارات وحالات الاستخدام.

يتم تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدية ل ChatGPT-4 تحت 100 تريليون معلمة ، وهو 500x إصدار ChatGPT-3.

ملامح:

  • يفهم المدخلات المرئية مثل الصور الفوتوغرافية والمستندات والملاحظات المكتوبة بخط اليد ولقطات الشاشة.
  • يكتشف ويحلل الكائنات والأشكال بناء على العناصر المرئية التي تم تحميلها كمدخلات.
  • يقدم تحليل البيانات للتنسيقات المرئية مثل الرسوم البيانية والمخططات وما إلى ذلك.
  • يقدم نموذج 3x فعالة من حيث التكلفة
  • إرجاع 4096 رمز إخراج مميز

نسخة مجانية: غير متوفر
التسعير: ادفع مقابل ما تستخدمه الموديل

4. تعليمات GPT 3.5 توربو

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

تعليمات GPT 3.5 Turbo للتخفيف من المشكلات المتكررة في إصدار GPT-3. تضمنت هذه القضايا معلومات غير دقيقة وحقائق قديمة وما إلى ذلك.

لذلك ، تم تصميم الإصدار 3.5 خصيصا لإنتاج ردود منطقية وصحيحة من حيث السياق ومباشرة على استفسارات المستخدم.

ملامح:

  • يفهم التعليمات وينفذها بكفاءة.
  • ينتج أكثر إيجازا ونقطة باستخدام عدد قليل من الرموز المميزة.
  • يقدم استجابات أسرع وأكثر دقة مصممة خصيصا لاحتياجات المستخدم.
  • التركيز على قدرات التفكير العقلي على الحفظ.


نسخة مجانية: غير متوفر
التسعير:

  • الإدخال: $ 0.0015 / 1000 الرموز
  • الإخراج: $ 0.0020 / 1000 الرموز

5. أداة مايكروسوفت الذكاء الاصطناعي Copilot

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

مساعد طيار 365 هي أداة الذكاء الاصطناعي كاملة تعمل في جميع أنحاء Microsoft Office. باستخدام هذا الذكاء الاصطناعي ، يمكنك إنشاء مستندات وقراءة رسائل البريد الإلكتروني وتلخيصها والرد عليها وإنشاء عروض تقديمية والمزيد. إنه مصمم خصيصا لزيادة إنتاجية الموظفين وتبسيط سير العمل.

ملامح:

  • يلخص المستندات ورسائل البريد الإلكتروني طويلة السلسلة.
  • يولد ويلخص العروض التقديمية.
  • يحلل أوراق Excel وينشئ رسوما بيانية لإظهار البيانات.
  • تنظيف علبة الوارد في Outlook بشكل أسرع.
  • اكتب رسائل البريد الإلكتروني بناء على المعلومات المقدمة.

نسخة مجانية: نسخة تجريبية مجانية لمدة 30 يوما

التسعير: 30 دولار / شهر

6. مساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي من SAP: جول

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

Joule هو مساعد الذكاء الاصطناعي توليدي
من SAP
 مضمن في تطبيقات SAP ، بما في ذلك الموارد البشرية والتمويل وسلسلة التوريد والمشتريات وتجربة العملاء.

باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي هذه ، يمكنك الحصول على استجابات سريعة ورؤى ثاقبة متى احتجت إليها ، مما يتيح اتخاذ قرارات أسرع دون أي تأخير.

ملامح:

  • يساعد في فهم وتحسين أداء المبيعات وتحديد المشكلات واقتراح الإصلاحات.
  • يوفر التسليم المستمر للسيناريوهات الجديدة لجميع حلول SAP.
  • يساعد في الموارد البشرية من خلال إنشاء توصيف وظيفي غير متحيز وأسئلة مقابلة ذات صلة.
  • يحول تجربة مستخدم SAP من خلال توفير إجابات ذكية تستند إلى استعلامات بلغة بسيطة.

نسخة مجانية: متاح

التسعير: عند الطلب

7.AI ستوديو من ميتا

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

الذكاء الاصطناعي ستوديو من ميتا تم بناؤه برؤية لتعزيز كيفية تفاعل الشركات مع عملائها. يسمح للشركات بإنشاء روبوتات محادثة الذكاء الاصطناعي مخصصة للتفاعل مع العملاء باستخدام خدمات المراسلة على منصات مختلفة ، بما في ذلك Instagram و Facebook و Messenger.

سيناريو حالة الاستخدام الأساسي ل الذكاء الاصطناعي Studio هو قطاع التجارة الإلكترونية ودعم العملاء.

ملامح:

  • يلخص المستندات ورسائل البريد الإلكتروني طويلة السلسلة.
  • يولد ويلخص العروض التقديمية.
  • يحلل أوراق Excel وينشئ رسوما بيانية لإظهار البيانات.
  • تنظيف علبة الوارد في Outlook بشكل أسرع.
  • اكتب رسائل البريد الإلكتروني بناء على المعلومات المقدمة.

نسخة مجانية: نسخة تجريبية مجانية لمدة 30 يوما

التسعير: 30 دولار / شهر

8. أداة الذكاء الاصطناعي EY

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

الذكاء الاصطناعي EY يدمج القدرات البشرية مع الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) لتسهيل تبني المنظمات الذكاء الاصطناعي بثقة ومسؤولية. وهي تستفيد من خبرة EY الواسعة في مجال الأعمال والخبرة الصناعية ومنصات التكنولوجيا المتقدمة لتقديم حلول تحويلية.

ملامح:

  • يستخدم الخبرة عبر مختلف المجالات لتقديم حلول ورؤى الذكاء الاصطناعي مصممة خصيصا لتلبية احتياجات العمل المحددة.
  • يضمن التكامل السلس لقدرات الذكاء الاصطناعي الرائدة في حلول شاملة من خلال EY Fabric.
  • يدمج إمكانات الذكاء الاصطناعي بسرعة وعلى نطاق واسع من خلال EY Fabric.

نسخة مجانية: مجانا لموظفي EY

التسعير: عند الطلب

 

9. أداة الذكاء الاصطناعي التوليدية من أمازون للبائعين

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

أطلقت أمازون مؤخرا
الذكاء الاصطناعي لبائعي أمازون
 التي تساعدهم في العديد من الوظائف المتعلقة بالمنتج. إنه يبسط كتابة عناوين المنتجات والنقاط والأوصاف وتفاصيل القائمة وما إلى ذلك.

تهدف هذه الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء قوائم عالية الجودة ومعلومات جذابة عن المنتج للبائعين في أقل وقت وجهد.

ملامح:

  • ينتج عناوين منتجات مقنعة ونقاطا وأوصافا للبائعين.
  • ابحث عن اختناقات المنتج باستخدام المراقبة التلقائية.
  • يولد روبوتات محادثة آلية لتعزيز رضا العملاء.
  • ينشئ نماذج تنبؤ شاملة باستخدام السلاسل الزمنية وأنواع البيانات.

نسخة مجانية: نسخة تجريبية مجانية متاحة

التسعير: عند الطلب

10. أداة الذكاء الاصطناعي التوليدية من Adobe للمصممين

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

الذكاء الاصطناعي التوليدية من Adobe للمصممين يهدف إلى تعزيز العملية الإبداعية للمصممين. باستخدام هذه الأداة ، يمكنك إنشاء رسومات بسلاسة في غضون ثوان مع المطالبات ، وتوسيع الصور ، ونقل العناصر داخل الصور ، وما إلى ذلك.

يهدف الذكاء الاصطناعي إلى توسيع ودعم الإبداع الطبيعي للمصممين من خلال السماح لهم بنقل أو إضافة أو استبدال أو إزالة أي شيء في أي مكان في الصورة.

ملامح:

  • تحويل المطالبات النصية إلى صور.
  • يوفر فرشاة لإزالة الأشياء أو الطلاء في أشياء جديدة.
  • يوفر تأثيرات نصية فريدة.
  • تحويل عناصر 3D إلى صور.
  • يحرك الكائنات في الصورة.

نسخة مجانية: متاح

التسعير: $ 4.99 / شهر

11. أداة الذكاء الاصطناعي التوجيه الإبداعي من Google

الذكاء الاصطناعي أداة تحديثات النماذج LLMS

أطلقت Google منتجا جديدا الذكاء الاصطناعي لتحسين الإعلانات ضمن خيار تحليلات الفيديو يسمى
Creative Guidance الذكاء الاصطناعي
. ستحلل هذه الأداة مقاطع الفيديو الإعلانية الخاصة بك وتقدم لك تعليقات ثاقبة استنادا إلى أفضل ممارسات ومتطلبات Google.

بالإضافة إلى ذلك ، لا ينشئ مقطع فيديو لك ولكنه يوفر ملاحظات قيمة لتحسين الفيديو الحالي.

ملامح:

  • تحقق مما إذا كان شعار العلامة التجارية يظهر في غضون 5 ثوان من الفيديو.
  • تحليل طول الفيديو بناء على أهداف التسويق.
  • يقوم بمسح التعليقات الصوتية عالية الجودة.
  • تحليل نسبة العرض إلى الارتفاع للفيديو.

نسخة مجانية: مجاني

التسعير: عند الطلب

12. Grok: أداة الذكاء الاصطناعي التوليدية من الجيل التالي

تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحديث نماذج اللغات الكبيرة ل LLMs

جروك الذكاء الاصطناعي هي وحدة لغوية كبيرة تم تطويرها بواسطة xAI ، الذكاء الاصطناعي شركة ناشئة ل Elon Musk. تم تدريب الأداة باستخدام 33 مليار معلمة ، مقارنة ب LLaMA 2 من Meta مع 70 مليار معلمة.

في الواقع ، وفقا لأحدث تقرير ل The Indian Express

، يتفوق Gork-1 على البند 2 و GPT 3.5 ولكنه لا يزال ليس GPT 4.

ملامح:

  • يستخرج المعلومات في الوقت الفعلي من منصة X (Twitter سابقا).
  • يدمج الفكاهة والسخرية في استجابته لتعزيز التفاعلات ،
  • قادر على الإجابة على “الأسئلة الحارة” التي يرفضها العديد من الذكاء الاصطناعي.

نسخة مجانية: نسخة تجريبية مجانية لمدة 30 يوما

التسعير: $ 16 / شهر

هل تبحث عن الإنتاجية؟ فيما يلي 10 أدوات الذكاء الاصطناعي فريدة يجب أن تعرفها!

نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مقابل الأدوات الذكاء الاصطناعي: ما الفرق؟

في حين أن LLMs هي مجموعة فرعية متخصصة من الذكاء الاصطناعي التوليدية ، ليست كل أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مبنية على أطر LLM. يشمل الذكاء الاصطناعي التوليدي مجموعة واسعة من التقنيات الذكاء الاصطناعي القادرة على إنشاء محتوى أصلي بأشكال مختلفة ، سواء كانت نصوصا أو صورا أو موسيقى أو ما بعدها. تعتمد هذه الأدوات على نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية ، بما في ذلك LLMs ، لإنشاء هذا المحتوى.

من ناحية أخرى ، تم تصميم LLMs خصيصا للمهام القائمة على اللغة. يستخدمون التعلم العميق والشبكات العصبية للتفوق في فهم وتفسير وتوليد نص يشبه الإنسان. ينصب تركيزهم في المقام الأول على معالجة اللغة ، مما يجعلهم بارعين في مهام مثل إنشاء النص والترجمة والإجابة على الأسئلة.

يكمن الاختلاف الرئيسي في نطاقها وتطبيقها: الذكاء الاصطناعي التوليدية هي فئة واسعة لأي الذكاء الاصطناعي تنشئ محتوى أصليا عبر مجالات متعددة ، في حين أن LLMs هي نوع مركز من الذكاء الاصطناعي التوليدية المتخصصة في المهام المتعلقة باللغة. هذا التمييز أمر بالغ الأهمية لفهم أدوار وقدرات كل منهما في المشهد الذكاء الاصطناعي.

ديفيد واتكينز

، مدير إدارة المنتجات في Ethos

–

في EthOS ، كانت تجربتنا في دمج Al في منصتنا تحويلية. من خلال الاستفادة من تحليل المشاعر والنبرة في IBM Watson، يمكننا جمع مشاعر العملاء وعواطفهم بسرعة في تصميمات مواقع الويب الجديدة، واختبار المنتجات في المنزل، والعديد من الدراسات البحثية النوعية الأخرى.

13. جرب كودي ، تبسيط الأعمال!

Cody هو حل يمكن الوصول إليه بدون تعليمات برمجية لإنشاء روبوتات محادثة باستخدام نماذج GPT المتقدمة من OpenAI ، وتحديدا 3.5 turbo و 4. تم تصميم هذه الأداة لسهولة الاستخدام ، ولا تتطلب أي مهارات تقنية ، مما يجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من المستخدمين. ما عليك سوى إدخال بياناتك في Cody ، ويدير الباقي بكفاءة ، مما يضمن تجربة خالية من المتاعب.

الميزة البارزة ل Cody هي استقلالها عن إصدارات نموذجية محددة ، مما يسمح للمستخدمين بالبقاء على اطلاع بآخر تحديثات LLM دون إعادة تدريب برامج الروبوت الخاصة بهم. كما أنه يشتمل على قاعدة معرفية قابلة للتخصيص ، تتطور باستمرار لتعزيز قدراتها.

مثالي للنماذج الأولية داخل الشركات ، يعرض كودي إمكانات نماذج GPT دون تعقيد بناء نموذج الذكاء الاصطناعي من الألف إلى الياء. على الرغم من أنه قادر على استخدام بيانات شركتك بتنسيقات مختلفة للتدريب على النموذج المخصص ، فمن المستحسن استخدام بيانات غير حساسة ومتاحة للجمهور للحفاظ على الخصوصية والنزاهة.

بالنسبة للشركات التي تبحث عن نظام بيئي قوي ل GPT ، تقدم Cody حلولا على مستوى المؤسسات. تسهل واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة به التكامل السلس في التطبيقات والخدمات المختلفة ، مما يوفر وظائف مثل إدارة الروبوت وإرسال الرسائل وتتبع المحادثة.

علاوة على ذلك ، يمكن دمج Cody مع منصات مثل Slack

و Discord

و Zapier

ويسمح بمشاركة الروبوت الخاص بك مع الآخرين

. يوفر مجموعة من خيارات التخصيص ، بما في ذلك اختيار النموذج وشخصية الروبوت ومستوى الثقة ومرجع مصدر البيانات ، مما يتيح لك إنشاء روبوت محادثة يناسب احتياجاتك الخاصة.

مزيج Cody من سهولة الاستخدام وخيارات التخصيص يجعلها خيارا ممتازا للشركات التي تهدف إلى الاستفادة من تقنية GPT دون الخوض في تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي المعقد.


انتقل إلى


أسهل الذكاء الاصطناعي تسجيل على الإطلاق


!

Falcon 180B و 40B: حالات الاستخدام والأداء والاختلاف

Posted on November 17, 2023 by - أدوات الذكاء الاصطناعي, الذكاء الاصطناعي

capabilities and applications of Falcon 180B and Falcon 40B

تميز Falcon LLM نفسها ليس فقط ببراعتها التقنية ولكن أيضا بطبيعتها مفتوحة المصدر ، مما يجعل قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في متناول جمهور أوسع. يقدم مجموعة من الطرز ، بما في ذلك Falcon 180B و 40B و 7.5B و 1.3B. تم تصميم كل نموذج لقدرات حسابية وحالات استخدام مختلفة.

نموذج 180B ، على سبيل المثال ، هو الأكبر والأقوى ، ومناسب للمهام المعقدة ، بينما يوفر طراز 1.3B خيارا يسهل الوصول إليه للتطبيقات الأقل تطلبا.

الطبيعة مفتوحة المصدر ل Falcon LLM ، ولا سيما طرازاتها 7B و 40B ، تكسر الحواجز التي تحول دون الوصول إلى التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. يعزز هذا النهج نظاما بيئيا الذكاء الاصطناعي أكثر شمولا حيث يمكن للأفراد والمؤسسات نشر هذه النماذج في بيئاتهم الخاصة ، وتشجيع الابتكار والتنوع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

ما هو فالكون 40B؟

Falcon 40B هو جزء من مجموعة Falcon Large Language Model (LLM) ، المصممة خصيصا لسد الفجوة بين الكفاءة الحسابية العالية وقدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. إنه نموذج الذكاء الاصطناعي توليدي مع 40 مليار معلمة ، ويقدم توازنا بين الأداء ومتطلبات الموارد.

ماذا يمكن أن يفعل Falcon LLM 40B؟

Falcon 40B قادر على القيام بمجموعة واسعة من المهام ، بما في ذلك إنشاء المحتوى الإبداعي ، وحل المشكلات المعقدة ، وعمليات خدمة العملاء ، والمساعدة الافتراضية ، وترجمة اللغة ، وتحليل المشاعر.

هذا النموذج جدير بالملاحظة بشكل خاص لقدرته على أتمتة المهام المتكررة وتعزيز الكفاءة في مختلف الصناعات. Falcon يوفر 40B ، كونه مفتوح المصدر ، ميزة كبيرة من حيث إمكانية الوصول والابتكار ، مما يسمح باستخدامه وتعديله بحرية لأغراض تجارية.

كيف تم تطوير وتدريب Falcon 40B؟

تم تدريب Falcon 40 B على مجموعة بيانات REFINEDWEB الضخمة التي تبلغ 1 تريليون رمز ، وتضمن تطوير Falcon 40 B استخداما مكثفا لوحدات معالجة الرسومات ومعالجة البيانات المتطورة. خضعت Falcon 40B لعملية التدريب على AWS SageMaker باستخدام 384 وحدة معالجة رسومات A100 40GB ، باستخدام نهج التوازي ثلاثي الأبعاد الذي يجمع بين توازي Tensor (TP = 8) ، وتوازي خط الأنابيب (PP = 4) ، وتوازي البيانات (DP = 12) جنبا إلى جنب مع ZeRO. بدأت مرحلة التدريب هذه في ديسمبر 2022 واكتملت على مدار شهرين.

وقد زود هذا التدريب النموذج بفهم استثنائي للغة والسياق ، ووضع معيار جديد في مجال معالجة اللغة الطبيعية.

يعتمد التصميم المعماري ل Falcon 40B على إطار عمل GPT -3 ، لكنه يتضمن تعديلات كبيرة لتعزيز أدائه. يستخدم هذا النموذج التضمين الموضعي الدوار لتحسين فهمه لسياقات التسلسل.

يتم تعزيز آليات الانتباه الخاصة به باهتمام متعدد الاستعلامات و FlashAttention للمعالجة المثرية. في كتلة وحدة فك التشفير ، Falcon يدمج 40B الانتباه المتوازي وتكوينات Perceptron متعددة الطبقات (MLP) ، باستخدام نهج تطبيع مزدوج الطبقة للحفاظ على التوازن بين الكفاءة الحسابية والفعالية.

ما هو الصقر 180B؟

يمثل Falcon 180B قمة مجموعة Falcon LLM ، حيث تتميز بمعايير رائعة تبلغ 180 مليار معلمة. يتم تدريب نموذج فك التشفير السببي هذا على 3.5 تريليون رمز ضخم من RefinedWeb ، مما يجعله أحد أكثر LLMs مفتوحة المصدر المتاحة تقدما. تم بناؤه من قبل TII.

إنه يتفوق في مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية ، ويقدم قدرات لا مثيل لها في التفكير والترميز والكفاءة واختبارات المعرفة.

يضمن تدريبها على مجموعة بيانات RefinedWeb الشاملة ، والتي تتضمن مجموعة متنوعة من مصادر البيانات مثل الأوراق البحثية والنصوص القانونية والأخبار والأدب ومحادثات وسائل التواصل الاجتماعي ، كفاءتها في مختلف التطبيقات.

يعد إصدار Falcon 180 B علامة فارقة في تطوير الذكاء الاصطناعي ، حيث يعرض أداء رائعا في فهم اللغة متعددة المهام واختبارات القياس ، وينافس بل ويتفوق على نماذج الملكية الرائدة الأخرى.

كيف يعمل Falcon 180B؟

كتكرار متقدم لنموذج Falcon 40B من TII ، يعمل نموذج Falcon 180B كنموذج لغة الانحدار التلقائي مع بنية محولات محسنة.

تم تدريب هذا النموذج على 3.5 تريليون رمز بيانات واسع النطاق ، ويتضمن بيانات الويب التي تم الحصول عليها من RefinedWeb و Amazon SageMaker.

Falcon 180B يدمج إطار تدريب موزع مخصص يسمى Gigatron ، والذي يستخدم التوازي 3D مع تحسين ZeRO وحبات Trion المخصصة. كان تطوير هذه التكنولوجيا كثيف الاستخدام للموارد ، حيث استخدم ما يصل إلى 4096 وحدة معالجة رسومات لما مجموعه 7 ملايين ساعة من وحدة معالجة الرسومات. هذا التدريب المكثف يجعل Falcon 180B أكبر بحوالي 2.5 مرة من نظرائه مثل Llama 2.

يتوفر إصداران متميزان من Falcon 180B: الطراز القياسي 180B و 180B-Chat. الأول هو نموذج مدرب مسبقا ، مما يوفر المرونة للشركات لضبطه لتطبيقات محددة. تم تحسين الأخير ، 180B-Chat ، للتعليمات العامة وتم ضبطه على مجموعات البيانات التعليمية والمحادثة ، مما يجعله مناسبا للمهام على غرار المساعد.

كيف هو أداء Falcon 180B؟

من حيث الأداء ، عززت Falcon 180B مكانة دولة الإمارات العربية المتحدة في صناعة الذكاء الاصطناعي من خلال تقديم نتائج من الدرجة الأولى والتفوق على العديد من الحلول الحالية.

لقد حققت درجات عالية في لوحة المتصدرين Hugging Face وتتنافس بشكل وثيق مع نماذج الملكية مثل PaLM-2 من Google. على الرغم من كونه متأخرا قليلا عن GPT-4 ، Falcon يتيح التدريب المكثف ل 180 B على مجموعة نصية واسعة فهما استثنائيا للغة والكفاءة في المهام اللغوية المختلفة ، مما قد يحدث ثورة في تدريب روبوت Gen-الذكاء الاصطناعي.
ما يميز Falcon 180B هو بنيته المفتوحة ، مما يوفر الوصول إلى نموذج مع مجموعة معلمات واسعة ، وبالتالي تمكين البحث والاستكشاف في معالجة اللغة. توفر هذه القدرة العديد من الفرص عبر قطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والتعليم.

كيفية الوصول Falcon 180B؟

الوصول إلى Falcon 180B متاح من خلال HuggingFace وموقع TII ، بما في ذلك المعاينة التجريبية لإصدار الدردشة. توفر AWS أيضا إمكانية الوصول عبر خدمة Amazon SageMaker JumpStart، مما يبسط نشر النموذج لمستخدمي الأعمال.

Falcon 40B مقابل 180B: ما الفرق؟

تتوفر نماذج Falcon-40B المدربة مسبقا والتعليمات بموجب ترخيص برنامج Apache 2.0 ، في حين أن نماذج Falcon-180B المدربة مسبقا ونماذج الدردشة متوفرة بموجب ترخيص TII. فيما يلي 4 اختلافات رئيسية أخرى بين Falcon 40B و 180B:

1. حجم النموذج وتعقيده

Falcon يحتوي 40B على 40 مليار معلمة ، مما يجعله نموذجا قويا وأكثر قابلية للإدارة من حيث الموارد الحسابية. Falcon 180B، من ناحية أخرى ، هو نموذج أكبر بكثير مع 180 مليار معلمة ، مما يوفر قدرات وتعقيدا محسنا.

2. التدريب واستخدام البيانات

Falcon يتم تدريب 40B على 1 تريليون رمز ، مما يوفر لها فهما واسعا للغة والسياق. Falcon 180B يتفوق على هذا بالتدريب على 3.5 تريليون رمز ، مما يؤدي إلى نموذج لغة أكثر دقة وتطورا.

3. التطبيقات وحالات الاستخدام

Falcon 40B مناسب لمجموعة واسعة من التطبيقات ذات الأغراض العامة ، بما في ذلك إنشاء المحتوى وخدمة العملاء وترجمة اللغة. Falcon 180B أكثر مهارة في التعامل مع المهام المعقدة التي تتطلب تفكيرا وفهما أعمق ، مما يجعلها مثالية لمشاريع البحث والتطوير المتقدمة.

4. الاحتياجات من الموارد

Falcon يتطلب 40B طاقة حسابية أقل للتشغيل ، مما يجعله في متناول مجموعة واسعة من المستخدمين والأنظمة. Falcon 180B ، نظرا لحجمها وتعقيدها ، تتطلب موارد حسابية أكثر بكثير ، وتستهدف التطبيقات المتطورة وبيئات البحث.

اقرأ أكثر: سهولة الاستخدام التجاري والتكنولوجيا مفتوحة المصدر ومستقبل Falcon LLM

F-FAQ (أسئلة الصقر الشائعة)

1. ما الذي يميز Falcon LLM عن نماذج اللغات الكبيرة الأخرى؟

Falcon LLM ، ولا سيما Falcon طرازات 180B و 40B ، تبرز بسبب طبيعتها مفتوحة المصدر وحجمها المثير للإعجاب. Falcon 180B ، مع 180 مليار معلمة ، هو واحد من أكبر النماذج مفتوحة المصدر المتاحة ، حيث تم تدريبه على 3.5 تريليون رمز مذهل. يسمح هذا التدريب المكثف بفهم اللغة بشكل استثنائي وتعدد الاستخدامات في التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك ، فإن استخدام Falcon LLM للتقنيات المبتكرة مثل الاهتمام متعدد الاستعلامات وحبات Trion المخصصة في بنيتها يعزز كفاءتها وفعاليتها.

2. كيف Falcon تعمل آلية الانتباه متعدد الاستعلامات في 40B؟

Falcon يستخدم 40B آلية انتباه متعددة الاستعلامات فريدة من نوعها ، حيث يتم استخدام مفتاح واحد وزوج قيمة عبر جميع رؤوس الانتباه ، ويختلف عن مخططات الانتباه التقليدية متعددة الرؤوس. يعمل هذا النهج على تحسين قابلية تطوير النموذج أثناء الاستدلال دون التأثير بشكل كبير على عملية ما قبل التدريب ، مما يعزز الأداء العام للنموذج وكفاءته.

3. ما هي التطبيقات الرئيسية ل Falcon 40B و 180B؟

Falcon 40B متعدد الاستخدامات ومناسب لمختلف المهام بما في ذلك إنشاء المحتوى وخدمة العملاء وترجمة اللغة. Falcon 180B ، كونه أكثر تقدما ، يتفوق في المهام المعقدة التي تتطلب تفكيرا عميقا ، مثل البحث المتقدم والترميز وتقييمات الكفاءة واختبار المعرفة. كما أن تدريبها المكثف على مجموعات البيانات المتنوعة يجعلها أداة قوية لتدريب روبوت Gen-الذكاء الاصطناعي.

4. هل يمكن تخصيص Falcon LLM لحالات استخدام محددة؟

نعم ، إحدى المزايا الرئيسية ل Falcon LLM هي طبيعتها مفتوحة المصدر ، مما يسمح للمستخدمين بتخصيص النماذج وضبطها لتطبيقات محددة. يوفر Falcon يأتي طراز 180B ، على سبيل المثال ، في نسختين: نموذج قياسي مدرب مسبقا وإصدار محسن للدردشة ، كل منهما يلبي متطلبات مختلفة. تمكن هذه المرونة المؤسسات من تكييف النموذج مع احتياجاتها الفريدة.

5. ما هي المتطلبات الحسابية لتشغيل نماذج Falcon LLM؟

تشغيل Falcon نماذج LLM ، وخاصة المتغيرات الأكبر مثل Falcon 180B ، يتطلب موارد حسابية كبيرة. على سبيل المثال، Falcon يحتاج 180B إلى حوالي 640 جيجابايت من الذاكرة للاستدلال ، وحجمه الكبير يجعل من الصعب تشغيله على أنظمة الحوسبة القياسية. يجب مراعاة هذا الطلب المرتفع على الموارد عند التخطيط لاستخدام النموذج ، خاصة للعمليات المستمرة.

6. كيف تساهم فالكون ماجستير في البحث والتطوير الذكاء الاصطناعي؟

يساهم إطار عمل Falcon LLM مفتوح المصدر بشكل كبير في البحث والتطوير الذكاء الاصطناعي خلال توفير منصة للتعاون والابتكار العالميين. يمكن للباحثين والمطورين المساهمة في النموذج وتحسينه ، مما يؤدي إلى تطورات سريعة في الذكاء الاصطناعي. يضمن هذا النهج التعاوني أن تظل Falcon LLM في طليعة التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، والتكيف مع الاحتياجات والتحديات المتطورة.

7. من سيفوز بين Falcon LLM و LLaMA؟

في هذه المقارنة ، يظهر فالكون كنموذج أكثر فائدة. حجم فالكون الأصغر يجعله أقل كثافة من الناحية الحسابية للتدريب والاستخدام ، وهو اعتبار مهم لأولئك الذين يبحثون عن حلول الذكاء الاصطناعي فعالة. إنه يتفوق في مهام مثل إنشاء النصوص وترجمة اللغة ومجموعة واسعة من إنشاء المحتوى الإبداعي ، مما يدل على درجة عالية من التنوع والكفاءة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن قدرة Falcon على المساعدة في مهام الترميز تزيد من فائدتها في التطبيقات التكنولوجية المختلفة.


من ناحية أخرى ، يواجه LLaMA ، على الرغم من كونه نموذجا هائلا في حد ذاته ، قيودا معينة في هذه المقارنة. يترجم حجمها الأكبر إلى نفقات حسابية أكبر في كل من التدريب والاستخدام ، والتي يمكن أن تكون عاملا مهما للمستخدمين ذوي الموارد المحدودة. من حيث الأداء ، لا تتطابق LLaMA تماما مع كفاءة Falcon في إنشاء النص وترجمة اللغات وإنشاء أنواع متنوعة من المحتوى الإبداعي. وعلاوة على ذلك، لا تمتد قدراته إلى مهام الترميز، مما يحد من إمكانية تطبيقه في السيناريوهات التي تتطلب مساعدة متصلة بالبرمجة.

في حين أن كلا من Falcon و LLaMA مثير للإعجاب في مجالات كل منهما ، فإن تصميم Falcon الأصغر والأكثر كفاءة ، إلى جانب مجموعة واسعة من القدرات ، بما في ذلك الترميز ، يمنحها ميزة في هذه المقارنة.

اعتمادات الذكاء الاصطناعي التوليدية من Adobe Firefly للمصممين [Latest Update]

Posted on November 15, 2023 by - أدوات الذكاء الاصطناعي, الذكاء الاصطناعي, تصميم, مهنة

Adobe integrated its generative AI capabilities into Adobe Creative Cloud, Adobe Express, and Adobe Experience Cloud. Read more!

من المتوقع أن يرتفع الذكاء الاصطناعي التوليدي العالمي في سوق التصميم ، ليصل إلى 7,754.83 مليون دولار بحلول عام 2032 ، بمعدل نمو ملحوظ يبلغ
34.11٪.

في سبتمبر ، أصبحت Adobe واحدة من المساهمين المهمين في هذه الثورة مع تقديم ابتكار رائد – تطبيق الويب Firefly

. في وقت لاحق ، قاموا بزيادتها بمزيد من الميزات. بالنسبة للمصممين ، تشبه هذه المنصة مكانا ممتعا حيث يمكنهم استخدام الذكاء الاصطناعي لجعل أفكارهم الإبداعية أفضل.

بعد فترة تجريبية ناجحة مدتها ستة أشهر، قامت Adobe بدمج إمكانات Firefly بسلاسة في نظامها البيئي الإبداعي، بما في ذلك Adobe Creative Cloud وAdobe Express وAdobe Experience Cloud، مما يجعلها متاحة للاستخدام التجاري.

في هذه المدونة ، سنستكشف كيف تعمل الذكاء الاصطناعي Adobe التوليدية مع الاعتمادات ، المدعومة من Firefly ، على تغيير اللعبة للمصممين.

القوة الإبداعية لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية من Firefly

تغطي نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية من Firefly مجالات إبداعية مختلفة ، بما في ذلك الصور وتأثيرات النص والمتجهات. هذه النماذج مثيرة للإعجاب لأنها يمكن أن تفهم وتتفاعل مع التعليمات المكتوبة بأكثر من 100 لغة. بهذه الطريقة ، يمكن للمصممين من جميع أنحاء العالم إنشاء محتوى آسر وقابل للتطبيق تجاريا.

الأمر الأكثر إثارة هو أن Adobe قامت بدمج الميزات التي تعمل بنظام Firefly في تطبيقات متعددة داخل Creative Cloud. يقدم مجموعة واسعة من التمكين الإبداعي. بعض الأمثلة هي التعبئة التوليدية والتوسيع التوليدي في Photoshop، إعادة التلوين التوليدي في Illustrator، وتأثيرات النص إلى صورة ونص في Adobe Express.

تمكين المصممين من خلال الابتكار على مستوى المؤسسة

إن التزام Adobe بتقديم أفكار وتقنيات جديدة ليس فقط للمبدعين الفرديين. إنه للشركات الكبرى أيضا. يوفر توفر Firefly for Enterprise أحدث إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى Adobe GenStudio وExpress for Enterprise. بالتعاون الوثيق مع عملاء الأعمال، تتيح لهم Adobe تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام أصولهم الخاصة والمحتوى الخاص بالعلامة التجارية.

تستخدم الشركات العالمية المعروفة مثل Accenture و IHG Hotels &Resorts و Mattel و NASCAR و NVIDIA و ServiceNow و Omnicom بالفعل Firefly لجعل عملها أسهل وأسرع. إنهم يستخدمونه لتوفير المال وتسريع كيفية تجهيز المحتوى الخاص بهم.

علاوة على ذلك ، يمكن لعملاء المؤسسات الوصول إلى واجهات برمجة تطبيقات Firefly. وهذا يساعدهم على دمج هذه القوة الإبداعية بسهولة في أنظمتهم البيئية وسير عمل الأتمتة. تضمن الميزة الإضافية لتعويض الملكية الفكرية (IP) أن يظل المحتوى الذي يتم إنشاؤه عبر Firefly آمنا وخاليا من التعقيدات القانونية.

عصر جديد من اعتمادات الذكاء الاصطناعي التوليدية

لدى Adobe نظام قائم على الائتمان ل الذكاء الاصطناعي التوليدية لجعل مهام سير عمل الصور التوليدية أكثر سهولة ومرونة.

يتلقى مستخدمو تطبيق الويب Firefly وExpress Premium وخطط Creative Cloud المدفوعة الآن مخصصا للأرصدة التوليدية “السريعة”. هذه الاعتمادات بمثابة رموز. لذلك ، يمكن للمستخدمين تحويل المطالبات النصية إلى صور ومتجهات باستخدام تطبيقات مثل Photoshop و Illustrator و Express وتطبيق الويب Firefly.

يمكن لأولئك الذين يستنفدون أرصدتهم التوليدية الأولية “السريعة” الاستمرار في إنشاء المحتوى بوتيرة أبطأ أو اختيار شراء أرصدة إضافية من خلال خطة اشتراك Firefly المدفوعة.

في نوفمبر 2023 ، تخطط Adobe لتزويد المستخدمين بخيار الحصول على أرصدة توليدية “سريعة” إضافية من خلال حزمة اشتراك. ستجعل هذه الخطوة الأمر أكثر ملاءمة لتحقيق أقصى استفادة من الإمكانات الإبداعية الذكاء الاصطناعي التوليدية.

1. ما هي الاعتمادات التوليدية؟

الاعتمادات التوليدية هي ما تستخدمه للوصول إلى ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدية ل Firefly في التطبيقات التي لديك حقوق فيها. يتم تجديد رصيدك المضاف كل شهر.

2. متى يتم تجديد الاعتمادات التوليدية الخاصة بك؟

إذا كان لديك اشتراك مدفوع، يتم تحديث الأرصدة التوليدية شهريا، بما يتماشى مع تاريخ بدء فوترة خطتك في البداية. على سبيل المثال ، إذا بدأت خطتك في 15 ، إعادة تعيين أرصدتك في 15 من كل شهر. بصفتك مستخدما مجانيا بدون اشتراك ، تتلقى أرصدة توليدية عند استخدام ميزة مدعومة من Firefly لأول مرة. على سبيل المثال ، إذا قمت بتسجيل الدخول إلى موقع Firefly على الويب واستخدمت Text to Image في 15 ، فستحصل على 25 رصيدا توليديا ، والتي ستستمر حتى 15 من الشهر التالي. في المرة التالية التي تستخدم فيها ميزة Firefly لأول مرة في شهر جديد ، ستحصل على أرصدة جديدة تستمر لمدة شهر واحد من ذلك التاريخ.

3. كيف يتم استهلاك الاعتمادات التوليدية؟

يعتمد عدد الاعتمادات التوليدية التي تستخدمها على التكلفة الحسابية وقيمة ميزة الذكاء الاصطناعي التوليدية التي تستخدمها. على سبيل المثال ، ستستخدم الاعتمادات عند تحديد “إنشاء” في تأثيرات النص أو “تحميل المزيد” أو “تحديث” في تحويل النص إلى صورة.

كيف يتم استهلاك الاعتمادات التوليدية؟

مصدر الصورة

 

ومع ذلك، لن تستخدم الاعتمادات للإجراءات المصنفة على أنها “0” في جدول الأسعار أو عند عرض العينات في معرض Firefly إلا إذا حددت “تحديث”، الذي ينشئ محتوى جديدا وبالتالي يستخدم الاعتمادات.

جدول معدل استخدام الاعتمادات التوليدية من Adobe Firefly

مصدر الصورة

 

تنطبق معدلات استهلاك الائتمان على الصور القياسية حتى 2000 × 2000 بكسل. للاستفادة من هذه الأسعار ، تأكد من أنك تستخدم أحدث إصدار من البرنامج. كن على علم بأن معدلات الاستخدام قد تختلف ، وأن الخطط عرضة للتغيير.

يتطور Adobe Firefly باستمرار ، مع خطط لتحديث بطاقة الأسعار مع إضافة ميزات وخدمات جديدة ، مثل الصور عالية الدقة والرسوم المتحركة والفيديو وقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية 3D. قد يكون استهلاك الائتمان لهذه الميزات القادمة أعلى من المعدلات الحالية.

4. كم عدد الاعتمادات التوليدية المضمنة في خطتك؟

توفر خطتك عددا معينا من الاعتمادات التوليدية شهريا، ويمكن استخدامها عبر ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدية ل Adobe Firefly في تطبيقاتك المستحقة. تتم إعادة تعيين هذه الأرصدة كل شهر. إذا كنت تمتلك اشتراكات متعددة ، فإن إجمالي أرصدتك هو مزيج من تخصيص كل خطة. تقدم اشتراكات Creative Cloud وAdobe Stock المدفوعة عددا محددا من الإبداعات الشهرية، وبعد ذلك قد تنخفض سرعة ميزة الذكاء الاصطناعي.

تتضمن خطط Adobe Express و Adobe Firefly المدفوعة أيضا إبداعات شهرية محددة ، مما يسمح بإجراءين يوميا بعد استنفاد الائتمان حتى الدورة التالية. يتلقى مستخدمو الخطة المجانية إبداعات شهرية محددة ، مع خيار الترقية للوصول المستمر بعد الوصول إلى الحد الأقصى.

5. كيف يمكنك التحقق من الاعتمادات التوليدية المتبقية؟

إذا كان لديك Adobe ID، فيمكنك عرض رصيدك التوليدي في حساب Adobe الخاص بك. يعرض هذا التخصيص الشهري والاستخدام. لفترة محدودة ، لن يواجه المشتركون المدفوعون في Creative Cloud و Adobe Firefly و Adobe Express و Adobe Stock حدودا ائتمانية على الرغم من العداد المعروض. من المتوقع أن يتم تطبيق حدود الائتمان بعد 1 يناير 2024.

6. هل يتم ترحيل الاعتمادات التوليدية إلى الشهر التالي؟

لا ، الاعتمادات التوليدية لا تتدحرج. تفترض الموارد الحسابية الثابتة في السحابة مسبقا تخصيص محدد لكل مستخدم كل شهر. يتم إعادة تعيين رصيدك شهريا إلى المبلغ المخصص.

7. ماذا لو كان لديك اشتراكات متعددة؟

مع الاشتراكات المتعددة ، تكون أرصدتك التوليدية تراكمية ، وتضيف من كل خطة. على سبيل المثال ، يتيح لك وجود كل من Illustrator و Photoshop استخدام الاعتمادات في أي من التطبيقين ، وكذلك في Adobe Express أو Firefly. إجمالي الأرصدة الشهرية يساوي مجموع تخصيص كل خطة.

اشتراكات متعددة أدوبي اليراع التوليدية AI الاعتمادات

مصدر الصورة

 

8. ماذا يحدث إذا استنفدت اعتماداتك التوليدية؟

تتم إعادة تعيين أرصدتك كل شهر. حتى 1 يناير 2024 ، لن يواجه المشتركون المدفوعون حدودا ائتمانية. قد يواجه مستخدمو Creative Cloud وAdobe Stock المدفوعون لفرض حد ما بعد الائتمان استخداما أبطأ لميزة الذكاء الاصطناعي، بينما يمكن لمستخدمي Adobe Express وAdobe Firefly المدفوعين اتخاذ إجراءين في اليوم. يمكن للمستخدمين المجانيين الترقية للإنشاء المستمر.

9. ماذا لو كنت بحاجة إلى المزيد من الاعتمادات التوليدية؟

حتى يتم فرض حدود الائتمان ، يمكن للمشتركين المدفوعين إنشاء ما وراء الحد الشهري. يمكن للمستخدمين المجانيين الترقية للوصول المستمر.

10. لماذا تستخدم Adobe الاعتمادات التوليدية؟

تسهل الاعتمادات التوليدية استكشافك وإنشائه باستخدام تقنية Adobe Firefly الذكاء الاصطناعي في تطبيقات Adobe. وهي تعكس الموارد الحسابية اللازمة للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. يحدد اشتراكك تخصيص رصيدك الشهري، مع الاستهلاك استنادا إلى التكلفة الحسابية لميزة الذكاء الاصطناعي وقيمتها.

11. هل تتم مشاركة الاعتمادات التوليدية في خطط الفريق أو المؤسسة؟

الاعتمادات التوليدية فردية وغير قابلة للمشاركة عبر عدة مستخدمين في الفرق أو خطط المؤسسة.

12. هل أرصدة Adobe Stock والاعتمادات التوليدية قابلة للتبديل؟

لا، أرصدة Adobe Stock والاعتمادات التوليدية متميزة. أرصدة Adobe Stock مخصصة لترخيص المحتوى من موقع Adobe Stock على الويب، بينما الاعتمادات التوليدية مخصصة لإنشاء محتوى باستخدام ميزات مدعومة من Firefly.

13. ماذا عن قدرات ووظائف الذكاء الاصطناعي المستقبلية؟

قد تتطلب المقدمات المستقبلية مثل 3D أو الفيديو أو صورة عالية الدقة وتوليد المتجهات أرصدة توليدية إضافية أو تكبد تكاليف إضافية. راقب جدول الأسعار الخاص بنا للحصول على التحديثات.

الثقة والشفافية في المحتوى الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي

تضمن مبادرة Firefly من Adobe الثقة والشفافية في المحتوى الذي يتم إنشاؤه الذكاء الاصطناعي. يستخدم مجموعة من النماذج ، كل منها مصمم لتلبية احتياجات المستخدمين ذوي المهارات المختلفة والعمل عبر حالات استخدام متنوعة.

في الواقع ، يتضح التزام Adobe ب الذكاء الاصطناعي الأخلاقية في نموذجها الأولي حيث تم تدريبها باستخدام بيانات غير منتهكة لحقوق الطبع والنشر. بهذه الطريقة ، يضمن أن المحتوى الذي تم إنشاؤه آمن للاستخدام التجاري. علاوة على ذلك ، مع تقديم نماذج Firefly الجديدة ، تعطي Adobe الأولوية لمعالجة التحيزات الضارة المحتملة.

بيانات اعتماد المحتوى – “ملصق التغذية” الرقمي

قامت Adobe بتجهيز كل أصل تم إنشاؤه باستخدام Firefly ببيانات اعتماد المحتوى ، حيث تعمل بمثابة “ملصق تغذية” رقمي. توفر بيانات الاعتماد هذه معلومات أساسية، مثل اسم مادة العرض وتاريخ الإنشاء والأدوات المستخدمة للإنشاء وأي تعديلات تم إجراؤها.

هذه البيانات مدعومة بتقنية مجانية مفتوحة المصدر من مبادرة أصالة المحتوى (CAI). هذا يضمن أن يظل مرتبطا بالمحتوى أينما تم استخدامه أو نشره أو تخزينه. وهذا يسهل الإسناد المناسب ويساعد المستهلكين على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن المحتوى الرقمي.

الجيل القادم من طرازات الذكاء الاصطناعي

في حدث رئيسي استمر ساعتين

عقد في لوس أنجلوس في أكتوبر ، أطلقت Adobe العديد من طرازات الذكاء الاصطناعي المتطورة ، مع Firefly Image 2

تسليط الضوء. يوفر هذا التكرار لمولد الصور Firefly الذكاء الاصطناعي الأصلي ، الذي يعمل على تشغيل ميزات مثل التعبئة التوليدية في Photoshop ، صورا عالية الدقة بتفاصيل معقدة.

يمكن للمستخدمين تجربة واقعية أفضل مع تفاصيل مثل أوراق الشجر وملمس الجلد والشعر واليدين وملامح الوجه في العروض البشرية الواقعية. أتاحت Adobe Firefly Image 2 للمستخدمين لاستكشافها عبر الإصدار التجريبي من Firefly المستند إلى الويب ، مع وجود خطط للتكامل في تطبيقات Creative Cloud في الأفق.

الحدود الجديدة للرسومات المتجهة

في نفس الحدث ، أعلنت Adobe أيضا عن تقديم نموذجين جديدين من Firefly يركزان على توليد صور متجهة وقوالب تصميم. يعتبر نموذج Firefly Vector أول حل الذكاء الاصطناعي توليدي لإنشاء رسومات متجهة من خلال المطالبات النصية. يفتح هذا النموذج مجموعة واسعة من التطبيقات ، من تبسيط التسويق وإنشاء الرسوم الإعلانية إلى التفكير وتطوير لوحة الحالة المزاجية ، مما يوفر للمصممين عالما جديدا تماما من الإمكانيات الإبداعية.

نتطلع

تعمل الذكاء الاصطناعي التوليدية من Adobe ، المدعومة من منصة Firefly ، على إعادة تشكيل مشهد التصميم. من المبدعين الفرديين إلى المؤسسات والعلامات التجارية العالمية ، توفر هذه التكنولوجيا إمكانات إبداعية مثيرة.

من خلال الميزات المبتكرة مثل الاعتمادات التوليدية والالتزام بالشفافية، لا تعمل Adobe على تطوير الأدوات الإبداعية فحسب، بل تعمل أيضا على بناء الثقة والممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية في صناعة التصميم. يبدو المستقبل مشرقا للمصممين الذين يستفيدون من إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدية ل Firefly.

اقرأ أكثر: الذكاء الاصطناعي Grok التوليدية: القدرات والتسعير والتكنولوجيا

الذكاء الاصطناعي Grok التوليدية: القدرات والتسعير والتكنولوجيا

Posted on November 10, 2023 by - أدوات الذكاء الاصطناعي, الذكاء الاصطناعي, ذكاء الأعمال, مهنة

On November 4, 2023, Elon Musk revealed Grok, a game-changing AI model. Here's what it can do and what it'll cost you.

في عام 2022 ، شهدنا قفزة عملاقة في تبني الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي التوليدية واسعة النطاق تعوض عن 23% من عالم التكنولوجيا. الآن ، عندما نتقدم بسرعة إلى عام 2025 ، تزداد الإثارة أكثر مع اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع بنسبة 46٪. في منتصف هذه الثورة الذكاء الاصطناعي ، يدخل هذا اللاعب الجديد المثير مدخله الكبير. في 4 نوفمبر 2023 ، كشف Elon Musk عن Grok ، وهو نموذج الذكاء الاصطناعي يغير قواعد اللعبة.

Grok ليس هنا للعب صغيرا ؛ إنه لدفع حدود ما يمكن الذكاء الاصطناعي القيام به.

Grok ليس مجرد مساعد الذكاء الاصطناعي آخر. إنه مصمم ليكون بارعا وذكيا وقادرا على الإجابة على مجموعة واسعة من الأسئلة. في هذه المدونة ، سنستكشف ماهية Grok وقدراتها ولماذا تولد الكثير من الإثارة.

Grok: The Heart of X (تويتر سابقا)

يجد Grok منزله الجديد داخل
X
، الذي كان يعرف سابقا باسم تويتر. لكن هذا ليس مجرد تغيير للعلامة التجارية. إنها خطوة مهمة إلى الأمام في قدرات الذكاء الاصطناعي. Grok هو من بنات أفكار X ، وهو مصمم للقيام بأكثر من مجرد إعطاء إجابات مملة. إنه يريد الترفيه عنك ، وإشراكك ، وحتى أنه يحب الضحك الجيد.

قوة المعرفة

ما يميز Grok هو وصوله إلى المعرفة في الوقت الفعلي ، وذلك بفضل تكامله مع منصة X. هذا يعني أنها حصلت على السبق الصحفي في آخر الأحداث. هذا يجعل Grok قوة عندما يتعلق الأمر بمعالجة حتى أصعب الأسئلة التي قد تتجنبها معظم نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى.

Grok صغير نسبيا في العالم الذكاء الاصطناعي. لقد كان موجودا منذ أربعة أشهر قصيرة فقط وكان يتدرب لمدة شهرين فقط. ومع ذلك ، فإنه يظهر بالفعل وعدا هائلا ، ويعد X بمزيد من التحسينات في الأيام القادمة.

Grok-1: المحرك وراء Grok

Grok-1 هي القوة الدافعة وراء قدرات Grok. هذا النموذج اللغوي الكبير (LLM) قيد الإعداد منذ أربعة أشهر وخضع لتدريب كبير.

فقط لإعطائك فكرة ، تم تدريب الإصدار المبكر ، Grok-0 ، مع 33 مليار معلمة. هذا مثل وجود محرك فائق الشحن في مكانه. يمكن أن تصمد مع ميتا LLaMa 2، التي لديها 70 مليار معلمة. Grok-1 هو شهادة على ما يمكن أن يفعله التطوير والتدريب المركزان.

إذن ، كيف أصبح Grok-1 ذكيا جدا؟ حسنا ، لقد خضعت لبعض التدريبات المخصصة المكثفة بناء على
Kubernetes
,
Rust
، وجاكس. بالإضافة إلى ذلك ، حصلت Grok-1 على إمكانية الوصول إلى الإنترنت في الوقت الفعلي. إنه دائما يتصفح الويب ، ويبقى على اطلاع دائم بأحدث المعلومات.

ولكن هنا تكمن المشكلة: Grok ليس مثاليا. يمكن أن يولد في بعض الأحيان معلومات ليست على ما يرام ، حتى الأشياء التي تتعارض مع بعضها البعض. لكن xAI، الذكاء الاصطناعي شركة ناشئة ل Elon Musk مدمجة في X ، في مهمة لجعل Grok أفضل. إنهم يريدون مساعدتك في ملاحظاتك للتأكد من أن Grok يفهم السياق ، ويصبح أكثر تنوعا ، ويمكنه التعامل مع الاستفسارات الصعبة بشكل لا تشوبه شائبة.

المعايير وما بعدها

تم اختبار Grok-1 بمعايير مختلفة ، وكانت النتائج مثيرة للإعجاب. وسجلت 63.2٪ في مهمة ترميز HumanEval وأكثر إثارة للإعجاب بنسبة 73٪ على معيار MMLU. على الرغم من أنها ليست متفوقة جي بي تي-4، فإن xAI معجب جدا بتقدم Grok-1. إنهم يقولون إنه قطع شوطا طويلا من Grok-0 ، وهذا بعض التحسن الخطير.

التحدي الأكاديمي

لا يتوقف Grok-1 عند مشاكل الرياضيات. إنه يتفوق على العديد من الاختبارات الأخرى مثل MMLU و HumanEval وحتى يستعرض مهاراته في الترميز في بايثون. وإذا لم يكن ذلك كافيا ، فيمكنه مواجهة تحديات الرياضيات على مستوى المدارس المتوسطة والثانوية.

والجدير بالذكر أن Grok-1 اجتاز نهائيات المدارس الثانوية الوطنية المجرية لعام 2023 في الرياضيات بدرجة C (59٪) ، متجاوزا
كلود 2
 (55٪) ، بينما تمكن GPT-4 من الحصول على درجة B بنسبة 68٪.

تظهر هذه النتائج المعيارية بوضوح أن Grok-1 يمثل قفزة كبيرة إلى الأمام ، متجاوزا حتى GPT-3.5 من OpenAI

في العديد من الجوانب. ما يلفت النظر هو أن Grok-1 يقوم بذلك مع مجموعات بيانات أقل ودون الحاجة إلى قدرات حوسبة واسعة.

إنفوجرافيك Grok - كيف يكون أفضل من GPT 3.5

الإصدار المحدود من Grok – كم يكلف؟

اعتبارا من الآن ، يتوفر الإصدار التجريبي من Grok لمجموعة مختارة من المستخدمين في الولايات المتحدة.

ولكن هذا هو الجزء المثير – الترقب يتزايد لأن Grok تستعد لفتح أبوابها ل
X Premium +
 المشتركين. مقابل 1,300 روبية هندية فقط شهريا ، عند الوصول إليه من سطح المكتب ، سيكون لديك مفاتيح إمكانات Grok فائقة الذكاء.

استنتاج

يمثل Grok خطوة مهمة إلى الأمام في عالم الذكاء الاصطناعي. بفضل مزيجها من المعرفة والذكاء والقدرات ، تم إعدادها لإحداث تأثير كبير على كيفية تفاعلك مع التكنولوجيا. مع استمرار Grok في التطور وتحسين مهاراته ، فإنه لا يجيب على الأسئلة فحسب – بل يغير الطريقة التي تسأل بها. في الأيام المقبلة ، توقع تطورات أكثر إثارة من هذا الذكاء الاصطناعي الذكي والذكي.

رؤية GPT-4: ما هي القدرة عليها ولماذا هي مهمة؟

Posted on November 7, 2023 by - أدوات الذكاء الاصطناعي, الذكاء الاصطناعي

GPT-4 with Vision (GPT-4V), a groundbreaking advancement by OpenAI, combines the power of deep learning with computer vision. Its features are

أدخل GPT-4 Vision (GPT-4V) ، وهو تقدم رائد من قبل OpenAI يجمع بين قوة التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر.

يتجاوز هذا النموذج فهم النص ويتعمق في المحتوى المرئي. بينما برع GPT-3 في الفهم القائم على النص ، تأخذ GPT-4 Vision قفزة هائلة من خلال دمج العناصر المرئية في ذخيرتها.

في هذه المدونة ، سوف نستكشف العالم الآسر ل GPT-4 Vision ، ونفحص تطبيقاته المحتملة ، والتكنولوجيا الأساسية ، والاعتبارات الأخلاقية المرتبطة بهذا التطور القوي الذكاء الاصطناعي.

ما هي رؤية GPT-4 (GPT-4V)؟

GPT-4 Vision ، التي يشار إليها غالبا باسم GPT-4V ، تمثل تقدما كبيرا في مجال الذكاء الاصطناعي. وهو ينطوي على دمج طرائق إضافية ، مثل الصور ، في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يفتح هذا الابتكار آفاقا جديدة للذكاء الاصطناعي ، حيث تتمتع LLMs متعددة الوسائط بالقدرة على توسيع قدرات الأنظمة القائمة على اللغة ، وإدخال واجهات جديدة ، وحل مجموعة واسعة من المهام ، مما يوفر في النهاية تجارب فريدة للمستخدمين. إنه يبني على نجاحات GPT-3 ، وهو نموذج مشهور بفهمه للغة الطبيعية. لا تحتفظ GPT-4 Vision بهذا الفهم للنص فحسب ، بل توسع أيضا قدراتها على معالجة وإنشاء المحتوى المرئي.

يمتلك نموذج الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط هذا قدرة فريدة على فهم كل من المعلومات النصية والمرئية. فيما يلي لمحة عن إمكاناتها الهائلة:

الإجابة على الأسئلة المرئية (VQA)

يمكن ل GPT-4V الإجابة على أسئلة حول الصور ، وتقديم إجابات مثل “ما نوع الكلب هذا؟” أو “ماذا يحدث في هذه الصورة؟”

تصنيف الصور

يمكنه تحديد الأشياء والمشاهد داخل الصور ، وتمييز السيارات والقطط والشواطئ والمزيد.

التسميات التوضيحية للصور

يمكن ل GPT-4V إنشاء أوصاف للصور ، وصياغة عبارات مثل “قطة سوداء تجلس على أريكة حمراء” أو “مجموعة من الأشخاص يلعبون الكرة الطائرة على الشاطئ”.

ترجمة الصور

يمكن للنموذج ترجمة النص داخل الصور من لغة إلى أخرى.

الكتابة الإبداعية

لا يقتصر GPT-4V على فهم النص وتوليده. يمكنه أيضا إنشاء تنسيقات محتوى إبداعية مختلفة ، بما في ذلك القصائد والتعليمات البرمجية والنصوص والمقطوعات الموسيقية ورسائل البريد الإلكتروني والرسائل ودمج الصور بسلاسة.

اقرأ المزيد

: GPT-4 Turbo 128K السياق: كل ما تحتاج إلى معرفته

كيفية الوصول إلى رؤية GPT-4؟

يتم الوصول إلى GPT-4 Vision بشكل أساسي من خلال واجهات برمجة التطبيقات التي يوفرها OpenAI. تسمح واجهات برمجة التطبيقات هذه للمطورين بدمج النموذج في تطبيقاتهم ، مما يمكنهم من تسخير قدراته لمهام مختلفة. تقدم OpenAI مستويات تسعير وخطط استخدام مختلفة ل GPT-4 Vision ، مما يجعلها في متناول العديد من المستخدمين. إن توفر GPT-4 Vision من خلال واجهات برمجة التطبيقات يجعلها متعددة الاستخدامات وقابلة للتكيف مع حالات الاستخدام المتنوعة.

كم تكلفة رؤية GPT-4؟

قد يختلف سعر GPT-4 Vision حسب الاستخدام والحجم وواجهات برمجة التطبيقات أو الخدمات المحددة التي تختارها. أوبن إيه آي يوفر عادة معلومات تسعير مفصلة على موقعه الرسمي أو بوابة المطور. يمكن للمستخدمين استكشاف مستويات التسعير وحدود الاستخدام وخيارات الاشتراك لتحديد الخطة الأنسب.

ما هو الفرق بين رؤية GPT-3 و GPT-4؟

تمثل GPT-4 Vision تقدما كبيرا على GPT-3 ، في المقام الأول في قدرتها على فهم وإنشاء المحتوى المرئي. بينما ركز GPT-3 على الفهم القائم على النص والتوليد ، فإن GPT-4 Vision تدمج النص والصور بسلاسة في قدراتها. فيما يلي الفروق الرئيسية بين النموذجين:

القدرة على تعدد الوسائط

يمكن ل GPT-4 Vision معالجة النصوص والصور وفهمها في وقت واحد ، مما يجعلها الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط حقيقيا. GPT-3 ، في المقابل ، ركز في المقام الأول على النص.

الفهم البصري

يمكن ل GPT-4 Vision تحليل الصور وتفسيرها ، وتقديم أوصاف مفصلة وإجابات على الأسئلة المتعلقة بالمحتوى المرئي. يفتقر GPT-3 إلى هذه الإمكانية ، لأنه يعمل بشكل أساسي في عالم النص.

إنشاء المحتوى

بينما يتقن GPT-3 إنشاء محتوى قائم على النص ، فإن GPT-4 Vision يأخذ إنشاء المحتوى إلى المستوى التالي من خلال دمج الصور في المحتوى الإبداعي ، من القصائد والتعليمات البرمجية إلى النصوص والمؤلفات الموسيقية.

الترجمة القائمة على الصور

يمكن ل GPT-4 Vision ترجمة النص داخل الصور من لغة إلى أخرى ، وهي مهمة تتجاوز قدرات GPT-3.

ما هي التكنولوجيا التي تستخدمها GPT-4 Vision؟

لتقدير قدرات GPT-4 Vision بشكل كامل ، من المهم فهم التكنولوجيا التي تدعم وظائفها. في جوهرها ، تعتمد GPT-4 Vision على تقنيات التعلم العميق ، وتحديدا الشبكات العصبية.

يتألف النموذج من طبقات متعددة من العقد المترابطة، تحاكي بنية الدماغ البشري، مما يمكنه من معالجة واستيعاب مجموعات البيانات الشاملة بشكل فعال. تشمل المكونات التكنولوجية الرئيسية ل GPT-4 Vision ما يلي:

1. هندسة المحولات

مثل سابقاتها ، تستخدم GPT-4 Vision بنية المحولات ، والتي تتفوق في التعامل مع البيانات المتسلسلة. هذه البنية مثالية لمعالجة المعلومات النصية والمرئية ، مما يوفر أساسا قويا لقدرات النموذج.

2. التعلم متعدد الوسائط

السمة المميزة ل GPT-4 Vision هي قدرتها على التعلم متعدد الوسائط. هذا يعني أن النموذج يمكنه معالجة النص والصور في وقت واحد ، مما يمكنه من إنشاء أوصاف نصية للصور ، والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالمحتوى المرئي ، وحتى إنشاء صور بناء على الأوصاف النصية. إن دمج هذه الطرائق هو مفتاح تعدد استخدامات GPT-4 Vision.

3. ما قبل التدريب والضبط الدقيق

تخضع GPT-4 Vision لعملية تدريب على مرحلتين. في مرحلة ما قبل التدريب ، يتعلم فهم وإنشاء النصوص والصور من خلال تحليل مجموعات البيانات الشاملة. بعد ذلك ، يخضع لعملية ضبط دقيقة ، وهي عملية تدريب خاصة بالمجال تشحذ قدراتها على التطبيقات.


تعرف على LLaVA:


المنافس الجديد لرؤية GPT-4

استنتاج

GPT-4 Vision هي أداة جديدة قوية لديها القدرة على إحداث ثورة في مجموعة واسعة من الصناعات والتطبيقات.

مع استمرار تطورها ، من المرجح أن تصبح أكثر قوة وتنوعا ، مما يفتح آفاقا جديدة للتطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، فإن التطوير والنشر المسؤولين ل GPT-4 Vision ، مع تحقيق التوازن بين الابتكار والاعتبارات الأخلاقية ، لهما أهمية قصوى لضمان أن هذه الأداة القوية تفيد المجتمع.

بينما نخطو إلى عصر الذكاء الاصطناعي ، من الضروري تكييف ممارساتنا ولوائحنا لتسخير الإمكانات الكاملة لرؤية GPT-4 لتحسين البشرية.

اقرأ المزيد

: مؤسسة ChatGPT الخاصة ب OpenAI: التكلفة والفوائد والأمان

الأسئلة المتكررة (FAQs)

1. ما هي GPT Vision ، وكيف تعمل للتعرف على الصور؟

GPT Vision هي تقنية الذكاء الاصطناعي تقوم تلقائيا بتحليل الصور لتحديد الأشياء والنصوص والأشخاص والمزيد. يحتاج المستخدمون ببساطة إلى تحميل صورة ، ويمكن ل GPT Vision تقديم أوصاف لمحتوى الصورة ، مما يتيح تحويل الصورة إلى نص.

2. ما هي قدرات التعرف الضوئي على الحروف ل GPT Vision ، وما هي أنواع النصوص التي يمكنها التعرف عليها؟

تمتلك GPT Vision تقنية OCR (التعرف الضوئي على الأحرف) الرائدة في الصناعة والتي يمكنها التعرف بدقة على النص في الصور ، بما في ذلك النص المكتوب بخط اليد. يمكنه تحويل النص المطبوع والمكتوب بخط اليد إلى نص إلكتروني بدقة عالية ، مما يجعله مفيدا لسيناريوهات مختلفة.

 

3. هل يمكن ل GPT Vision تحليل المخططات والرسوم البيانية المعقدة؟

نعم ، يمكن ل GPT Vision تحليل المخططات والرسوم البيانية المعقدة ، مما يجعلها ذات قيمة لمهام مثل استخراج المعلومات من تصورات البيانات.

4. هل يدعم GPT-4V التعرف عبر اللغات لمحتوى الصورة؟

نعم ، يدعم GPT-4V التعرف على اللغات المتعددة ، بما في ذلك اللغات العالمية الرئيسية مثل الصينية والإنجليزية واليابانية والمزيد. يمكنه التعرف بدقة على محتويات الصور بلغات مختلفة وتحويلها إلى أوصاف نصية مقابلة.

5. ما هي سيناريوهات التطبيق التي يمكن استخدام إمكانات التعرف على الصور في GPT-4V؟

تحتوي إمكانات التعرف على الصور في GPT-4V على العديد من التطبيقات ، بما في ذلك التجارة الإلكترونية ورقمنة المستندات وخدمات إمكانية الوصول وتعلم اللغة والمزيد. يمكن أن يساعد الأفراد والشركات في التعامل مع المهام الثقيلة لتحسين كفاءة العمل.

6. ما هي أنواع الصور التي يمكن ل GPT-4V تحليلها؟

يمكن ل GPT-4V تحليل أنواع مختلفة من الصور ، بما في ذلك الصور والرسومات والرسوم البيانية والمخططات ، طالما أن الصورة واضحة بما يكفي للتفسير.

7. هل يمكن ل GPT-4V التعرف على النص في المستندات المكتوبة بخط اليد؟

نعم ، يمكن ل GPT-4V التعرف على النص في المستندات المكتوبة بخط اليد بدقة عالية ، وذلك بفضل تقنية OCR المتقدمة.

8. هل يدعم GPT-4V التعرف على النص بلغات متعددة؟

نعم ، يدعم GPT-4V التعرف على اللغات المتعددة ويمكنه التعرف على النص بلغات متعددة ، مما يجعله مناسبا لمجموعة متنوعة من المستخدمين.

9. ما مدى دقة GPT-4V في التعرف على الصور؟

تختلف دقة التعرف على الصور في GPT-4V اعتمادا على مدى تعقيد الصورة وجودتها. يميل إلى أن يكون دقيقا للغاية للصور الأبسط مثل المنتجات أو الشعارات ويتحسن باستمرار مع المزيد من التدريب.

10. هل هناك أي حدود لاستخدام GPT-4V؟

– تعتمد حدود استخدام GPT-4V على خطة اشتراك المستخدم. قد يكون لدى المستخدمين المجانيين مطالبات محدودة شهريا ، بينما قد تقدم الخطط المدفوعة حدودا أعلى أو بدون حدود. بالإضافة إلى ذلك ، توجد عوامل تصفية المحتوى لمنع حالات الاستخدام الضارة.

التوافه (أم لا؟!)