Author: Om Kamath

تطور عمليات البحث على الويب المدعومة بالذكاء الاصطناعي

يُمثل أحدث ابتكارات OpenAI، ChatGPT Search، قفزة كبيرة في قدرات البحث على الويب القائمة على الذكاء الاصطناعي. تدمج هذه الميزة البحث على الويب في الوقت الفعلي في واجهة ChatGPT، مما يسمح للمستخدمين بالوصول إلى المعلومات بسلاسة دون التبديل بين المنصات. ومن خلال تقليل الاعتماد على محركات البحث التابعة لجهات خارجية، يهدف OpenAI إلى سد الثغرات التي تركتها روبوتات الدردشة الأخرى التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي مثل Gemini وCopilot. على الرغم من قيودها الحالية، مثل بطء الاستجابات ومحدودية الوصول إلى المصادر، فإن ChatGPT Search يقدم تجربة فريدة من نوعها وخالية من الإعلانات تعطي الأولوية للمعلومات الموثوقة. ومع طرح هذه الأداة على مستويات مختلفة من المستخدمين، فإنها تعد بتعزيز دقة وموثوقية الردود التي يولدها الذكاء الاصطناعي.

ميزات بحث ChatGPT من OpenAI

المصدر: أوبن إيه آي

• يدمج تطبيق OpenAI’s ChatGPT Search البحث في الوقت الفعلي داخل ChatGPT، مما يؤدي إلى تطوير البحث على الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي.
• يمكن للمستخدمين التبديل بين استجابات الذكاء الاصطناعي وبيانات الويب المباشرة للحصول على المعلومات الحالية.
• يمكن تنشيط عمليات البحث من قِبل المستخدم أو من قِبل النظام، مما يوفر المرونة.
• يعزز SearchGPT دقة الذكاء الاصطناعي من خلال الاقتباسات من مصادر موثوقة.
• تسمح الشراكات مع الناشرين بالتحكم في رؤية المحتوى، وتجنب مشاكل حقوق النشر.
• خالية من الإعلانات، وبدون استعلامات مروَّج لها، لتجربة بحث أنظف.
• قد يكون الوصول إلى أحدث الموديلات محدوداً بالنسبة للمستخدمين المجانيين، مما يؤثر على الاعتماد.
• يهدف إلى سد الفجوة بين معرفة الذكاء الاصطناعي الثابتة ومعلومات العالم الحقيقي الديناميكية.

تحليل مقارن: محركات البحث SearchGPT مقابل محركات البحث التقليدية

الآفاق المستقبلية والتحديات التي تواجه البحث في ChatGPT

تهدف شراكات OpenAI الاستراتيجية مع الناشرين إلى التخفيف من التحديات القانونية مع تعزيز دقة المحتوى. يسمح هذا التعاون للناشرين بالتحكم في كيفية ظهور محتواهم في نتائج البحث، على الرغم من أنه لا يضمن ظهورًا أعلى. ومع استمرار الذكاء الاصطناعي في إعادة تشكيل المشهد الإعلامي، فإن هذه الشراكات ضرورية للحفاظ على النزاهة والابتكار الصحفي. واستشرافًا للمستقبل، فإن التزام OpenAI بتحسين نماذجها وتوسيع نطاق الوصول يمكن أن يضع SearchGPT في نهاية المطاف كأداة رائدة في تكنولوجيا البحث التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن التغلب على القيود الحالية أمر ضروري لتحقيق هذه الرؤية.

الطريق إلى الأمام لمحركات البحث المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

يمثل تقديم محرك البحث ChatGPT من OpenAI علامة فارقة في تطور محركات البحث القائمة على الذكاء الاصطناعي. من خلال دمج إمكانات البحث على الويب في الوقت الفعلي مع المحادثات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يعالج SearchGPT القيود السابقة، مما يوفر للمستخدمين تجربة أكثر سلاسة وغنية بالمعلومات. لا يعزز هذا الابتكار من فائدة روبوت الدردشة الآلي فحسب، بل يضعه أيضاً كمنافس قوي ضد لاعبين راسخين مثل جوجل ومايكروسوفت . في حين أن التحديات مثل قضايا حقوق النشر والحاجة إلى وصول أوسع نطاقًا لا تزال قائمة، إلا أن الشراكات الاستراتيجية للذكاء الاصطناعي المفتوح وجهود التطوير المستمرة تعد بمستقبل مشرق للذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا البحث. مع استمرار الذكاء الاصطناعي في إعادة تشكيل المشهد الرقمي، يجسد SearchGPT إمكانات الابتكار والدقة في تلبية احتياجات المستخدم بفعالية.

إذا كنت مهتمًا بتطوير نظام بحث ChatGPT مصمم خصيصًا لبيانات مؤسستك، ففكر في استكشاف Cody AI. تُمكِّنك هذه المنصة الخالية من التعليمات البرمجية من تدريب روبوتات على مستوى GPT باستخدام مجموعات بياناتك الفريدة، مما يوفر حلاً مخصصاً وفعالاً.

طرحت Nvidia بهدوء أحدث طرازات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، وهو Nemotron 70B، الذي يُحدث طفرة في قطاع الذكاء الاصطناعي من خلال تفوقه على نماذج راسخة مثل GPT-4 من OpenAI وSonnet من Anthropic’s Claude 3.5. ويمثل هذا الإصدار الاستراتيجي علامة فارقة بالنسبة لشركة Nvidia، المعروفة تقليدياً بهيمنتها على تكنولوجيا وحدات معالجة الرسومات. صُمم نموذج Nemotron 70B، وهو جزء من عائلة Llama 3.1 70B، لوضع معايير جديدة في أداء النماذج اللغوية من خلال سرعة ودقة المعالجة المذهلة . يضع هذا التطور شركة Nvidia في مكانة مرموقة في مجال الذكاء الاصطناعي، متحديةً بذلك هيمنة عمالقة الذكاء الاصطناعي الحاليين.

التطورات التكنولوجية في نيموترون 70B

يعيد Nvidia Nemotron 70B من Nvidia تعريف مشهد الذكاء الاصطناعي من خلال التطورات التكنولوجية المتطورة. فهو مبني على بنية قوية بـ 70 مليار معلمة قوية، ويستفيد من الاهتمام المحسّن متعدد الاستعلامات وتصميم المحول المحسّن لتقديم عمليات حسابية أسرع دون التضحية بالدقة. يتميز هذا النموذج بتفوقه على المعايير السابقة، بما في ذلك GPT-4 من OpenAI، في اختبارات فهم اللغة الطبيعية.

المصدر عناق الوجه

والجدير بالذكر أن قدرات ضبط Nemotron 70B تتيح إمكانية التخصيص حسب القطاعات، مما يجعلها متعددة الاستخدامات في قطاعات مثل التمويل والرعاية الصحية وخدمة العملاء. كما أنه يتميز بانخفاض كبير في استهلاك الطاقة، مما يعزز الاستدامة في عمليات الذكاء الاصطناعي. لا تعمل هذه التطورات على تحسين أدائها فحسب، بل تجعلها أيضًا حلاً أكثر عملية وفعالية من حيث التكلفة للمؤسسات التي تسعى إلى الاستفادة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

الآثار المترتبة على الشركات والصناعات

لا يُعد طراز Nvidia Nemotron 70B من Nvidia أعجوبة تكنولوجية فحسب، بل إنه يُغير قواعد اللعبة في مختلف الصناعات. وبفضل بنيته المتقدمة ومقاييس أدائه الفائقة، فإنه يوفر للشركات ميزة تنافسية في تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي. كما أن قدرة النموذج على التعامل مع الاستعلامات المعقدة بكفاءة تجعله أحد الأصول القيّمة لقطاعات مثل التمويل والرعاية الصحية وخدمة العملاء، حيث تكون المعلومات الدقيقة وفي الوقت المناسب أمرًا بالغ الأهمية. بالإضافة إلى ذلك، تسمح براعة النموذج في التخصيص للمؤسسات بتكييفه حسب احتياجاتها الخاصة، مما يضمن توافق تطبيقات الذكاء الاصطناعي مع أهداف العمل. تُعد هذه القدرة على التكيف أمراً بالغ الأهمية بالنسبة للشركات التي تتطلع إلى تعزيز تفاعلات العملاء أو تبسيط العمليات من خلال الرؤى القائمة على الذكاء الاصطناعي. علاوةً على ذلك، يدعم جهاز Nemotron 70B ممارسات الذكاء الاصطناعي المستدامة، بما يتماشى مع أهداف المسؤولية الاجتماعية للشركات، وذلك بفضل انخفاض استهلاك الطاقة. مع استمرار الصناعات في دمج الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تؤثر عروض Nvidia بشكل كبير على المشهد، مما يؤدي إلى تعزيز الابتكار والكفاءة في مختلف المجالات.

الصورة الأكبر: هل تضع Nvidia معيارًا جديدًا في مجال الذكاء الاصطناعي؟

يُعيد Nvidia Nemotron 70B من Nvidia تعريف مشهد النماذج اللغوية الكبيرة بأدائه الرائع وكفاءته في استهلاك الطاقة. ومن خلال تفوقه على نموذج GPT-4 من OpenAI في المعايير الرئيسية، فإنه يضع معياراً جديداً في قدرات الذكاء الاصطناعي. لا تقتصر بنية النموذج، التي تدمج آليات التعلم المتقدمة، على تعزيز سرعة ودقة المعالجة فحسب، بل تقلل أيضًا من استهلاك الطاقة، مما يجعله خيارًا مستدامًا للمؤسسات بينما تستكشف الشركات حلول الذكاء الاصطناعي، فإن تعدد استخدامات Nemotron 70B وأدائه العالي يجعله خيارًا مقنعًا لمختلف الصناعات، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية. إن توسع Nvidia الاستراتيجي في تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتحدى بالفعل الرواد الحاليين ويدفع حدود الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي. اطلع على النماذج هنا.

كشفت OpenAI النقاب عن واجهة رائدة لـ ChatGPT، تُعرف باسم “Canvas”، وهي مصممة لإحداث ثورة في مشاريع الكتابة والبرمجة. توفر هذه الميزة الجديدة مساحة عمل مخصصة تعمل جنبًا إلى جنب مع نافذة الدردشة التقليدية، مما يسمح للمستخدمين بالتفاعل مع النص والبرمجة بطريقة أكثر تفاعلية وتعاونية. يتمثل الهدف الأساسي من Canvas في تبسيط عملية التحرير، مما يتيح للمستخدمين إجراء تعديلات دقيقة دون الحاجة إلى تعديلات فورية واسعة النطاق. تعمل هذه الوظيفة على تحسين الإنتاجية من خلال تقليل الوقت المستغرق في المراجعات وزيادة كفاءة المشاريع الفردية والجماعية على حد سواء. يتوفر Canvas حالياً في الإصدار التجريبي من Canvas لمشتركي ChatGPT Plus و Teams، مع وجود خطط لتوسيع نطاق التوافر لمستخدمي المؤسسات والتعليم قريباً. وتمثل هذه الأداة المبتكرة ترقية كبيرة في واجهة ChatGPT منذ إنشائها، بهدف تحسين تجربة المستخدم لكل من المطورين والكتّاب. يُظهر دمج Canvas في سير العمل اليومي التزام OpenAI بتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في التطبيقات العملية.

تعمل واجهة Canvas التي تم تقديمها حديثاً من OpenAI كمساحة عمل متقدمة قابلة للتحرير، مصممة خصيصاً لكتابة المهام البرمجية والترميز. على عكس نافذة دردشة ChatGPT التقليدية، توفر Canvas منطقة مخصصة حيث يمكن للمستخدمين التفاعل مباشرةً مع النصوص ومخرجات التعليمات البرمجية وتعديلها. هذه الميزة مفيدة بشكل خاص لأولئك المنخرطين في مشاريع معقدة، لأنها تسمح بإجراء تعديلات دقيقة دون الحاجة إلى إعادة إنشاء أقسام كبيرة من المحتوى. تشجع القدرة على إجراء تغييرات دقيقة على المزيد من التجريب والإبداع. وبالاستفادة من أوجه التشابه مع Artifacts من أنثروبيك وغيرها من الأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تعمل Canvas على تعزيز تعاون المستخدم من خلال توفير بيئة تحرير أكثر ديناميكية. يمكن للمستخدمين تسليط الضوء على أجزاء محددة من عملهم لالتماس تعليقات وتعديلات مستهدفة من ChatGPT، مما يحاكي بشكل فعال المحرر أو المبرمج البشري. لا يقتصر هذا النهج التفاعلي على تبسيط عملية المراجعة فحسب، بل يُمكِّن المستخدمين من ضبط مشاريعهم بدقة وكفاءة أكبر، مما يمهد الطريق للابتكارات في إنشاء المحتوى بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

تعمل واجهة Canvas من OpenAI على تعزيز التعاون بين المستخدمين والذكاء الاصطناعي بشكل كبير، خاصةً في مهام الكتابة والترميز. من خلال توفير مساحة عمل منفصلة، تتيح Canvas للمستخدمين إجراء تعديلات مفصلة دون الحاجة إلى إعادة كتابة مطالبات كاملة. تُعد هذه الميزة مفيدة بشكل خاص لتنقيح المحتوى، حيث يمكن للمستخدمين تسليط الضوء على أقسام محددة للحصول على تعليقات مستهدفة، على غرار العمل جنبًا إلى جنب مع محرر بشري. تعمل هذه الوظيفة على تبسيط عملية التحرير، مما يجعلها أكثر كفاءة وأقل تعقيدًا. تعمل على تحويل تجربة المستخدم من خلال تعزيز التكامل السلس للذكاء الاصطناعي في العملية الإبداعية. علاوة على ذلك، توفر Canvas للمستخدمين تحكماً محسّناً في المحتوى الذي تم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي. من خلال تمكين المستخدمين من ضبط طول النص ومستوى القراءة والنغمة مباشرةً داخل مساحة العمل، فإنه يمكّنهم من ضبط المخرجات لتلبية احتياجاتهم بشكل أفضل. يضمن هذا المستوى من التحكم ألا يكون المحتوى الذي يتم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي دقيقًا فحسب، بل مصممًا أيضًا وفقًا لمتطلبات محددة. تجعل قابلية Canvas للتكيف من Canvas أداة لا تقدر بثمن لمختلف الصناعات، من التعليم إلى الكتابة الاحترافية. ونتيجة لذلك، تبرز Canvas كأداة قوية لكل من المستخدمين المبتدئين وذوي الخبرة الذين يتطلعون إلى تحسين مشاريعهم في الكتابة والترميز بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

من المتوقع أن يؤثر تقديم OpenAI لواجهة Canvas بشكل كبير على سوق الكتابة والبرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي. الميزة متاحة حاليًا في الإصدار التجريبي لمستخدمي ChatGPT Plus و Team، ومن المقرر أن تتوسع الميزة لتشمل المستخدمين المجانيين بعد الإصدار التجريبي، مما قد يوسع قاعدة مستخدميها بشكل كبير. تؤكد هذه الخطوة على التزام OpenAI بإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، وبالتالي تعزيز اعتمادها على نطاق واسع ودمجها في مختلف عمليات سير العمل. تضع واجهة Canvas واجهة OpenAI في موقع استراتيجي ضمن مشهد الذكاء الاصطناعي التنافسي، حيث أصبحت مساحات العمل القابلة للتحرير عرضًا قياسيًا. ومن خلال توفير منصة قوية وسهلة الاستخدام تعزز التعاون في مجال الذكاء الاصطناعي، تهدف OpenAI إلى ترسيخ موطئ قدمها، وربما تحقيق الريادة في سوق الأدوات الإنتاجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. هذا التموضع الاستراتيجي أمر بالغ الأهمية مع استمرار نمو الطلب على حلول الذكاء الاصطناعي البديهية والفعالة. ومع تقديم المنافسين مثل Anthropic لميزات مماثلة، فإن الابتكار المستمر من OpenAI والنهج الذي يركز على المستخدم يمكن أن يضع معيارًا جديدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يدفع الحدود في كل من الإعدادات التعليمية والمهنية.

كشفت شركة OpenAI النقاب عن أحدث ابتكاراتها في مجال الذكاء الاصطناعي، وهما نموذجا o1 و o1-Mini، مما يمثل قفزة كبيرة في تطور الذكاء الاصطناعي.
وتعطي هذه النماذج الأولوية لتعزيز قدرات التفكير وحل المشكلات، مما يضع معيارًا جديدًا في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
ويبرز هذا التقدم بشكل خاص لقدرته على التعامل مع المهام المعقدة بدقة وموثوقية محسّنة.

يُظهِر نموذج OpenAI o1 المعروف بقدراته المنطقية القوية براعته في مجالات مثل البرمجة والرياضيات، متفوقاً على النماذج السابقة مثل GPT-4o.
وفي الوقت نفسه، يقدم نموذج o1-Mini حلاً فعالاً من حيث التكلفة لتطبيقات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، ويتفوق في توليد الأكواد البرمجية ومهام الأمن السيبراني.
تم تصميم كلا النموذجين “للتفكير” قبل الاستجابة، باستخدام منهجية “سلسلة التفكير” الفريدة التي تحاكي التفكير البشري لحل المشكلات المعقدة بكفاءة.

يُعدّ نموذج OpenAI o1 تطوراً رائداً في مجال الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على قدرات التفكير المعززة.
يتميز هذا النموذج من خلال قدرته على معالجة المشاكل المعقدة بنهج مبتكر.
يوظف نموذج o1 تقنيات تدريب متقدمة مثل التعلم المعزز، الذي يسمح له بالتعلم من نجاحاته وأخطائه، ومنهجية “سلسلة التفكير” ، التي تقسم المسائل المعقدة إلى خطوات معقدة يمكن التحكم فيها على غرار العمليات المعرفية البشرية.
إن أداء o1 في مجالات مثل الرياضيات والبرمجة مثير للإعجاب بشكل خاص، حيث تفوق على سابقيه من خلال حل المشكلات المعقدة بدقة وسرعة أكبر.
وقد أظهر نتائج متفوقة في مسابقات البرمجة والرياضيات التنافسية، بما في ذلك أولمبياد الرياضيات الدولي، مما يدل على براعته في هذه المجالات.
يضع هذا النموذج معيارًا جديدًا لقدرات الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى خطوة كبيرة نحو تحقيق تفكير شبيه بالتفكير البشري في الذكاء الاصطناعي.

كبديل مناسب للميزانية، يقدم نموذج o1-Mini من OpenAI مزيجًا رائعًا من الكفاءة من حيث التكلفة وقدرات التفكير القوية.
صُمم o1-Mini خصيصًا لتطبيقات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، ويتفوق في مجالات مثل الرياضيات والبرمجة والأمن السيبراني.
وقد حقق نتائج رائعة في معايير مثل Codeforces وCTFs للأمن السيبراني، مما يدل على كفاءته في المهام التقنية.
عند مقارنته بنظيره o1، فقد صُمم طراز o1-Mini ليكون أكثر فعالية من حيث التكلفة مع الحفاظ على مستويات أداء جديرة بالثناء.
على الرغم من أنه قد لا يضاهي القدرات الشاملة لـ o1 من حيث الاستدلال، إلا أنه يقدم حلاً عملياً للتطبيقات التي تتطلب حل المشكلات بسرعة وكفاءة بتكلفة أقل.
بالإضافة إلى ذلك، تُعد سرعة o1-Mini ميزة أخرى، مما يجعلها مناسبة للسيناريوهات التي تكون فيها الاستجابات السريعة ضرورية، وبالتالي توفر أداة متعددة الاستخدامات في مجال الذكاء الاصطناعي.

يعكس تسعير OpenAI الاستراتيجي لنموذجي o1 و o1-Mini التزامها بجعل الذكاء الاصطناعي المتقدم متاحًا وفعالاً من حيث التكلفة.
صُممت استراتيجية تسعير OpenAI o1 لتلبية احتياجات القطاعات التي يكون فيها حل المشكلات المعقدة أمرًا بالغ الأهمية، مثل البحث العلمي ومهام البرمجة المتقدمة.
في المقابل، يوفر o1-Mini خيارًا أكثر توفيرًا وبأسعار معقولة، حيث يقدم أداءً ممتازًا في تطبيقات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات دون تكلفة أعلى. مقارنةً بسابقيه، يُظهر كلا النموذجين فعالية محسّنة من حيث التكلفة.
على الرغم من أن o1 هو استثمار أكثر أهمية، إلا أن دقته وكفاءته في مهام التفكير المعقدة تبرر التكلفة.
وفي الوقت نفسه، فإن قدرة o1-Mini على تحمل التكاليف تجعله مناسبًا للتعليم والشركات الناشئة والشركات الصغيرة التي تتطلب حلول ذكاء اصطناعي موثوقة دون تكبد تكاليف باهظة.
تضمن استراتيجية التسعير التي تتبعها OpenAI إمكانية الوصول إلى هذه النماذج في مختلف القطاعات، مما يعزز من اعتمادها وابتكارها على نطاق أوسع.

يمثل تقديم نموذجي o1 و o1-Mini من OpenAI تقدماً كبيراً في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، خاصةً في قدرات التفكير وحل المشكلات.
ومن المقرر أن تُحدث هذه النماذج ثورة في المجالات التي تتطلب مهام إدراكية معقدة، حيث توفر دقة وكفاءة غير مسبوقة.
ومع ريادة o1 في مجالات معقدة مثل البرمجة والرياضيات، وتوفير o1-Mini حلولاً فعالة من حيث التكلفة لتطبيقات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، فإن OpenAI يمهد الطريق لمزيد من ابتكارات الذكاء الاصطناعي التي يمكن الوصول إليها.
وبالنظر إلى المستقبل، يشير تركيز OpenAI المستمر على تحسين قدرات هذه النماذج على التفكير المنطقي إلى مستقبل مشرق لدور الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.
ومع استمرار OpenAI في تحسين هذه النماذج، تزداد قدرتها على محاكاة التفكير الشبيه بقدرات البشر، مما يعد بتأثيرات تحويلية واعدة في البحث العلمي والتعليم وغيرهما.
في نهاية المطاف، يمثل نموذجا o1 و o1-Mini حقبة جديدة من تطوير الذكاء الاصطناعي، وهما على استعداد لإعادة تعريف كيفية مساعدة التكنولوجيا في حل تحديات العالم الحقيقي.

تمثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) تقدماً رائداً في مجال الذكاء الاصطناعي، وهي مصممة لمعالجة اللغة البشرية وتوليدها بإتقان ملحوظ.
يتم تدريب هذه النماذج، مثل تلك التي تدعم روبوتات الدردشة الآلية والمساعدات الافتراضية للذكاء الاصطناعي، على مجموعات بيانات واسعة تمكنها من فهم وإنشاء نص بدقة سياقية.
تكمن أهمية هذه النماذج في مجال الذكاء الاصطناعي في قدرتها على تعزيز التطبيقات المختلفة، بدءًا من إنشاء المحتوى إلى خدمة العملاء الآلية والترجمة اللغوية.
ومع تزايد تبني القطاعات للحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي، يتزايد الطلب على الخبرات في مجال إدارة اللغات المحلية.
ولتلبية هذا الطلب، قمنا بتجميع قائمة من موارد إدارة اللغات الأجنبية المجانية لمساعدتك على إتقان مفاهيم وتطبيقات إدارة اللغات الأجنبية في مجال الذكاء الاصطناعي، وهي مصممة خصيصاً للمبتدئين والمتقدمين على حد سواء.

يُعد البرنامج التعليمي على يوتيوب“مقدمة إلى نماذج اللغات الكبيرة” من تأليف أندريه كارباثي نقطة انطلاق ممتازة لأولئك الجدد في مجالنماذج اللغات الكبيرة.
هذا المورد الملائم للمبتدئين في متناول أي شخص مهتم بفهم أساسيات النماذج اللغوية الكبيرة.
على مدار ساعة واحدة، يغطي كارباثي مجموعة من الموضوعات الأساسية، بما في ذلك أساسيات نماذج التدرج المنخفضة المستوى، وقوانين التدرج، وعمليات الضبط الدقيق، والوسائط المتعددة، وتقنيات التخصيص.
تم تنظيم البرنامج التعليمي لإزالة الغموض عن المفاهيم المعقدة، مما يسهل فهمها على المبتدئين.
يمكن الوصول إليها عبر الإنترنت، وهي تتيح للمتعلمين التقدم بالسرعة التي تناسبهم، مما يجعلها موردًا مرنًا وملائمًا لأي شخص حريص على الخوض في عالم LLMs.

تقدم دورة“GenAI للمبتدئين” من Microsoft مقدمة موسعة لمجال نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من خلال 18 درساً شاملاً.
صُممت هذه الدورة التدريبية لتكون نموذجية، مما يتيح للمتعلمين المرونة في تخطي الأقسام وتخصيص تعلمهم حسب اهتماماتهم الخاصة.
تشمل الموضوعات الرئيسية التي يتم تناولها أساسيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتعقيدات النماذج اللغوية الكبيرة، وفن الهندسة السريعة.
بالإضافة إلى ذلك، تتعمق الدورة التدريبية في المهارات العملية مثل بناء التطبيقات التي تعمل بتقنية LLM باستخدام أدوات منخفضة الكود وضمان أمان هذه التطبيقات.
هذا النهج العملي يجعلها مثالية للمتعلمين الذين يهدفون إلى تطبيق معرفتهم في سيناريوهات العالم الحقيقي، مما يعزز فهم وتطبيق مفاهيم LLM.

تُعد دورة معالجة اللغات الطبيعية في البرمجة اللغوية العصبية مورداً ممتازاً للراغبين في تعميق فهمهم لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ومعالجة اللغات الطبيعية.
تركز الدورة التدريبية بشكل كبير على بنية المحولات، والتي تُعد أساسية للتطورات الحديثة في البرمجة اللغوية العصبية.
سوف يستكشف الطلاب التطبيقات العملية للمحولات، ويكتسبون نظرة ثاقبة حول كيفية هيكلة هذه النماذج وتنفيذها.
كما يركز المقرر أيضًا على استخدام مكتبات مجموعات البيانات ومكتبات Tokenizer، وهي أدوات أساسية تسهل مهام البرمجة اللغوية العصبية المختلفة من خلال إدارة البيانات النصية ومعالجتها بكفاءة.
تكمن إحدى نقاط قوة الدورة التدريبية في نهجها العملي، مما يسمح للمتعلمين بالمشاركة في مهام مثل تلخيص النصوص، والإجابة عن الأسئلة، والترجمة.
تضمن هذه التجربة العملية ألا يكتفي الدارسون بفهم الجوانب النظرية فحسب، بل يكتسبون أيضًا مهارات قيّمة في تطبيق هذه النماذج لحل المشاكل الواقعية.

تقدم جامعة LLM University من Cohere مسارًا تعليميًا شاملًا ومنظمًا مصممًا لتوجيه المتعلمين من المفاهيم الأساسية إلى الموضوعات المتقدمة في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs).
تُعد هذه المنصة مثالية لأولئك الذين يرغبون في الخوض في تعقيدات هندسة النماذج اللغوية الكبيرة، واستكشاف كيفية بناء هذه النماذج المتطورة ووظيفتها.
يتضمن المنهج مواضيع أساسية مثل هندسة الفورية التي تُعلّم كيفية التفاعل الفعال مع النماذج ذات النماذج الكبيرة (LLM)، وتقنيات الضبط الدقيق التي تسمح بتخصيص النماذج لتطبيقات محددة.
وعلاوة على ذلك، سيكتسب الدارسون نظرة ثاقبة في التوليد المعزز للاسترجاع (RAGs)، وهي طريقة لتعزيز مخرجات LLMs من خلال دمج المعلومات الخارجية.
تتمثل إحدى الميزات البارزة لجامعة LLM في نهجها التعليمي المرن؛ حيث يمكن للطلاب تخصيص رحلتهم التعليمية عن طريق تخطي الوحدات التمهيدية إذا كانت لديهم معرفة مسبقة، مما يسمح بتجربة تعليمية فعالة ومخصصة.

يوفر استخدام هذه الموارد المجانية في مجال النماذج اللغوية الكبيرة فرصة ذهبية لإتقان تعقيدات النماذج اللغوية الكبيرة، وهي تقنية أساسية في مجال الذكاء الاصطناعي المتطور.
يوفر كل مورد من هذه الموارد رؤى فريدة ومعرفة عملية، مما يمكّن المتعلمين من تطوير مهارات قابلة للتطبيق في مختلف المجالات.
أثناء استكشافك لهذه الموارد، تذكر أن تخصيص مسار التعلم الخاص بك لتلبية أهدافك الشخصية ومعرفتك الحالية سيزيد من تجربتك التعليمية إلى أقصى حد.
لا يمكن التقليل من أهمية الماجستير في القانون، حيث إنها تلعب دورًا محوريًا في تشكيل مستقبل تطبيقات الذكاء الاصطناعي وفتح آفاق مهنية جديدة.
ومن خلال استثمار الوقت في فهم ماجستير العلوم والذكاء الاصطناعي، فإنك بذلك تضع نفسك في موقع متميز في مجال الذكاء الاصطناعي الديناميكي.