Author: Om Kamath

جوجل مقابل OpenAI: هل تفوز جوجل؟

بعد أن فقدت العلامة مع Bard في قطار الضجيج الذكاء الاصطناعي ، كشفت Google مؤخرا عن أحدث منتج الذكاء الاصطناعي ، Gemini. كجزء من هذا الإطلاق ، تم تغيير اسم Bard إلى Gemini ويتضمن الآن Gemini Pro LLM الجديد. دعونا نتعمق أكثر لفهم مدى هذه التغييرات.

ما هو الذكاء الاصطناعي الجوزاء؟

يمثل Gemini أحدث نموذج لغة كبيرة (LLM) من Google ، بعد إصدار LaMDA و PaLM. على عكس سابقاتها ، فإن Gemini متعدد الوسائط أصلا ، وقادر على فهم النص والصور والكلام والرمز ، ويفتخر بقدرات الفهم والتفكير المحسنة.

المتغيرات من الجوزاء الذكاء الاصطناعي

يتكون الذكاء الاصطناعي الجوزاء من ثلاثة نماذج لغوية كبيرة:

1. الجوزاء نانو: محسن لتحقيق الكفاءة على الجهاز ، مما يوفر حلول الذكاء الاصطناعي سريعة مباشرة على جهازك الشخصي.
2. الجوزاء برو: نموذج متعدد الاستخدامات وقابل للتطوير ، بارع في معالجة المهام المتنوعة بأداء قوي. يمكن الوصول إليها على الإصدار المجاني من واجهة دردشة الجوزاء.
3. الجوزاء الترا: قمة سلسلة Gemini ، تمكين حل المشكلات المعقدة وتعزيز حدود القدرات الذكاء الاصطناعي. حصريا للمشتركين في خطة Google One الذكاء الاصطناعي Premium.

تم تدريب نماذج الجوزاء باستخدام TPUv5e و TPUv4 ، اعتمادا على أحجامها وتكوينها. استخدم تدريب Gemini Ultra أسطولا كبيرا من مسرعات TPUv4 المملوكة لشركة Google عبر مراكز بيانات متعددة. يمثل هذا زيادة كبيرة في الحجم مقارنة بنموذجهم الرئيسي السابق PaLM-2 الذي قدم تحديات جديدة للبنية التحتية.

مقارنة الجوزاء مع LLMs الأخرى

الفهم النصي

المصدر: جوجل ديب مايند

فهم الصورة

المصدر: جوجل ديب مايند

اقرأ المزيد عنها هنا.

فوائد الجوزاء

1. التكامل السلس مع جميع تطبيقات Google

يتكامل Gemini الآن بسلاسة مع جميع تطبيقات Google ، بما في ذلك الخرائط و YouTube و Gmail والمزيد. للاستعلام عن تطبيقات معينة ، ما عليك سوى بادئة اسم التطبيق ب “@” متبوعا باستعلامك. في حين أنه يمكن تحقيق عمليات تكامل مماثلة على ChatGPT باستخدام GPTs والمكونات الإضافية ، إلا أنها قد لا تقدم نفس المستوى من السلاسة مثل عمليات تكامل Gemini الأصلية.

تمتد خبرة Google الشهيرة في تكنولوجيا محركات البحث بلا شك إلى تعزيز قدرات تصفح الويب في Gemini. من خلال الاستفادة من نقاط القوة الأساسية في خوارزميات البحث والفهرسة ، يوفر Gemini للمستخدمين تجربة تصفح سلسة وفعالة.

2. قدرات متعددة الوسائط

يوفر Gemini الآن إمكانات متعددة الوسائط ، بما في ذلك فهم الصور ، على واجهة دردشة Gemini دون أي تكلفة إضافية. في حين أن أدائها أثناء الاختبار كان لائقا ، فقد لا يتطابق مع دقة GPT-4V. ومع ذلك ، نظرا لأنه مجاني ، لا يمكننا الشكوى حقا ، أليس كذلك؟ 😉 هناك احتمال أن يتفوق Gemini Ultra على GPT-4V بناء على المقاييس

3. حرية الوصول إلى الهواة والطلاب

بالنسبة لمطوري LLM الطموحين الذين يتطلعون إلى الغوص في هذا المجال ولكنهم يواجهون قيودا في الوصول إلى واجهات برمجة تطبيقات GPT بسبب التكاليف ، توفر Google وصولا مجانيا إلى واجهة برمجة تطبيقات Gemini Pro 1.0. باستخدام هذا ، يمكنك إجراء ما يصل إلى 60 استفسارا في الدقيقة على Google الذكاء الاصطناعي Studio ، وهي أداة مطور مجانية قائمة على الويب. يتيح لك Google الذكاء الاصطناعي Studio تطوير المطالبات بسرعة والحصول على مفتاح API لتطوير التطبيقات. من خلال تسجيل الدخول إلى Google الذكاء الاصطناعي Studio باستخدام حساب Google الخاص بك ، يمكنك الاستفادة من هذه الحصة المجانية. إنها فرصة ممتازة لبدء رحلة LLM الخاصة بك واستكشاف التضمينات وقواعد بيانات المتجهات والبحث الدلالي والمزيد.

4. القيمة مقابل المال

مقابل 20 دولارا شهريا ، يمكن للمستخدمين الوصول إلى GPT-4 عبر ChatGPT Plus. بدلا من ذلك ، بنفس السعر ، يمكنهم الوصول إلى Gemini Advanced باستخدام Gemini Ultra 1.0 ، والذي يتضمن مزايا إضافية مثل 2 تيرابايت من التخزين السحابي والتكامل مع تطبيقات Google مثل Gmail و Docs. ومع ذلك ، يتطلب الوصول إلى Gemini Advanced اشتراكا في خطة Google One الذكاء الاصطناعي Premium. على الرغم من هذا المطلب ، فإنه يوفر قيمة أكبر لأموالك.

إن تقديم خطة متوسطة المستوى بسعة تخزين تبلغ 500 جيجابايت والوصول إلى Gemini Advanced بين الخطط القياسية والمميزة من شأنه أن يعزز بشكل كبير إمكانية الوصول إلى Gemini ، خاصة للطلاب والمستخدمين ذوي متطلبات التخزين المعتدلة. Google ، إذا كنت تستمع ، فيرجى مراعاة هذا الاقتراح.

ما التالي للجوزاء؟

تعمل DeepMind من Google باستمرار على تطوير نموذج Gemini ، مع طرح Gemini Pro 1.5 مؤخرا قبل أسبوع واحد فقط. في هذا المتغير المحدث، تم توسيع نافذة السياق إلى 128000 رمز مميز. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لمجموعة مختارة من المطورين وعملاء المؤسسات الآن تجربة نوافذ سياق أكبر تصل إلى 1 مليون رمز مميز من خلال معاينات خاصة على الذكاء الاصطناعي Studio و Vertex الذكاء الاصطناعي . لوضع هذا في المنظور الصحيح ، يحتوي الكتاب غير الخيالي النموذجي على حوالي 300000 رمز. مع نافذة سياق الرمز المميز ل Gemini Pro 1.5 التي تبلغ مليون رمز مميز ، يمكن للمستخدمين الآن تحميل كتب كاملة في طلبات الاستعلام – وهو تقدم ملحوظ مقارنة بنافذة سياق الرمز المميز ل GPT-4 البالغ عددها 128000.

وسط تشبع LLMs في صناعة الذكاء الاصطناعي ، يبدو أن Google قد حققت الذهب من خلال بنيتها المحسنة ، والاستجابات السريعة ، والتكامل السلس داخل نظام Google البيئي هذه المرة. يمكن أن تكون بالفعل خطوة في الاتجاه الصحيح ، مما يبقي OpenAI والمنافسين الآخرين على أهبة الاستعداد.

في عصر الذكاء الاصطناعي هذا ، من الأهمية بمكان أن يكون لدى الشركات موظفين مدربين تدريبا جيدا ، ويمكن أن يكون دمج الذكاء الاصطناعي لتدريب الموظفين استثمارا كبيرا. إذا كنت تبحث عن حلول الذكاء الاصطناعي لتدريب موظفيك ، فإن Cody هي الأداة المناسبة لك. على غرار ChatGPT و Gemini ، يمكن تدريب Cody على بيانات عملك وفريقك وعملياتك وعملائك ، باستخدام قاعدة المعرفة الفريدة الخاصة بك. كودي محايد للنموذج مما يسهل عليك تبديل النماذج وفقا لمتطلباتك.

مع Cody ، يمكن للشركات تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لإنشاء مساعد شخصي وذكي يلبي احتياجاتهم على وجه التحديد ، مما يجعله إضافة واعدة لعالم حلول الأعمال التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

لماذا يحتاج عملك إلى موظف الذكاء الاصطناعي اليوم

ليس هناك من ينكر القوة التحويلية للحلول الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT في أماكن العمل الحديثة. من تبسيط صياغة البريد الإلكتروني إلى تقديم دعم الصحة العقلية ، تحدث ChatGPT ثورة في كيفية تعاملنا مع المهام اليومية. ومع ذلك ، فإنه لا يخلو من قيوده ، مثل عدم وجود تخصيص لقاعدة معارف عملك المحددة. أدخل Cody ، الحل الخالي من المتاعب بدون رمز لجلب أفضل ما في الذكاء الاصطناعي إلى مؤسستك.

دعنا نستكشف ثلاث طرق يمكن الذكاء الاصطناعي تفيد مؤسستك:

التدريب: من ثابت إلى ديناميكي

غالبا ما تتضمن طرق التدريب التقليدية تدفقات ثابتة ومحددة مسبقا ليست أقل جاذبية فحسب ، بل ليست بالضرورة مصممة خصيصا لاحتياجات عملك. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي ، يمكنك إضفاء الديناميكية والتفاعل على برامج تدريب الموظفين.

مع Cody ، الأمر بسيط مثل تحميل مستندات التدريب الحالية – سواء كانت مستندات PDF أو Word. اختر من بين قوالب الروبوتات المعدة مسبقا أو استخدم أداة إنشاء الروبوتات المتقدمة لتخصيص شخصية كودي حسب رغبتك. في بضع خطوات سهلة ، سيكون لديك مدرب إعداد مخصص يلبي احتياجات كل موظف ، وبالتالي تعزيز فعالية وبديهية برامج التدريب الخاصة بك.

البحث: إتاحة المعرفة

ما الهدف من وجود قاعدة معرفية تجارية موثقة جيدا إذا كان موظفوك يقضون وقتا طويلا في غربلة البيانات؟ تعمل الحلول التي تعمل الذكاء الاصطناعي مثل Cody على تحويل طريقة الوصول إلى المعلومات داخل مؤسستك ، وتعمل مثل محرك بحث داخلي.

بمجرد تحميل معرفتك التجارية إلى Cody ، سيتم تلبية أي استعلام يتم إجراؤه بلغة طبيعية باستجابة دقيقة ومتماسكة تم إنشاؤها من بياناتك المحددة. إنه مثل وجود خبير بشري 24 / 7 جاهز لمعالجة جميع استفساراتك. لقد ولت أيام البحث بلا هدف من خلال البيانات التي لا نهاية لها.

التشغيل الآلي: تبسيط مهام سير العمل

يتيح لك آخر تحديث لدينا نقل الأتمتة إلى المستوى التالي. يتكامل Cody الآن بسلاسة مع Zapier ، مما يتيح لك إنشاء مهام سير عمل مؤتمتة تعمل بالطاقة الذكاء الاصطناعي والتي ليست فعالة فحسب ، بل سهلة الاستخدام أيضا. من خلال أتمتة المهام الروتينية ، فإنك تحرر موظفيك للتركيز على عمل أكثر جدوى. ومع قدرات كودي الذكاء الاصطناعي ، فإن المحتوى الذي تم إنشاؤه على قدم المساواة مع ما يمكن أن ينتجه الإنسان ، إن لم يكن أفضل.

Zapier هي أداة تمكنك من ربط Cody بأكثر من 5000 تطبيق ، مما يفتح عالما من الاحتمالات اللانهائية.

المستقبل الآن ، وهو كودي

لقد بحثنا في القوة التحويلية الذكاء الاصطناعي في مكان العمل ، مع التركيز على تأثيرها على التدريب والبحث وأتمتة سير العمل. مع منصات مثل كودي ، المستقبل ليس حقيقة بعيدة. إنه يحدث هنا والآن. لا يوفر تكامل الذكاء الاصطناعي كفاءة تشغيلية مبسطة فحسب ، بل يوفر أيضا انخفاضا كبيرا في التكاليف وتعزيزا في رضا الموظفين.

فلماذا الانتظار؟ سواء كنت شركة ناشئة تتطلع إلى التوسع أو شركة راسخة تهدف إلى التحديث ، فإن الوقت الحالي هو الوقت المثالي لتبني حلول الذكاء الاصطناعي. مع مزايا مقنعة وسجل حافل ، تقدم Cody خيارا خاليا من المتاعب وبدون رمز لأولئك الذين يتطلعون إلى تحقيق قفزة إلى مستقبل العمل.

لا تفوت الفرصة لإحداث ثورة في ديناميكيات مكان عملك. انقر هنا لبدء رحلتك مع كودي واكتشاف عالم من الكفاءة والابتكار لم تعتقد أنه ممكن.

حول بيانات الشركة إلى روايات جذابة ببضع نقرات فقط باستخدام Cody

بعد تلقي طلبات متعددة لمزيد من التوافق مع النظام الأساسي ، يسعدنا الكشف عن أحدث تحديث لدينا: تكامل Zapier ل Cody. هذا يفتح عالما من الاحتمالات ، مما يسمح لك بتوصيل Cody بسهولة بنظام بيئي واسع يضم أكثر من 5,000+ تطبيق – كل ذلك ببضع نقرات فقط. قم بتوسيع وظائف Cody إلى ما هو أبعد من عمليات التكامل الأصلية مع Discord و Slack ، واستغل قوة الأتمتة عبر العديد من الأنظمة الأساسية. ستساعدك هذه المقالة على تعزيز منشوراتك على LinkedIn باستخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام Cody و Zapier.

جدول المحتويات

1. ما هو زابير؟
2. لماذا تختار كودي على واجهة برمجة تطبيقات OpenAI؟
3. كيف تبدأ أتمتة سير العمل ل Cody with Zapier؟
   1. الخطوة 1: إنشاء روبوت
   2. الخطوة 2: تمكين تكامل Zapier
   3. الخطوة 3: إعداد Zapier
   4. الخطوة 4: بناء الانطلاق
4. النتيجة النهائية
5. ماذا يجب أن تكون خطوتك التالية؟

ما هو زابير؟

بالنسبة لأولئك الجدد في مجال الأتمتة ، يعمل Zapier كجسر بدون رمز بين عدد لا يحصى من التطبيقات ، مما يلغي الحاجة إلى المعرفة الفنية المعقدة أو المصارعة مع مفاتيح API متعددة. بشكل أساسي ، إنها طريقة سهلة الاستخدام لدمج الوظائف وأتمتتها عبر منصات مختلفة ، مما يجعل توسيع قدرات Cody أسهل من أي وقت مضى.

بعض التطبيقات الشائعة المتوفرة في نظام Zapier البيئي:

• جداول بيانات جوجل
• محرر مستندات جوجل
• الركود
• برقية
• انستغرام
• فيسبوك ماسنجر

لماذا تختار كودي على واجهة برمجة تطبيقات OpenAI؟

تقدم Cody الذكاء الاصطناعي نهجا مخصصا لأتمتة الأعمال والمساعدة ، مما يميز نفسه عن واجهة برمجة تطبيقات GPT للاستخدام العام. على عكس واجهة برمجة تطبيقات GPT ، يسمح لك Cody بتدريب المساعد على وجه التحديد على عملك وفريقك وعملياتك وحتى بيانات العميل الخاصة بك باستخدام قاعدة المعرفة الخاصة بك. هذا يوفر عليك التعقيدات التقنية للحفاظ على قاعدة معرفية منفصلة وتنفيذ محرك بحث دلالي – تحديات يمكن أن تكون شاقة إذا لم تكن خبيرا في التكنولوجيا.

بالإضافة إلى ذلك ، يوفر Cody حلا أكثر شمولا ، حيث يوفر الوصول إلى نماذج GPT المختلفة بناء على خطة اشتراكك. كما أنه يدعم مجموعة واسعة من أنواع المستندات ، مثل مستندات Word / PDF ، والزحف إلى صفحات الويب ويوفر عناصر واجهة مستخدم قابلة للتخصيص وقابلة للتضمين مصممة للاندماج بسلاسة في عمليات عملك الحالية. مع Cody ، تحصل على منصة متعددة الميزات وشاملة كليا موجهة لتلبية احتياجاتك الخاصة.

كيف تبدأ أتمتة سير العمل ل Cody with Zapier؟

لإظهار مدى جودة عمل Cody و Zapier معا ، سنوجهك خلال أتمتة بسيطة. في هذه المقالة ، سوف نفهم كيف يمكنك تعزيز مشاركاتك على LinkedIn باستخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام Cody و Zapier. باستخدام هذا الإعداد ، يمكنك كتابة رسالة في Slack حول ما تريد نشره على LinkedIn. في غضون ثوان قليلة ، ستتحول هذه الرسالة إلى منشور حقيقي على LinkedIn تلقائيا. إنها طريقة سريعة وسهلة لتوسيع وجودك على وسائل التواصل الاجتماعي ، وكل ذلك أصبح ممكنا بفضل Cody و Zapier.

الخطوة 1: إنشاء روبوت

ستجد العديد من المدونات على موقعنا الإلكتروني لإرشادك خلال إنشاء الروبوت. ولكن لإعطائك نظرة عامة سريعة ، يتكون الروبوت بشكل أساسي من مكونين رئيسيين:

1. شخصية الروبوت: هذا يحدد نغمة ومزاج وأسلوب كيفية تفاعل الروبوت الخاص بك. وهو يغطي كل شيء من السياق العاطفي إلى طول وأهمية الردود.
2. قاعدة المعرفة: هذا هو المكان الذي تذهب إليه جميع مستنداتك المهمة. إنها توفر السياق الذي يساعد الروبوت على إنشاء استجابات دقيقة ومفيدة.

معا ، يحدد هذان المكونان فعالية الروبوت الخاص بك وسهولة استخدامه. في هذا العرض التوضيحي المحدد ، سنستخدم قاعدة معارف مجمعة من البيانات التي تم الزحف إليها لموقع ويب عقاري. إذا كنت ترغب في المتابعة وإنشاء أتمتة مماثلة ، فيمكنك الزحف إلى موقع الويب الخاص بنشاطك التجاري لملء قاعدة معارف الروبوت الخاص بك.

فوري:

موجه النظام:

الخطوة 2: تمكين تكامل Zapier

لتمكين تكامل Zapier ، انتقل إلى تكامل الحساب > وقم بتثبيت Zapier.

بعد النقر فوق تثبيت، ستتم إعادة توجيهك إلى Zapier، حيث ستحتاج إلى قبول الدعوة.

تماما مثل ذلك ، لقد نجحت في تمكين تكامل Cody على حساب Zapier الخاص بك.

الخطوة 3: إعداد Zapier

بمجرد تمكين التكامل ، ستحتاج إلى السماح ل Zapier بالوصول إلى حساب Cody الخاص بك باستخدام رمز الوصول. لإنشاء رمز مميز للوصول ، تحتاج إلى الانتقال إلى مفاتيح > واجهة برمجة تطبيقات الحساب > إنشاء مفتاح API. انسخ مفتاح API والصقه في حساب Zapier الخاص بك.

أنت الآن جاهز تماما لإنشاء Zap المخصص الخاص بك.

الخطوة 4: بناء الانطلاق

لإنشاء Zap جديد ، انقر فوق + إنشاء > انطلق جديد.

ستواجه حدثين رئيسيين في الإعداد:

1. الزناد: هذا هو الحدث الأولي الذي يبدأ الأتمتة ، أو “الانطلاق”. يمكن أن يكون أي شيء من تلقي رسالة جديدة إلى وقت محدد.
2. الإجراء: يتبع هذا المشغل وينفذ مهام محددة مثل إرسال رسالة أو إضافة بيانات إلى جدول.

قبل الغوص في بناء Zap ، دعنا نحصل على صورة واضحة لسير العمل. كما هو موضح في الرسم البياني أدناه ، تبدأ العملية عندما يذكر المستخدم اسم الروبوت جنبا إلى جنب مع وصف المنشور في قناة Slack العامة. على سبيل المثال ، “@Zapier إنشاء منشور يسلط الضوء على سبب كون Villa Homes أفضل من غيرها.”

ثم يتم تنسيق هذه الرسالة الأولية لإزالة اسم الروبوت ، مع ترك المحتوى الأساسي فقط. يتم إرسال هذا النص المنسق إلى Cody ، والذي يقوم بعد ذلك بإنشاء تسمية توضيحية أو منشور على LinkedIn. أخيرا ، يتم نشر هذا المحتوى الذي تم إنشاؤه تلقائيا على LinkedIn.

في جوهرها ، أنت تقوم بإعداد عملية مبسطة تأخذ رسالة Slack وتحولها إلى منشور على LinkedIn ، كل ذلك بمساعدة Cody و Zapier.

لبدء سحب الرسائل من مساحة عمل Slack الخاصة بك ، ستحتاج أولا إلى توصيل حساب Slack الخاص بك ب Zapier ، إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل. بالنسبة إلى حدث “المشغل” ، حدد “إشارة جديدة”. سيؤدي هذا إلى إطلاق Zap كلما تم ذكر الروبوت المحدد في قناة Slack عامة. في هذه الحالة ، سيتم تنشيط Zap عند ذكر روبوت Zapier في رسالة تتضمن كلمة “نشر”. هذا يضمن أن الأتمتة تستهدف على وجه التحديد منشوراتك المقصودة على LinkedIn.

بعد اختبار المشغل بنجاح ، حان الوقت للانتقال إلى تنسيق رسالة Slack. لإزالة اسم الروبوت وعزل المحتوى الأساسي للرسالة ، سنستخدم وظيفة “استبدال” الموجودة في أداة منسق Zapier. هذا يضمن أن يتم تمرير النص الأساسي فقط إلى Cody لإنشاء منشور LinkedIn.

حان الوقت الآن لإعداد إجراء Cody لإنشاء منشورك على LinkedIn. اختر الروبوت الذي أنشأته للتو واستخدم النص المنسق من Slack كاستعلام. سيؤدي هذا إلى توجيه كودي لأخذ الرسالة التي تم تنظيفها وتحويلها إلى منشور مخصص ل LinkedIn.

الخطوة الأخيرة هي نشر التحديث فعليا على LinkedIn. استخدم الاستجابة التي تم إنشاؤها بواسطة Cody وأدخلها كتعليق في إجراء LinkedIn. سيضمن ذلك نشر الرسالة المصممة من Cody مباشرة إلى حساب LinkedIn الخاص بك ، مما يكمل عملية الأتمتة.

النتيجة النهائية

محادثة الركود

لينكد إن بوست

ماذا يجب أن تكون خطوتك التالية؟

في هذه المقالة ، حددنا مثالا بسيطا ولكنه قوي يوضح كيف يمكن ل Cody دمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في مهام سير عمل الأتمتة عبر Zapier. مع مكتبة Zapier الواسعة من التطبيقات الشائعة ، فإن السماء هي الحد الأقصى لإمكانيات الأتمتة الإبداعية. يسعدنا أيضا أن نعلن أننا سنضيف قريبا إجراء “تحميل مستند” إلى Zapier ، مما يوسع نطاق المستندات التي يمكنك استخدامها في قاعدة المعارف الخاصة بك.

إذا نجحت في إعداد Zap وترغب في مشاركة تجربتك ، فانضم إلى خادم Discord الخاص بنا لإلهام الآخرين. لأي استكشاف للأخطاء وإصلاحها ، يمكنك الوصول إلينا من خلال ميزة “الحصول على المساعدة“.

سنستمر في طرح المقالات لمساعدتك في تحقيق أقصى استفادة من Cody لاحتياجات أتمتة عملك. لذا ترقبوا المزيد!

الذكاء الاصطناعي ليس مصطلحا جديدا لأي منا ، ولكن مع إطلاق ChatGPT في نوفمبر 2022 ، كان هناك خوف متزايد من أن الذكاء الاصطناعي ستحل محل الوظائف البشرية. هناك احتمال كبير أن يحل الذكاء الاصطناعي محل العديد من الوظائف ذات المستوى الأدنى في المستقبل ، مثل إدخال البيانات البسيطة وأدوار الدعم. ومع ذلك ، من المتوقع أيضا أن يخلق الذكاء الاصطناعي العديد من الوظائف الجديدة. ما لم يتم استكشافه على نطاق واسع هو تطبيق الذكاء الاصطناعي في تدريب كل من الموظفين الحاليين والجدد. إذا كنت قد رأيت سيناريو تدريب الشركات اليوم ، فإنه لم يتطور كثيرا على مر السنين – غالبا ما يتضمن أسئلة مبتذلة متعددة الخيارات تستند إلى مقاطع الفيديو التدريبية. لسوء الحظ ، لا تزال هذه الدورات التدريبية تفتقر إلى القدرة على محاكاة سيناريوهات الحياة الواقعية وتقييم ما إذا كان الموظف مستعدا لتحديات العالم الحقيقي بدقة.

أنت بالتأكيد لا تريد أن يحدث هذا بسبب نقص تدريب الموظفين الفعال:

إذا كنت تبحث عن حلول الذكاء الاصطناعي لتدريب موظفيك ، فإن Cody هي الأداة المثالية لك. على غرار ChatGPT ، يمكن تدريب Cody باستخدام بيانات عملك وملفات تعريف الفريق والعمليات ومعلومات العميل ، والاستفادة من قاعدة المعرفة الفريدة الخاصة بك.

مع كودي ، يمكن للشركات تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لصياغة مساعد تدريب شخصي وذكي مصمم خصيصا لمتطلبات الموظفين. هذا يضع كودي كإضافة بارزة في عالم حلول الأعمال التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. لبدء استخدام Cody ، ما عليك سوى تحميل الوثائق الحالية المتعلقة بالعمل (تعمل بشكل أفضل إذا كان لديك بالفعل أدبيات متعلقة بالتدريب) وإما تحديد قالب من مكتبة القوالب الخاصة بنا أو إنشاء الروبوت الخاص بك من البداية. فيما يلي العديد من المجالات التي يمكن ل Cody من خلالها تعزيز تدريب موظفيك ، مما يجعله ليس فقط أكثر فاعلية ولكن أيضا جذابا ، بدلا من كونه رتيبا ومرهقا.

محاكاة سيناريوهات الحياة الحقيقية

تمثل وظائف مثل دعم العملاء تحديات فريدة عندما يتعلق الأمر بالتدريب. نظرا لطبيعة التفاعلات التي تركز على الإنسان ، من الصعب التنبؤ بكل سيناريو محتمل أو مخاوف العملاء التي قد تنشأ. غالبا ما تعتمد طرق التدريب التقليدية على وحدات الماكرو والقوالب لتوفير استجابات قياسية. في حين أن هذه يمكن أن تغطي مجموعة واسعة من الاستفسارات الشائعة ، فإن الطبيعة غير المتوقعة لتفاعلات العملاء تعني أنه ستكون هناك دائما مواقف تقع خارج نطاق الاستجابات المحددة مسبقا.

هذا هو المكان الذي يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي فيه مغيرا للعبة. يمكن أن يتعرض المتدربون لمزيج من السيناريوهات الروتينية وغير العادية للغاية ، مما يمنحهم تجربة تدريب أكثر شمولا. لا يمكن لهذه المحاكاة اختبار مهارات حل المشكلات لدى الموظف فحسب ، بل يمكنها أيضا اختبار مهاراتهم الشخصية والتواصلية. يمكن أن تكون التغذية الراجعة فورية ، ويمكن تعديل التدريب في الوقت الفعلي بناء على أداء المتدرب.

أسئلة الاختيار من متعدد التكيفية

أسئلة الاختيار من متعدد التقليدية (MCQs) لها قيود في سيناريوهات التدريب. إذا فشل الفرد في الإجابة بشكل صحيح في المرة الأولى ، فقد يواجه نفس السؤال لاحقا. بعد بضع محاولات وربما باستخدام التخمين ، قد يختار الموظف الإجابة الصحيحة. هذا النهج غير فعال للتدريب في أي مجال.

مع الذكاء الاصطناعي ، يمكن إعادة هيكلة كل من السؤال والإجابات المقابلة له. هذا يضمن أنه حتى لو ظل المفهوم الأساسي كما هو ، فإن عرض السؤال وخياراته سيكون مختلفا. يمكن تزويد الذكاء الاصطناعي ببعض الأسئلة وتخصيصها بطريقة لن تكرر نفس السؤال مما يجعل عملية التدريب أكثر تنوعا.

تفسيرات فورية

غالبا ما يحدث التعلم الأكثر فعالية من خلال طرح الأسئلة. ومع ذلك ، أثناء التدريب ، قد لا يكون السؤال عن مصطلحات أو عمليات معينة ممكنا دائما ويمكن أن يصبح مملا للموظفين ، مما يعيق عملية التدريب الشاملة. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في التدريب ، فإنك تضمن أن المتعلمين يفهمون المفاهيم الأساسية ويفهمون الأساسيات بوضوح ، بدلا من مجرد خلق وهم المعرفة من خلال الإجابة على أسئلة متعددة. تعطي التفسيرات والمبررات الفورية انطباعا بأن المدرب البشري متاح دائما لمساعدة الموظفين.

التكامل السلس مع المنصات الحالية

ملاحظة أخرى لأنظمة تدريب الموظفين التقليدية هي الاحتكاك الإضافي للانتقال إلى وسيط آخر لإكمال التدريب. الأمر ليس سلسا ، مما يدفع الموظفين إلى تأجيل دوراتهم التدريبية. باستخدام أدوات مثل Cody ، يمكنك دمج عملية التدريب بسلاسة في Slack Workspace (مع العديد من عمليات الدمج قريبا) ، مما يسمح للموظفين بإكمال تدريبهم دون الحاجة إلى أي تبديل للسياق.

أخذ قفزة الذكاء الاصطناعي مع كودي

دمج الذكاء الاصطناعي في عملك بسلاسة مع كودي. لا ترميز ، لا عقبات تقنية. السحب والإفلات والتصميم والنشر. مع تطور كودي ، توقع المزيد من الميزات التي تهدف إلى تحسين عملية التدريب. اختبر كودي مجانا – بدون قيود. وعندما تكون مقتنعا بفعاليتها ، قم بالترقية وفقا لسرعتك.

مناقشة تأثير مترجم الكود على تحليل البيانات

قبل أسبوعين ، أصدرت OpenAI ميزة Code Interpreter لمشتركي ChatGPT Plus ، وخلقت موجات في مجتمع التكنولوجيا. إذا كنت شخصا من مجتمع التكنولوجيا الذي لا يزال غير مدرك لماهية مترجم الكود والإمكانات التي يحملها ، فقد وصلت إلى المكان الصحيح. لقد جربنا مترجم الكود ، وفي هذه المقالة ، سنناقش تأثير مترجم الكود على محللي البيانات وما إذا كان سيحل محل محللي البيانات تماما.

جدول المحتويات

1. ما هو مترجم الكود؟
2. كيفية تفعيل مترجم الكود؟
3. استخدام مترجم التعليمات البرمجية لتحليل البيانات
   1. تنظيف البيانات
   2. التعرف على منهجيات تحليل البيانات
   3. استكشاف حلول مختلفة
   4. تصور البيانات
   5. فهم التعليمات البرمجية الحالية
4. هل سيحل مترجم التعليمات البرمجية محل محللي البيانات؟

ما هو مترجم الكود؟

عندما أطلق OpenAI ميزة مترجم الكود ل ChatGPT ، كتبنا مقالا حول ماهيته وكيف يعمل. يمكنك التحقق من هذه المقالة هنا. لشرح ماهية مترجم الكود باختصار – إنه صندوق رمل بيثون يقوم بتشغيل التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة ChatGPT ويوفر لك الإخراج النهائي. يتم تنفيذ التعليمات البرمجية بشكل متكرر ، ويستمر السياق طوال الدردشة تقريبا. يعني التنفيذ العودي أن إخراج الكود يتم تغذيته مرة أخرى في وضع الحماية حتى يتم إنشاء استجابة مرضية. ينطبق هذا أيضا على تصحيح الكود.

يمكنك أيضا تحميل ملفات مثل التعليمات البرمجية والمستندات والصور ومجموعات البيانات. كانت هناك حالات قد يتم فيها فقد السياق بسبب نافذة السياق أو ترحيل الحاوية الحية في الواجهة الخلفية. في مثل هذه الحالات ، قد تحتاج إلى إعادة تحميل الملف ، وسيتولى مترجم التعليمات البرمجية الباقي.

كيفية تفعيل مترجم الكود؟

لتنشيط مترجم الكود ل ChatGPT ، تحتاج إلى الاشتراك في ChatGPT Plus. بعد الاشتراك ، انقر فوق النقاط الثلاث وانتقل إلى الإعدادات وميزات Beta > Beta. تمكين مترجم التعليمات البرمجية.

قم بإنشاء دردشة جديدة وحدد GPT-4 باستخدام مترجم الكود.

استخدام مترجم التعليمات البرمجية لتحليل البيانات

لتوضيح وعرض إمكانات مترجم الكود ، سنستكشف مجال تحليل البيانات لأنه يشمل جوانب متعددة من البرمجة تتجاوز إنشاء الكود. يتطلب التحليل الدقيق للبيانات فهما جيدا للبيانات وسماتها. يعد البدء في تحليل البيانات باستخدام مترجم التعليمات البرمجية أمرا بسيطا مثل تحميل مجموعة البيانات الخاصة بك والاستعلام عن مجموعة البيانات بلغة طبيعية.

فيما يلي بعض حالات الاستخدام التي وجدناها حيث يضيء مترجم التعليمات البرمجية ويمكنه زيادة سير عمل تحليل البيانات:

تنظيف البيانات

على الرغم من أهمية هذه المرحلة من تحليل البيانات ، إلا أنها قد تصبح مملة للغاية ، خاصة إذا كنت مبتدئا وبدأت للتو رحلة تحليل البيانات / علوم البيانات. يجعل مترجم الكود العملية برمتها فعالة وسيساعدك على توفير الكثير من الوقت في تصفح مجموعة البيانات وفهمها. حسنا ، هذا لا يعني أنه لا توجد حاجة للتدخل البشري ، لأن LLMs تميل إلى الهلوسة بشكل متكرر. من الضروري أن تبقي العملية برمتها تحت السيطرة دائما.

يمكن أن يساعدك مترجم الكود في طرق تنظيف البيانات المختلفة مثل:

1. فهم مجموعة البيانات الخاصة بك
2. التعامل مع القيم المفقودة/غير الصالحة
3. التحقق من أنواع البيانات غير الصحيحة واقتراح حلول لتصحيحها

التعرف على منهجيات تحليل البيانات

لا يزال تحليل البيانات أحد أكثر الوظائف شيوعا حاليا كنقطة دخول إلى صناعة التكنولوجيا ، ويستعد الكثير من الناس للدخول في هذا المجال. هناك مجموعة متنوعة من الدورات المختلفة المتاحة عبر الإنترنت والتي يمكن للمرء أن يأخذها ليصبح محلل بيانات. ومع ذلك ، لا يمكن للمرء اكتساب الخبرة في تحليل البيانات أو علوم البيانات بمجرد القيام بعشرات الدورات. يجب أن تكون عمليا وأن تستمر في تحليل / تجربة مجموعة واسعة من مجموعات البيانات ، وأحيانا إنشاء مجموعات البيانات الخاصة بك.

إن التفكير المنطقي ل GPT-4 ، في انسجام مع التنفيذ المباشر للكود باستخدام مترجم التعليمات البرمجية ، يجعل ChatGPT أقل من العمل كمرشد لك في فهم عدد لا يحصى من المصطلحات في تحليل البيانات. أفضل طريقة لتعلم أي مهارة هي طرح الأسئلة ويتيح لك ChatGPT أن تفعل الشيء نفسه. إن وجود مستوى معين من التفاعل يحسن دائما قدراتك التعليمية ويساعد في فهم هذا المجال المعين من الداخل إلى الخارج.

استكشاف حلول مختلفة

بغض النظر عن الإطار الأساسي لتحليل البيانات ، لا توجد قائمة مرجعية محددة يمكن للمرء اتباعها للعثور على الاستدلال من مجموعة البيانات. تحليل البيانات والبرمجة هو شكل من أشكال الفن. يختلف الفن لكل فرد ولا يمكن تحسينه إلا عندما تستكشف الفنون الأخرى. باستخدام ChatGPT ، يمكنك الوصول إلى حلول مختلفة بمبررات ربما لم تفكر فيها حتى. مع إضافة مترجم الكود ، أصبح لدى ChatGPT الآن سياق إضافي للعمل عليه ، مما يحسن الحلول بشكل كبير.

تصور البيانات

هذه واحدة من أفضل ميزات Code Interpreter (أو ChatGPT Plus) حاليا – القدرة على عرض التصورات والصور. إن تصور مجموعة البيانات الخاصة بك يجعل العملية الشاملة لفهم السمات أسرع كثيرا. بتوسيع حالة الاستخدام السابقة لسرد الطرق المختلفة للعثور على القيم المتطرفة ، يمكننا توضيح ذلك بيانيا باستخدام مخططات الصناديق والرسوم البيانية.

في لقطة الشاشة أعلاه ، يمكنك أيضا أن ترى أن مترجم التعليمات البرمجية قام بتصحيح الخطأ ذاتيا وإنشاء التصور للقيم المتطرفة.

فهم التعليمات البرمجية الحالية

يمكن أن تستهلك القراءة من خلال التعليمات البرمجية الكثير من الوقت خاصة عندما يكون هناك نقص في التعليقات أو تكون التعليقات غير كافية. باستخدام مترجم التعليمات البرمجية ، يمكنك ببساطة تحميل ملف دفتر ملاحظات python أو jupyter واطلب من ChatGPT تلخيص الكود لك. يمكنك أيضا طرح أسئلة حول الرمز. على الرغم من أن هذا كان ممكنا في السابق ، إلا أنه لم يكن سلسا وكان له أيضا قيود على السياق. يمكن أن تكون حالة الاستخدام هذه مفيدة حقا أثناء التدريب أو التعاون.

هل سيحل مترجم التعليمات البرمجية محل محللي البيانات؟

هذه مجرد بداية للأدوات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي ، وستستمر في التحسن باستخدام ميزات إضافية ونوافذ سياق أكبر. من المرجح أن تحل ثورة الذكاء الاصطناعي محل العديد من الوظائف ، لكنها ستخلق أيضا ضعف عدد الوظائف التي ربما لم نتخيلها بعد. ستتعامل أدوات مثل Code Interpreter مع المهام الشاقة والزائدة عن الحاجة ، مما يمكن محللي البيانات من التركيز بشكل أكبر على تحسين جودة البيانات واتخاذ قرارات أكثر استنارة. بالإضافة إلى ذلك ، سيساعد ChatGPT في تعزيز مهارات محللي البيانات الحاليين ومساعدتهم على التقدم في حياتهم المهنية.

“الذكاء الاصطناعي لن يحل محلك. الشخص الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي سيفعل ذلك”.

في عصر الذكاء الاصطناعي هذا ، من الأهمية بمكان أن يكون لدى الشركات موظفين مدربين تدريبا جيدا ، ويمكن أن يكون دمج الذكاء الاصطناعي لتدريب الموظفين استثمارا كبيرا. إذا كنت تبحث عن حلول الذكاء الاصطناعي لتدريب موظفيك ، فإن Cody هي الأداة المناسبة لك. على غرار ChatGPT ، يمكن تدريب Cody على بيانات عملك وفريقك وعملياتك وعملائك ، باستخدام قاعدة المعرفة الفريدة الخاصة بك.

مع Cody ، يمكن للشركات تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لإنشاء مساعد شخصي وذكي يلبي احتياجاتهم على وجه التحديد ، مما يجعله إضافة واعدة لعالم حلول الأعمال التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

اشترك في ChatGPT Plus واحصل على إمكانية الوصول إلى مترجم الكود جنبا إلى جنب مع مجموعة من الميزات الإضافية. رابط إلى دردشة مترجم التعليمات البرمجية.

هل هو حقا أفضل من ChatGPT؟

بعد الإعلان عن حظر مؤقت على ChatGPT بعد إطلاقه ، قررت StackOverflow الآن القفز على عربة GenAI بأحدث عروضها ، OverflowAI. OverflowAI ليس منتجا واحدا ولكنه مجموعة من منتجات GenAI المتعددة تحت مصطلح مظلة واحد. دعونا نرى ما إذا كان OverflowAI هو حقا بديل ChatGPT للمبرمجين.

ما الذي يميز OverflowAI؟

بحث

لتحسين وتوفير الوقت في البحث عن حلول للأسئلة ، سيقوم OverflowAI بتجميع المعرفة من مصادر مختلفة لخياطة حل تدريجي يلبي حل مشكلتك المحددة. سيتم الاستشهاد بجميع الموارد المستخدمة لإنشاء الاستجابة مع المراجع حتى تتمكن من التحقق من صحة الإجابات بنفسك ، وسيتم منح الاعتمادات للمساهمين في الحل.

يمكن طرح أسئلة المتابعة بتنسيق يشبه الدردشة. سيحافظ هذا على سياق السؤال الأصلي ويضيف المزيد من المعلومات إليه ، مما يسمح لك بقضاء وقت أقل في هيكلة السؤال وطرح سلسلة من الأسئلة المرتبطة ببعضها البعض.

مسودة

“الذكاء الاصطناعي لا يحل محل البشر في أي وقت قريب ، ولكن يمكن أن يساعدك في صياغة سؤال لنشره على مجتمعنا” – براشانث شاندراسيكار ، الرئيس التنفيذي @ StackOverflow

كانت هناك حالات لم يتم فيها حل معظم الأسئلة أو تجاهلها ، ويرجع ذلك فقط إلى عدم وجود هيكل أو تكرار المعلومات داخل السؤال. يمكن أن يساعدك OverflowAI في صياغة أسئلة أفضل يمكن نشرها على مجتمع StackOverflow ، والتي يمكن بعد ذلك الإجابة عليها من قبل خبراء المجال.

يتم استخدام نفس الميزة عندما يتعذر على OverflowAI الإجابة على سؤال معين. بدلا من هلوسة الإجابات ، سيحث المستخدم ببساطة على إعادة توجيه السؤال إلى المجتمع وأيضا تزويد المستخدم بسؤال جيد الصياغة.

لَخَّصَ

إذا كنت مطورا ، فأنت تعرف بالتأكيد الألم الكامن وراء القراءة والقشط من خلال الردود والوثائق المتعددة لإيجاد حل لمشكلة واحدة بسيطة. يلخص OverflowAI ، مع حل GenAI الخاص به ، استجابات متعددة ويتجاهل الاستجابات الزائدة عن الحاجة أو الأقل فائدة لتزويدك بملخص نظيف ومنظم جيدا لحل مشكلتك.

يمكن تحسين هذه الإجابات المنسوبة والموثوقة بناء على قدرة الترميز والطول وقواعد المعرفة الأخرى مثل GitHub. باستخدام StackOverflow for Teams، يمكنك أيضا الرجوع إلى الحلول التي يقدمها الزملاء من مؤسستك من خلال تدريب OverflowAI على مستودعاتك.

الإضافات

“أحد التحديات التي نسمعها من المطورين هو تقليل الاضطراب وتبديل السياق أثناء الترميز” – براشانث شاندراسيكار ، الرئيس التنفيذي @ StackOverflow

تم تصميم المكون الإضافي ل Visual Studio Code ليعمل كمبرمج زوجي ، مما يساعدك على تحسين كفاءة البرمجة من خلال تزويدك بمحتوى تم التحقق من صحته ونسبه من فرق StackOverflow العامة والخاصة. يستورد هذا الملحق محتوى تم التحقق منه من مثيل Stack Overflow for Teams الخاص بك والنظام الأساسي العام لمنح المطورين ملخصا مخصصا لكيفية حل مشكلاتهم بسرعة وفعالية، مما يسمح لهم بالتعمق أكثر عند الضرورة ثم توثيق رؤى وحلول جديدة.

تكامل سلاك

نظرا لأن معظم الشركات تعتمد على Slack كوسيلة اتصال أساسية الآن ، فإن تكامل Slack ل StackOverflow سيجعل المعلومات في متناول الجميع بسهولة ، ويمكن العثور على الحلول بشكل تعاوني على القنوات. يمكن لجميع الفرق التفاعل مع الموارد وقاعدة المعرفة دون أي مساعدة بشرية.

كيف يختلف عن ChatGPT؟

مع وجود عدد لا يحصى من LLMs الموجودة حاليا ، لا يمكن لجميعهم التميز بناء على قدرات LLM الخاصة بهم. ChatGPT هي أداة تم إنشاؤها لعرض قوة نماذج GPT في الاستخدام اليومي. أدوات مثل OverflowAI متخصصة لاستخدامها في حالات استخدام محددة ، في هذه الحالة ، تطوير البرامج وصيانتها. نعم ، يمكنك استخدام ChatGPT لإنجاز معظم عملك ، لكن الأدوات المتخصصة تساعد في تقليل عبء العمل عن طريق جعل العملية برمتها أكثر سلاسة وقوة.

إذا كنت تبحث عن أداة مثل OverflowAI ولكن لعملك ويتم تدريبك على وثائق عملك ، دعنا نقدم لك Cody. مثل OverflowAI ، يمكن تدريب Cody على بيانات عملك وعمليات الفريق والعملاء ، باستخدام قاعدة المعرفة الفريدة الخاصة بك.

مع
Cody
، يمكن للشركات تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لإنشاء مساعد شخصي وذكي يلبي احتياجاتهم على وجه التحديد ، مما يجعله إضافة واعدة لعالم حلول الأعمال التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

لتجربة OverflowAI ، ستحتاج إلى التسجيل في StackOverflow Labs لأنه لا يزال في المرحلة التجريبية.