Tag: نموذج الذكاء الاصطناعي

تشكل قواعد بيانات المتجهات ، التي يشار إليها أيضا باسم قواعد البيانات المتجهة أو مخازن المتجهات ، فئة قواعد بيانات متخصصة تم إنشاؤها لتخزين واسترجاع المتجهات عالية الأبعاد بكفاءة.

في سياق قاعدة البيانات ، يشير المتجه إلى سلسلة منظمة من القيم العددية التي تشير إلى موضع داخل مساحة متعددة الأبعاد. يتوافق كل مكون من مكونات المتجه مع ميزة أو بعد مميز.

تثبت قواعد البيانات هذه أنها بارعة بشكل خاص في التعامل مع التطبيقات التي تتعامل مع مجموعات بيانات واسعة ومعقدة ، وتشمل مجالات مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ومعالجة الصور والبحث عن التشابه.

قد تواجه قواعد البيانات العلائقية التقليدية تحديات عند إدارة البيانات عالية الأبعاد وتنفيذ عمليات البحث عن التشابه بكفاءة مثالية. ونتيجة لذلك، تبرز قواعد بيانات المتجهات كبديل قيم في مثل هذه السيناريوهات.

ما هي السمات الرئيسية لقواعد بيانات المتجهات؟

تشمل السمات الرئيسية لقواعد بيانات المتجهات ما يلي:

التخزين المتجه الأمثل

تخضع قواعد بيانات المتجهات للتحسين لتخزين واسترجاع المتجهات عالية الأبعاد ، وغالبا ما تنفذ هياكل وخوارزميات بيانات متخصصة.

يتقن البحث عن التشابه

تتفوق قواعد البيانات هذه في إجراء عمليات بحث التشابه ، مما يمكن المستخدمين من تحديد موقع المتجهات القريبة أو المشابهة لمتجه الاستعلام المقدم بناء على مقاييس محددة مسبقا مثل تشابه جيب التمام أو المسافة الإقليدية.

قابلية التوسع

تم تصميم قواعد بيانات المتجهات معماريا للتوسع أفقيا ، مما يسهل المعالجة الفعالة لأحجام البيانات الكبيرة والاستعلامات من خلال توزيع الحمل الحسابي عبر عقد متعددة.

دعم التضمين

تستخدم قواعد بيانات المتجهات بشكل متكرر لتخزين عمليات تضمين المتجهات التي تم إنشاؤها بواسطة نماذج التعلم الآلي ، وتلعب دورا مهما في تمثيل البيانات داخل مساحة كثيفة مستمرة. تجد عمليات التضمين هذه تطبيقات شائعة في مهام مثل معالجة اللغة الطبيعية وتحليل الصور.

المعالجة في الوقت الحقيقي

تخضع العديد من قواعد بيانات المتجهات للتحسين للمعالجة في الوقت الفعلي أو في الوقت الفعلي تقريبا ، مما يجعلها مناسبة تماما للتطبيقات التي تتطلب استجابات سريعة وأداء منخفض الكمون.

ما هي قاعدة بيانات المتجهات؟

قاعدة بيانات المتجهات هي قاعدة بيانات متخصصة مصممة لتخزين البيانات كمتجهات متعددة الأبعاد تمثل سمات أو صفات مختلفة. تتحول كل معلومة ، مثل الكلمات أو الصور أو الأصوات أو مقاطع الفيديو ، إلى ما يسمى المتجهات.

تخضع جميع المعلومات للتحويل إلى هذه المتجهات باستخدام طرق مثل نماذج التعلم الآلي أو تضمين الكلمات أو تقنيات استخراج الميزات.

تكمن الميزة الرئيسية لقاعدة البيانات هذه في قدرتها على تحديد موقع البيانات واسترجاعها بسرعة ودقة بناء على قرب أو تشابه المتجهات.

يتيح هذا النهج عمليات البحث بناء على الصلة الدلالية أو السياقية بدلا من الاعتماد فقط على التطابقات الدقيقة أو معايير محددة ، كما هو موضح في قواعد البيانات التقليدية.

لذلك ، لنفترض أنك تبحث عن شيء ما. باستخدام قاعدة بيانات متجهة، يمكنك:

• ابحث عن الأغاني التي تبدو متشابهة في لحنها أو إيقاعها.
• اكتشف المقالات التي تتحدث عن أفكار أو مواضيع مماثلة.
• حدد الأدوات التي تبدو متشابهة بناء على خصائصها ومراجعاتها.

كيف تعمل قواعد بيانات المتجهات؟

تخيل قواعد البيانات التقليدية كجداول تخزن بدقة أشياء بسيطة مثل الكلمات أو الأرقام.

الآن ، فكر في قواعد بيانات المتجهات على أنها أنظمة فائقة الذكاء تتعامل مع المعلومات المعقدة المعروفة باسم المتجهات باستخدام طرق بحث فريدة.

على عكس قواعد البيانات العادية التي تبحث عن التطابقات التامة ، تتخذ قواعد بيانات المتجهات نهجا مختلفا. كل شيء يتعلق بإيجاد أقرب تطابق باستخدام مقاييس خاصة للتشابه.

تعتمد قواعد البيانات هذه على تقنية بحث رائعة تسمى البحث التقريبي لأقرب جار (ANN).

الآن ، تكمن الصلصة السرية وراء كيفية عمل قواعد البيانات هذه في شيء يسمى “التضمين”.

صور البيانات غير المهيكلة مثل النص أو الصور أو الصوت – لا تتناسب بدقة مع الجداول.

لذلك ، لفهم هذه البيانات في الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي ، يتم تحويلها إلى تمثيلات قائمة على الأرقام باستخدام التضمينات.

تقوم الشبكات العصبية الخاصة بالرفع الثقيل لعملية التضمين هذه. على سبيل المثال ، تقوم عمليات تضمين الكلمات بتحويل الكلمات إلى متجهات بطريقة تنتهي بها الكلمات المتشابهة أقرب إلى بعضها البعض في الفضاء المتجه.

يعمل هذا التحول كمترجم سحري ، مما يسمح للخوارزميات بفهم الروابط والتشابهات بين العناصر المختلفة.

لذا ، فكر في التضمين كنوع من المترجم الذي يحول البيانات غير المستندة إلى الأرقام إلى لغة يمكن لنماذج التعلم الآلي فهمها.

يساعد هذا التحول هذه النماذج على تحديد الأنماط والروابط في البيانات بشكل أكثر كفاءة.

ما هي أفضل قواعد بيانات المتجهات لعام 2024؟

لقد أعددنا قائمة بأفضل 5 قواعد بيانات متجهة لعام 2024:

1. صنوبر

أول الأشياء أولا ، الصنوبر ليس مفتوح المصدر.

إنها قاعدة بيانات متجهة قائمة على السحابة يديرها المستخدمون عبر واجهة برمجة تطبيقات بسيطة ، ولا تتطلب أي إعداد للبنية التحتية.

يسمح Pinecone للمستخدمين ببدء حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم وإدارتها وتحسينها دون متاعب التعامل مع صيانة البنية التحتية أو خدمات المراقبة أو إصلاح مشكلات الخوارزمية.

يعالج هذا الحل البيانات بسرعة ويسمح للمستخدمين باستخدام عوامل تصفية البيانات الوصفية ودعم الفهارس ذات الكثافة المتفرقة ، مما يضمن نتائج دقيقة وسريعة عبر متطلبات البحث المختلفة.

تشمل ميزاته الرئيسية ما يلي:

1. تحديد الإدخالات المكررة.

1. تتبع التصنيفات.
2. إجراء عمليات البحث عن البيانات.
3. تصنيف البيانات.
4. القضاء على الإدخالات المكررة.

للحصول على رؤى إضافية حول Pinecone ، استكشف البرنامج التعليمي “إتقان قواعد بيانات المتجهات باستخدام Pinecone”

بقلم معز علي المتاح على Data Camp.

2. صفاء

Chroma هي قاعدة بيانات تضمين مفتوحة المصدر مصممة لتبسيط تطوير تطبيقات LLM (نموذج اللغة الكبيرة).

يكمن تركيزها الأساسي في تمكين التكامل السهل للمعرفة والحقائق والمهارات ل LLMs.

يسلط استكشافنا ل Chroma DB الضوء على قدرته على التعامل مع المستندات النصية دون عناء ، وتحويل النص إلى تضمينات ، وإجراء عمليات بحث عن التشابه.

دلائل الميزات:

• مزود بوظائف مختلفة مثل الاستعلامات والتصفية وتقديرات الكثافة والمزيد.
• دعم LangChain (بايثون وجافا سكريبت) و LlamaIndex.
• يستخدم نفس واجهة برمجة التطبيقات التي تعمل في دفاتر ملاحظات Python ويتوسع بكفاءة إلى مجموعة الإنتاج

اقرأ المزيد: ما هو إطار عمل واجهة برمجة تطبيقات RAG و LLMs؟

3. نسج

على عكس Pinecone ، Weaviate هي قاعدة بيانات متجهة مفتوحة المصدر تبسط تخزين كائنات البيانات وتضمين المتجهات من نماذج ML المفضلة لديك.

تتوسع هذه الأداة متعددة الاستخدامات بسلاسة لإدارة مليارات كائنات البيانات دون متاعب.

يقوم بسرعة بإجراء بحث 10-NN (أقرب 10 جيران) في غضون أجزاء من الثانية عبر ملايين العناصر.

يجد المهندسون أنه مفيد لتوجيه البيانات أثناء استيراد أو توفير المتجهات الخاصة بهم ، وصياغة أنظمة لمهام مثل استخراج الأسئلة والأجوبة والتلخيص والتصنيف.

دلائل الميزات:

• وحدات متكاملة لعمليات البحث التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، ووظائف Q&A ، ودمج LLMs مع بياناتك ، والتصنيف الآلي.
• قدرات CRUD الشاملة (إنشاء ، قراءة ، تحديث ، حذف).
• سحابة أصلية، وموزعة، وقادرة على التوسع مع أحمال العمل المتطورة، ومتوافقة مع Kubernetes للتشغيل السلس.
• يسهل الانتقال السلس لنماذج ML إلى MLOps باستخدام قاعدة البيانات هذه.

4. كدرانت

يعمل Qdrant كقاعدة بيانات متجهة ، يخدم غرض إجراء عمليات بحث عن تشابه المتجهات بسهولة.

يعمل من خلال خدمة API ، مما يسهل البحث عن المتجهات عالية الأبعاد الأكثر ارتباطا.

يتيح استخدام Qdrant تحويل عمليات التضمين أو مشفر الشبكة العصبية إلى تطبيقات قوية لمهام مختلفة مثل المطابقة والبحث وتقديم التوصيات. تتضمن بعض الميزات الرئيسية ل Qdrant ما يلي:

• واجهة برمجة تطبيقات مرنة: توفر مواصفات OpenAPI v3 جنبا إلى جنب مع العملاء المبنية مسبقا للغات برمجة متعددة.
• السرعة والدقة: ينفذ خوارزمية HNSW مخصصة لعمليات بحث سريعة ودقيقة.
• التصفية المتقدمة: تسمح بتصفية النتائج بناء على الحمولات المتجهة المرتبطة ، مما يعزز دقة النتائج.
• دعم بيانات متنوع: يستوعب أنواع البيانات المتنوعة ، بما في ذلك مطابقة السلسلة والنطاقات الرقمية والمواقع الجغرافية والمزيد.
• قابلية التوسع: تصميم سحابي أصلي مع إمكانات للتحجيم الأفقي للتعامل مع أحمال البيانات المتزايدة.
• الكفاءة: تم تطويره في Rust ، مما أدى إلى تحسين استخدام الموارد من خلال تخطيط الاستعلام الديناميكي لتحسين الكفاءة.

5. فايس

المصدر المفتوح: نعم

نجوم GitHub: 23k

تم تطوير Faiss بواسطة Facebook الذكاء الاصطناعي Research ، وهو بمثابة مكتبة مفتوحة المصدر تحل التحدي المتمثل في عمليات البحث والتجميع السريعة والكثيفة عن تشابه المتجهات.

يوفر طرقا للبحث من خلال مجموعات من المتجهات ذات الأحجام المختلفة ، بما في ذلك تلك التي قد تتجاوز قدرات ذاكرة الوصول العشوائي.

يقدم Faiss أيضا رمز التقييم ودعم تعديل المعلمات.

دلائل الميزات:

• لا يسترجع أقرب جار فحسب ، بل يسترد أيضا أقرب الجيران الثاني والثالث و k-th.
• يتيح البحث عن متجهات متعددة في وقت واحد ، ولا يقتصر على واحد فقط.
• يستخدم أكبر بحث داخلي عن المنتج بدلا من الحد الأدنى من البحث.
• يدعم مسافات أخرى مثل L1 و Linf وما إلى ذلك ، وإن كان بدرجة أقل.
• إرجاع كافة العناصر ضمن نصف قطر محدد لموقع الاستعلام.
• يوفر خيار حفظ الفهرس على القرص بدلا من تخزينه في ذاكرة الوصول العشوائي.

يعمل Faiss كأداة قوية لتسريع عمليات البحث عن تشابه المتجهات الكثيفة ، حيث يقدم مجموعة من الوظائف والتحسينات لعمليات البحث الفعالة والفعالة.

في المخص:

في عصر اليوم القائم على البيانات ، تسلط التطورات المتزايدة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الضوء على الدور الحاسم الذي تلعبه قواعد بيانات المتجهات.

أصبحت قدرتها الاستثنائية على تخزين واستكشاف وتفسير متجهات البيانات متعددة الأبعاد جزءا لا يتجزأ من تغذية مجموعة من التطبيقات التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي.

من محركات التوصية إلى التحليل الجينومي ، تقف قواعد البيانات هذه كأدوات أساسية ، تقود الابتكار والفعالية عبر مختلف المجالات.

الأسئلة الشائعة

1. ما هي الميزات الرئيسية التي يجب أن أبحث عنها في قواعد بيانات المتجهات؟

عند التفكير في قاعدة بيانات متجهة ، حدد أولويات ميزات مثل:

• قدرات بحث فعالة
• قابلية التوسع والأداء
• المرونة في أنواع البيانات
• خيارات التصفية المتقدمة
• واجهة برمجة التطبيقات ودعم التكامل

2. كيف تختلف قواعد البيانات المتجهة عن قواعد البيانات التقليدية؟

تتميز قواعد بيانات المتجهات عن قواعد البيانات التقليدية بسبب نهجها المتخصص في إدارة البيانات ومعالجتها. إليك كيف تختلف:

• بنية البيانات: تنظم قواعد البيانات التقليدية البيانات في صفوف وأعمدة ، بينما تركز قواعد بيانات المتجهات على تخزين ومعالجة المتجهات عالية الأبعاد ، وهي مناسبة بشكل خاص للبيانات المعقدة مثل الصور والنصوص والتضمين.
• آليات البحث: تستخدم قواعد البيانات التقليدية في المقام الأول التطابقات التامة أو تضع معايير لعمليات البحث ، بينما تستخدم قواعد بيانات المتجهات عمليات البحث القائمة على التشابه ، مما يسمح بنتائج أكثر صلة بالسياق.
• وظائف متخصصة: توفر قواعد بيانات المتجهات وظائف فريدة مثل عمليات البحث عن أقرب الجيران وعمليات البحث في النطاق والمعالجة الفعالة للبيانات متعددة الأبعاد ، مما يلبي متطلبات التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
• الأداء وقابلية التوسع: تم تحسين قواعد بيانات المتجهات للتعامل مع البيانات عالية الأبعاد بكفاءة، مما يتيح عمليات بحث أسرع وقابلية التوسع للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات مقارنة بقواعد البيانات التقليدية.

يمكن أن يساعد فهم هذه الاختلافات في اختيار النوع الصحيح من قاعدة البيانات اعتمادا على طبيعة البيانات والتطبيقات المقصودة.

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؟

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

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

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


!