نماذج الذكاء الاصطناعى في الأرقام: أفضل 15 طرازات لغة كبيرة-149 نماذج أساسية / "نماذج الأساس" -51 تعليمية الآلات

🤖📈 حقق الذكاء الاصطناعي (AI) تقدمًا كبيرًا في السنوات الأخيرة وكان له تأثير ملحوظ على مختلف الصناعات ومجالات البحث. على وجه الخصوص، أدى تطوير نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) والنماذج الأساسية إلى توسيع إمكانات ونطاق تطبيقات تقنيات الذكاء الاصطناعي. في هذه المقالة نلقي نظرة تفصيلية على التطورات الحالية في مجال نماذج الذكاء الاصطناعي وأهميتها وتطبيقاتها الممكنة.

ومن المهم الإشارة إلى أن الأرقام المذكورة فيما يتعلق بعدد نماذج الذكاء الاصطناعي وتطورها قد تكون عرضة للتقلبات، حيث أن الأبحاث والتقدم التكنولوجي في هذا المجال يتطور بشكل ديناميكي للغاية. على الرغم من الانحرافات المحتملة، توفر البيانات المدرجة إرشادات قوية وتوفر نظرة عامة واضحة على الوضع الحالي لنماذج الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى إمكاناتها وتأثيرها المتزايد. إنها بمثابة أساس تمثيلي لفهم الاتجاهات والتطورات الهامة في الذكاء الاصطناعي.

نظرة عامة على نماذج الذكاء الاصطناعي: أفضل 15 نموذجًا للغة – 149 نموذجًا أساسيًا – 51 نموذجًا للتعلم الآلي – الصورة: Xpert.Digital

✨🗣️ أفضل 15 نموذجًا للغات كبيرة (LLMs)

نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) هي نماذج ذكاء اصطناعي قوية مصممة خصيصًا لمعالجة اللغة الطبيعية وفهمها وتوليدها. تعتمد هذه النماذج على مجموعات بيانات ضخمة وتستخدم تقنيات التعلم الآلي المتقدمة لتقديم إجابات سياقية ومتماسكة للأسئلة المعقدة. يوجد حاليًا 15 نموذجًا لغويًا رئيسيًا تلعب دورًا مركزيًا في مختلف مجالات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

تتضمن شهادات LLM الرائدة نماذج مثل o1 (جديد)، وGPT-4، وGemini، وClaude 3. وقد حققت هذه النماذج تقدمًا ملحوظًا في المعالجة متعددة الوسائط، مما يعني أنها لا تفسر النص فحسب، بل تفسر أيضًا تنسيقات البيانات الأخرى مثل الصوت والصور ويمكن إنشاؤها. تفتح إمكانية تعدد الوسائط هذه مجموعة متنوعة من التطبيقات الجديدة، بدءًا من وصف الصور وتحليل الصوت وحتى أنظمة الحوار المعقدة.

أحد النماذج المثيرة للإعجاب بشكل خاص هو Gemini Ultra، وهو أول نموذج للذكاء الاصطناعي يصل إلى مستويات الأداء البشري في ما يسمى بمعيار فهم اللغة متعدد المهام الضخم (MMLU). يقيس هذا المعيار قدرة النموذج على التعامل مع المهام المختلفة القائمة على اللغة في وقت واحد، وهو أمر مهم للعديد من التطبيقات العملية مثل برامج الدردشة الآلية وأنظمة الترجمة وحلول دعم العملاء الآلية.

هناك العشرات من النماذج اللغوية المعروفة، ولكن لا توجد نظرة شاملة ودقيقة. ويتزايد العدد باستمرار حيث تعمل الشركات والمؤسسات البحثية باستمرار على تطوير نماذج جديدة وتحسين النماذج الحالية.

فيما يلي النظرة العامة الحالية لأهم 15 نموذجًا للغة

• o1
• جي بي تي-4
• جي بي تي 3.5
• كلود
• يزدهر
• التحم
• فالكون
• لاما
• لامدا
• مضيئة
• أوركا
• فيكونا 33 ب
• نخل
• فيكونا 33 ب
• دوللي 2.0
• جواناكو-65ب

🌍🛠️ نماذج التأسيس: أساس الذكاء الاصطناعي الحديث

بالإضافة إلى النماذج اللغوية الكبيرة، يلعب ما يسمى بالنماذج الأساسية دورًا حاسمًا في مواصلة تطوير الذكاء الاصطناعي. النماذج الأساسية، والتي تشمل أيضًا GPT-4 وClaude 3 وGemini، هي أنظمة ذكاء اصطناعي كبيرة للغاية يتم تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة ومتعددة الوسائط في كثير من الأحيان. ميزتها الرئيسية هي أنه يمكن تطبيقها على العديد من المهام المختلفة دون الحاجة إلى تطوير نموذج جديد في كل مرة. هذه المرونة وقابلية التوسع تجعل النماذج الأساسية أداة لا غنى عنها لمجموعة متنوعة من التطبيقات في الصناعة والعلوم والتكنولوجيا.

تم إطلاق إجمالي 149 طرازًا من طراز Foundation في جميع أنحاء العالم في عام 2023، أي أكثر من الضعف مقارنة بعام 2022. وهذا يدل على النمو السريع والأهمية المتزايدة لهذه النماذج. يُشار إلى أن حوالي 65.7% من هذه النماذج هي نماذج مفتوحة المصدر، مما يشجع البحث والتطوير في هذا المجال. تُمكّن النماذج مفتوحة المصدر المطورين والباحثين حول العالم من البناء على النماذج الحالية وتكييفها لأغراضهم الخاصة. وهذا يساهم بشكل كبير في تسريع الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي.

أحد الأسباب التي تجعل النماذج الأساسية أكثر شيوعًا هو قدرتها على التعامل بكفاءة مع مجموعات البيانات الضخمة وأتمتة المهام التي كان يتعين القيام بها يدويًا في السابق. على سبيل المثال، يتم استخدامها في الطب لتحليل كميات كبيرة من بيانات المرضى ودعم التشخيص. في الصناعة المالية، يساعدون في اكتشاف الاحتيال وتقييم المخاطر، بينما في صناعة السيارات يساعدون في تحسين تقنيات القيادة الذاتية.

🚀📈 نماذج التعلم الآلي: محرك تطوير الذكاء الاصطناعي

بالإضافة إلى النماذج الأساسية، تلعب نماذج التعلم الآلي المتخصصة أيضًا دورًا مهمًا في مشهد الذكاء الاصطناعي الحديث. تم تصميم هذه النماذج لحل مشكلات محددة، وغالبًا ما يتم تطويرها بالتعاون الوثيق بين الأوساط الأكاديمية والصناعة. ووفقاً لمؤشر الذكاء الاصطناعي الصادر عن معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي المرتكز على الإنسان (HAI)، فقد تم إصدار 87 نموذجاً للتعلم الآلي في عام 2023. وينقسم هذا العدد إلى 51 نموذجاً طورتها الشركات الصناعية و15 نموذجاً مستمدة من البحث الأكاديمي. تم إنشاء 21 نموذجًا آخر من خلال التعاون بين العلوم والصناعة.

ويبين هذا الاتجاه أن الحدود بين البحث الأكاديمي والتطبيق الصناعي أصبحت غير واضحة بشكل متزايد. يؤدي التعاون بين العلم والشركات إلى تسريع تطوير حلول الذكاء الاصطناعي التي يمكن وضعها موضع التنفيذ بسرعة. مثال على ذلك هو تطوير خوارزميات التعلم الآلي لتحسين عمليات الإنتاج في الصناعة التحويلية أو لتحسين أنظمة التوصية في صناعة التجارة الإلكترونية.

تعتبر نماذج التعلم الآلي حاسمة أيضًا في البحث. إنها تجعل من الممكن التعرف على الأنماط المعقدة في كميات كبيرة من البيانات وإجراء تنبؤات يصعب تحقيقها بناءً على الأساليب التقليدية. ومن الأمثلة على ذلك تطبيق نماذج التعلم الآلي في أبحاث الجينوم، حيث يتم استخدامها لتحديد التشوهات الجينية وتطوير علاجات جديدة للأمراض النادرة.

🌐🔀تعدد الوسائط: مستقبل الذكاء الاصطناعي

أحد الاتجاهات المهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي هو تعدد النماذج المتزايد. نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط قادرة على معالجة ودمج أنواع مختلفة من البيانات في وقت واحد - مثل النصوص والصور والصوت وحتى مقاطع الفيديو. تعد هذه الإمكانية خطوة حاسمة نحو ذكاء اصطناعي أكثر شمولاً وتنوعًا.

مثال على تطبيق النماذج متعددة الوسائط هو الوصف التلقائي للصورة. يقوم النموذج بتحليل الصورة وإنشاء وصف لغوي متماسك لما يمكن رؤيته في الصورة. تجد مثل هذه النماذج تطبيقًا في مجالات مثل إمكانية الوصول، حيث يمكنها مساعدة الأشخاص ضعاف البصر على فهم المعلومات المرئية بشكل أفضل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط في صناعة الترفيه لإنشاء أفلام وألعاب تفاعلية تستجيب لإجراءات المستخدمين ومدخلاتهم.

المجال الآخر الذي يمكن أن يستفيد من نماذج الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط هو التشخيص الطبي. من خلال التحليل المتزامن لبيانات الصورة (مثل الأشعة السينية)، والبيانات النصية (مثل ملفات المرضى) والبيانات الصوتية (مثل محادثات الطبيب)، يمكن تحسين دقة التشخيص بشكل كبير.

🛠️⚖️ التحديات والجوانب الأخلاقية

ومع ذلك، على الرغم من التقدم المثير للإعجاب، هناك أيضًا تحديات مرتبطة بتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها. واحدة من أكبر التحديات هي مشكلة التحيز. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على مجموعات بيانات غير متنوعة بشكل كاف أن تزيد من التحيز والتمييز. قد يكون هذا مشكلة بشكل خاص عند استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات حساسة مثل العدالة الجنائية أو توظيف الموظفين.

هناك جانب آخر وهو إمكانية التتبع والتفسير لنماذج الذكاء الاصطناعي. في حين أن نماذج التعلم الآلي البسيطة غالبًا ما تكون سهلة الفهم نسبيًا، فإن النماذج المعقدة مثل LLMs والنماذج الأساسية أصبحت بشكل متزايد "صناديق سوداء". وهذا يعني أنه غالبًا ما يكون من الصعب على المستخدمين فهم سبب اتخاذ النموذج لقرار معين. وهذا يمثل مشكلة خاصة في التطبيقات الهامة للسلامة مثل: ب- في الطب أو المالية.

هناك أيضًا مسألة أمن البيانات. تتطلب نماذج الأساس كميات هائلة من البيانات لتعمل بكفاءة. يتضمن هذا غالبًا معلومات شخصية أو حساسة. ولذلك يجب تصميم تخزين هذه البيانات ومعالجتها بحيث تكون آمنة بشكل خاص لمنع سوء الاستخدام وتسرب البيانات.

🎯🧠 إمكانيات في الذكاء الاصطناعي

يُظهر التطور السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج اللغات الكبيرة والنماذج الأساسية، بشكل مثير للإعجاب الإمكانات التي يتمتع بها الذكاء الاصطناعي. لقد غيرت هذه النماذج بشكل أساسي الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا وفتحت العديد من التطبيقات الجديدة عبر مختلف الصناعات. سوف تلعب الوسائط المتعددة المتزايدة لأنظمة الذكاء الاصطناعي دورًا أكبر في السنوات القادمة وستتيح تطبيقات جديدة ومبتكرة.

ولكن في الوقت نفسه، يجب أيضاً أن تؤخذ التحديات والمخاطر الأخلاقية المرتبطة باستخدام هذه التكنولوجيات على محمل الجد. من المهم أن يؤدي تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي وتنفيذها إلى إبقاء الأشخاص دائمًا في المركز وأن يتم استخدام هذه التقنيات بمسؤولية وشفافية.

ويظل مستقبل الذكاء الاصطناعي مثيرا، ومن الواضح أننا في بداية تحول شامل فقط. سيستمر الذكاء الاصطناعي في التقدم بوتيرة سريعة وسيلعب دورًا أكبر بشكل متزايد في حياتنا اليومية وعالم عملنا.

📣 مواضيع مشابهة

• 🤖 ثورة الذكاء الاصطناعي
• 🧠 التقدم في نماذج اللغات الكبيرة
• 🌐 نماذج التأسيس: العمود الفقري للذكاء الاصطناعي الحديث
• 💡 نماذج التعلم الآلي في لمحة
• 🎨 الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط وتطبيقاته
• 📉 التحديات والاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي
• 🚀 الآفاق المستقبلية للذكاء الاصطناعي
• 🏭 تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصناعة
• 🔍 تأثير النماذج التأسيسية على البحث
• 🛡 الأمان وقابلية الشرح في الذكاء الاصطناعي

#️⃣ الوسوم: #الذكاء الاصطناعي #نماذج_اللغة_الكبيرة #نماذج_المؤسسة #التعلم_الآلة #الطرق_المتعددة

من المحيط الأحمر للذكاء الاصطناعي، إلى المحيط الأزرق من التخصص ونقاط البيع الفريدة للشفافية وحماية البيانات وأمن البيانات - الصورة: Xpert.Digital

تسعى Aleph Alpha إلى تغيير ذكي في الإستراتيجية: تخرج الشركة من "المحيط الأحمر" المزدحم للذكاء الاصطناعي لنماذج لغة الذكاء الاصطناعي الكبيرة وتضع نفسها في "المحيط الأزرق" للتخصصات وعروض البيع الفريدة الفريدة. بينما يحاول عمالقة التكنولوجيا في شركات الذكاء الاصطناعي ترسيخ أنفسهم وتأكيد وجودهم في سوق لا تزال غير مستقرة، تبرز Aleph Alpha في المنافسة بنهج فريد فيما يتعلق بالشفافية وحماية البيانات والأمن. تلعب هذه المجالات دورًا رئيسيًا في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، ولكن غالبًا ما يتم إهمالها من قبل كبار اللاعبين في السوق لصالح الابتكار السريع وخفض التكلفة.

المزيد عنها هنا:

• Aleph Alpha: الريادة في مجال الذكاء الاصطناعي بفضل التركيز على الخصوصية والأمان

☑️ خبير في الصناعة، هنا مع Xpert الخاص به. مركز الصناعة الرقمية الذي يضم أكثر من 2500 مقالة متخصصة

كونراد ولفنشتاين

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus