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

شهد الذكاء الاصطناعي تقدماً ملحوظاً في السنوات الأخيرة، مُحدثاً تأثيراً كبيراً على مختلف الصناعات ومجالات البحث. وعلى وجه الخصوص، ساهم تطوير نماذج اللغة الكبيرة ونماذج الأساس في توسيع نطاق تطبيقات تقنيات الذكاء الاصطناعي وإمكانياتها. تتناول هذه المقالة بالتفصيل التطورات الحالية في نماذج الذكاء الاصطناعي، وأهميتها، وتطبيقاتها.

من المهم الإشارة إلى أن الأرقام المذكورة بشأن عدد نماذج الذكاء الاصطناعي وتطورها قد تتغير، نظرًا للتطورات البحثية والتكنولوجية المتسارعة في هذا المجال. ورغم وجود بعض التباينات المحتملة، فإن البيانات المعروضة تقدم نظرة شاملة وواضحة عن الوضع الراهن لنماذج الذكاء الاصطناعي، فضلًا عن إمكاناتها المتنامية وتأثيرها المتزايد. وتُشكل هذه البيانات أساسًا تمثيليًا لفهم الاتجاهات والتطورات الهامة في مجال الذكاء الاصطناعي.

✨🗣️ أفضل 15 نموذجًا لغويًا كبيرًا (LLMs)

نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) هي نماذج ذكاء اصطناعي قوية مصممة خصيصًا لمعالجة اللغة الطبيعية وفهمها وتوليدها. تعتمد هذه النماذج على مجموعات بيانات ضخمة وتستخدم تقنيات متقدمة للتعلم الآلي لتقديم إجابات متماسكة وواعية بالسياق لأسئلة معقدة. يوجد حاليًا 15 نموذجًا لغويًا كبيرًا مهمًا تلعب دورًا محوريًا في مختلف مجالات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

تشمل نماذج التعلم الآلي الرائدة نماذج مثل o1 (Neu) وGPT-4 وGemini وClaude 3. وقد حققت هذه النماذج تقدماً ملحوظاً في معالجة الوسائط المتعددة، ما يعني قدرتها على تفسير وإنشاء ليس فقط النصوص، بل أيضاً تنسيقات بيانات أخرى كالصوت والصور. تتيح هذه القدرة على معالجة الوسائط المتعددة نطاقاً واسعاً من التطبيقات الجديدة، بدءاً من وصف الصور وتحليل الصوت وصولاً إلى أنظمة الحوار المعقدة.

يُعدّ نموذج Gemini Ultra من أبرز النماذج، فهو أول نموذج ذكاء اصطناعي يحقق أداءً يُضاهي الأداء البشري في معيار فهم اللغة متعدد المهام واسع النطاق (MMLU). يقيس هذا المعيار قدرة النموذج على التعامل مع مهام لغوية متنوعة في آنٍ واحد، وهو أمر بالغ الأهمية للعديد من التطبيقات العملية مثل روبوتات المحادثة وأنظمة الترجمة وحلول دعم العملاء الآلية.

توجد عشرات النماذج اللغوية المعروفة الأخرى، لكن لا يوجد عرض شامل لها. علاوة على ذلك، يتزايد هذا العدد باستمرار مع قيام الشركات والمؤسسات البحثية بتطوير نماذج جديدة وتحسين النماذج الحالية بشكل متواصل.

فيما يلي نظرة عامة على أفضل 15 نموذجًا لغويًا

• o1
• GPT-4
• GPT-3.5
• كلود
• يزدهر
• التحم
• فالكون
• لاما
• لامدا
• مضيء
• الحوت القاتل
• فيكونيا 33ب
• نخل
• فيكونيا 33ب
• دولي 2.0
• غواناكو-65ب

🌍🛠️ نماذج التأسيس: أساس الذكاء الاصطناعي الحديث

إلى جانب نماذج اللغة الضخمة، تلعب النماذج الأساسية دورًا محوريًا في تطوير الذكاء الاصطناعي. تشمل هذه النماذج GPT-4 وClaude 3 وGemini، وهي أنظمة ذكاء اصطناعي ضخمة للغاية تُدرَّب على مجموعات بيانات هائلة، غالبًا ما تكون متعددة الوسائط. تكمن ميزتها الرئيسية في قابليتها للتطبيق 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 واسعة من التطبيقات في الصناعة والعلوم والتكنولوجيا.

في عام 2023، نُشر ما مجموعه 149 نموذجًا من نماذج مؤسسة الذكاء الاصطناعي عالميًا، أي أكثر من ضعف العدد المنشور في عام 2022. وهذا يدل على النمو السريع والأهمية المتزايدة لهذه النماذج. والجدير بالذكر أن حوالي 65.7% من هذه النماذج مفتوحة المصدر، مما يُعزز البحث والتطوير في هذا المجال. تُمكّن النماذج مفتوحة المصدر المطورين والباحثين حول العالم من البناء على النماذج الموجودة وتكييفها لأغراضهم الخاصة، مما يُسهم بشكل كبير في تسريع الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.

أحد أسباب تزايد انتشار نماذج المؤسسات هو قدرتها على التعامل بكفاءة مع مجموعات البيانات الضخمة وأتمتة المهام التي كانت تُنفذ يدويًا في السابق. على سبيل المثال، تُستخدم هذه النماذج في المجال الطبي لتحليل كميات هائلة من بيانات المرضى ودعم التشخيص. وفي القطاع المالي، تُساعد في كشف الاحتيال وتقييم المخاطر، بينما تُساهم في صناعة السيارات في تطوير تقنيات القيادة الذاتية.

🚀📈 نماذج التعلم الآلي: محرك تطوير الذكاء الاصطناعي

إلى جانب النماذج الأساسية، تلعب نماذج التعلم الآلي المتخصصة دورًا محوريًا في مشهد الذكاء الاصطناعي الحديث. صُممت هذه النماذج لحل مشكلات محددة، وغالبًا ما تُطوَّر من خلال تعاون وثيق بين الأوساط الأكاديمية والصناعية. ووفقًا لمؤشر الذكاء الاصطناعي الصادر عن معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان (HAI)، نُشر 87 نموذجًا للتعلم الآلي في عام 2023. ويتوزع هذا العدد على 51 نموذجًا طُوِّرت من قِبل القطاع الصناعي، و15 نموذجًا ناتجة عن أبحاث أكاديمية، و21 نموذجًا أخرى ناتجة عن تعاون بين الأوساط الأكاديمية والصناعية.

يُظهر هذا التوجه تزايد تداخل الحدود بين البحث الأكاديمي والتطبيق الصناعي. فالتعاون بين الأوساط الأكاديمية والصناعية يُسرّع من تطوير حلول الذكاء الاصطناعي التي يُمكن تطبيقها عمليًا بسرعة. ومن الأمثلة على ذلك تطوير خوارزميات التعلّم الآلي لتحسين عمليات الإنتاج في الصناعات التحويلية، أو لتحسين أنظمة التوصية في قطاع التجارة الإلكترونية.

تُعدّ نماذج التعلّم الآلي بالغة الأهمية في مجال البحث العلمي، إذ تُتيح التعرّف على الأنماط المعقدة في مجموعات البيانات الضخمة، والتنبؤات التي يكاد يكون من المستحيل تحقيقها باستخدام الأساليب التقليدية. ومن الأمثلة على ذلك تطبيق نماذج التعلّم الآلي في أبحاث الجينوم، حيث تُستخدم لتحديد التشوهات الجينية وتطوير علاجات جديدة للأمراض النادرة.

🌐🔀 تعدد الوسائط: مستقبل الذكاء الاصطناعي

يُعدّ تزايد تعدد الوسائط في نماذج الذكاء الاصطناعي اتجاهاً رئيسياً في تطويرها. إذ تستطيع هذه النماذج معالجة ودمج أنواع مختلفة من البيانات، كالنصوص والصور والصوت وحتى الفيديو، في آنٍ واحد. وتُمثّل هذه القدرة خطوةً حاسمةً نحو ذكاء اصطناعي أكثر شموليةً وتنوعاً.

من الأمثلة على تطبيقات النماذج متعددة الوسائط وصف الصور التلقائي. في هذه الحالة، يحلل النموذج الصورة ويُنشئ وصفًا لفظيًا متماسكًا لما يظهر فيها. تُستخدم هذه النماذج في مجالات مثل إمكانية الوصول، حيث تُساعد ضعاف البصر على فهم المعلومات المرئية بشكل أفضل. علاوة على ذلك، يُمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط في صناعة الترفيه لإنشاء أفلام وألعاب تفاعلية تستجيب لتفاعلات المستخدم ومدخلاته.

يُعد التشخيص الطبي مجالاً آخر يمكن أن يستفيد من نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط. إذ يُمكن للتحليل المتزامن لبيانات الصور (مثل صور الأشعة السينية)، والبيانات النصية (مثل سجلات المرضى)، والبيانات الصوتية (مثل محادثات الطبيب والمريض) أن يُحسّن دقةsegenبشكل ملحوظ.

🛠️⚖️ التحديات والجوانب الأخلاقية

على الرغم من التقدم الملحوظ، إلا أن هناك تحديات مرتبطة بتطوير واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي. أحد أبرز هذه التحديات هو مشكلة التحيز. فنماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على مجموعات بيانات غير متنوعة بما فيه الكفاية قد تعزز الأحكام المسبقة والتمييز. وقد يكون هذا الأمر إشكاليًا بشكل خاص عند استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات حساسة كالقضاء الجنائي أو التوظيف.

جانب آخر هو قابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي وتتبعها. فبينما يسهل فهم نماذج التعلم الآلي البسيطة نسبيًا، أصبحت النماذج المعقدة، مثل نماذج التعلم الخطي ونماذج الأساس، أشبه بـ"صناديق سوداء". وهذا يعني أنه يصعب على المستخدمين فهم سبب اتخاذ النموذج قرارًا معينًا. وتُعد هذه مشكلة خاصة في التطبيقات الحساسة للسلامة، كما هو الحال في المجالين الطبي والمالي.

علاوة على ذلك، تبرز مسألة أمن البيانات. تتطلب نماذج المؤسسات كميات هائلة من البيانات لكي تعمل بكفاءة، وغالبًا ما تتضمن هذه البيانات معلومات شخصية أو حساسة. لذا، يجب تصميم تخزين هذه البيانات ومعالجتها بشكل آمن للغاية لمنع إساءة استخدامها وتسريبها.

🎯🧠 الإمكانات في مجال الذكاء الاصطناعي

يُظهر التطور السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي، ولا سيما نماذج اللغة الضخمة والنماذج الأساسية، إمكانات الذكاء الاصطناعي بشكلٍ لافت. فقد غيّرت هذه النماذج جذرياً طريقة تفاعلنا مع التكنولوجيا، وفتحت آفاقاً واسعة لتطبيقات جديدة في مختلف القطاعات. وسيلعب تعدد الوسائط المتزايد لأنظمة الذكاء الاصطناعي دوراً أكبر في السنوات القادمة، مما يُتيح تطبيقات جديدة ومبتكرة.

في الوقت نفسه، يجب التعامل بجدية مع التحديات والمخاطر الأخلاقية المرتبطة باستخدام هذه التقنيات. من المهم أن يضع تطوير وتطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي الإنسان في صميم العملية، وأن تُستخدم هذه التقنيات بمسؤولية وشفافية.

لا يزال مستقبل الذكاء الاصطناعي واعداً، ومن الواضح أننا ما زلنا في بداية تحول شامل. سيواصل الذكاء الاصطناعي تقدمه بوتيرة متسارعة، وسيلعب دوراً متزايد الأهمية في حياتنا اليومية وعملنا.

📣 مواضيع مشابهة

• 🤖 ثورة الذكاء الاصطناعي
• 🧠 تطورات في نماذج اللغة الكبيرة
• 🌐 نماذج الأساس: العمود الفقري للذكاء الاصطناعي الحديث
• 💡 نظرة عامة على نماذج التعلم الآلي
• 🎨 الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط وتطبيقاته
• 📉 التحديات والاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي
• 🚀 آفاق الذكاء الاصطناعي المستقبلية
• 🏭 تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصناعة
• 🔍 تأثير نماذج المؤسسات على البحث
• 🛡 السلامة وقابلية التفسير في الذكاء الاصطناعي

#️⃣ الهاشتاغات:الذكاء الاصطناعينماذج اللغات الكبيرةنماذج الأساسالتعلم الآليالوسائط المتعددة

تتبنى شركة أليف ألفا تحولاً استراتيجياً ذكياً: إذ تخرج من سوق نماذج اللغة القائمة على الذكاء الاصطناعي الضخم والمزدحم، وتتجه نحو سوق التخصص والعروض التنافسية الفريدة. فبينما يكافح عمالقة التكنولوجيا في قطاع الذكاء الاصطناعي لترسيخ مكانتهم والحفاظ عليها في سوق لا تزال غير مستقرة، تتميز أليف ألفا عن منافسيها بنهج فريد في الشفافية، وحماية البيانات، والأمان. وتلعب هذه المجالات دوراً محورياً في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، إلا أنها غالباً ما تُهمل من قبل الشركات الكبرى في السوق لصالح الابتكار السريع وخفض التكاليف.

المزيد عنها هنا:

• ألف ألفا: الريادة في مجال الذكاء الاصطناعي بفضل التركيز على حماية البيانات وأمنها

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

 

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