LLM، GPT، RAG...ماذا تعني اختصارات الذكاء الاصطناعي؟ | الذكاء الاصطناعي في الأعمال رقم 91

عن ماذا يتحدث متخصصو الذكاء الاصطناعي؟ فك رموز اختصارات الذكاء الاصطناعي

غالبًا ما يستخدم متخصصو الذكاء الاصطناعي الاختصارات لوصف التقنيات والعمليات المعقدة. من المفيد فهم ما يكمن وراء هذه المصطلحات حتى تتمكن من الاستفادة بوعي من الفرص التي يوفرها الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، عندما تسمع "RAG" أو "XAI"، قد لا تكون متأكدًا مما يعنيه ذلك. RAG، الجيل المعزز للاسترجاع، هي تقنية تعمل على إثراء توليد اللغة باسترجاع المعلومات، بينما يركز XAI، الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، على شفافية وفهم القرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي. لا نحتاج إلى شرح ما هو الذكاء الاصطناعي اليوم، ولكن مثل هذه الاختصارات تتطلب شرحًا. لذلك دعونا نبدأ بأحد الاختصارات الأكثر انتشارًا - الاسم العام للتكنولوجيا وراء ChatGPT.

ماجستير في القانون (نموذج اللغة الكبيرة)

LLM، أو نموذج اللغة الكبير، هو الأساس لأنظمة مثل برامج الدردشة الآلية، والتي يمكنها إنشاء نص أو تعليمات برمجية أو ترجمة اللغات. إنه ذكاء اصطناعي تم تدريبه على تقدير احتمالية تسلسل الكلمات، باستخدام شبكة عصبية تحتوي على أكثر من 175 مليار معلمة.

يتضمن تدريب LLM عرض الأمثلة وتعديل الأوزان لتقليل الأخطاء. في LLM، يتم تمثيل كل نص بواسطة ناقلات ذات أرقام عديدة، تحدد موضعها وعلاقاتها في مساحة "اللغة" الخاصة بالنموذج. استمرار النص يعني اتباع المسارات في هذه المساحة.

تخيلهم "كقراء متميزين" يتمتعون بمعرفة واسعة وقدرة على معالجة المعلومات والاستجابة بطريقة مشابهة للبشر. تشمل الأمثلة الشائعة لـ LLMs ما يلي:

• جيميني برو (جوجل),
• جي بي تي-4 (أوبن إيه آي)، و
• اللاما 2 (ميتا).

في مجال الأعمال، يمكن لـ LLM تبسيط الاتصالات وتدفق المعلومات داخل الشركة، على سبيل المثال، من خلال إنشاء التقارير تلقائيًا، وترجمة المستندات، والإجابة على أسئلة الموظفين. يمكن أن يؤدي استخدام LLM من خلال الدردشة أو البرامج المخصصة أو واجهات برمجة التطبيقات أيضًا إلى دعم إنشاء نماذج واستراتيجيات أعمال جديدة من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات وتحديد الاتجاهات التي لم تكن مرئية من قبل.

RAG (جيل الاسترجاع المعزز)

الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) هو أسلوب يجمع بين استرجاع المعلومات الدلالية وإنشاء النص. يتيح ذلك للنموذج العثور على المستندات ذات الصلة، مثل تلك الموجودة في ويكيبيديا، مما يوفر سياقًا يساعد منشئ النص على إنتاج نتائج أكثر دقة وثراء وأقل عرضة للخطأ. يمكن تخصيص RAG وتعديل معرفتها الداخلية بشكل فعال دون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج بأكمله، وهو أمر مكلف ويستغرق وقتًا طويلاً. وهذا مفيد بشكل خاص في المواقف التي قد تتطور فيها الحقائق بمرور الوقت، مما يلغي الحاجة إلى إعادة التدريب للوصول إلى أحدث المعلومات.

المصدر: DALL · E 3، موجه: مارتا م. كانيا (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا)

نعلم جميعًا الاختصار GPT لأنه أصبح جزءًا من اسم برنامج الدردشة الآلي الأكثر شهرة والذي يعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي. ولكن ماذا تعني بالضبط؟ المحول التوليدي المُدرب مسبقًا، GPT، هو نموذج للذكاء الاصطناعي يقوم بإنشاء نص يشبه النص الذي أنشأه الإنسان من خلال التنبؤ بالكلمة التالية في التسلسل. وفي عملية التعلم، يكتسب المعرفة من مليارات الصفحات من النصوص التي كتبها البشر لتحديد احتمالية الكلمة التالية لاحقًا.

تعتمد نماذج GPT على بنيات الشبكات العصبية التي تسمى المحولات، والتي يمكنها إنشاء نص والرد على الأسئلة بطريقة محادثة. يتم استخدامها لمجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك:

• ترجمة اللغات،
• تلخيص الوثائق،
• توليد المحتوى،
• كتابة التعليمات البرمجية، والعديد من المهام الأخرى.

يمكن استخدام نماذج GPT دون مزيد من التدريب على تقنية تسمى التعلم باللقطة الصفرية، أو تكييفها مع مهمة محددة من خلال التعلم من بعض الأمثلة (التعلم باللقطة القليلة).

البرمجة اللغوية العصبية (معالجة اللغات الطبيعية)

البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، أو معالجة اللغات الطبيعية، هو المجال الذي يتعامل مع التقنيات والتقنيات التي تسمح للآلات بفهم ومعالجة اللغة البشرية.

يشكل هذا الأساس لـ LLM وRAG وGPT المذكورة، مما يسمح لهم بفهم الكلمات والجمل ومعانيها. وبالتالي، يمكن للبرمجة اللغوية العصبية (NLP) تحويل البيانات النصية إلى رؤى تجارية مفيدة. تتمتع تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) باستخدام واسع النطاق، ويمتد إلى ما هو أبعد من مساعدي الذكاء الاصطناعي وروبوتات الدردشة، إلى مهام مثل:

• تحليل المشاعر – يسمح بتحديد المشاعر الموجودة في النص، على سبيل المثال، ما إذا كان الرأي المعبر عنه على وسائل التواصل الاجتماعي إيجابيًا أم سلبيًا أم محايدًا.
• تلخيص المستندات - إنشاء ملخصات للنصوص الطويلة تلقائيًا، مما يوفر وقت المستخدمين،
• الترجمة الآلية – تتيح ترجمة سريعة وفعالة للنصوص بين اللغات المختلفة. على سبيل المثال، نموذج SeamlessM4T الخاص بـ Meta قادر على ترجمة النص والكلام بين 100 لغة.

تعلم الآلة (التعلم الآلي)

ML، أو التعلم الآلي، هو الفرع الأساسي للذكاء الاصطناعي. وهو مجال شامل يتضمن تدريب أجهزة الكمبيوتر على التعلم من البيانات دون برمجتها مباشرة. يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات والخوارزميات لتقليد الطريقة التي يتعلم بها البشر، واكتساب الخبرة بمرور الوقت.

مصطلح "التعلم الآلي" صاغه آرثر صموئيل في عام 1959، في سياق بحثه حول لعب لعبة الداما. لقد أتاح التقدم التكنولوجي إنشاء منتجات مبتكرة تعتمد على التعلم الآلي، مثل أنظمة التوصية والمركبات ذاتية القيادة.

يعد التعلم الآلي مكونًا أساسيًا في علوم البيانات، حيث يستخدم الأساليب الإحصائية للتنبؤ واتخاذ القرارات في العديد من الشركات. يتزايد الطلب على علماء البيانات جنبًا إلى جنب مع التوسع في البيانات الضخمة. وينطبق هذا بشكل خاص على الخبراء القادرين على تحديد الأسئلة التجارية المهمة وتحليل البيانات. يتم إنشاء خوارزميات ML باستخدام أطر البرمجة مثل TensorFlow وPyTorch.

المصدر: DALL · E 3، موجه: مارتا م. كانيا (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)

RPA، أو أتمتة العمليات الروبوتية، هي تقنية للأتمتة حيث تحاكي أجهزة الكمبيوتر الإجراءات البشرية التي يتم تنفيذها في برامج وتطبيقات محددة. RPA هو تطبيق عملي للذكاء الاصطناعي يؤثر بشكل مباشر على الكفاءة التشغيلية. فهو يقوم بأتمتة المهام الروتينية، مثل إدخال البيانات أو خدمة العملاء، مما يسمح للشركات بالتركيز على المزيد من الأنشطة الإستراتيجية.

التعلم العميق (DL)

التعلم العميق (DL) هو فرع متقدم من تعلم الآلة يعتمد على الشبكات العصبية المستوحاة من بنية الدماغ البشري. تتعلم هذه الشبكات من كميات هائلة من البيانات للتعرف على الأنماط والعلاقات، ثم تستخدم هذه المعرفة لعمل تنبؤات واتخاذ قرارات. يتيح DL تنفيذ المهام الأكثر تعقيدًا، مثل التعرف على الصور وتحديد الكائنات وتصنيفها في الصور ومقاطع الفيديو.

ونتيجة لذلك، تعد التعلم عن بعد أمرًا بالغ الأهمية لتطوير تقنيات مثل:

• التنبؤ وتحسين استهلاك الطاقة،
• التحكم في المركبات ذاتية القيادة،
• منع الاحتيال المالي عن طريق الكشف عن الحالات الشاذة في المعاملات، أو
• تخصيص العروض والمحتوى لتفضيلات المستخدم الفردية.

التعلم المعزز (RL)

التعلم المعزز (RL) هو نوع من التعلم الآلي (ML) حيث يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي "من تلقاء نفسه" من خلال التجربة والخطأ، بدلاً من تدريبه من البيانات المعدة. بمعنى آخر، يتكيف الذكاء الاصطناعي من خلال التفاعلات مع البيئة، ويتلقى مكافآت على الإجراءات المرغوبة ويعاقب على الأفعال غير الفعالة.

يعد التعلم المعزز مفيدًا في المهام التي نعرف فيها بالضبط النتيجة التي نريد تحقيقها، ولكن المسار الأمثل للوصول إليها غير معروف أو يصعب برمجته. على سبيل المثال، تدريب الروبوتات على التنقل في بيئات معقدة.

شبكات الخصومة التوليدية (GANs)

شبكات الخصومة التوليدية (GANs) هي نظام يتكون من شبكتين عصبيتين متنافستين:

• المولد، الذي يقوم بإنشاء بيانات جديدة، مثل الصور أو النصوص،
• التمييز، الذي يحاول التمييز بين البيانات الحقيقية والبيانات التي تم إنشاؤها.

تحفز هذه المنافسة كلتا الشبكتين على التحسين، مما يؤدي إلى نتائج واقعية وإبداعية بشكل متزايد.

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)

يعد Explanable AI (XAI) اختصارًا أقل شهرة إلى حد ما ولكنه مهم جدًا في مجال الذكاء الاصطناعي. إنه نهج للذكاء الاصطناعي يركز على تقديم تفسيرات واضحة ومفهومة للإجراءات أو القرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي. يعد XAI أمرًا بالغ الأهمية لتطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول: الشفافية، والامتثال للوائح القانونية، والأمن، ودعم الابتكار.

اختصارات منظمة العفو الدولية. ملخص

تمثل اختصارات الذكاء الاصطناعي مثل LLM وRAG وGPT وXAI تقنيات متقدمة تعمل على تغيير الطريقة التي تعمل بها الشركات. من أتمتة العمليات إلى فهم احتياجات العملاء بشكل أفضل - يفتح الذكاء الاصطناعي إمكانيات جديدة. يعد الإلمام بهذه المصطلحات أمرًا أساسيًا للتنقل في مجال الذكاء الاصطناعي وتسخير إمكاناته في عملك. إن معرفة هذه التقنيات لا تتيح فقط تحسين العمليات الحالية ولكن أيضًا استكشاف مجالات جديدة للابتكار والنمو.

إذا أعجبك المحتوى الخاص بنا، انضم إلى مجتمع النحل المزدحم لدينا على Facebook وTwitter وLinkedIn وInstagram وYouTube وPinterest وTikTok.

المؤلف: روبرت ويتني

خبير جافا سكريبت ومدرب يقوم بتدريب أقسام تكنولوجيا المعلومات. هدفه الرئيسي هو رفع مستوى إنتاجية الفريق من خلال تعليم الآخرين كيفية التعاون بفعالية أثناء البرمجة.

عرض جميع المشاركات

الذكاء الاصطناعي في الأعمال:

1. تهديدات وفرص الذكاء الاصطناعي في الأعمال (الجزء الأول)
2. تهديدات وفرص الذكاء الاصطناعي في الأعمال (الجزء الثاني)
3. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال – نظرة عامة
4. روبوتات الدردشة النصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
5. البرمجة اللغوية العصبية للأعمال اليوم وغدًا
6. دور الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات التجارية
7. جدولة منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة؟
8. المشاركات التلقائية على وسائل التواصل الاجتماعي
9. خدمات ومنتجات جديدة تعمل بالذكاء الاصطناعي
10. ما هي نقاط الضعف في فكرة عملي؟ جلسة عصف ذهني مع ChatGPT
11. استخدام ChatGPT في الأعمال التجارية
12. الجهات الفاعلة الاصطناعية. أفضل 3 مولدات فيديو تعمل بالذكاء الاصطناعي
13. 3 أدوات مفيدة للتصميم الرسومي بالذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأعمال التجارية
14. 3 كتاب رائعين في مجال الذكاء الاصطناعي يجب عليك تجربتهم اليوم
15. استكشاف قوة الذكاء الاصطناعي في إنشاء الموسيقى
16. استكشاف فرص عمل جديدة باستخدام ChatGPT-4
17. أدوات الذكاء الاصطناعي للمدير
18. 6 ملحقات ChatGTP رائعة ستجعل حياتك أسهل
19. 3 رسومات ذكاء اصطناعي. إنشاء ذكاء الأعمال
20. ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي بحسب معهد ماكينزي العالمي؟
21. الذكاء الاصطناعي في الأعمال – مقدمة
22. ما هي البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أو معالجة اللغة الطبيعية في الأعمال التجارية
23. المعالجة التلقائية للمستندات
24. ترجمة جوجل مقابل DeepL. 5 تطبيقات للترجمة الآلية للأعمال
25. تشغيل وتطبيقات الأعمال الخاصة بالروبوتات الصوتية
26. تقنية المساعد الافتراضي أم كيفية التحدث إلى الذكاء الاصطناعي؟
27. ما هو ذكاء الأعمال؟
28. هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل محللي الأعمال؟
29. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في BPM؟
30. الذكاء الاصطناعي ووسائل التواصل الاجتماعي – ماذا يقولون عنا؟
31. الذكاء الاصطناعي في إدارة المحتوى
32. الذكاء الاصطناعي الإبداعي اليوم وغدًا
33. الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط وتطبيقاته في الأعمال
34. تفاعلات جديدة. كيف يغير الذكاء الاصطناعي الطريقة التي ندير بها الأجهزة؟
35. RPA وواجهات برمجة التطبيقات في شركة رقمية
36. سوق العمل المستقبلي والمهن القادمة
37. الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا التعليم. 3 أمثلة للشركات التي استخدمت إمكانات الذكاء الاصطناعي
38. الذكاء الاصطناعي والبيئة. 3 حلول للذكاء الاصطناعي لمساعدتك في بناء أعمال مستدامة
39. كاشفات محتوى الذكاء الاصطناعي. هم يستحق كل هذا العناء؟
40. ChatGPT vs Bard vs Bing. أي روبوت دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي يقود السباق؟
41. هل يعتبر chatbot AI منافسًا لبحث Google؟
42. مطالبات ChatGPT الفعالة للموارد البشرية والتوظيف
43. هندسة عاجلة. ماذا يفعل المهندس السريع؟
44. مولد نماذج الذكاء الاصطناعي. أفضل 4 أدوات
45. الذكاء الاصطناعي وماذا أيضًا؟ أهم اتجاهات التكنولوجيا للأعمال في عام 2024
46. الذكاء الاصطناعي وأخلاقيات العمل. لماذا يجب عليك الاستثمار في الحلول الأخلاقية
47. ميتا الذكاء الاصطناعي. ما الذي يجب أن تعرفه عن ميزات Facebook وInstagram المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟
48. تنظيم الذكاء الاصطناعي. ما الذي تحتاج إلى معرفته كرجل أعمال؟
49. 5 استخدامات جديدة للذكاء الاصطناعي في الأعمال
50. منتجات ومشاريع الذكاء الاصطناعي – كيف تختلف عن غيرها؟
51. أتمتة العمليات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. من أين أبدا؟
52. كيف يمكنك مطابقة حل الذكاء الاصطناعي لمشكلة العمل؟
53. الذكاء الاصطناعي كخبير في فريقك
54. فريق الذكاء الاصطناعي مقابل تقسيم الأدوار
55. كيف تختار المجال الوظيفي في الذكاء الاصطناعي؟
56. هل يستحق الأمر دائمًا إضافة الذكاء الاصطناعي إلى عملية تطوير المنتج؟
57. الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية: كيف تؤثر أتمتة التوظيف على الموارد البشرية وتطوير الفريق
58. 6 أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر إثارة للاهتمام في عام 2023
59. 6 أكبر حوادث الأعمال الناجمة عن الذكاء الاصطناعي
60. ما هو تحليل نضج الذكاء الاصطناعي للشركة؟
61. الذكاء الاصطناعي لتخصيص B2B
62. حالات استخدام ChatGPT. 18 مثالًا لكيفية تحسين عملك باستخدام ChatGPT في عام 2024
63. التعلم المصغر. طريقة سريعة لاكتساب مهارات جديدة
64. تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر إثارة للاهتمام في الشركات في عام 2024
65. ماذا يفعل متخصصو الذكاء الاصطناعي؟
66. ما هي التحديات التي يجلبها مشروع الذكاء الاصطناعي؟
67. أفضل 8 أدوات للذكاء الاصطناعي للأعمال في عام 2024
68. الذكاء الاصطناعي في إدارة علاقات العملاء. ما الذي يغيره الذكاء الاصطناعي في أدوات إدارة علاقات العملاء؟
69. قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي. كيف تنظم أوروبا استخدام الذكاء الاصطناعي؟
70. سورا. كيف ستغير مقاطع الفيديو الواقعية من OpenAI الأعمال؟
71. أفضل 7 منشئي مواقع الذكاء الاصطناعي
72. أدوات بدون تعليمات برمجية وابتكارات الذكاء الاصطناعي
73. إلى أي مدى يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي إلى زيادة إنتاجية فريقك؟
74. كيفية استخدام ChatGTP لأبحاث السوق؟
75. كيف يمكنك توسيع نطاق حملتك التسويقية بالذكاء الاصطناعي؟
76. "نحن جميعا المطورين". كيف يمكن للمطورين المواطنين مساعدة شركتك؟
77. الذكاء الاصطناعي في النقل والخدمات اللوجستية
78. ما هي نقاط الضعف التجارية التي يمكن للذكاء الاصطناعي إصلاحها؟
79. الذكاء الاصطناعي في وسائل الإعلام
80. الذكاء الاصطناعي في الأعمال المصرفية والمالية. شريط، مونزو، والاستيلاء
81. الذكاء الاصطناعي في صناعة السفر
82. كيف يعزز الذكاء الاصطناعي ولادة التقنيات الجديدة
83. ثورة الذكاء الاصطناعي في وسائل التواصل الاجتماعي
84. الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية. نظرة عامة على القادة العالميين
85. أفضل 4 أدوات لإنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي
86. أفضل 5 أدوات للذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات
87. استراتيجية الذكاء الاصطناعي في شركتك – كيف نبنيها؟
88. أفضل دورات الذكاء الاصطناعي – 6 توصيات رائعة
89. تحسين الاستماع إلى الوسائط الاجتماعية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
90. إنترنت الأشياء + الذكاء الاصطناعي، أو كيفية تقليل تكاليف الطاقة في الشركة
91. الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية. أفضل 5 أدوات
92. متجر GPT - نظرة عامة على GPTs الأكثر إثارة للاهتمام للأعمال
93. LLM، GPT، RAG... ماذا تعني اختصارات الذكاء الاصطناعي؟