ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى نماذج تُنشئ محتوى جديدًا - نصوصًا وصورًا ومقاطع صوتية وفيديوهات وأكوادًا وهياكل بيانات - استنادًا إلى أنماط مُكتسبة من مجموعات بيانات ضخمة. بدلًا من مجرد تصنيف العناصر أو تصنيفها، تُنتج هذه الأنظمة مخرجات جديدة تُشبه ما شاهدته، دون أن تكون نسخًا طبق الأصل. فكّر: اكتب فقرة، أو ارسم شعارًا، أو مسودة SQL، أو ألّف لحنًا. هذه هي الفكرة الأساسية. [1]

مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:

🔗 ما هو الذكاء الاصطناعي الوكيل؟
اكتشف كيف تخطط الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل وتتصرف وتتعلم بمرور الوقت.

🔗 ما هي قابلية الذكاء الاصطناعي للتوسع في الممارسة العملية اليوم؟
تعرف على سبب أهمية أنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير لتحقيق النمو والموثوقية.

🔗 ما هو إطار عمل البرمجيات للذكاء الاصطناعي؟
تعرف على أطر عمل الذكاء الاصطناعي القابلة لإعادة الاستخدام والتي تعمل على تسريع التطوير وتحسين الاتساق.

🔗 التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي: شرح الفروقات الرئيسية
قارن بين مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وقدراتهما واستخداماتهما في العالم الحقيقي.

لماذا يتساءل الناس باستمرار "ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟" على أي حال 🙃

لأنه يبدو سحريًا. تكتب طلبًا، فيخرج شيء مفيد - أحيانًا رائع، وأحيانًا غريب. إنها المرة الأولى التي يبدو فيها البرنامج حواريًا وإبداعيًا على نطاق واسع. بالإضافة إلى ذلك، يتداخل مع أدوات البحث والمساعدين والتحليلات والتصميم والتطوير، مما يُطمس الفئات، ويربك الميزانيات.

ما الذي يجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي مفيدًا ✅

• السرعة في الصياغة - فهي تتيح لك الحصول على تمريرة أولى لائقة بسرعة كبيرة.

• التوليف النمطي - يمزج الأفكار عبر المصادر التي قد لا تتمكن من ربطها في صباح يوم الاثنين.

• واجهات مرنة - الدردشة، الصوت، الصور، استدعاءات API، المكونات الإضافية؛ اختر المسار المناسب لك.

• التخصيص - من أنماط المطالبة خفيفة الوزن إلى الضبط الكامل لبياناتك الخاصة.

• مهام سير العمل المركبة - خطوات متسلسلة للمهام متعددة المراحل مثل البحث → المخطط التفصيلي → المسودة → ضمان الجودة.

• استخدام الأدوات - يمكن للعديد من النماذج استدعاء أدوات خارجية أو قواعد بيانات في منتصف المحادثة، حتى لا تقوم بالتخمين فقط.

• تقنيات المحاذاة - الأساليب مثل RLHF تساعد النماذج على التصرف بشكل أكثر فائدة وأمانًا في الاستخدام اليومي. [2]

لنكن صريحين: لا شيء من هذا يجعلها كرة بلورية. إنها أشبه بمتدرب موهوب لا ينام، وأحيانًا تهلوس بقائمة مراجع.

النسخة المختصرة لكيفية عملها 🧩

تستخدم معظم نماذج النصوص الشائعة المحولات ، وهي بنية شبكة عصبية تتميز بتميزها في تحديد العلاقات بين التسلسلات، ما يسمح لها بالتنبؤ بالرمز التالي بطريقة تبدو متماسكة. أما بالنسبة للصور والفيديو، نماذج الانتشار شائعة، حيث تتعلم البدء من الضوضاء وإزالتها بشكل متكرر للكشف عن صورة أو مقطع معقول. هذا تبسيط بسيط، ولكنه مفيد. [3][4]

• المحولات : رائعة في اللغة وأنماط التفكير والمهام متعددة الوسائط عند تدريبها بهذه الطريقة. [3]

• الانتشار : قوي في الصور الواقعية، والأنماط المتسقة، والتحرير القابل للتحكم من خلال المطالبات أو الأقنعة. [4]

هناك أيضًا هجينة، وإعدادات معززة بالاسترجاع، وهندسة معمارية متخصصة - لكن الحساء لا يزال يغلي.

جدول المقارنة: خيارات الذكاء الاصطناعي التوليدي الشائعة 🗂️

غير مكتملة عمدًا - بعض الخلايا غريبة بعض الشيء لتعكس ملاحظات المشترين في العالم الحقيقي. الأسعار متغيرة، لذا تعامل معها كأنماط تسعير ، وليست أرقامًا ثابتة.

ملاحظة صغيرة: ينشر كل بائع أنظمة أمان وحدود أسعار وسياسات مختلفة. اطّلع دائمًا على وثائقهم، خاصةً إذا كنت تُشحن إلى العملاء.

تحت الغطاء: المحولات في نفس واحد 🌀

تستخدم المحولات الانتباه لتقييم أجزاء المُدخلات الأكثر أهمية في كل خطوة. فبدلاً من القراءة من اليسار إلى اليمين كسمكة ذهبية تحمل مصباحًا يدويًا، تنظر المحولات عبر التسلسل بأكمله بالتوازي وتتعلم أنماطًا مثل المواضيع والكيانات والقواعد النحوية. هذا التوازي - والكثير من الحوسبة - يُساعد النماذج على التوسع. إذا كنت قد سمعت عن الرموز ونوافذ السياق، فهذا هو مجالها. [3]

تحت الغطاء: الانتشار في نفس واحد 🎨

تتعلم نماذج الانتشار طريقتين: إضافة ضوضاء إلى صور التدريب، ثم عكس الضوضاء بخطوات صغيرة لاستعادة صور واقعية. في مرحلة التوليد، تبدأ النماذج من ضوضاء خالصة، ثم تعيدها إلى صورة متماسكة باستخدام عملية إزالة الضوضاء المكتسبة. يشبه الأمر، على نحو غريب، النحت من السكون - ليست استعارة مثالية، ولكنك تفهمها. [4]

المحاذاة والسلامة و"الرجاء عدم الخروج عن المسار" 🛡️

لماذا ترفض بعض نماذج الدردشة طلبات معينة أو تطرح أسئلة توضيحية؟ يُعدّ التعلم التعزيزي من التغذية الراجعة البشرية (RLHF) هذه الأسباب: يُقيّم البشر نتائج العينات، ويتعلم نموذج المكافأة هذه التفضيلات، ويُحفّز النموذج الأساسي على التصرف بشكل أكثر فائدة. هذا ليس تحكمًا بالعقل، بل توجيه سلوكي مع مراعاة الأحكام البشرية. [2]

بالنسبة للمخاطر التنظيمية، تُقدم أطر عمل مثل إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) - وملف تعريف الذكاء الاصطناعي التوليدي - إرشادات لتقييم السلامة والأمان والحوكمة والمنشأ والمراقبة. إذا كنت تُطبق هذا في العمل، فستكون هذه الوثائق بمثابة قوائم تحقق عملية بشكل مدهش، وليست مجرد نظرية. [5]

حكاية سريعة: في ورشة عمل تجريبية، قام فريق الدعم بتسلسل التلخيص ← استخراج الحقول الرئيسية ← مسودة الرد ← مراجعة بشرية . لم تُقصِ هذه السلسلة الموظفين، بل جعلت قراراتهم أسرع وأكثر اتساقًا عبر نوبات العمل.

أين يتألق الذكاء الاصطناعي التوليدي مقابل أين يتعثر 🌤️↔️⛈️

يتألق في:

• المسودات الأولية للمحتوى والمستندات ورسائل البريد الإلكتروني والمواصفات والشرائح

• ملخصات المواد الطويلة التي تفضل عدم قراءتها

• مساعدة الكود وتقليص القوالب الجاهزة

• العصف الذهني للأسماء والهياكل وحالات الاختبار والمطالبات

• مفاهيم الصور، والمرئيات الاجتماعية، ونماذج المنتجات

• معالجة البيانات خفيفة الوزن أو سقالة SQL

يتعثر في:

• الدقة الواقعية دون استرجاع أو أدوات

• الحسابات متعددة الخطوات عندما لا يتم التحقق منها صراحةً

• القيود الدقيقة في المجال القانوني أو الطبي أو المالي

• الحالات الحدية والسخرية والمعرفة طويلة المدى

• التعامل مع البيانات الخاصة إذا لم تقم بتكوينها بشكل صحيح

حواجز الحماية مفيدة، لكن الخطوة الصحيحة هي تصميم النظام : إضافة استرجاع البيانات، والتحقق، والمراجعة البشرية، ومسارات التدقيق. ممل، صحيح - لكن الممل مستقر.

طرق عملية لاستخدامه اليوم 🛠️

• اكتب بشكل أفضل وأسرع : مخطط تفصيلي ← توسيع ← ضغط ← تحسين. كرر حتى يبدو الأمر كما تريد.

• ابحث بدون تعقيدات : اطلب ملخصًا منظمًا يحتوي على المصادر، ثم ابحث عن المراجع التي تهمك بالفعل.

• مساعدة في الكود : شرح وظيفة، اقتراح اختبارات، صياغة خطة إعادة هيكلة؛ لا تقم بلصق الأسرار أبدًا.

• مهام البيانات : إنشاء هياكل SQL أو تعبيرات عادية أو وثائق على مستوى العمود.

• فكرة التصميم : استكشاف الأنماط المرئية، ثم تسليمها إلى المصمم للإنهاء.

• عمليات العملاء : صياغة الردود، وفرز النوايا، وتلخيص المحادثات للتسليم.

• المنتج : إنشاء قصص المستخدم ومعايير القبول ونسخ المتغيرات - ثم اختبار النغمة A/B.

نصيحة: احفظ المطالبات عالية الأداء كقوالب. إذا نجحت مرة، فمن المرجح أن تنجح مرة أخرى مع تعديلات طفيفة.

الغوص العميق: المطالبة التي تعمل بالفعل 🧪

• حدّد هيكلًا : الأدوار، الأهداف، القيود، الأسلوب. النماذج تُحبّ قوائم المراجعة.

• أمثلة قليلة : تتضمن 2-3 أمثلة جيدة للإدخال → الإخراج المثالي.

• فكر على مراحل : اطلب الاستدلال أو المخرجات المرحلية عندما يرتفع مستوى التعقيد.

• قم بتثبيت الصوت : قم بلصق عينة قصيرة من نغمتك المفضلة وقل "قم بتقليد هذا الأسلوب".

• تقييم المجموعة : اطلب من النموذج أن ينتقد إجابته الخاصة مقابل المعايير، ثم قم بالمراجعة.

• استخدام الأدوات : الاسترجاع، البحث على الويب، الآلات الحاسبة، أو واجهات برمجة التطبيقات يمكن أن يقلل من الهلوسة بشكل كبير. [2]

إذا تذكرت شيئًا واحدًا فقط: أخبره بما يجب تجاهله . القيود قوة.

البيانات والخصوصية والحوكمة - الأجزاء غير المبهرة 🔒

• مسارات البيانات : توضيح ما تم تسجيله، أو الاحتفاظ به، أو استخدامه للتدريب.

• معلومات التعريف الشخصية والأسرار : احتفظ بها بعيدًا عن المطالبات ما لم يسمح بها إعدادك صراحةً ويحميها.

• عناصر التحكم في الوصول : التعامل مع النماذج مثل قواعد بيانات الإنتاج، وليس الألعاب.

• التقييم : جودة المسار، والتحيز، والانحراف؛ القياس بالمهام الحقيقية، وليس الاهتزازات.

• محاذاة السياسة : ربط ميزات الخريطة بفئات NIST AI RMF حتى لا تفاجأ لاحقًا. [5]

الأسئلة الشائعة التي تصلني طوال الوقت 🙋♀️

هل هو إبداع أم مجرد إعادة مزج؟
إنه في مكان ما بينهما. إنه يُعيد دمج الأنماط بطرق جديدة - ليس إبداعًا بشريًا، ولكنه غالبًا ما يكون مفيدًا.

هل يمكنني الوثوق بالحقائق؟
ثق ولكن تحقق. أضف استرجاعًا أو استخدامًا للأدوات لأي شيء ذي أهمية كبيرة. [2]

كيف تُحقق نماذج الصور اتساقًا في الأسلوب؟
من خلال الهندسة السريعة وتقنيات مثل معالجة الصور، ومحولات LoRA، والضبط الدقيق. تُساعد أسس الانتشار على تحقيق الاتساق، مع أن دقة النص في الصور قد تكون متذبذبة. [4]

لماذا تُعارض نماذج الدردشة الدعوات المحفوفة بالمخاطر؟
تقنيات المحاذاة مثل RLHF وطبقات السياسات. ليست مثالية، لكنها مفيدة بشكل منهجي. [2]

الحدود الناشئة 🔭

• كل شيء متعدد الوسائط : مجموعات أكثر سلاسة من النصوص والصورة والصوت والفيديو.

• نماذج أصغر وأسرع : هياكل فعّالة للحالات الموجودة على الجهاز والحالات الحدية.

• حلقات أدوات أكثر إحكامًا : وكلاء يستدعون الوظائف وقواعد البيانات والتطبيقات كما لو لم يكن هناك شيء.

• مصدر أفضل : العلامات المائية، وبيانات اعتماد المحتوى، وخطوط الأنابيب القابلة للتتبع.

• الحوكمة المضمنة : مجموعات التقييم وطبقات التحكم التي تشبه أدوات التطوير العادية. [5]

• النماذج المضبوطة حسب المجال : الأداء المتخصص يتفوق على البلاغة العامة في العديد من الوظائف.

إذا كان الأمر يبدو كما لو أن البرمجيات أصبحت متعاونة - فهذه هي النقطة.

طويل جدًا، لم أقرأه - ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟ 🧾

إنها مجموعة من النماذج التي تُولّد محتوى جديدًا بدلًا من الاكتفاء بالحكم على المحتوى الموجود. عادةً ما تكون أنظمة النصوص مُحوّلات تتنبأ بالرموز؛ والعديد من أنظمة الصور والفيديو هي انتشار تُحوّل العشوائية إلى شيء متماسك. ستحصل على السرعة والتأثير الإبداعي، على حساب بعض الأخطاء الواثقة - والتي يُمكنك ترويضها باستخدام أدوات الاسترجاع وتقنيات المحاذاة مثل RLHF . بالنسبة للفرق، اتبع الأدلة العملية مثل NIST AI RMF للشحن بمسؤولية دون توقف. [3][4][2][5]

مراجع

1. IBM - ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
   اقرأ المزيد

2. OpenAI - محاذاة نماذج اللغة لمتابعة التعليمات (RLHF)
   اقرأ المزيد

3. مدونة NVIDIA - ما هو نموذج المحول؟
   اقرأ المزيد

4. وجه العناق - نماذج الانتشار (وحدة الدورة 1)
   اقرأ المزيد

5. إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي (وملف الذكاء الاصطناعي التوليدي) - المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا -
   اقرأ المزيد

اكتشف أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي في متجر مساعدي الذكاء الاصطناعي الرسمي

معلومات عنا