انتقل إلى المحتوى الرئيسي

المعالجة

نماذج اللغة​

نماذج اللغة هي أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة يمكنها فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها. يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات ضخمة من البيانات النصية وتتعلم الأنماط وتراكيب الكلمات وبناء الجمل، وحتى الفروق الدقيقة في لغات مختلفة وأساليب استخدامها. جوهر العديد من نماذج اللغة الحديثة هو هندسة المحولات ( transformer )، التي تستخدم آليات الانتباه الذاتي لتحديد أي أجزاء من النص هي الأكثر أهمية في سياق معين.

عند معالجة اللغة، تستخدم هذه النماذج طرق إحصائية لتنبؤ الكلمة التالية الأكثر احتمالاً أو الجملة التالية الأكثر احتمالاً في نص ما. يمكنها فهم السياق عبر مقاطع نصية طويلة وبالتالي توليد نصوص ليست فقط صحيحة نحويًا، بل متماسكة وذات صلة من حيث المحتوى أيضًا.

عند استخدام نموذج لغة لروبوت محادثة أو مولد نص، يتم إعطاء النموذج مقاطع إدخال محددة أو بيانات ابتدائية وبناءً على تلك المدخلات يُنشئ النموذج نصًا يتبع منطقياً السياق المعطى. الهدف من هذه النماذج هو إنتاج نص يبدو أقرب ما يكون إلى الإنسانية، سواء من حيث المحتوى أو الأسلوب.

نماذج النص-إلى-الصورة​

نماذج النص-إلى-الصورة هي أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على توليد تمثيلات بصرية من وصف نصي مكتوب، مثل الصور أو الرسوم التوضيحية أو أنواع أخرى من المواد البصرية. تستخدم هذه النماذج شبكات عصبية متقدمة، وبشكل أكثر تحديداً شبكات تنازعية مولِّدة (GANs) أو نسخها مثل نماذج الانتشار (diffusion models).

تبدأ العملية بوصف نصي يُدخل من قبل المستخدم. يقوم النموذج بتقييم هذا النص ومحاولة فهم المعنى والسياق. ثم يقوم بتوليد صور تتوافق مع الوصف النصي، مستخدمًا ما تعلمه خلال التدريب، حيث يُدرّب على مجموعات ضخمة من أزواج النص-الصورة.

أثناء التدريب، يتعلم النموذج ارتباطات بين الأوصاف النصية والميزات المرئية. على سبيل المثال، إذا رأى النموذج بشكل متكرر تركيب الكلمات "شمس صفراء فوق بحر أزرق" جنبًا إلى جنب مع صور توضح هذا السيناريو، يتعلم تمييز هذه العناصر وإعادة إنتاجها في توليد الصور لاحقًا.

والنتيجة غالبًا ما تكون صورًا دقيقة وأكثر تفصيلاً تتوافق مع الوصف المدخل. تصبح هذه النماذج أكثر دقة وتتعلم تمثيل سيناريوهات معقدة تحتوي على عدة أشياء ومفاهيم مجردة. وتُستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك الإبداعات الفنية وتصميم الألعاب والواقع الافتراضي وغيرها.

فتح نماذج AI-Corporate​

من المهم أن ندرك أن AI-Corporate يفتح نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة مقدمة من شركات تكنولوجيا كبرى عبر واجهة برمجة تطبيقات (API). API، أو واجهة برمجة التطبيقات، هي مجموعة من القواعد والتعاريف التي تتيح لبرامج الكمبيوتر التواصل مع بعضها البعض. إنها كـ "لغة" تفهمها البرامج من أجل تبادل المعلومات واستدعاء وظائف بعضها البعض. AI-Corporate ليس لديه نماذج لغوية أو نماذج نص-إلى-صورة بنفسه.

نحن لا نتحمل مسؤولية نتائج النماذج المختلفة. ومع ذلك، لقد أخذنا بعين الاعتبار اختيار الأفضل والأكثر إثارة من النماذج المناسبة للشركات.

إجراء المعالجة​

الإجراء التالي يُتبع من أجل توليد إجابة:

  • المستخدم يُنشئ موجه.
  • تطبيق الواجهة الأمامية يربط هذا بمحادثة نشطة ويضيف رسالة محادثة بالحالة "البدء".
  • على خوادم AI-Corporate يتم تشغيل وظيفة عند إضافة رسالة المحادثة.
  • حالة رسالة المحادثة توضع كـ "جار المعالجة".
  • عند اختيار المحادثة مع الوثائق، ترسل الخادم أولاً طلباً إلى قاعدة Firestore للمتجهات لاختيار النصوص من الوثائق.
  • ثم يرسل الخادم الطلب عبر ربط API إلى نموذج اللغة المختار.
  • إذا كانت الإعدادات تُمكّن البث، فإننا نقوم بحفظ الرسالة بعد كل 10 مقاطع مستقبلة وبـ بعد كل 25 مقطعاً بعد استلام 100 مقطع.
  • بمجرد استلام الإجابة كاملة، تُوضع الحالة على "منجز".
  • يتم تحديث التطبيق الأمامي بعد كل تحديث قاعدة بيانات.
  • في حال وجود أخطاء مُكتشفة، تُوضع الحالة على "خطأ" وتظهر رسالة خطأ.

نحن لا نرسل البيانات الشخصية مع كل طلب API. مع ذلك، قد يقوم المستخدم بإدراج بيانات شخصية في الموجه أو في الوثائق المرفوعة.