تُعتبر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تقنية تحويلية في عالم الذكاء الاصطناعي. هذه النماذج، مثل GPT-3 من OpenAI و Mistral من Mistral AI وGemini من Google DeepMind، تمتلك القدرة على فهم وتوليد نص يشبه النص البشري، مما يجعلها ذات قيمة كبيرة في تطبيقات الأعمال المختلفة. بدءاً من تحسين خدمة العملاء باستخدام الدردشة الآلية إلى أتمتة إنشاء المحتوى، تُحدث نماذج اللغات الكبيرة ثورة في كيفية عمل الشركات.
تتمتع هذه النماذج بالقدرة على تبسيط معالجة البيانات والتصورات بشكل كبير، مما يمكّن الشركات من استخلاص الرؤى بكفاءة أكبر. ومع ذلك، نظراً لأن هذه التقنية لا تزال جديدة وتجريبية نسبياً، فإن العديد من منصات ذكاء الأعمال (BI) لم تبدأ بعد في دمج نماذج اللغات الكبيرة بالكامل، ولا تزال حالات استخدامها محددة وقيد التطوير. بالرغم من أن التطبيقات المحتملة لهذه النماذج واسعة، لكن العديد من الشركات لا تزال تستكشف كيفية الاستفادة المثلى منها لاحتياجاتها الخاصة.
من خلال تبنّي هذه القدرات المتقدمة للذكاء الاصطناعي، نهدف إلى توجيه استخدام نماذج اللغات الكبيرة لجعل التحليل البياني المتقدم متاحاً لجميع المستخدمين عبر واجهات سهلة الاستخدام، الأمر الذي سيعزز الابتكار وسيمكّن عملائنا من تحقيق أقصى استفادة من بياناتهم.
في TURBOARD، سيمكّننا النهج الهجين المدمج لكلا الطريقتين من تعزيز منصة ذكاء الأعمال الخاصة بنا، الأمر الذي سيوفر للمستخدمين أدوات قوية لتحليل البيانات واتخاذ القرارات.
حالة استخدام أخرى مبتكرة في TURBOARD هي ميزة المساعدة الفورية من دليل المستخدم. تستفيد هذه الميزة من نماذج اللغات الكبيرة لتوفير مساعدة فورية وسياقية للمستخدمين مباشرة داخل المنصة. سيتمكّن المستخدمون من طرح الأسئلة بلغة طبيعية، وسيقوم الروبوت بتوجيههم إلى الوثائق ذات الصلة، وتقديم تعليمات خطوة بخطوة، أو تقديم شروحات مفصلة حول الميزات المختلفة. سيعزز هذا بشكل كبير تجربة المستخدم من خلال تسهيل العثور على المعلومات المطلوبة بسرعة، دون الحاجة إلى مغادرة الواجهة أو البحث في أدلة طويلة. لن يوفر هذا الوقت فحسب، بل سيضمن أيضاً استفادة المستخدمين بشكل كامل من جميع ميزات TURBOARD، مما يؤدي إلى رضا وإنتاجية أعلى. تستعرض هذه المدونة الخطوات التي نعمل عليها لدمج نماذج اللغات الكبيرة والتحديات التي نواجهها، إضافة إلى أفضل الممارسات التي نسعى لتقديمها لتحسين تجربة المستخدم.
التحديات التي تواجه نماذج اللغات الكبيرة
بينما تقدم نماذج اللغات الكبيرة فوائد كبيرة، فإنها تطرح أيضاً العديد من التحديات ومنها:
- إخراج واستنباط معلومات غير دقيقة: يمكن أن تنتج نماذج اللغات الكبيرة معلومات غير دقيقة أو مضلّلة، الأمر الذي يشكّل مشكلة في التطبيقات الحرجة.
- قاعدة معرفة محدودة: تمتلك النماذج مثل GPT-3 قاعدة معرفة ثابتة لا تتضمن المعلومات الحديثة، مما يحد من فائدتها في البيئات الديناميكية.
- متطلبات كثيفة للموارد: يتطلب تدريب وضبط نماذج اللغات الكبيرة موارد حاسوبية كبيرة وخبرة متخصصة.
- مخاوف أمن البيانات والخصوصية: التعامل مع بيانات الأعمال الحساسة باستخدام نماذج اللغات الكبيرة يثير مخاوف بشأن أمن البيانات والخصوصية.
- صعوبة التقييم: يمكن أن يكون تقييم أداء نماذج اللغات الكبيرة عبر حالات الاستخدام المختلفة معقداً ويستغرق وقتاً طويلاً.
تحسين وزيادة كفاءة نماذج اللغات الكبيرة
لمواجهة هذه التحديات، تعتمد الشركات على عدة تقنيات تحسين:
- هندسة الأوامر: صياغة أوامر محددة لتوجيه مخرجات النموذج. يمكن استخدام هذه التقنية لتحسين دقة وملاءمة الردود.
- الضبط الدقيق: إعادة تدريب النموذج على بيانات مخصصة لتحسين أدائه في مجالات معينة. هذه الطريقة مفيدة لتخصيص النموذج لتلبية احتياجات الأعمال المحددة.
- التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG): دمج قدرات النموذج التوليدية مع مصادر معرفة خارجية لتحسين دقة الردود. يمكن تشبيه RAG بتزويد النموذج بمكتبة مرجعية لتعزيز إجاباته.
اختيار طريقة التحسين المناسبة
قد تستفيد الشركات من طرق تحسين مختلفة بناءً على احتياجاتها الفريدة:
- هندسة الأوامر: مثالية للشركات التي تحتاج إلى حلول سريعة ومرنة دون الحاجة إلى موارد حاسوبية واسعة. إنها مناسبة للسيناريوهات التي تكون فيها معرفة النموذج الأساسية كافية ولكن تحتاج إلى تحسين.
- الضبط الدقيق: الأفضل للشركات التي لديها متطلبات محددة ومعقدة تتطلب درجة عالية من الدقة والتخصيص. هذه الطريقة مكثفة من حيث الموارد ولكنها توفر أداءً متفوقاً للمهام المتخصصة.
- التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG): مناسب للبيئات الديناميكية التي تكون فيها المعلومات الحديثة ضرورية. الشركات التي تتطلب تكامل بيانات في وقت فعلي ومعرفة خارجية واسعة تستفيد من RAG.
نهج TURBOARD في تحسين نماذج اللغات الكبيرة
في TURBOARD، نعمل على تجربة تقنيات تحسين مختلفة لتعزيز منصة ذكاء الأعمال (BI) الخاصة بنا. ومن خلال تقييم هذه التقنيات وجدنا أن الجمع بين هندسة الأوامر والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) سيوفر نتائج واعدة لاحتياجاتنا. وإليكم السبب:
هندسة الأوامر: تتيح لنا هذه التقنية تخصيص استجابات النموذج لتتناسب مع حالات الاستخدام الخاصة بنا دون الحاجة إلى إعادة تدريب مكثف. هذه الطريقة فعالة من حيث التكلفة والكفاءة في توليد استعلامات SQL من المدخلات اللغوية الطبيعية.
التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG): يعزز قدرة النموذج على تقديم استجابات دقيقة وذات صلة بالسياق من خلال الاستفادة من قواعد المعرفة الخارجية. هذا أمر حيوي للحفاظ على دقة وملاءمة أدوات تحليل البيانات والتصورات الخاصة بنا.
نماذج من التطبيقات العملية القادمة في منصة TURBOARD
توليد استعلامات SQL من لغة المحادثة الطبيعية
إحدى تطبيقاتنا البارزة التي نعمل عليها حالياً هي ميزة توليد استعلامات SQL من اللغة الطبيعية. سيتمكّن المستخدمون من إدخال الاستعلامات باللغة الإنجليزية أو التركية، وسيقوم TURBOARD بتوليد كود SQL المقابل، الأمر الذي سيبسّط بشكل كبير عملية إنشاء مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) المعقدة. تمكّن هذه القدرة مستخدمي الأعمال من إجراء تحليل بيانات متقدم دون الاعتماد الكبير على محللي البيانات الخبراء، مما يزيد من الكفاءة التشغيلية ورضا المستخدمين. المساعدة الفورية من دليل المستخدم
تابعونا لمزيد من الابتكارات
في TURBOARD، يضعنا نهجنا الهجين في تحسين نماذج اللغات الكبيرة في طليعة الابتكار في مجال ذكاء الأعمال. من خلال الجمع بين هندسة الأوامر والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، نستمر في تحسين منصتنا، مما يوفر للمستخدمين أدوات قوية لتحليل البيانات واتخاذ القرارات. تطبيقاتنا الحالية مثل توليد استعلامات SQL من اللغة الطبيعية والمساعدة الفورية من دليل المستخدم هي مجرد بداية.
لدينا العديد من حالات الاستخدام والتطبيقات المثيرة الأخرى قيد التطوير التي سنغطيها في المدونات المستقبلية. ابقوا متابعين بينما ندفع حدود تقنيات الذكاء الاصطناعي واللغات بقوة نحو الأمام، ونسعى باستمرار لجعل تحليل البيانات المتقدم أكثر سهولة وملاءمة لجميع أنواع المستخدمين. مع TURBOARD، مستقبل ذكاء الأعمال هنا.
استكشف أفكاراً ورؤى قيّمة ومدهشة مدفونة في بياناتك من خلال برنامج 
المختصون في مجالات البيانات
تحتاج إلى إنتاج تقرير تلو الآخر وخلال وقت قصير وتوقيت مثالي وسريع، على أن تكون جميع هذه التقارير جاهزة وبأدق التفاصيل.
نحن نخفف أعبائك من خلال برنامج يوفر مجموعة أدوات كبيرة وبفريق يستمع إلى احتياجاتك ويكون معك حالما تحتاجه ودون تأخير.
- سهولة الاستخدام،
- دعم احترافي متخصص وفوري،
- أدوات علوم البيانات مجمعة داخل البرنامج والتي ستحول عملك إلى عالم بيانات متميز.
المدراء والإداريين
لقد استثمرت في البيانات لسنوات، هل أنت مستعد لاستخدامها لتقليل التكاليف وزيادة الإيرادات وتحسين عملياتك؟ هل أدوات ذكاء الأعمال الحالية لديك والخدمة التي تحصل عليها كافية لاحتياجاتك وأسعارها معقولة؟
اختر TURBOARD للأسباب التالية:
- ستحقق أرباحاً من خلال TURBOARD بشروط مواتية للحصول على ترخيص OEM. ارتقِ ببرنامجك باستخدام تحليلات ذكية ومفيدة،
- نحن شركة راسخة تضم أكثر من 80 موظفاً وأكثر من 15 عاماً من الخبرة في تنفيذ حلول ذكاء الأعمال وتقديم خدمات مستمرة واحترافية للعديد من القطاعات،
- رسوم خدماتنا معقولة ومناسبة، بالإضافة إلى توفير خدمات نقل المعرفة لإبقاء فريقك محدثاً،
- ستتمكن من الحصول على معلومات استطلاعية حول السوق والتنافسية لدفع عملية صنع القرار عبر الاتصال بمصادر البيانات المفتوحة،
- تكلفة مخفضة وتنافسية لكل مستخدم للحسابات الكبيرة بمئات المستخدمين.
الماضي
منذ عام 2004، ازدهرت شركة E-Kalite (منتج برنامج TURBOARD) في مشاريع تسييل البيانات والتصورات بدايةً من قطاع المستحضرات الصيدلانية في الولايات المتحدة الأمريكية. منذ عام 2011، وبدعم مستمر من مجلس البحث العلمي والتكنولوجي في تركيا (توبيتاك) مع إعفاءات من الضرائب وداخل حرم جامعي شهير، قمنا ببناء وتطوير برنامج ذكاء أعمال لائق.
الحاضر
فريقنا الذي يضم أكثر من 80 متخصصاً حريص على العمل على تلبية احتياجات البيانات الخاصة بك. من خلال برنامجنا TURBOARD الذي أثبت كفاءته في المعركة، إضافة إلى معرفتنا الواسعة في هذا المجال، نستمر في خدمة المؤسسات والشركات ذات السمعة الطيبة.
المستقبل
في خطتنا الرئيسية للعام 2022، نسعى إلى تحقيق هدف التحليلات المعززة في ذكاء الأعمال. قد تبدو حكايات البيانات عشوائية حتى لأكثر فرق الخبراء ذكاءً، لكن برنامج TURBOARD سيستخدم العديد من أساليب علم البيانات لأجزاء مختلفة من البيانات للوصول إلى أنماط تحليلية مثيرة للاهتمام.
© 2003-2024 
جميع الحقوق محفوظة.
هل انت فضولي؟