- النماذج التقليدية في الذكاء الاصطناعي.
- نماذج التأسيس للذكاء التوليدي.
- هل يجب عليك بناء نموذج أم استخدامه؟
1. النماذج التقليدية في الذكاء الاصطناعي
في أساليب الذكاء الاصطناعي التقليدية، يتم عادةً تدريب النماذج على مجموعات بيانات محددة باستخدام تقنيات التعلم تحت إشراف. يتم وسم بيانات التدريب، ويتعلم الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط من هذه البيانات. على سبيل المثال، إذا قمت بتقديم مجموعة كبيرة من الصور التي تحتوي على قطط وحيوانات أخرى، سيتعلم النموذج التعرف على خصائص القطط وسيقوم بعمل توقعات عند عرض صور جديدة.
هذا النوع من التعلم يركز عادةً على حل مهام معينة. ولكن ماذا لو أردت نموذجًا لتطوير فهم أكثر عمومية، قادرًا على التعامل مع مجموعة أوسع من التحديات؟
2. نماذج التأسيس للذكاء التوليدي.
مع ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي، أصبحت نماذج التأسيس نهجًا بارزًا. يتم تدريب هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات متعددة الأبعاد، مما يعني أنها قادرة على معالجة تنسيقات متنوعة مثل النصوص والصور والصوت والفيديو والبيانات الرقمية.
الفرق الرئيسي هو أن نماذج التأسيس تتعلم دون الحاجة إلى إشراف صريح. فهي تكتسب المعرفة حول العديد من المفاهيم، مما يجعلها قابلة للتكيف بشكل كبير مع حالات الاستخدام المختلفة. هذه النماذج متعددة الاستخدامات، مما يتيح مهام مثل توليد النصوص، وإنشاء المحتوى، والإجابة على الأسئلة المعقدة.
يسمح هذا النوع من التعلم لنماذج التأسيس بتطوير فهم واسع ومهارات يمكن تحسينها لتلبية مجموعة متنوعة من التطبيقات.
3. هل يجب عليك بناء نموذج أم استخدامه؟
عند اتخاذ قرار باستخدام نموذج ذكاء اصطناعي في مشروعك أو تطبيقك، لديك خياران رئيسيان: بناء نموذج خاص بك أو استخدام نموذج موجود.
1. بناء نموذج خاص بك
يمنحك إنشاء نموذج مخصص السيطرة الكاملة على كيفية تطويره وتكييفه لاحتياجاتك. ومع ذلك، يتطلب ذلك جهدًا كبيرًا، بما في ذلك جمع البيانات، ووضع وسوم لها، ثم تدريب النموذج. يمكن أن يكون بناء نموذج خاص بك مستغرقًا للوقت ومكلفًا، خاصة عندما تحتاج إلى تحديثه ببيانات جديدة، مما يتطلب تكرار العملية بالكامل.
2. استخدام نماذج جاهزة
بدلاً من ذلك، يمكنك استخدام نماذج مؤسسة مدربة مسبقًا من شركات مثل جوجل. تم تطوير هذه النماذج باستخدام مجموعات بيانات ضخمة وتحتاج إلى موارد حسابية كبيرة للتدريب. من خلال استهلاك هذه النماذج، تستفيد من قدراتها الواسعة دون الحاجة للتعامل مع تعقيدات تدريب النموذج وصيانته. هذه الخيار أكثر كفاءة ويسهل الوصول إليه للعديد من المستخدمين.
في المقالة القادمة: النماذج التوليدية من جوجل.