المُقدّمة

مع إمكانية الإضافة 2.6 تريليون دولار إلى 4.4 تريليون دولار سنويًا للاقتصاد العالمي، شق الذكاء الاصطناعي التوليدي طريقه إلى كل صناعة تقريبًا. إنها تُحدث ثورة في الطريقة التي تتعامل بها الشركات مع حل المشكلات والابتكار والابتكار. وبالتالي، تبحث الشركات باستمرار عن المرشحين ذوي مهارات الذكاء الاصطناعي التوليدية التي يمكن أن تساعدهم على البقاء في طليعة التقدم التكنولوجي. 

هل تذهل زملائك وموجهيك وأصحاب العمل بقدراتك الابتكارية؟ هل اللعب بالذكاء الاصطناعي لصياغة تطبيقه نحو المهمة المطلوبة هو شغفك؟ إذا كانت إجابتك بنعم على كل هذه الأسئلة، فهذا هو الوقت المناسب لدخول هذا المجال بمهارات معززة.  

بفضل خبرتك في الذكاء الاصطناعي التوليدي، ستكون قبطانًا يبحر على متن سفينة عبر مياه مجهولة. أتساءل كيف؟ مرحباً! دعنا نرشدك خلال الرحلة. 

النمو في قطاع الذكاء الاصطناعي التوليدي

لقد أحدثت القدرات الاستثنائية للذكاء الاصطناعي التوليدي لتسهيل وتنفيذ عدد لا يحصى من المهام ثورة. ويتجلى ذلك من خلال العدد الكبير من الشركات التي تنشر هذا المجال المتخصص للذكاء الاصطناعي في إنشاء المحتوى، ومعالجة اللغات الطبيعية مثل تطوير روبوتات الدردشة لدعم العملاء والتفاعل معهم، وتوليف الصور، وحل المشكلات المعقدة، وزيادة البيانات، وتعزيز الإبداع، والتخصيص، والبحث، أكثر.

لقد ولدت الكثير من فرص العمل للأفراد المهرة. وفقًا لتقرير القوى العاملة العالمية للمستقبل 2023، حول 70% من العمال يعملون حاليًا على الذكاء الاصطناعي التوليدي في أماكن عملهم. ومن بين هؤلاء، نصفهم تقريبًا ليس لديهم خبرة في هذا المجال. علاوة على ذلك، فإن نسبة كبيرة تصل إلى 57% تتطلع إلى التدريب للقيام بعملها بكفاءة. 

من وجهة نظر صاحب العمل، سوف يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بالقيادة 7% من الناتج المحلي الإجمالي العالمي (حسب جولدمان ساكس). وهي قادرة على رفع نمو الإنتاجية بنسبة 1.5% خلال فترة 10 سنوات. 

علاوة على ذلك، يعتقد أصحاب العمل أن عصر وظائف جديدة يتطلب خبرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي لمواجهة التحديات المبتكرة بعقلية إبداعية. بغض النظر عن مجال خبرتك، فإن وجود المهارات اللازمة لمواكبة المتطلبات الجديدة لتحقيق نمو الشركة سيجعلك مناسبًا تمامًا للمجال.

قيادة انتقالك إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي، دورتنا التدريبية برنامج جيناي سوف يساعدك. ولكن كيف؟ بدلاً من تصديق مجرد كلمات، سنعلمك مهارات مختلفة من شأنها أن تساهم في تطورك، والتي يتم تدريسها في دورتنا جنبًا إلى جنب مع المزيد من المعرفة المتعمقة. 

اقرأ أيضا: أفضل 7 دورات للذكاء الاصطناعي التوليدي يجب القيام بها في عام 2024

أفضل 6 مهارات أساسية في الذكاء الاصطناعي التوليدي  

دعونا نلقي نظرة على أهم مهارات الذكاء الاصطناعي التوليدي التي يجب أن تمتلكها للعمل في هذا المجال:

موجه الهندسة

يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي أداة قوية، ولكن مثل أي أداة، فهو يحتاج إلى التعليمات الصحيحة للعمل بفعالية. وهنا يأتي دور الهندسة السريعة. دعونا نلقي نظرة على الأسباب التي تجعلك جيدًا في الهندسة السريعة، إذا كنت ترغب في العمل في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي:

إطلاق العنان للإمكانات

تعد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية معقدة، ويمكن أن تختلف مخرجاتها بشكل كبير. تعمل الهندسة السريعة كجسر، مما يسمح لك بصياغة التعليمات التي توجه الذكاء الاصطناعي نحو النتيجة المرجوة، سواء كانت تنسيقات نصية إبداعية، أو أنماط فنية محددة، أو ملخصات إعلامية للبيانات.

الدقة والتحكم

وبدون المطالبات المناسبة، يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى نتائج غير ذات صلة أو غير دقيقة. تمكّنك الهندسة السريعة من ضبط طلباتك بدقة، مما يضمن أن الذكاء الاصطناعي يقدم ما تحتاجه بالضبط.

الكفاءة والوضوح

يمكن أن تؤدي المطالبات الفعالة إلى تقليل عملية التجربة والخطأ بشكل كبير. من خلال إيصال نيتك بوضوح، ستحصل على النتائج التي تريدها في عدد أقل من المحاولات، مما يوفر الوقت والموارد.

معالجة التحيز

يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية على مجموعات بيانات ضخمة، والتي يمكن أن تحتوي في بعض الأحيان على تحيزات. تسمح لك الهندسة السريعة بتخفيف هذه التحيزات عن طريق توجيه الذكاء الاصطناعي بعيدًا عن المخرجات غير المرغوب فيها والمطالبة بتحقيق نتائج عادلة ومتوازنة.

اقرأ هذه المدونة لتعرف كل شيء عن الهندسة السريعة!

الكون المثالى

الكون المثالى تعتبر مهارة حاسمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي لعدة أسباب:

التخصص الدراسي

تعتبر النماذج التوليدية المدربة مسبقًا قوية ولكنها ذات أغراض عامة. يتيح لك الضبط الدقيق تخصيص نموذج لمهمة أو مجال معين. تخيل نموذجًا مدربًا مسبقًا كفنان موهوب يمكنه رسم أشياء مختلفة. الضبط الدقيق يشبه إعطائهم تعليمات وأمثلة محددة على نمط معين، مثل الرسم الشخصي، لتحسين نتائجهم في هذا المجال.

تحسين الأداء

يمكن أن يؤدي الضبط الدقيق إلى تحسين دقة وجودة المخرجات الناتجة عن النموذج بشكل كبير. ومن خلال تركيز النموذج على مجال معين، فإنه يتعلم التعقيدات والفروق الدقيقة في هذا المجال، مما يؤدي إلى نتائج أكثر صلة وتأثيرًا.

تقليل وقت التدريب

يمكن أن يستغرق تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي من البداية وقتًا طويلاً ويستهلك الكثير من الموارد. يعمل الضبط الدقيق على تعزيز المعرفة المدربة مسبقًا للنموذج الكبير وتخصيصه ليناسب احتياجاتك الخاصة. وهذا يقلل بشكل كبير من وقت التدريب المطلوب لتحقيق نتائج جيدة.

تكيف

يتطور مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي باستمرار. يمكّنك الضبط الدقيق من تكييف النماذج الحالية مع المهام والتحديات الجديدة عند ظهورها. تعتبر خفة الحركة هذه ضرورية للبقاء في الطليعة في هذا المجال سريع التطور.

القياس في Finetuning

تخيل أنك تقوم ببناء سيارة سباق. يمكنك شراء كتلة محرك قوية (الطراز المُدرب مسبقًا)، ولكن للفوز بالسباقات، ستحتاج إلى ضبطها بأجزاء متخصصة (عملية الضبط الدقيق) مثل ناقل الحركة عالي الأداء والهيكل الديناميكي الهوائي. يتيح هذا التخصيص للمحرك الأداء بأعلى مستوياته لتلبية المتطلبات المحددة للسباق.

في الذكاء الاصطناعي التوليدي، الضبط الدقيق هو التخصيص الذي يفتح الإمكانات الحقيقية لنموذج تم تدريبه مسبقًا لتلبية احتياجاتك المحددة.

اقرأ أيضا: تسخير القوى الخارقة في البرمجة اللغوية العصبية: برنامج تعليمي لضبط الوجه معانقة الوجه خطوة بخطوة

مبنى راج

يعد بناء RAG، الذي يرمز إلى الجيل المعزز للاسترجاع، مجموعة مهارات متنامية مهمة لعدة أسباب في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي:

قم بتعزيز الذكاء الاصطناعي الخاص بك بمعلومات من العالم الحقيقي

تخيل أن الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بك هو كاتب يتمتع بخيال حي، لكنه يحتاج في بعض الأحيان إلى بعض الأسس الواقعية. يعمل بناء RAG على سد الفجوة من خلال السماح لك بدمج استرجاع المعلومات الواقعية في عملية الإنشاء. وهذا يضمن أن إبداعات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك ليست خيالية فحسب، بل ترتكز أيضًا على الواقع.

تعزيز الدقة والملاءمة

بدون بناء RAG، يمكن للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي أن ينحرف عن المسار الصحيح. من خلال دمج استرجاع المعلومات ذات الصلة، يمكنك توجيه الذكاء الاصطناعي الخاص بك نحو إنشاء مخرجات أكثر دقة ودقيقة. فكر في الأمر وكأنه يمنح كاتبك إمكانية الوصول إلى مكتبة عملاقة للبحث - ستصبح قصصه أكثر ثراءً!

المزيد من الحرية الإبداعية

يمكن لمبنى RAG أن يفتح الأبواب أمام إمكانيات إبداعية جديدة. من خلال الجمع بين استرجاع الحقائق والتوليد الخيالي، يمكنك إنشاء تنسيقات محتوى فريدة مثل القصائد المستندة إلى الأحداث التاريخية أو المقالات الإخبارية الخيالية. إنه مثل إعطاء كاتبك صندوقًا من الحكايات التاريخية والعناصر الخيالية ليلعب بها، مما يسمح لإبداعه بالارتفاع!

الكفاءة والتخصيص

يمكن لبناء RAG تبسيط عملية التوليد. من خلال توفير المعلومات ذات الصلة مقدمًا، يمكنك توجيه الذكاء الاصطناعي في الاتجاه الصحيح، مما يقلل الحاجة إلى محاولات وتعديلات متعددة. إنه يشبه إعطاء كاتبك ملخصًا واضحًا بدلاً من الاضطرار إلى تخمين ما تريد - نتائج أسرع ومحتوى مصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتك!

اقرأ أيضا: كيفية بناء خط أنابيب RAG باستخدام مؤشر LLama؟

LLMOps

LLMOps، وهي اختصار لعمليات نماذج اللغات الكبيرة، هي ممارسة لإدارة وصيانة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) في بيئة الإنتاج. إنهم في الأساس طاقم الحفرة لسيارة السباق التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مما يضمن تشغيلها بسلاسة وتقديم أعلى أداء في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي. دعونا نلقي نظرة على أهمية LLMOps كمهارة توليدية للذكاء الاصطناعي:

الحفاظ على تشغيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك بسلاسة

تزودك LLMOps بالمهارات اللازمة لمراقبة وصيانة واستكشاف أخطاء LLM وإصلاحها. يمكنك تحديد مشكلات مثل التحيزات في المخرجات، أو اختناقات الأداء، أو أخطاء البيانات، واتخاذ الإجراءات التصحيحية للحفاظ على تشغيل الذكاء الاصطناعي لديك على النحو الأمثل. تخيل أن LLM الخاصة بك عبارة عن سيارة سباق معقدة - تتأكد LLMOps من ضبطها دائمًا وتتجنب الأعطال.

تحسين الأداء

تساعدك LLMOps على تحسين شهادة LLM الخاصة بك لتحقيق أعلى مستويات الكفاءة والدقة. يمكنك تحليل استخدام الموارد وتحديد مجالات التحسين وضبط التكوينات للتأكد من أن LLM يستخدم قوته بشكل فعال. إنه مثل تعديل محرك سيارة السباق الخاصة بك لتقليص أوقات الدورة بالمللي ثانية.

إدارة البيانات

LLMs هي وحوش متعطشة للبيانات. تساعدك LLMOps على إدارة خطوط أنابيب البيانات وتحسينها. يمكنك التأكد من تدريب LLM ببيانات ذات صلة وعالية الجودة، وتجنب أوجه القصور وإهدار الموارد. إنه مثل التأكد من أن طاقم الحفرة الخاص بك يقوم بتزويد سيارة السباق بكفاءة، وليس سكب قطرة!

كشف التحيز والتخفيف

يمكن أن يرث طلاب ماجستير القانون التحيزات من البيانات التي تم تدريبهم عليها. تزودك LLMOps بالأدوات اللازمة لاكتشاف هذه التحيزات والتخفيف منها، مما يضمن أن تكون مخرجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك عادلة وأخلاقية. إنه مثل التأكد من أن سيارة السباق الخاصة بك تعمل بشكل نظيف، دون أي مزايا غير عادلة في المنافسة.

قابلية التوسع وإدارة التكلفة

مع نمو استخدامك لـ LLMs، تساعدك LLMOps على توسيع نطاق عملياتك بكفاءة. يمكنك إدارة التكاليف وتحسين تخصيص الموارد والتأكد من نمو الذكاء الاصطناعي الخاص بك بسلاسة دون إنفاق مبالغ كبيرة. إنه مثل توسيع طاقم الحفرة الخاص بك للتعامل مع فريق متعدد السيارات، كل ذلك مع مراقبة الميزانية!

أتقن المفاهيم المعقدة لـ LLMOps من خلال برنامج Geneative AI Pinnacle!

توضيح

في الذكاء الاصطناعي التوليدي، يعد التكميم تقنية لتبسيط النماذج التوليدية القوية لجعلها أكثر كفاءة ويمكن الوصول إليها. تخيل أن لديك آلة عملاقة وقوية يمكنها إنشاء أعمال فنية مذهلة (النموذج التوليدي)، ولكنها كبيرة الحجم ومكلفة للغاية بحيث لا يمكن استخدامها في كل مكان (حجم ملف كبير ومتطلبات طاقة معالجة عالية). يشبه التكميم أخذ تلك الآلة وصنع نسخة أكثر إحكاما وكفاءة يمكنها أن تنتج نتائج جميلة.

دعونا نلقي نظرة على أهمية التكميم كمهارة توليدية للذكاء الاصطناعي:

يعمل التكميم على تقليل حجم نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي عن طريق تحويل حساباته الداخلية من أرقام معقدة وعالية الدقة إلى أرقام أبسط وأقل دقة. فكر في الأمر مثل تقليص حجم الجهاز الضخم إلى إصدار أكثر قابلية للحمل.

أسرع في السحب

وباستخدام حسابات أبسط، تعمل النماذج الكمية بشكل أسرع على الأجهزة ذات قوة المعالجة الأقل. يتيح لك ذلك نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي على الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة وحتى الأجهزة المتصلة بالإنترنت على حافة الشبكة، مما يسهل الوصول إليها للاستخدام في الوقت الفعلي. تخيل أن الآلة الفنية قادرة على العمل على طاولة أصغر أو حتى في الميدان، وليس فقط في مصنع عملاق.

تعزيز الكفاءة

يؤدي تقليل حجم النموذج والمعالجة الأسرع إلى انخفاض استهلاك الطاقة. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية بالنسبة للأجهزة التي تعمل بالبطاريات وعمليات النشر واسعة النطاق حيث تشكل كفاءة الطاقة مصدر قلق كبير. تخيل أن الآلة الفنية تحتاج إلى قدر أقل من الكهرباء لتشغيلها، مما يوفر التكاليف ويكون أكثر صداقة للبيئة.

فتح الأبواب أمام التطبيقات الجديدة

ومن خلال جعل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية أصغر حجمًا وأسرع، يفتح التكميم الأبواب أمام تطبيقات جديدة ومثيرة. تخيل استخدام آلة فنية محمولة لإنشاء تصميمات مخصصة بسرعة، أو إنشاء صور لمنشورات الوسائط الاجتماعية في الوقت الفعلي، أو حتى تخصيص شخصيات ألعاب الفيديو على هاتفك.

ومع ذلك، هناك مقايضة

• موازنة الجودة والكفاءة: يمكن أن يؤدي التكميم في بعض الأحيان إلى انخفاض طفيف في جودة المخرجات المولدة. المفتاح هو إيجاد التوازن الصحيح بين الكفاءة والدقة لتطبيقك المحدد. تخيل أن الآلة الفنية المدمجة قد لا تكون قادرة على إنشاء أعمال فنية بنفس مستوى التفاصيل تمامًا مثل الآلة الأصلية، لكنها لا تزال قادرة على إنتاج نتائج مبهرة.

هل تريد أن تصبح خبيرًا في التكميم؟ استكشف برنامجنا Geneative AI Pinnacle اليوم!

بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي

إن بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الذكاء الاصطناعي التوليدي هو عملية أخذ نماذج توليدية قوية وتحويلها إلى تطبيقات سهلة الاستخدام. إنه مثل أخذ المحرك المعقد لسيارة سباق وتصميم سيارة حوله، مما يجعل تلك القوة في متناول الجميع ويمكن استخدامها للناس العاديين.

لماذا يعتبر بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي مهارة توليدية أساسية للذكاء الاصطناعي؟

سد الفجوة

غالبًا ما تكون نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية معقدة وتتطلب خبرة فنية لاستخدامها. يتيح لك AI App Building سد هذه الفجوة من خلال إنشاء واجهات تجعل هذه النماذج في متناول جمهور أوسع. تخيل أن لديك أداة قوية مخفية في ورشة عمل متربة - يشبه إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي بناء واجهة سهلة الاستخدام بحيث يمكن لأي شخص استخدامها لإنشاء أشياء مذهلة.

إطلاق العنان للإمكانات

تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية بإمكانات هائلة لمختلف التطبيقات، ولكن بدون واجهات سهلة الاستخدام، تظل هذه الإمكانية غير مستغلة. يتيح لك AI App Building إطلاق العنان لهذه الإمكانات من خلال إنشاء تطبيقات تلبي احتياجات محددة. تخيل أن لديك اكتشافًا علميًا جديدًا بإمكانيات لا حصر لها، ولكن لا توجد طريقة لتطبيقه - يشبه إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي إنشاء أدوات وأجهزة لوضع هذا الاكتشاف موضع التنفيذ في مجالات مختلفة.

التخصص والإبداع

يتيح لك AI App Building التخصص في إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المنتجة لأغراض محددة. يمكنك تصميم تطبيقات للمهام الإبداعية مثل إنشاء الموسيقى أو تحرير الصور، أو لمزيد من التطبيقات العملية مثل تحليل البيانات أو التعلم المخصص. تخيل أنك تستخدم نفس المحرك لبناء سيارة سباق، أو سيارة رياضية أنيقة، أو حتى شاحنة قوية - فالاحتمالات لا حصر لها!

قيمة متزايدة

في سوق العمل، القدرة ليس فقط على فهم الذكاء الاصطناعي التوليدي ولكن أيضًا بناء تطبيقات عملية باستخدامه، تجعلك أصولًا أكثر قيمة بكثير. تخيل أنك خبير في المحركات ولكنك قادر أيضًا على تصميم مركبات مختلفة. هذا هو نوع تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الذي يوفره لك في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي.

إثبات مهاراتك في المستقبل

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي، ستكون القدرة على إنشاء التطبيقات أمرًا بالغ الأهمية للبقاء على صلة بالموضوع. ستكون قادرًا على تكييف مهاراتك مع النماذج والتقنيات الجديدة، مما يضمن بقاء حياتك المهنية في المقدمة. تخيل أنك ميكانيكي لا يمكنه إصلاح السيارات القديمة فحسب، بل يمكنه أيضًا تكييف مهاراته لصيانة وتطوير السيارات الكهربائية المستقبلية.

وفي الختام 

إن أهمية الذكاء الاصطناعي التوليدي في الصناعات تعني الحاجة إلى مهارات فعالة لدى الأفراد المتحمسين للذكاء الاصطناعي. إن الحصول على نفس الشيء لا يؤدي فقط إلى زيادة فرص العمل في الشركات رفيعة المستوى، بل يؤدي أيضًا إلى زيادة الرواتب. 

الأهداف و برنامج Gen AI Pinnacle يتفوق من خلال تلبية المعايير الأساسية لنقل المعرفة من خبراء الصناعة وإضافة العناصر الأساسية لتخصيص رحلة التعلم. نحن نقدم إرشادًا فرديًا مع خبراء الذكاء الاصطناعي التوليدي ونوفر فرصة لتعلم أكثر من 1 أداة ومكتبة من أدوات الذكاء الاصطناعي. نحن نركز على إزالة القيود المفروضة على الالتزام بمهارة أو تخصص معين. من خلال السماح لك باستكشاف مدى اتساع الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإننا نقدم أكثر من 1 مشاريع جديدة وأكثر من 26 مهمة للتدريب العملي الخاص بك. 

لا تتردد في التواصل معنا للحصول على تعليقات مخصصة وخريطة طريق لرحلتك لتصبح الاسم الجديد والأفضل في الصناعة. 

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/generative-ai-skills/