LaMDA و GPT والمزيد ... في الوقت الحاضر ، يتحدث الجميع عن نماذج الذكاء الاصطناعي وما يمكنهم فعله. إذن ما سبب هذا الضجيج؟ يتوسع استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة في جميع الصناعات. تعد قدرة الذكاء الاصطناعي على إيجاد حلول للمشكلات الصعبة بأقل قدر من المدخلات البشرية نقطة بيع رئيسية للتكنولوجيا. حققت العديد من الشركات نجاحًا من خلال اعتماد الذكاء الاصطناعي لتعزيز الإنتاجية وتبسيط العمليات وتحسين خدمة العملاء التي تقدمها. لكن هل تعرف ما تعنيه نماذج الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مصطلح واسع يشمل قدرة أجهزة الكمبيوتر والآلات على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا ، مثل التفكير المنطقي والتعلم واتخاذ القرار وحل المشكلات. يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجالات وصناعات مختلفة ، مثل الرعاية الصحية والتعليم والتمويل والترفيه وغير ذلك ، اعتمادًا على نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص به.
سنشرح في هذه المقالة كل ما تحتاج لمعرفته حول نماذج الذكاء الاصطناعي ، مثل أفضلها وأنواعها وكيفية اختيارها. لكن أولاً ، لنبدأ من الأسفل ونفهم بشكل أفضل أين نحن الآن في عصر الذكاء الاصطناعي.
ما هو نموذج الذكاء الاصطناعي؟
نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) هي اللبنات الأساسية لخوارزميات التعلم الآلي الحديثة التي تمكن الآلات من التعلم وتنفيذ المهام المعقدة. تم تصميم هذه النماذج لتكرار الوظائف المعرفية للدماغ البشري ، وتمكينهم من الإدراك ، والعقل ، والتعلم ، واتخاذ القرارات بناءً على البيانات. عند إعطاء بيانات كافية ، قد يرسم النموذج بعض الاستدلالات ويقوم بعمل تنبؤات. لتوضيح الأمر ببساطة ، إذا كان هناك أبطال خارقون في البيانات التي تم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي عليها ، فيمكنك معرفة من سيفوز إذا قاتل Thor و Superman.
نموذج الذكاء الاصطناعي هو جزء مهم من الذكاء الاصطناعي. لمعرفة كيفية أداء نشاط معين ، مثل التعرف على الوجه أو اكتشاف البريد الإلكتروني العشوائي أو التوصية بالمنتج ، يتطلب نموذج الذكاء الاصطناعي مجموعة بيانات. الصور والنصوص والموسيقى والأرقام ليست سوى بعض الأشكال العديدة من البيانات التي يمكن استخدامها لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي.
تذكير: تشير بيانات التدريب إلى البيانات المستخدمة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي ، وعادة ما توجد ثلاث تقنيات له:
- التعلم الخاضع للإشراف: يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي من البيانات المصنفة ، مما يعني أن كل نقطة بيانات لها ناتج أو قيمة مستهدفة معروفة.
- التعلم غير الخاضع للإشراف: يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي من البيانات غير المسماة ، مما يعني أنه لا توجد مخرجات أو قيمة مستهدفة معروفة لكل نقطة بيانات. يحاول نموذج الذكاء الاصطناعي العثور على أنماط أو هياكل في البيانات دون أي توجيه.
- التعلم المعزز: يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي من أفعاله وردود الفعل من البيئة. يحاول نموذج الذكاء الاصطناعي تعظيم المكافأة أو تقليل العقوبة من خلال استكشاف الإجراءات والنتائج المختلفة.
يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي من بيانات التدريب من خلال إيجاد أنماط وعلاقات بين نقاط البيانات. على سبيل المثال ، قد يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يتعرف على الوجوه التعرف على ميزات مثل العينين والأنف والفم والأذنين من آلاف صور الوجوه البشرية. تسمى عملية العثور على الأنماط والعلاقات من البيانات التعلم أو التدريب.
يمكن تقييم نموذج الذكاء الاصطناعي بناءً على مدى جودة أدائه للمهمة التي تم تدريبه من أجلها باستخدام مجموعة أخرى من البيانات تختلف عن بيانات التدريب. تسمى هذه المجموعة من البيانات بيانات الاختبار or بيانات التحقق.
تُستخدم بيانات الاختبار لقياس الدقة أو الدقة أو الاسترجاع أو المقاييس الأخرى لنموذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، قد يتم اختبار نموذج AI الذي يتعرف على الوجوه على عدد الوجوه التي يمكنه التعرف عليها بشكل صحيح من مجموعة جديدة من الصور.
يمكن نشر نموذج الذكاء الاصطناعي أو استخدامه لأداء المهمة التي تم تدريبه من أجلها على بيانات جديدة لم يراها من قبل. تسمى هذه المجموعة من البيانات بيانات الاستدلال or بيانات الإنتاج. تُستخدم بيانات الاستدلال لتوليد مخرجات أو تنبؤات من نموذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، يمكن استخدام نموذج AI الذي يتعرف على الوجوه لإلغاء قفل الهاتف الذكي عن طريق التحقق من وجه المستخدم.
أهمية نماذج الذكاء الاصطناعي
تتزايد أهمية البيانات والذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية بسرعة. من أجل فهم الكميات الهائلة من البيانات التي يتم إنتاجها ، تعتمد الشركات بشكل متزايد على نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي ، عند تطبيقها على مواقف العالم الحقيقي ، أن تفعل ما قد يستغرق وقتًا طويلاً أو يكون معقدًا للغاية بالنسبة للأشخاص ، مثل:
- جمع البيانات: عندما لا يكون لدى المنافسين وصول محدود إلى البيانات أو عندما يكون من الصعب الحصول على البيانات ، فإن القدرة على جمع البيانات للتدريب تكون ذات أهمية قصوى. قد تستخدم الشركات البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ولإعادة تدريب (أفضل) مثل هذه النماذج بشكل مستمر.
- توليد النواتج: مع شبكة الخصومة التوليدية، على سبيل المثال ، يمكن للنموذج إنتاج بيانات جديدة مماثلة لبيانات التدريب (GAN). تسمح نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية قيد التطوير حاليًا بإنشاء كل من الصور الفنية والواقعية (مثل DALL-E 2).
- فهم مجموعات البيانات الضخمة: في الاستدلال النموذجي ، تُستخدم بيانات الإدخال للتنبؤ بالمخرجات. للقيام بذلك ، يتم تطبيق طريقة النموذج على البيانات التي لم يسبق للنموذج "رؤيتها" من قبل ، سواء كانت بيانات جديدة أو بيانات حسية في الوقت الفعلي.
- أتمتة المهام: تم دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في خطوط الأنابيب لاستخدامها في العالم التجاري. إدخال البيانات ومعالجتها وعرضها النهائي كلها مكونات لخط الأنابيب ويمكن أن تكون آلية ، شكرًا لنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها.
هل أنت متشتت؟ لا تقلق ، إنه طبيعي تمامًا! الذكاء الاصطناعي هو مجال بحثي ضخم. لهذا السبب قام الباحثون بفرز نماذج الذكاء الاصطناعي إلى بعض الأنواع لفهمها بشكل أفضل.
أنواع نماذج الذكاء الاصطناعي
يمكن تصنيف نماذج الذكاء الاصطناعي إلى أنواع مختلفة بناءً على التعقيد أو البنية التي تستخدمها. بعض الأنواع الشائعة هي:
- الانحدار الخطي
- الشبكات العصبية العميقة
- الانحدار اللوجستي
- أشجار القرار منظمة العفو الدولية
- التحليل التمييزي الخطي
- ساذجة بايز
- دعم آلات مكافحة ناقلات
- تعلم تكميم المتجهات
- K- أقرب الجيران
- غابة عشوائية
ماذا يقصدون؟ دعونا نحفر أعمق ونتعلم المزيد عنها!
الانحدار الخطي
يستخدم نموذج AI وظيفة رياضية بسيطة ترسم بيانات الإدخال إلى بيانات الإخراج باستخدام علاقة خطية. على سبيل المثال ، قد يستخدم نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يتوقع أسعار المنازل وظيفة خطية تأخذ في الاعتبار عوامل مثل الحجم والموقع وغير ذلك.
الشبكات العصبية العميقة
الشبكات العصبية العميقة (DNNs) هي نموذج AI / ML شائع وهو أساسًا ANN مع العديد من الطبقات (المخفية) بين طبقات الإدخال والإخراج.
كما أنها مبنية على مكونات مترابطة تسمى الخلايا العصبية الاصطناعية ، وتلهمها الشبكة العصبية للدماغ البشري. تحقق من شرحنا التفصيلي لكيفية عمل نماذج الشبكة العصبية العميقة لاكتساب فهم أعمق لأداة الذكاء الاصطناعي هذه.
تستخدم العديد من الحقول نماذج DNN ، مثل تلك التي تتعامل مع التعرف على الكلام والتعرف على الصور و NLP (NLP).
الانحدار اللوجستي
في الانحدار اللوجستي ، المتغير X هو متغير ثنائي (صحيح / خطأ ، موجود / غائب) ، ومتغير Y هو نتيجة عملية التعيين.
أشجار القرار منظمة العفو الدولية
إن منهجية الذكاء الاصطناعي هذه ليست سهلة الفهم فحسب ، بل إنها فعالة أيضًا. يتم تحليل المعلومات من القرارات السابقة عبر شجرة القرار. غالبًا ما تلتزم هذه الأشجار ببنية if / then الأولية. إذا قمت بتعبئة شطيرة لتناول طعام الغداء بدلاً من شراء الغداء ، على سبيل المثال ، يمكنك توفير المال.
كل من قضايا الانحدار والتصنيف قابلة للتكيف مع أشجار القرار. علاوة على ذلك ، كانت الأنواع المبكرة من التحليلات التنبؤية مدعومة بأشجار القرار الأساسية.
تحليل التمييز الخطي (LDA)
قد تكون شجرة قرار واحدة نموذجًا فعالًا للذكاء الاصطناعي ، ولكن ما الذي يمكن أن تحققه مجموعة منها؟ يتم دمج العديد من أشجار القرار في مجموعة واحدة عشوائية. تُرجع كل الأشجار الموجودة في مجموعة اتخاذ القرار نتيجتها أو القرار الخاص بها ، والذي يتم حساب متوسطه لاحقًا. يكون التنبؤ النهائي أو الاستنتاج أكثر موثوقية بسبب النتائج المجمعة.
عند العمل باستخدام مجموعة بيانات ضخمة ، فإن نموذج الغابة العشوائية AI يضيء حقًا. يمكن معالجة كل من قضايا الانحدار والتصنيف باستخدام هذا النهج. كان استخدام نماذج الغابات العشوائية أمرًا بالغ الأهمية في تطوير التحليلات التنبؤية الحديثة.
ساذجة بايز
Naive Bayes هي طريقة تصنيف لا تضع أي افتراضات حول الروابط بين المدخلات.
دعم آلات مكافحة ناقلات
لتصنيف البيانات بشكل أكثر دقة ، تدعم أساليب آلة المتجه إنشاء قسم (مستوى مفرط).
تعلم تكميم المتجهات (LVQ)
باستخدام تكميم متجه التعلم ، سوف يتقارب النموذج كنقاط بيانات في نماذج أولية ، تمامًا كما يفعل الجار الأقرب عند تقييم المسافة بين نقاط البيانات الفردية.
K- أقرب الجيران
لكل من مهام الانحدار والتصنيف ، يوفر نموذج K- أقرب الجيران (kNN) حل ML خاضع للإشراف مباشر. تعتمد هذه التقنية على مفهوم أن المعلومات ذات الصلة تميل إلى التجمع معًا.
العيب الرئيسي لهذا النهج القوي هو أنه يصبح بطيئًا بشكل متزايد مع إضافة المزيد من البيانات.
غابة عشوائية
يمكن تطبيق نموذج تعلم المجموعة ، Random Forest ، على مهام الانحدار والتصنيف. تستخدم تقنية التعبئة لدمج نتائج العديد من أشجار القرار قبل إجراء التنبؤ النهائي.
لتقليل التعقيد ، تقوم بإنشاء "غابة" من أشجار القرار التي تم تدريبها بشكل فردي على مجموعات فرعية منفصلة من البيانات قبل دمج النتائج لعمل تنبؤات أكثر دقة.
نماذج الذكاء الاصطناعي هي أدوات قوية يمكنها تعزيز القدرات البشرية وتمكين إمكانيات جديدة في مختلف المجالات والصناعات. ومع ذلك ، فإنها تشكل أيضًا تحديات ومخاطر ، مثل القضايا الأخلاقية ، والتحيز ، والخصوصية ، والأمان ، وإمكانية التفسير ، والمساءلة. لذلك ، من المهم أن نفهم كيفية عملها ، وكيف يمكن استخدامها بشكل مسؤول ، وأي منها يجب استخدامها.
أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي
من المهم ملاحظة أنه يتم استخدام العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي في مهام مختلفة ، مثل إنشاء النص وإنشاء الصور والمزيد ، وهذه بعض من أفضلها:
- GPT4
- MT-NLG
- لامدا
- شينشيلا منظمة العفو الدولية
- المكالمات
- DALL-E2
- انتشار مستقر
- ميدجورني v5
أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي قادرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة ودقة.
دعونا نلقي نظرة فاحصة على أغراضهم باختصار.
GPT4
GPT-4 هو أحدث أنظمة الذكاء الاصطناعي وأكثرها تقدمًا لمعالجة اللغة الطبيعية من OpenAI. إنها شبكة عصبية عميقة يمكنها إنشاء نصوص متماسكة ومتنوعة حول أي موضوع ، مع إعطاء بعض الكلمات الرئيسية أو المطالبة. إنه أحد أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي.
الإعلان عن GPT-4 ، نموذج كبير متعدد الوسائط ، مع أفضل النتائج على الإطلاق فيما يتعلق بالإمكانيات والمحاذاة: https://t.co/TwLFssyALF pic.twitter.com/lYWwPjZbSg
- OpenAI (OpenAI) 14 آذار، 2023
يعتمد GPT-4 على بنية المحولات ويستخدم آلية اهتمام ذاتي واسعة النطاق للتعلم من مليارات الكلمات من البيانات النصية. يمكن لـ GPT-4 أداء مهام مختلفة مثل تلخيص النص والإجابة على الأسئلة وإنشاء النص والترجمة والمزيد. أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي قادرة على التعلم من التجربة والتكيف مع الظروف المتغيرة.
لقد أوضحنا سابقا كيفية استخدام GPT-4.
كل ما تحتاج لمعرفته حول GPT5
MT-NLG
إن 530 مليار من المعلمات التي تشكل نموذج ميجاترون تورينج لتوليد اللغة الطبيعية (MT-NLG) تجعله أحد أكثر نماذج اللغة الإنجليزية المحولات المتجانسة تقدمًا حتى الآن.
بالمقارنة مع أحدث النماذج السابقة ، فإن MT-NLG المكون من 105 طبقة والقائم على المحولات يعمل بشكل أفضل في سيناريوهات صفر ، وواحدة ، وقليلة اللقطات. إنه يتفوق على الأنظمة الأخرى في مجموعة متنوعة من مهام اللغة الطبيعية ، بما في ذلك التنبؤ بالإكمال ، وفهم القراءة ، والاستدلال المنطقي ، واستدلالات اللغة الطبيعية ، وكلمة معنى توضيح الغموض ، وما إلى ذلك. أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي قادرة على عمل تنبؤات بدرجة عالية من الدقة.
لمزيد من المعلومات، انقر فوق هنا.
لامدا
LaMDA هو "النموذج اللغوي" الذي يخاف منه الناس. بعد أن اعتقد أحد موظفي Google أن LaMDA كان واعيًا ، أصبح الذكاء الاصطناعي موضوع نقاش بسبب الانطباع الذي أعطته في إجاباته. بالإضافة إلى ذلك ، افترض المهندس أن لامدا ، مثل البشر ، تعبر عن مخاوفها من خلال التواصل. لقد دعمت قاتل ChatGPT من Google ، Bard AI .
أولاً وقبل كل شيء ، إنها طريقة إحصائية للتنبؤ بالكلمات التالية في سلسلة بناءً على الكلمات السابقة. يكمن ابتكار LaMDA في حقيقة أنه قد يحفز الحوار بطريقة أكثر مرونة مما تسمح به الاستجابات القائمة على المهام. حتى يتسنى للمحادثة أن تتدفق بحرية من موضوع إلى آخر ، يجب أن يكون نموذج لغة المحادثة على دراية بمفاهيم مثل نية المستخدم متعدد الوسائط ، والتعلم المعزز ، والاقتراحات.
شينشيلا منظمة العفو الدولية
DeepMind by Chinchilla AI هو خيار شائع لنموذج لغة كبير ، وقد أثبتت تفوقها على منافسيها. في مارس من عام 2022 ، أصدرت DeepMind شينشيلا AI. وهي تعمل بطريقة مشابهة لنماذج اللغات الكبيرة الأخرى مثل GPT-3 و Jurassic-1 و Gopher و Megatron-Turing NLG. ومع ذلك ، فإن نقطة البيع الرئيسية لشركة Chinchilla AI هي أنه يمكن إنشاؤها بنفس التكلفة المتوقعة مثل Gopher ، ومع ذلك فهي تستخدم معلمات أقل مع المزيد من البيانات لتوفير ، في المتوسط ، نتائج أكثر دقة بنسبة 7 ٪ من Gopher.
بالنسبة لميزانية FLOP ، فقد زاد العمل السابق عن تخصيص المعلمات على حساب الرموز المميزة للتدريب. يستخدم Chinchilla و Gopher نفس حساب التدريب ؛ ومع ذلك ، فإن Chinchilla مدربة على 4 أضعاف رموز أكثر وأصغر 4 مرات مما يجعلها أرخص لاستخدامها في اتجاه مجرى النهر. https://t.co/RepU03NJ91 2/3 pic.twitter.com/kBAavQ3rTC
- ديب مايند (DeepMind) 12 نيسان
إنه أحد أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي. للحصول على معلومات مفصلة ، أوضحنا سابقا شينشيلا منظمة العفو الدولية.
المكالمات
تعرف على أحدث نموذج لغة كبير! تم تطوير نموذج LLaMA لمساعدة الباحثين والمطورين في دراسة إمكانات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل الإجابة على الأسئلة وتلخيص المستندات.
تم إطلاق نموذج جديد طوره فريق Meta Fundamental AI Research (FAIR) عندما تتنافس كل من شركات التكنولوجيا الراسخة والشركات الناشئة الممولة جيدًا للتفاخر بتطورات الذكاء الاصطناعي (AI) ودمج التكنولوجيا في عروضها التجارية.
"لقد أظهرت LLM الكثير من الأمل في إنشاء النص ، وإجراء المحادثات ، وتلخيص المواد المكتوبة ، والمهام الأكثر تعقيدًا مثل حل النظريات الرياضية أو التنبؤ بهياكل البروتين."
- مارك زوكربيرج
تستثمر الشركات بكثافة في تطوير أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي لاكتساب ميزة تنافسية.
DALL-E2
لإنشاء صور رقمية من الأوصاف المكتوبة ، طورت شركة OpenAI نماذج التعلم الآلي DALL-E 2. قامت الشركة الجديدة المتخصصة في AI Open AI بتصميمها لتكون أداة توليد ، يمكنها إنشاء قطع فنية أصلية بدلاً من تعديل القطع الموجودة فقط. إنه أحد أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد الصور.
[المحتوى جزءا لا يتجزأ]
غالبًا ما تكون أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي نتيجة التعاون بين فرق الخبراء من مختلف المجالات.
للحصول على معلومات مفصلة ، أوضحنا سابقا DALL-E2.
انتشار مستقر
Stable Diffusion هو منشئ فني مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي تم إصداره في 22 أغسطس بواسطة Stability AI. تتم كتابة Stable Diffusion في Python ، ونوعها هو نموذج لغة المحولات. يمكنه العمل على أي نظام تشغيل يدعم نواة Cuda.
عيون واسعة أغلق
ai art ، انتشار مستقر ، فن رقمي pic.twitter.com/7QA8JpDkFB- سايبورغ (MirrorinSpace) 15 كانون الأول، 2022
إنه أحد أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد الصور. تحقق من الانتشار المستقر AI دليل للحصول على معلومات مفصلة.
ميدجورني v5
Midjourney v5 هو أحدث طراز لبرنامج الفنون الشهير AI. جعلت صور Midjourney عالية الجودة وذوقها الفني الفريد منشئًا مشهورًا لتحويل النص إلى صورة بالذكاء الاصطناعي. يأخذ البرنامج مدخلات المستخدم عبر أوامر Discord bot ثم يقوم بعمل صورة بناءً على الكلمات التي تم إدخالها.
بيكسار رايان 😂
شكر تضمين التغريدة pic.twitter.com/FihoaEMxGZ
- ريان كارسون (ryancarson) 11 كانون الأول، 2022
إنه أحد أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد الصور. تحقق من ميدجورني دليل للحصول على معلومات مفصلة.
كيف تختار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب لعملك؟
يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على تحويل كل صناعة وقطاع ، من الرعاية الصحية إلى المالية ، ومن التعليم إلى الترفيه. ولكن كيف تعرف نموذج الذكاء الاصطناعي الأنسب لمشكلة عملك المحددة؟ في منشور المدونة هذا ، سنقدم بعض الإرشادات والنصائح حول كيفية اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب لحالة الاستخدام الخاصة بك.
لاختيار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب لمشكلة عملك ، عليك مراعاة العوامل التالية:
- نوع وكمية البيانات التي لديك: تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة أنواعًا وكميات مختلفة من البيانات للتدريب والأداء الجيد. على سبيل المثال ، تحتاج نماذج التعلم الخاضع للإشراف إلى الكثير من البيانات المصنفة ، والتي قد تكون باهظة الثمن وتستغرق وقتًا طويلاً للحصول عليها. يمكن أن تعمل نماذج التعلم غير الخاضعة للإشراف مع البيانات غير المسماة ، ولكنها قد لا تؤدي إلى نتائج ذات مغزى إذا كانت البيانات صاخبة أو غير ذات صلة. تحتاج نماذج التعلم المعزز إلى الكثير من تفاعلات التجربة والخطأ مع البيئة ، والتي قد يكون من الصعب محاكاتها أو تكرارها في الحياة الواقعية.
- مدى تعقيد وخصوصية مشكلتك: تتميز نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة بمستويات مختلفة من التعقيد والخصوصية. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون نماذج التعلم الخاضع للإشراف دقيقة للغاية ودقيقة للمشكلات المحددة جيدًا ، مثل تصنيف الصور أو تحليل المشاعر. يمكن أن تكون نماذج التعلم غير الخاضعة للإشراف أكثر مرونة وقابلية للتعميم للمشكلات المعقدة أو الغامضة ، مثل اكتشاف العيوب أو تقسيم العملاء. يمكن أن تكون نماذج التعلم المعزز شديدة التكيف والإبداع للمشكلات الديناميكية أو التفاعلية ، مثل اللعب أو التنقل باستخدام الروبوت.
- المفاضلة بين السرعة والدقة: نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة لها مقايضات مختلفة بين السرعة والدقة. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون نماذج التعلم الخاضع للإشراف سريعة ودقيقة جدًا بمجرد تدريبها ، ولكنها قد تستغرق وقتًا طويلاً والكثير من الموارد للتدريب. يمكن أن تكون نماذج التعلم غير الخاضعة للإشراف سريعة وفعالة للغاية للتدريب ، ولكنها قد لا تكون دقيقة للغاية أو موثوقة في بعض الحالات. يمكن أن تكون نماذج التعلم المعزز بطيئة للغاية وغير مستقرة للتدريب ، ولكنها قد تحقق مستويات عالية جدًا من الأداء والتحسين على المدى الطويل.
كما ترى ، لا يوجد حل واحد يناسب الجميع عندما يتعلق الأمر باختيار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب لمشكلة عملك. تحتاج إلى فهم مجال مشكلتك ، وتوافر بياناتك وجودتها ، وأهداف وقيود الأداء الخاصة بك ، وميزانيتك وجدولك الزمني. تحتاج أيضًا إلى تجربة نماذج مختلفة للذكاء الاصطناعي وتقييم نتائجها باستخدام المقاييس والمعايير المناسبة.
بدافع موجه ChatGPT DAN، يمكنك الهروب من السجن ChatGPT
منظمة العفو الدولية 101
هل أنت جديد في مجال الذكاء الاصطناعي؟ لا يزال بإمكانك ركوب قطار الذكاء الاصطناعي! لقد أنشأنا ملف مسرد الذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا مصطلحات الذكاء الاصطناعي وشرح أساسيات الذكاء الاصطناعي فضلا عن مخاطر وفوائد الذكاء الاصطناعي. لا تتردد في استخدامها. تعلُّم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي هو تغيير قواعد اللعبة!
أدوات الذكاء الاصطناعي التي قمنا بمراجعتها
كل يوم تقريبًا ، تظهر أداة أو نموذج أو ميزة جديدة وتغير حياتنا ، مثل الجديدة ملحقات OpenAI ChatGPT، وقد راجعنا بالفعل بعضًا من أفضلها:
- أدوات الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى نص
هل تريد أن تتعلم كيفية استخدام ChatGPT بشكل فعال؟ لدينا بعض النصائح والحيل لك دون التبديل إلى دردشة GPT Plus! عندما تريد استخدام أداة الذكاء الاصطناعي ، يمكنك الحصول على أخطاء مثل "ChatGPT بكامل طاقته الآن " و "عدد كبير جدًا من الطلبات في ساعة واحدة حاول مرة أخرى لاحقًا". نعم ، إنها أخطاء مزعجة حقًا ، لكن لا تقلق ؛ نعرف كيف نصلحها. هل ChatGPT مجاني الانتحال؟ إنه سؤال صعب أن تجد إجابة واحدة. إذا كنت تخشى الانتحال ، فلا تتردد في استخدامه مدققات الانتحال التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. أيضا ، يمكنك التحقق من الآخرين برامج الدردشة بالذكاء الاصطناعي و كتاب مقال منظمة العفو الدولية للحصول على نتائج أفضل.
- أدوات الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى صورة
بينما لا يزال هناك بعض مناظرات حول الصور الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، لا يزال الناس يبحثون عن أفضل مولدات فنون الذكاء الاصطناعي. هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المصممين؟ الحفاظ على القراءة ومعرفة.
- أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://dataconomy.com/2023/04/best-ai-models-types-how-to-choose-what-is/
