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 وتركيب الكلمات وبناء الجمل، وحتى فروق الأساليب واللغات المختلفة واستخداماتها. جوهر العديد من نماذج اللغة الحديثة هو بنية المحول (transformer)، التي تستخدم آليات الانتباه الذاتي لتحديد الأجزاء من النص التي تكون مهمة في سياق مُعَيَّن.
عند معالجة اللغة، تستخدم هذه النماذج أساليب إحصائية للتنبؤ بالكلمة التالية الأكثر احتمالاً أو الجملة التالية الأكثر احتمالاً في نص ما. يمكنها فهم السياق عبر مقاطع نصية طويلة وبالتالي توليد نصوص ليست صحيحة نحويًا فحسب، بل متماسكة ومُلائمة أيضًا من حيث المحتوى.
عند استخدام نموذج لغة لروبوت دردشة أو مولد نص، يتم إعطاء النموذج بعض المطالبات أو البيانات الأولية وبناءً على تلك المدخلات يولد النموذج نصًا يتبع منطقياً السياق المعطى. الهدف من هذه النماذج هو إنتاج نص يبدو أقرب ما يكون إلى النص البشري، سواء من حيث المحتوى أو الأسلوب.
نماذج النص إلى الصورة
نماذج النص إلى الصورة هي أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على توليد تمثيلات بصرية من الوصف النصي المكتوب، مثل الصور أو الرسوم التوضيحية أو أنواع أخرى من المواد البصرية. تستخدم هذه النماذج شبكات عصبونية متقدمة، وبشكل خاص شبكات الخصمالتوليدية (GANs) أو الإصدارات المطورة مثل نماذج الانتشار.
يبدأ العملية بوصف نصي يدخل من قبل المستخدم. يقوم النموذج بتقييم النص ومحاولة فهم المعنى والسياق. ثم generates النموذج صوراً تتوافق مع الوصف النصي، باستخدام ما تعلّمه خلال التدريب، حيث يتم تدريبه على مجموعات ضخمة من أزواج النص-الصورة.
أثناء التدريب يتعلم النموذج ارتباطات بين الوصف النصي والسمات البصرية. على سبيل المثال، إذا رأى النموذج بشكل متكرر عبارة "قرص أصفر فوق بحر أزرق" مص احبة لصور توضح هذا السيناريو، يتعلم أن يميز هذه العناصر ويعيد إنتاجها في إنشاءات الصور المستقبلية.
النتيجة غالباً ما تكون صوراً دقيقة وتفصيلية بشكل مفاجئ وتتناسب مع الوصف المدخل. هذه النماذج تصبح أكثر دقة وتستطيع عرض سيناريوهات معقدة تحتوي على عدة كائنات ومفاهيم مجردة. تُستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك الإبداع الفني، وتصميم الألعاب، والواقع الافتراضي، والمزيد.
AI-Public تتيح النماذج
من المهم أن ندرك أن AI-Public تتيح نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة مقدمة من شركات تقنية كبرى عبر واجهة برمجة تطبيقات (API). واجهة برمجة التطبيقات، أو Application Programming Interface، هي مجموعة من القواعد والتعاريف التي تسمح لبرامج البرمجيات بالتواصل مع بعضها البعض. تعمل كالـ "لغة" يفهمها البرامج لتبادل المعلومات واستدعاء وظائف بعضها البعض. AI-Public لا تمتلك نماذج لغة أو نماذج نص-صورة بشكل ذاتي.
لسنا مسؤولين عن نتائج النماذج المختلفة. مع ذلك، لقد نظرنا في اختيار أفضل وأثخن النماذج التي تناسب الشركات.
إجراء المعالجة
الإجراء التالي يُتَّبع لإنتاج إجابة:
- المستخدم يحلّ مطلبًا.
- تطبيق الواجهة الأمامية يربط ذلك بالدردشة النشطة ويضيف رسالة دردشة بالحالة "التهيئة".
- على خوادم AI-Public يتم تشغيل دالة عن طريق إضافة رسالة دردشة.
- يتم تعديل حالة رسالة الدردشة إلى "جار المعالجة".
- عند اختيار دردشة مع وثائق، ترسل الخادم أولاً طلباً إلى قاعدة بيانات المتجهات Firestore لاختيار النصوص من الوثائق.
- ثم يرسل الخادم الطلب عبر ربط API إلى نموذج اللغة المختار.
- إذا كان الإعداد البث مفعلاً، فنحن نحفظ الرسالة بعد كل 10 أجزاء مستلمة وبعد كل 25 جزءاً بعد استلام 100 جزء.
- بمجرد استلام الرد بالكامل، تُضبط الحالة إلى "مكتمل".
- يتم تحديث تطبيق الواجهة الأمامية بعد كل تحديث لقاعدة البيانات.
- عند وجود أخطاء، يتم ضبط الحالة إلى "خطأ" وعرض رسالة خطأ.
نحن لا نرسل بيانات شخصية مع كل طلب API. مع ذلك، يمكن أن يكون لدى المستخدم بيانات شخصية مذكورة في المطالبة أو في الوثائق التي تم رفعها.