تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوليد نواتج محددة بناءً على جودة المطالبات المقدمة. تساعد هندسة المطالبات نماذج الذكاء الاصطناعي على فهم مجموعة كبيرة من الاستفسارات والاستجابة لها بشكل أفضل، بدءًا من الاستفسارات البسيطة ووصولاً التقنية العالية.
القاعدة الأساسية هي أن المطالبات الجيدة متساوية النتائج الجيدة. القاعدة الأساسية هي أن المطالبات الجيدة متساوية النتائج الجيدة. يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على التنقيح المتكرر لتقنيات هندسة المطالبات المختلفة للتعلم بشكل فعال من بيانات إدخال المتنوعة والتكيف لتقليل التحيزات والارتباك وإنتاج استجابات أكثر دقة.
يؤدي مهندسو المطالبات دورًا محوريًا في صياغة الاستعلامات التي تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على فهم ليس فقط اللغة ولكن أيضًا الفوارق الدقيقة والنية الكامنة وراء الاستعلام. وتؤثر المطالبة عالية الجودة والشاملة والمعرفية بدورها على جودة المحتوى الذي يتم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي، سواء كان صورًا أو كودًا أو ملخصات بيانات أو نصوصًا.
من الضروري اتباع نهج مدروس في إنشاء المطالبات لسد الفجوة بين الاستفسارات الأولية والاستجابات الهادفة التي يولدها الذكاء الاصطناعي. من خلال الضبط الدقيق للمطالبات الفعّالة، يمكن للمهندسين تحسين جودة النواتج وملاءمتها بشكل كبير لحل كل من الخاص والعام. تقلل هذه العملية من الحاجة إلى المراجعة اليدوية والتحرير اللاحق للجيل، ما يؤدي في النهاية إلى توفير الوقت والجهد في تحقيق النتائج المرجوة.
نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مبنية على بنيات المحولات، والتي تمكنها من فهم تعقيدات اللغة ومعالجة كميات هائلة من البيانات من خلال الشبكات العصبية. تساعد هندسة المطالبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تشكيل نواتج النموذج، ما يضمن استجابة الذكاء الاصطناعي بشكل هادف ومتماسك. تضمن العديد من تقنيات المطالبة توليد نماذج الذكاء الاصطناعي استجابات مفيدة، بما في ذلك الترميز، وضبط معلمات النموذج، وأخذ عينات من أعلى k.
أثبتت هندسة المطالبات أنها ضرورية لإطلاق الإمكانات الكاملة لنماذج الأساس التي تدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي. نماذج الأساس هي نماذج لغوية كبيرة (LLMs) مبنية على بنية المحولات ومليئة بجميع المعلومات التي يحتاجها نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتستخدم إدخال اللغة الطبيعية لإنتاج النتائج. تتيح الاستعدادات الأساسية لعلوم البيانات وبنى المحولات وخوارزميات التعلم الآلي لهذه النماذج فهم اللغة ثم استخدام مجموعات بيانات ضخمة لإنشاء نواتج نصية أو صور.
يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحويل النص إلى صورة، مثل DALL-E وMidjourney، نموذجًا لتوليد الصور من الأوصاف النصية. تجمع هندسة المطالبات الفعّالة بين المعرفة التقنية والفهم العميق للغة الطبيعية والمفردات والسياق لإنتاج نواتج مثالية مع القليل من المراجعات.
وتتمثل الميزة الأساسية لهندسة المطالبات في القدرة على تحقيق النواتج المحسّنة بأقل جهد ممكن بعد التوليد. يمكن أن تكون نواتج الذكاء الاصطناعي التوليدي متفاوتة الجودة، وغالبًا ما تتطلب ممارسين مهرة لمراجعتها وتنقيحها. من خلال صياغة مطالبات دقيقة، يضمن مهندسو المطالبة أن النواتج التي يتم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي تتماشى مع الأهداف والمعايير المطلوبة، ما يقلل من الحاجة إلى معالجة لاحقة مكثفة.
كما أنه من اختصاص مهندس المطالبة بفهم كيفية الحصول على أفضل النتائج من مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الموجودة في السوق. على سبيل المثال، تختلف كتابة المطالبات لـ GPT-3 أو GPT-4 من الذكاء الاصطناعي المفتوح عن كتابة المطالبات لـ Google Bard. يمكن لـ Bard الوصول إلى المعلومات من خلال "بحث Google"، بحيث يمكن توجيهه لدمج المزيد من المعلومات الحديثة في نتائجه. ومع ذلك، فإن ChatGPT هي الأداة الأفضل لاستيعاب النصوص وتلخيصها، حيث كانت هذه هي وظيفة تصميمها الأساسية. توجه المطالبات المصممة جيدًا نماذج الذكاء الاصطناعي لإنشاء ردود أكثر ملاءمة ودقة وتخصيصًا. نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتطور مع الاستخدام، فإن المطالبات المصممة هندسيًا بشكل كبير تجعل التفاعلات طويلة الأجل مع الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وإرضاءً.
يدفع مهندسو المطالبات الأذكياء الذين يعملون في بيئات مفتوحة المصدر الذكاء الاصطناعي التوليدي للقيام بأشياء مذهلة ليست بالضرورة جزءًا من نطاق تصميمهم الأولي وينتجون بعض النتائج المدهشة في العالم الحقيقي. فعلى سبيل المثال، طوّر الباحثون نظامًا جديدًا للذكاء الاصطناعي يمكنه ترجمة اللغة من دون أن يتم تدريبه على نص موازٍ؛ ويقوم المهندسون بتضمين الذكاء الاصطناعي التوليدي في الألعاب لإشراك اللاعبين البشر في رواية قصص متجاوبة حقًا، وحتى لاكتساب معارف جديدة دقيقة حول الظواهر الفلكية للثقوب السوداء. ستصبح هندسة المطالبات أكثر أهمية مع نمو أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي من حيث النطاق والتعقيد.
تستعين مؤسسات التكنولوجيا الكبرى بمهندسي مطالبات لتطوير محتوى إبداعي جديد، والإجابة عن الأسئلة المعقدة وتحسين مهام الترجمة الآلية والبرمجة اللغوية العصبية. تشمل المهارات التي يجب أن يتمتع بها المهندسون المطلوبون الإلمام بالنماذج اللغوية الكبيرة، ومهارات التواصل القوية، والقدرة على شرح المفاهيم التقنية، والخبرة في البرمجة (خاصةً في لغة Python)، والإلمام الراسخ بهياكل البيانات والخوارزميات. كما أن الإبداع والتقييم الواقعي لفوائد ومخاطر التكنولوجيات الجديدة لهما قيمة أيضًا في هذا الدور.
في حين يتم تدريب النماذج بلغات متعددة، إلا أن اللغة الإنجليزية غالبًا ما تكون اللغة الأساسية المستخدمة في تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي. سيحتاج مهندسو المطالبات إلى فهم عميق للمفردات والفوارق الدقيقة والصياغة والسياق واللغويات لأن كل كلمة في المطالبة يمكن أن تؤثر على النتيجة.
كما يجب أن يعرف مهندسو المطالبات أيضًا كيفية نقل السياق أو التعليمات أو المحتوى أو البيانات اللازمة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
إذا كان الهدف هو توليد التعليمات البرمجية، يجب أن يفهم مهندس المطالبات مبادئ البرمجة ولغات البرمجة. يجب أن يعرف أولئك الذين يعملون مع مولدات الصور تاريخ الفن والتصوير الفوتوغرافي ومصطلحات الأفلام. قد يحتاج القائمون على توليد السياق اللغوي إلى معرفة أساليب السرد المختلفة أو النظريات الأدبية.
وإلى جانب اتساع نطاق مهارات التواصل، يحتاج مهندسو المطالبات إلى فهم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي وأطر التعلم العميق التي توجه عملية اتخاذ القرار. يمكن لمهندسي المطالبات استخدام التقنيات المتقدمة التالية لتحسين فهم النموذج وجودة النواتج.
مع ازدياد إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي، تكتشف المؤسسات طرقًا جديدة ومبتكرة لاستخدام هندسة المطالبات لحل مشاكل العالم الحقيقي.
تُعدّ هندسة المطالبات أداة قوية لمساعدة روبوت المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على توليد ردود ذات صلة بالسياق ومتماسكة في المحادثات في الوقت الفعلي. يمكن لمطوّري روبوت المحادثة ضمان فهم الذكاء الاصطناعي لاستفسارات المستخدم وتقديم إجابات ذات مغزى من خلال صياغة مطالبات فعالة.
في مجال الرعاية الصحية، يقوم مهندسو المطالبات بتوجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي لتلخيص البيانات الطبية ووضع توصيات العلاج. تساعد المطالبات الفعالة نماذج الذكاء الاصطناعي على معالجة بيانات المرضى وتقديم معارف وتوصيات دقيقة.
تؤدي هندسة المطالبات دورًا في تطوير البرمجيات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد مقتطفات من التعليمات البرمجية أو تقديم حلول لتحديات البرمجة. يمكن أن يؤدي استخدام هندسة المطالبات في تطوير البرمجيات إلى توفير الوقت ومساعدة المطورين في مهام البرمجة.
نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي يتم تدريبها على لغات برمجة مختلفة، يمكن لمهندسي المطالبات تبسيط عملية إنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية وتبسيط المهام المعقدة. فمن خلال صياغة مطالبات محددة، يمكن للمطورين أتمتة البرمجة وتصحيح الأخطاء وتصميم تكامل واجهة برمجة التطبيقات لتقليل العمل اليدوي وإنشاء عمليات سير العمل قائمة على واجهة برمجة التطبيقات لإدارة خطوط مسارات البيانات وتحسين تخصيص الموارد.
يتم استخدام هندسة المطالبات لتطوير آليات الأمان واختبارها. يستفيد الباحثون والممارسون من الذكاء الاصطناعي التوليدي لمحاكاة الهجمات الإلكترونية وتصميم الإستراتيجية الدفاعية بشكل أفضل. إلى جانب ذلك، يمكن أن تساعد صياغة المطالبات لنماذج الذكاء الاصطناعي على اكتشاف نقاط الضعف في البرامج.
تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي والتحقق من صحته وضبطه ونشره، وكذلك قدرات نماذج الأساس والتعلم الآلي باستخدام IBM watsonx.ai، وهو استوديو الجيل التالي من المؤسسات لمنشئي الذكاء الاصطناعي. أنشئ تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة أكبر وببيانات أقل.
استفد من الذكاء الاصطناعي في عملك بالاستعانة بخبرة IBM الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي ومحفظة حلولها المتوفرة لك.
أعدّ ابتكار عمليات ومهام سير العمل الحساسة بإضافة الذكاء الاصطناعي لتعزيز التجارب وصنع القرارات في الوقت الفعلي والقيمة التجارية.
تعلّم كيف يمكن للمديرين التنفيذيين تحقيق التوازن بين القيمة التي يمكن أن يقدمها الذكاء الاصطناعي مقابل الاستثمار الذي يتطلبه والمخاطر التي يثيرها.
تعلّم المفاهيم الأساسية وطوّر مهاراتك من خلال المختبرات العملية والدورات التدريبية والمشاريع الموجهة والتجارب وغيرها.
تعرّف على كيفية دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلّم الآلي بثقة في أعمالك
هل ترغب في زيادة عائد استثماراتك في الذكاء الاصطناعي؟ تعرّف على كيفية تأثير توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي التوليدي في المجالات الرئيسية، من خلال مساعدة أفضل العقول لديك على وضع حلول مبتكرة جديدة وطرحها.
لقد قمنا باستطلاع آراء 2000 مؤسسة حول مبادرات الذكاء الاصطناعي لديها لمعرفة ما ينجح وما لا ينجح وكيف يمكنك المضي قدمًا.
يُعَد IBM Granite مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة والموثوق بها وذات الأداء العالي، وهي مصممة خصيصًا للأعمال ومُحسَّنة لتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي لديك. استكشف خيارات اللغة والتعليمات البرمجية والسلاسل الزمنية وضوابط الحماية.
تعرّف على كيفية اختيار نموذج أساس الذكاء الاصطناعي الأكثر ملاءمة لحالة الاستخدام الخاصة بك.
تعمّق في العناصر الثلاثة الهامة لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي القوية: إنشاء ميزة تنافسية، وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي عبر الأعمال، وتطوير الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة.