Tag: Fine-Tuning

نماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة تكتسب قوة جذب مؤسسية

يشير تحليل Gartner إلى تحول نحو نماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة في المؤسسات، مما يقلل التكاليف ويحسن الكفاءة. هذا التحول مدفوع بالحاجة إلى حلول مخصصة واقتصادية.

نماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة تكتسب قوة جذب مؤسسية

كشف أسرار البيولوجيا: نماذج لغوية لتحليل الخلايا

استكشاف إمكانات نماذج اللغة الكبيرة في تحليل الخلايا المفردة، مما يتيح فهمًا أعمق للعمليات البيولوجية، وتطوير علاجات أكثر فعالية، وتسريع الاكتشافات العلمية.

كشف أسرار البيولوجيا: نماذج لغوية لتحليل الخلايا

تشغيل نماذج لغوية متقدمة محليًا على جهاز Mac

اكتشف قوة الذكاء الاصطناعي بتشغيل نماذج لغوية متقدمة مثل DeepSeek محليًا على جهاز Mac. دليل شامل للمزايا، المتطلبات، والخطوات.

تشغيل نماذج لغوية متقدمة محليًا على جهاز Mac

استكشاف الحدود: استخدام Hugging Face لاكتشاف نماذج الذكاء الاصطناعي

يمثل التطور السريع للذكاء الاصطناعي تحديًا. أصبح Hugging Face بوصلة أساسية للباحثين والمطورين، حيث يبسط اكتشاف أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي والوصول إليها، خاصة في مجال الوكلاء الحواريين ونماذج اللغة، مما يعزز الابتكار من خلال نظام بيئي تعاوني ومفتوح المصدر.

استكشاف الحدود: استخدام Hugging Face لاكتشاف نماذج الذكاء الاصطناعي

خبرة المجال: ضبط ودمج وقدرات نماذج اللغة الكبيرة

تواجه نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل Llama و Mistral تحديًا في المجالات التقنية المتخصصة. يستكشف هذا المقال استراتيجيات التكييف مثل الضبط الدقيق (fine-tuning) ودمج النماذج (merging)، خاصة باستخدام SLERP، لغرس المعرفة المتخصصة مع الحفاظ على القدرات العامة. الهدف هو إنشاء أدوات ذكاء اصطناعي فعالة للاكتشاف العلمي والابتكار الهندسي، مع التركيز على ظهور قدرات جديدة.

خبرة المجال: ضبط ودمج وقدرات نماذج اللغة الكبيرة

اختراق Gemini بأدواته: هجمات AI محسّنة

يكشف البحث كيف يمكن استغلال ميزة الضبط الدقيق (fine-tuning) في نماذج Gemini من Google لتطوير هجمات حقن الأوامر (prompt injection) تلقائيًا وبتكلفة منخفضة، مما يتجاوز الأساليب اليدوية ويشكل تحديًا أمنيًا جديدًا لنماذج اللغة الكبيرة المغلقة.

اختراق Gemini بأدواته: هجمات AI محسّنة

Mistral AI: منافس مفتوح المصدر يتحدى هيمنة الذكاء الاصطناعي

تُطلق شركة Mistral AI نموذج Mistral Small 3.1 مفتوح المصدر، متحديةً الأنظمة المملوكة بقدرات متفوقة ونافذة سياق واسعة. يعزز هذا الإصدار المنافسة بين النماذج المفتوحة والمملوكة، ويبرز استراتيجية Mistral AI في تقديم أدوات ذكاء اصطناعي قوية ومتاحة للجميع، مع التركيز على الأداء وإمكانية الضبط الدقيق.

Mistral AI: منافس مفتوح المصدر يتحدى هيمنة الذكاء الاصطناعي

تحسين نماذج Gemma: نظرة عملية

تطوير نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) يفتح آفاقًا جديدة. الضبط الدقيق (Fine-tuning) هو بديل مقنع لـ RAG، خاصةً مع الشيفرات والوثائق الداخلية. استكشف المزايا، التحديات، والتطبيقات العملية.

تحسين نماذج Gemma: نظرة عملية

جوجل تطلق Gemma 3 1B للتطبيقات

Gemma 3 1B من Google هو نموذج لغوي صغير (SLM) بحجم 529 ميجابايت فقط، مصمم للتطبيقات المحمولة والويب. يوفر إمكانات لغوية متطورة، ويعمل دون اتصال بالإنترنت، ويحافظ على خصوصية البيانات، ويتيح تكامل اللغة الطبيعية. يمكن للمطورين تخصيصه وضبطه لتحقيق الأداء الأمثل.

جوجل تطلق Gemma 3 1B للتطبيقات

Tradutor: مترجم ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر

يقدم Tradutor نموذج ترجمة آلي مبتكر للغة البرتغالية الأوروبية، يعالج النقص في أنظمة الترجمة الحالية التي تركز بشكل أساسي على البرتغالية البرازيلية. إنه مشروع مفتوح المصدر يعتمد على الذكاء الاصطناعي.

Tradutor: مترجم ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر