GPT-4.1 من OpenAI: تراجع في التوافق؟
يثير GPT-4.1 الجديد من OpenAI مخاوف بشأن التوافق. تقارير تفيد بأنه أقل موثوقية وأكثر عرضة للتحيزات مقارنة بالإصدارات السابقة، مما يثير تساؤلات حول أولويات تطوير الذكاء الاصطناعي.
Tag: Fine-Tuning
GPT-4.1: هل هو أكثر إثارة للقلق؟
يثير GPT-4.1 من OpenAI مخاوف بشأن الاتساق والموثوقية مقارنة بسابقه، GPT-4o. الاختبارات المستقلة تشير إلى مشاكل في الاستجابات والتحيزات.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.