النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وتقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية تحدث تحولًا في طريقة تشغيل الشركات، مما يجعل من الأسهل على الشركات دمج هذه التطورات في أنظمتها. مع الخيارات مثل النماذج مفتوحة المصدر، وخدمات الذكاء الاصطناعي السحابية، والتراخيص المختلفة، لم يكن نشر LLMs أسهل.
عندما يتعلق الأمر بتطبيق LLMs في سياق العمل التجاري، تحتاج الشركات للنظر في العديد من الخيارات استنادًا إلى احتياجاتها وميزانيتها. تشمل الطرق الرئيسية لدمج LLMs تضمينها مباشرة في أنظمة الشركات أو استخدام الأدوات الاصطناعية الموجودة من قبل البائعين.
يتم تحقيق التكامل المباشر غالبًا من خلال واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، مما يتيح الوصول إلى LLMs من بائعي الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI. بدلاً من ذلك، قد تختار الشركات استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الجاهزة، مثل مساعد ذكاء الاصطناعي ‘Microsoft Copilot’ من مايكروسوفت، وأداة تلقيم الشيفرة ‘GitHub Copilot’ من غيثب، التي تعتمد على LLM للرد على الاستعلامات بلغة طبيعية، والتي تسرّع الكتابة عبر الاكمال التلقائي والاقتراحات، مدعومة بـ GPT من OpenAI ‘OpenAI Codex’.
علاوة على ذلك، توفر شركات البرمجيات العملاقة مثل Salesforce و Oracle و SAP الوصول إلى LLMs ضمن خدماتها. تسمح أوراكل باستخدام LLMs من خلال ‘بنية تحتية السحابة في أوراكل’ (OCI)، مع تيسير تدريب LLMs المخصصة باستخدام البيانات الخاصة. كما يعمل SAP على دمج بيانات العملاء مع LLMs، وإدارة البيانات في شكل ناقل داخل نظام تخطيط موارد المؤسسة، ‘SAP S/4 HANA Cloud’، مما يمكن LLMs من الرد على الاستعلامات استنادًا إلى بيانات الشركة.
يتطلب اختيار الLLM المناسب للاستخدام في العمل تفكيرًا دقيقًا. عندما يتعين اتخاذ القرار بين نماذج LLM الحاصلة على براءة اختراع ونماذج المصدر المفتوح، يجب أن يوازن الشخص بين قابلية الاستخدام الفوري وفوائد الاشتراك للنماذج الحاص…
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl