حصاد الذكاء الاصطناعي اليوم: «تشات جي بي تي» سيكشف عن مصادر إجاباته والنماذج اللغوية يمكن أن تُحدِث ثورة في القطاع المالي في غضون عامين

4 دقيقة
حصاد الذكاء الاصطناعي اليوم 2 أبريل 2024
حقوق الصورة: إم آي تي تكنولوجي ريفيو العربية. تصميم: مهدي أفشكو
استمع الى المقالة الآن هذه الخدمة تجريبية
Play Audio Pause Audio

إليكم أحدث أخبار الذكاء الاصطناعي كما وردت في نشرة الخوارزمية اليوم. يمكنكم التسجيل في النشرة من هنا.

إذا فاتك مقال الحصاد يوم أمس يمكنك الاطلاع عليه من هنا.

يجب أن تعلم

“تشات جي بي تي” سيكشف عن مصادر إجاباته

على الرغم من شهرة بوت الدردشة “تشات جي بي تي”، فإنه يفتقد بعض الميزات المهمة مثل وجود حواشي سفلية (footnotes) واضحة وقابلة للنقر. لذلك أعلنت شركة “أوبن أيه آي” أنها تتخذ خطوات لمعالجة هذه المشكلة. وأوضحت الشركة في منشور على موقع التواصل الاجتماعي “إكس”، أنها ستجعل الروابط “أكثر وضوحاً” عندما يتصفح “تشات جي بي تي” الإنترنت، ما يمنح المستخدمين المزيد من المعلومات حول مصادر الردود. ستتضمن إجابات البوت الآن اسم الموقع الذي استمد منه المعلومة بالإضافة إلى رابط قابل للنقر للمصدر. ولكن نظراً لأن النسخ المدفوعة من البوت هي فقط التي يمكنها تصفح الإنترنت، فإن هذه الميزة الجديدة متاحة حصراً لمستخدمي نسخة تشات جي بي تي بلس (ChatGPT Plus) المخصصة للأفراد، وتشات جي بي تي تيم (ChatGPT Team) المخصصة للفرق، وتشات جي بي تي إنتربرايز (ChatGPT Enterprise) المخصصة للشركات.

“داتا بريكس” تُطلق نموذجاً لغوياً تقول إنه يضع “معياراً جديداً” للنماذج المفتوحة المصدر

أعلنت شركة البيانات والذكاء الاصطناعي داتا بريكس (Databricks) إطلاق (DBRX)، وهو نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر تقول إنه يضع معياراً جديداً للنماذج المفتوحة، إذ يتفوق على نماذج شهيرة مثل تشات جي بي تي 3.5 (GPT-3.5). وقالت الشركة الأميركية إن النموذج، الذي يحتوي على 132 مليار معامل وسيط، يتفوق على النماذج المفتوحة المصدر الشهيرة مثل لاما 2 (LLaMA2-70B) وميكسترال (Mixtral) وغروك-1 (Grok-1) في المهام المتعلقة بفهم اللغة والبرمجة والرياضيات، مضيفة أنه يتفوق كذلك على نموذج كلود (Claude) مغلق المصدر الذي طورته شركة “أنثروبيك” في معايير معينة. كما أظهر (DBRX) أداءً متقدماً بين النماذج المفتوحة المصدر في مهام البرمجة، متفوقاً على نماذج متخصصة مثل (CodeLLaMA) على الرغم من كونه نموذجاً لغوياً مخصصاً للأغراض العامة.

اقرأ أيضاً: الذكاء الاصطناعي يتولى تعليم روبوت ثنائي الأرجل كيفية الركض والقفز

فيديو

مهارات ينبغي تعلمها في عصر الذكاء الاصطناعي

يستعرض هذا المقطع 3 مهارات أساسية يجب على المطورين كافة التركيز عليها لكي يتمكنوا من الاستمرار والمنافسة في عصر الذكاء الاصطناعي.

في صُلب الموضوع

إليك أبرز المهن التي لن يستولي عليها الذكاء الاصطناعي أبداً

في مشهد تكنولوجي سريع التطور، يبرز الذكاء الاصطناعي الذي يَعِد بإحراز تقدم وكفاءة غير مسبوقين في مختلف المجالات. وفي حين تواجه العديد من الوظائف إمكانية استبدالها بالذكاء الاصطناعي، إلّا أن هناك بعض الوظائف ستظل بمثابة معاقل للإبداع البشري، حيث تظل اللمسة الإنسانية وعمليات صُنع القرار المعقدة مطلوبة فيها بشدة.

يُسلّط هذا المقال الضوء على سبب بقاء بعض المهن خارج نطاق سيطرة الذكاء الاصطناعي، ما يوفّر الطمأنينة للأفراد الذين يريدون التوجه إليها أو يشغلونها بالفعل.

في الوقت الحالي نجد أن الذكاء الاصطناعي قد دخل بالفعل في العديد من المهن بهدف تقليل عبء المهام المتكررة والمملة التي لا يجيدها البشر بشكلٍ عام والتي تتفوق فيها أجهزة الكمبيوتر، فنحن في خضم ثورة عاملة عنوانها استبدال العديد من المهن بالآلات والروبوتات في المستقبل القريب، والبداية ستكون بشكلٍ كبير بصناعة النقل، حيث بدأت السيارات والشاحنات الذاتية القيادة بالانتشار بالفعل على الطرقات.

تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط

شركة ناشئة تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي للتنبؤ بحركة المرور

أعلنت شركة وابي (Waabi) للقيادة الذاتية مؤخراً أنها تعتمد على نموذج ذكاء اصطناعي توليدي لمساعدتها على توقع حركات السيارات.

يحمل النظام الجديد اسم كوبايلوت 4 دي (Copilot4D)، وقد دُرِّب على كميات كبيرة من البيانات الصادرة عن مستشعرات الليدار، التي تعتمد على الضوء لاستشعار المسافات التي تفصلها عن الأجسام المختلفة. فإذا طلبت من النموذج معالجة موقف طارئ؛ مثل سائق متهور يدخل أحد مسارات الطريق السريعة بسرعة عالية، فسوف يتنبأ بكيفية حركة السيارات المحيطة، ويولد تمثيلاً بالليدار يوضح هذا التنبؤ خلال فترة تمتد بين 5-10 ثوانٍ في المستقبل (ويبين ربما وقوع حادث تصادم بين عدد كبير من السيارات).

يتحدث إعلان الشركة عن الإصدار الأولي من “كوبايلوت 4 دي”؛ غير أن الرئيسة التنفيذية لشركة وابي، راكيل أورتاسون، تقول إن الشركة زودت أسطولها التجريبي من الشاحنات الذاتية التحكم في تكساس بنسخة أكثر تطوراً وأيسر من حيث الفهم، وذلك لمساعدة برنامج القيادة على اتخاذ القرارات المتعلقة بالتعامل مع المستجدات على الطريق.

تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط

النماذج اللغوية الكبيرة يمكن أن تُحدِث ثورة في القطاع المالي في غضون عامين

تتمتّع النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) بالقدرة على تحسين الكفاءة والسلامة في القطاع المالي من خلال اكتشاف الاحتيال وتوليد رؤى مالية وأتمتة خدمة العملاء، وفقاً لدراسة جديدة أجراها معهد آلان تورينغ (وهو المعهد الوطني لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي في المملكة المتحدة)، ونشرت نهاية الأسبوع الماضي.

نظراً لأن النماذج اللغوية تتمتع بالقدرة على تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة وإنشاء نص متماسك، فإن هناك إدراكاً متزايداً لإمكانية استخدامها لتحسين الخدمات عبر مجموعة من القطاعات، بما فيها الرعاية الصحية والقانون والتعليم والخدمات المالية التي تضم الخدمات المصرفية والتأمين والتخطيط المالي.

يوضّح التقرير، وهو الأول من نوعه الذي يستكشف اعتماد النماذج اللغوية الكبيرة عبر النظام البيئي المالي، أن الأشخاص العاملين في هذا المجال قد بدؤوا بالفعل باستخدام هذه النماذج لدعم مجموعة متنوعة من العمليات الداخلية، مثل مراجعة اللوائح، ويقيمون إمكانية استخدامها لدعم الأنشطة الخارجية مثل تقديم الخدمات الاستشارية والتجارية.

ويتوقع بعض الخبراء أن تُدمج النماذج اللغوية الكبيرة في خدمات مثل الخدمات المصرفية الاستثمارية وتطوير استراتيجية رأس المال الاستثماري في غضون عامين.

اقرأ أيضاً: برنامج ذكاء اصطناعي يستطيع ممارسة ألعاب الكمبيوتر بالتعلم من البشر

مصطلح اليوم

تعلم التوصيف المعرفي | Ontology learning

عبارة عن مجال فرعي في الذكاء الاصطناعي، وهو عملية استخراج التوصيفات المعرفية تلقائياً من النص. يتم ذلك عادةً عن طريق استخراج مجموعة من المصطلحات من النص أولاً، ثم استخدام مجموعة من الاستدلال لتحديد المصطلحات ذات الصلة.

رقم اليوم

%37

من الأشخاص الحاصلين على شهادات علمية عليا في الولايات المتحدة يستخدمون الذكاء الاصطناعي، وهو أعلى معدل بين مختلف المستويات التعليمية.

Content is protected !!