العبث بنماذج الذكاء الاصطناعي هذا الأسبوع – ما تعلمناه في نادي الذكاء الاصطناعي الخاص بنا
هل أنت مُستعد لاختبار موقعك و تطبيقك؟ لماذا تحتاج إلى مختبر طرف ثالث لأنظمتك؟?
لا تفترض فقط أن تطبيقك يعمل—تأكد من أنه خالٍ من الأخطاء، آمن، وسهل الاستخدام من خلال الاختبار الاحترافي. 🚀
لماذا يُعد الاختبار بواسطة طرف ثالث ضروريًا لتطبيقك وموقعك الإلكترونينحن مستعدون لاختبار وتقييم وإعداد تقارير عن تطبيقك أو نظام ERP الخاص بك أو سير عمل العملاء.
نحن نقدم لك تقارير مفصلة تشمل جميع نتائجنا، بما في ذلك الأخطاء، مشكلات الأمان، وقابلية الاستخدام...
اتصل بتا الآنTable of Content
لذا، في الأسبوع الماضي، في نادي الذكاء الاصطناعي المحلي، خضنا غمارًا عميقًا في نماذج ماجستير الحقوق، والمعلمات، وقواعد بيانات المتجهات، ومجموعة كاملة من التجارب المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. بصراحة، اعتقدت أنني أعرف الكثير عن النماذج، ولكن بمجرد أن بدأنا في مقارنتها جنبًا إلى جنب، أصبحت الأمور مثيرة للاهتمام حقًا.
شعرت أن بعض النماذج سريعة وفعالة، وشعرت أن البعض الآخر متضخم، وبعضها مجرد هراء وهمي (أراك، نماذج رخيصة مفتوحة الوزن 🙄).
سأقوم فقط بإلقاء أفكاري هنا، بالطريقة التي تحدثنا بها عنها في النادي - لا مصطلحات الذكاء الاصطناعي للشركات، فقط تجربة خام.
معلمات النموذج - الأكبر ليس الأفضل دائمًا
كانت المعلمات من أول الأشياء التي تناولناها. تسمع هذا طوال الوقت:
"يحتوي نموذج X على تريليون معلمة، لذا فهو أكثر ذكاءً!"
"مزيد من المعلمات = أداء أفضل!"
حسنًا، نعم، ولكن أيضًا لا. لقد أجرينا بالفعل بعض المقارنات في العالم الحقيقي، وفي بعض الأحيان يتفوق نموذج أصغر مُحسَّن جيدًا على نموذج منتفخ يحتوي على تريليون معلمة—خاصةً عندما يتعلق الأمر بالسرعة والكفاءة.
🔹 مثال: لقد اختبرنا Mistral، وهو خفيف الوزن نسبيًا، ضد GPT-4 Turbo في مهام استدلال محددة.
ماذا حدث؟ حافظ Mistral على أداء جيد بشكل مدهش للمهام الأساسية، بينما استغرق GPT-4 Turbo وقتًا طويلاً في التفكير كثيرًا في كل شيء. جعلني أتساءل—هل نحتاج حقًا إلى هذه النماذج الضخمة للمهام البسيطة؟
الدرس المستفاد: لا تشتت انتباهك بالأرقام. قد يكون النموذج الأصغر حجمًا والمُحسَّن جيدًا هو الخيار الأفضل إذا كان كل ما تحتاجه هو استجابات سريعة وقوية.
اختيار النموذج المناسب – فن أكثر منه علمًا
حسنًا، هنا بدأت الأمور في الفوضى في مناقشاتنا.
كان لدى كل شخص نموذجه المفضل، ولم يتفق أحد على ذلك.
أعجب بعضنا بـ Claude 3 لسرعته، وفضل آخرون Llama 3 لأنه مفتوح المصدر وأسهل في الاستضافة الذاتية، وكان البعض منا من أشد المعجبين بـ GPT-5.
لذا سألنا: كيف تختار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب بالفعل؟
اتضح أن الأمر يعتمد على ما تستخدمه من أجله:
هل تحتاج إلى شيء سريع للتفاعل مع العملاء؟ → استخدم نموذجًا أصغر وأسرع استجابة.
هل تحتاج إلى تفكير سليم ومخرجات عالية الجودة؟ → GPT-5 أو Claude 3.
هل تدير أشياءك محليًا؟ → Llama 3 أو Falcon أو Mistral.
👉 رأي شخصي: كنت أرغب حقًا في الإعجاب بـ GPT-5، ولكن كلما اختبرنا أكثر، أدركت أنه مبالغ فيه بالنسبة لمعظم المهام. بالنسبة لأي شيء خفيف الوزن، فإن Mixtral أو حتى نموذج Llama المحسن يعمل بشكل جيد.
لماذا نحرق وحدات معالجة الرسومات دون سبب؟ 🤷
قواعد البيانات المتجهة - الصلصة السرية للذكاء الاصطناعي الذكي
لقد فاجأ هذا الجزء الكثير منا. قبل هذا، كنت أعرف ما هي قواعد البيانات المتجهة، لكن العمل معها جعلني أدرك مدى تغييرها للعبة.
ما هي قاعدة البيانات المتجهة؟
بدلاً من تخزين البيانات مثل قاعدة البيانات العادية (حيث تقوم فقط بإجراء عمليات بحث بالكلمات الرئيسية)، تخزن قاعدة البيانات المتجهة المعرفة بطريقة يمكن للذكاء الاصطناعي "فهم" المعنى بها.
لماذا هذا مهم؟
هل سألت طالب ماجستير في القانون سؤالاً من قبل وكان يتخيل بثقة بعض الحقائق المصطنعة؟ نعم، هذا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي القياسية تعتمد على ما تم تدريبها عليه، وليس البيانات الجديدة.
تعمل قواعد البيانات المتجهة على إصلاح هذا من خلال السماح للذكاء الاصطناعي باسترداد المعلومات في الوقت الفعلي والواعية للسياق.
لقد لعبنا مع FAISS وPinecone وWeaviate، وقمنا بتزويدهم ببياناتنا المخصصة لمعرفة مدى استجابتهم. الفرق؟ مذهل.
إن برنامج الماجستير في القانون العادي قد يخترع أشياء، ولكن عند إقرانه بقاعدة بيانات متجهة، فإنه يحصل على المعرفة الفعلية ذات الصلة بدلاً من التخمين.
خلاصة القول: إذا كنت تريد ذكاء اصطناعيًا لا يكذب بثقة، فإن دمجه بقاعدة بيانات متجهة هو الطريق إلى الأمام.
- الجزء الممتع - اللعب فعليًا بنماذج الذكاء الاصطناعي
كان هذا أفضل جزء من الأسبوع - مجرد إلقاء أشياء عشوائية على نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة ومعرفة كيفية استجابتها.
إليك كيف فعل البعض منهم:
- Claude 3 - جيد بشكل مدهش في التفكير الدقيق، لكنه بطيء في بعض الأحيان.
- GPT-5 - قوي بشكل لا يصدق، لكنه مبالغ فيه للعديد من المهام.
- Mistral - سريع وفعال و"جيد بما يكفي" لمعظم الحالات.
- Llama 3 - الأفضل للاستضافة الذاتية المحلية؛ إذا كنت تحب التحكم، فهو قوي.
- Mixtral - متوازن وفعال للغاية والأفضل للمهام متعددة اللغات.
- Falcon - مخيب للآمال بعض الشيء بصراحة، لكنه جيد لحالات استخدام محددة.
أيضًا، نماذج مدعومة بـ RAG مع بحث متجه؟
تغييرات مطلقة.
بمجرد أن أنشأنا RAG (Retrieval-Augmented Generation)، فقد سحق كل النماذج الأخرى المتعلقة بمهام المعرفة في الوقت الفعلي. إذا كنت تقوم ببناء الذكاء الاصطناعي لأي شيء يعتمد على البحث، فهذا هو المستقبل.
الجيد والسيئ والقبيح
لنتحدث بصراحة - الذكاء الاصطناعي مذهل، ولكنه مزعج أيضًا. بعض اللحظات من هذا الأسبوع:
الجزء المحبط:
إعداد FAISS لأول مرة؟ كابوس. لقد نسيت التبعيات، وعطلت بيئتي مرتين، وكدت أستسلم في غضب.
مشاهدة طلاب الماجستير في القانون يكذبون بثقة بشأن الحقائق التي كنا نعلم أنها خاطئة. (لماذا تحب النماذج اختلاق اقتباسات من الكتب؟)
الجزء المثير:
رؤية نظام RAG المعد بشكل صحيح يجلب بيانات حقيقية في الوقت الفعلي بدلاً من التخمين.
مشاهدة نماذج أصغر مثل Mistral تتنافس مع GPT-5 في العديد من المهام (لحظة داود ضد جالوت 💪).
اكتشاف أن ليس كل مشكلة في الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى نموذج عملاق مكون من تريليون معلمة.
الأفكار النهائية – ما تعلمناه من هذا الأسبوع
بعد قضاء أيام في اختبار الأشياء ومقارنتها وكسرها أحيانًا، أدركنا بعض الأشياء:
الحجم ليس كل شيء – يمكن للنموذج المحسن جيدًا أن يتفوق على نموذج أكبر.
تجعل قواعد البيانات المتجهة الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً – لا مزيد من الهلوسة، الحقائق الحقيقية فقط.
نماذج مختلفة لوظائف مختلفة – لا يوجد "أفضل ذكاء اصطناعي واحد"، فقط الأفضل لحالة الاستخدام الخاصة بك.
إذا كنت تتعمق في ماجستير القانون والذكاء الاصطناعي في عام 2025، فلا تفترض فقط أن الأكبر = الأفضل. جرب وكسر الأشياء واختبر النماذج بنفسك. إنها الطريقة الوحيدة لمعرفة ما ينجح وما لا ينجح حقًا.
كان هذا أحد أفضل أسابيع التعلم التي قضيناها في نادي الذكاء الاصطناعي الخاص بنا – متحمسون لمعرفة إلى أين تتجه هذه التقنية بعد ذلك. 🚀
