LLMOps، أو كيفية إدارة نماذج اللغة بشكل فعال في المؤسسة | الذكاء الاصطناعي في الأعمال رقم 125

للاستفادة الكاملة من إمكانات نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، تحتاج الشركات إلى تنفيذ نهج فعال لإدارة هذه الأنظمة المتقدمة. يمكنهم إنشاء نص يبدو طبيعيًا وإنشاء تعليمات برمجية والعثور على المعلومات الأساسية في مجموعات بيانات ضخمة. يتمتع حاملو شهادات LLM بإمكانيات هائلة لتحسين تنفيذ مهام الشركات، لكنهم يتطلبون أيضًا إدارة متخصصة لدورة حياتهم بأكملها - بدءًا من التدريب وحتى التقنيات المحفزة وحتى نشر الإنتاج. الحل هو LLMOps، وهي مجموعة من أفضل الممارسات التشغيلية لنماذج اللغات الكبيرة. واصل القراءة.

كيف تعمل LLMs وما هي استخدامها في الشركات؟

قبل أن نناقش LLMOps، دعونا نشرح أولاً ما هي نماذج اللغات الكبيرة. إنها أنظمة تعلم آلي تم تدريبها على مجموعات ضخمة من النصوص، بدءًا من الكتب ومقالات الويب وحتى التعليمات البرمجية المصدر، وأيضًا الصور وحتى مقاطع الفيديو. ونتيجة لذلك، يتعلمون فهم قواعد ودلالات وسياق اللغة البشرية. يستخدمون بنية المحولات التي وصفها باحثو Google لأول مرة في عام 2017 في مقال "الانتباه هو كل ما تحتاجه" (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). وهذا يسمح لهم بالتنبؤ بالكلمات التالية في الجملة، وإنشاء لغة طبيعية وطلاقة.

كأدوات متعددة الاستخدامات، يتم استخدام ماجستير إدارة الأعمال في الشركات على نطاق واسع، من بين أمور أخرى:

• بناء قواعد بيانات متجهة داخلية للاسترجاع الفعال للمعلومات ذات الصلة بناءً على فهم الاستعلام، وليس الكلمات الرئيسية فقط - على سبيل المثال قد يكون مكتب محاماة يستخدم LLM لإنشاء قاعدة بيانات متجهة لجميع القوانين وأحكام المحاكم ذات الصلة. وهذا يسمح بالاسترجاع السريع للمعلومات الرئيسية لحالة معينة،
• أتمتة عمليات CI/CD (التكامل المستمر/النشر المستمر) عن طريق إنشاء البرامج النصية والوثائق - يمكن لشركات التكنولوجيا الكبيرة استخدام LLMs لإنشاء التعليمات البرمجية تلقائيًا واختبارات الوحدات وتوثيق ميزات البرامج الجديدة، وتسريع دورات الإصدار،
• جمع البيانات وإعدادها وتصنيفها - يمكن أن تساعد LLM في معالجة وتصنيف كميات هائلة من البيانات النصية أو الصورية أو الصوتية، وهو أمر ضروري لتدريب نماذج التعلم الآلي الأخرى.

يمكن للشركات أيضًا مطابقة ماجستير إدارة الأعمال المدربين مسبقًا مع صناعاتها من خلال تعليمهم اللغة المتخصصة وسياق الأعمال (الضبط الدقيق).

ومع ذلك، فإن إنشاء المحتوى وترجمة اللغة وتطوير التعليمات البرمجية هي الاستخدامات الأكثر شيوعًا لـ LLMs في المؤسسة. في الواقع، يمكن لـ LLM إنشاء أوصاف منتج متسقة وتقارير أعمال وحتى مساعدة المبرمجين على كتابة كود المصدر بلغات برمجة مختلفة.

على الرغم من الإمكانات الهائلة التي تتمتع بها LLM، يجب على المنظمات أن تكون على دراية بالتحديات والقيود المرتبطة بها. وتشمل هذه التكاليف الحسابية، وخطر التحيز في بيانات التدريب، والحاجة إلى المراقبة المنتظمة وضبط النماذج، وتحديات الأمن والخصوصية. ومن المهم أيضًا أن نأخذ في الاعتبار أن النتائج التي تولدها النماذج في المرحلة الحالية من التطوير تتطلب إشرافًا بشريًا بسبب الأخطاء (الهلوسة) التي تحدث فيها.

المصدر: DALL · E 3، موجه: مارتا م. كانيا (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

ما هو LLMOps؟

LLMOps، أو عمليات نماذج اللغات الكبيرة، عبارة عن مجموعة من الممارسات لنشر وإدارة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بشكل فعال في بيئات الإنتاج. باستخدام LLMOps، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الإجابة على الأسئلة بسرعة وكفاءة وتقديم ملخصات وتنفيذ تعليمات معقدة، مما يؤدي إلى تجربة مستخدم أفضل وقيمة أعمال أكبر. يشير LLMOps إلى مجموعة من الممارسات والإجراءات وسير العمل التي تسهل تطوير ونشر وإدارة نماذج اللغة الكبيرة طوال دورة حياتها.

ويمكن اعتبارها امتدادًا لمفهوم MLOps (عمليات التعلم الآلي) المصمم خصيصًا لتلبية المتطلبات المحددة لمجالس LLM. منصات LLMOps مثل Vertex AI من Google (https://cloud.google.com/vertex-ai)، أو Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) أو IBM Watson يتيح الاستوديو (https://www.ibm.com/products/watson-studio) إدارة أكثر كفاءة للمكتبات النموذجية، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويسمح لعدد أقل من الموظفين الفنيين بأداء المهام المتعلقة بـ LLM.

على عكس عمليات البرامج التقليدية، يتعين على LLMOps التعامل مع التحديات المعقدة، مثل:

• معالجة كميات هائلة من البيانات،
• تدريب النماذج التي تتطلب حسابيا،
• تنفيذ LLMs في الشركة،
• مراقبتهم وضبطهم،
• ضمان أمن وخصوصية المعلومات الحساسة.

تحظى LLMOps بأهمية خاصة في مشهد الأعمال الحالي، حيث تعتمد الشركات بشكل متزايد على حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة وسريعة التطور. توحيد وأتمتة العمليات المرتبطة بها تتيح هذه النماذج للمؤسسات تنفيذ الابتكارات القائمة على معالجة اللغة الطبيعية بكفاءة أكبر.

المصدر: IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio)

MLOps مقابل LLMOps – أوجه التشابه والاختلاف

على الرغم من أن LLMOps تطورت من الممارسات الجيدة لـ MLOps، إلا أنها تتطلب نهجًا مختلفًا نظرًا لطبيعة نماذج اللغة الكبيرة. يعد فهم هذه الاختلافات أمرًا أساسيًا للشركات التي ترغب في تنفيذ LLMs بشكل فعال.

مثل MLOps، تعتمد LLMOps على تعاون علماء البيانات الذين يتعاملون مع البيانات ومهندسي DevOps ومتخصصي تكنولوجيا المعلومات. ومع ذلك، مع LLMOps، يتم التركيز بشكل أكبر على:

• مقاييس تقييم الأداء، مثل BLEU (الذي يقيس جودة الترجمات) وROUGE (الذي يقيم ملخصات النص)، بدلاً من مقاييس التعلم الآلي الكلاسيكية،
• جودة الهندسة السريعة - أي تطوير الاستعلامات والسياقات الصحيحة للحصول على النتائج المرجوة من ماجستير إدارة الأعمال،
• ردود فعل مستمرة من المستخدمين - استخدام التقييمات لتحسين النماذج بشكل متكرر،
• زيادة التركيز على اختبار الجودة من قبل الأشخاص أثناء النشر المستمر،
• صيانة قواعد بيانات المتجهات.

على الرغم من هذه الاختلافات، تشترك MLOps وLLMOps في هدف مشترك – وهو أتمتة المهام المتكررة وتعزيز التكامل المستمر والنشر لزيادة الكفاءة. لذلك من الضروري فهم التحديات الفريدة التي تواجه LLMOps وتكييف الاستراتيجيات مع تفاصيل نماذج اللغات الكبيرة.

المبادئ الأساسية لـ LLMOps

يتطلب التنفيذ الناجح لـ LLMOps الالتزام بالعديد من المبادئ الأساسية. سيضمن تطبيقهم تحقيق إمكانات LLM في المنظمة بشكل فعال وآمن. تنطبق المبادئ الـ 11 التالية لـ LLMOps على إنشاء العمليات وتحسينها ومراقبة أداء LLMs في المنظمة.

1. إدارة موارد الحوسبة. تتطلب عمليات LLM مثل التدريب الكثير من القوة الحاسوبية، لذا فإن استخدام معالجات متخصصة مثل وحدة معالجة الشبكة العصبية (NPU) أو وحدة معالجة Tensor (TPU) يمكن أن يؤدي إلى تسريع هذه العمليات بشكل كبير وتقليل التكاليف. وينبغي مراقبة استخدام الموارد وتحسينها لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة.
2. مراقبة وصيانة مستمرة للنماذج . يمكن لأدوات المراقبة اكتشاف الانخفاضات في أداء النموذج في الوقت الفعلي، مما يتيح الاستجابة السريعة. يتيح جمع التعليقات من المستخدمين والخبراء إمكانية التحسين المتكرر للنموذج لضمان فعاليته على المدى الطويل.
3. الإدارة السليمة للبيانات . يعد اختيار البرنامج الذي يسمح بالتخزين الفعال واسترجاع كميات كبيرة من البيانات طوال دورة حياة LLMs أمرًا بالغ الأهمية. ستضمن أتمتة عمليات جمع البيانات وتنظيفها ومعالجتها توفيرًا مستمرًا لمعلومات عالية الجودة للتدريب النموذجي.
4. إعداد البيانات. يعد التحويل المنتظم للبيانات وتجميعها وفصلها أمرًا ضروريًا لضمان الجودة. يجب أن تكون البيانات مرئية وقابلة للمشاركة بين الفرق لتسهيل التعاون وزيادة الكفاءة.
5. هندسة عاجلة . تتضمن الهندسة السريعة إعطاء LLM أوامر واضحة معبر عنها باللغة الطبيعية. دقة وتكرار الاستجابات المقدمة من نماذج اللغة، فضلا عن الاستخدام الصحيح والمتسق للسياق، تعتمد إلى حد كبير على دقة المطالبات.
6. تطبيق . لتحسين التكاليف، يجب تصميم النماذج المدربة مسبقًا لتناسب مهام وبيئات محددة. توفر الأنظمة الأساسية مثل NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) وONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) أدوات تحسين التعلم العميق لتقليل حجم النماذج وتسريع أدائها.
7. التعافي من الكوارث . تضمن النسخ الاحتياطية المنتظمة للنماذج والبيانات والتكوينات استمرارية العمل في حالة فشل النظام. يؤدي تنفيذ آليات التكرار، مثل تكرار البيانات وموازنة التحميل، إلى زيادة موثوقية الحل بأكمله.
8. تطوير النموذج الأخلاقي. وينبغي توقع أي تحيزات في بيانات التدريب ونتائج النماذج التي قد تشوه النتائج وتؤدي إلى قرارات غير عادلة أو ضارة، واكتشافها وتصحيحها. يجب على الشركات تنفيذ عمليات لضمان التطوير المسؤول والأخلاقي لأنظمة LLM.
9. ردود الفعل من الناس . يمكن أن يؤدي تعزيز النموذج من خلال تعليقات المستخدمين (RLHF - التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية) إلى تحسين أدائه بشكل كبير، حيث أن مهام LLM غالبًا ما تكون مفتوحة. يسمح الحكم البشري بضبط النموذج على السلوكيات المفضلة.
10. سلاسل وخطوط الأنابيب من LLMs . تسمح لك أدوات مثل LangChain (https://python.langchain.com/) وLlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) بتسلسل مكالمات LLM متعددة والتفاعل مع الأنظمة الخارجية لإنجاز المهام المعقدة. يتيح لك هذا إنشاء تطبيقات شاملة تعتمد على LLMs.
11. ضبط النماذج مكتبات مفتوحة المصدر مثل Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index)، أو PyTorch (https://pytorch.org/)، أو TensorFlow (https://www.tensorflow.org) /)، ساعد في تحسين أداء النموذج من خلال تحسين خوارزميات التدريب واستخدام الموارد. ومن الضروري أيضًا تقليل زمن استجابة النموذج لضمان استجابة التطبيق.

المصدر: تدفق Tensor (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)

ملخص

تمكن LLMOps الشركات من نشر نماذج اللغة المتقدمة بأمان وموثوقية وتحديد كيفية استفادة المؤسسات من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية. من خلال أتمتة العمليات والمراقبة المستمرة والتكيف مع احتياجات العمل المحددة، يمكن للمؤسسات استغلال الإمكانات الهائلة لـ LLMs بشكل كامل في إنشاء المحتوى وأتمتة المهام وتحليل البيانات والعديد من المجالات الأخرى.

على الرغم من أن LLMOps تطورت من أفضل ممارسات MLOps، إلا أنها تتطلب أدوات واستراتيجيات مختلفة مصممة خصيصًا لمواجهة تحديات إدارة نماذج اللغة الكبيرة. فقط من خلال اتباع نهج مدروس ومتسق، ستتمكن الشركات من استخدام هذه التكنولوجيا المتقدمة بشكل فعال مع ضمان الأمان وقابلية التوسع والامتثال التنظيمي.

مع ازدياد تقدم برامج LLM، يتزايد دور LLMOps، مما يمنح المؤسسات أساسًا متينًا لنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية هذه بطريقة خاضعة للرقابة ومستدامة. ستتمتع الشركات التي تستثمر في تطوير كفاءات LLMOps بميزة استراتيجية في الاستفادة من الابتكارات القائمة على معالجة اللغة الطبيعية، مما يسمح لها بالبقاء في طليعة التحول الرقمي.

إذا أعجبك المحتوى الخاص بنا، انضم إلى مجتمع النحل المزدحم لدينا على Facebook وTwitter وLinkedIn وInstagram وYouTube وPinterest وTikTok.

المؤلف: روبرت ويتني

خبير جافا سكريبت ومدرب يقوم بتدريب أقسام تكنولوجيا المعلومات. هدفه الرئيسي هو رفع مستوى إنتاجية الفريق من خلال تعليم الآخرين كيفية التعاون بفعالية أثناء البرمجة.

عرض جميع المشاركات

الذكاء الاصطناعي في الأعمال:

1. تهديدات وفرص الذكاء الاصطناعي في الأعمال (الجزء الأول)
2. تهديدات وفرص الذكاء الاصطناعي في الأعمال (الجزء الثاني)
3. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال – نظرة عامة
4. روبوتات الدردشة النصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
5. البرمجة اللغوية العصبية للأعمال اليوم وغدًا
6. دور الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات التجارية
7. جدولة منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة؟
8. المشاركات التلقائية على وسائل التواصل الاجتماعي
9. خدمات ومنتجات جديدة تعمل بالذكاء الاصطناعي
10. ما هي نقاط الضعف في فكرة عملي؟ جلسة عصف ذهني مع ChatGPT
11. استخدام ChatGPT في الأعمال التجارية
12. الجهات الفاعلة الاصطناعية. أفضل 3 مولدات فيديو تعمل بالذكاء الاصطناعي
13. 3 أدوات مفيدة للتصميم الرسومي بالذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأعمال التجارية
14. 3 كتاب رائعين في مجال الذكاء الاصطناعي يجب عليك تجربتهم اليوم
15. استكشاف قوة الذكاء الاصطناعي في إنشاء الموسيقى
16. استكشاف فرص عمل جديدة باستخدام ChatGPT-4
17. أدوات الذكاء الاصطناعي للمدير
18. 6 ملحقات ChatGTP رائعة ستجعل حياتك أسهل
19. 3 رسومات ذكاء اصطناعي. إنشاء ذكاء الأعمال
20. ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي بحسب معهد ماكينزي العالمي؟
21. الذكاء الاصطناعي في الأعمال – مقدمة
22. ما هي البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أو معالجة اللغة الطبيعية في الأعمال التجارية
23. المعالجة التلقائية للمستندات
24. ترجمة جوجل مقابل DeepL. 5 تطبيقات للترجمة الآلية للأعمال
25. تشغيل وتطبيقات الأعمال الخاصة بالروبوتات الصوتية
26. تقنية المساعد الافتراضي أم كيفية التحدث إلى الذكاء الاصطناعي؟
27. ما هو ذكاء الأعمال؟
28. هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل محللي الأعمال؟
29. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في BPM؟
30. الذكاء الاصطناعي ووسائل التواصل الاجتماعي – ماذا يقولون عنا؟
31. الذكاء الاصطناعي في إدارة المحتوى
32. الذكاء الاصطناعي الإبداعي اليوم وغدًا
33. الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط وتطبيقاته في الأعمال
34. تفاعلات جديدة. كيف يغير الذكاء الاصطناعي الطريقة التي ندير بها الأجهزة؟
35. RPA وAPIs في شركة رقمية
36. سوق العمل المستقبلي والمهن القادمة
37. الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا التعليم. 3 أمثلة للشركات التي استخدمت إمكانات الذكاء الاصطناعي
38. الذكاء الاصطناعي والبيئة. 3 حلول للذكاء الاصطناعي لمساعدتك في بناء أعمال مستدامة
39. كاشفات المحتوى بالذكاء الاصطناعي. هم يستحق كل هذا العناء؟
40. ChatGPT vs Bard vs Bing. أي روبوت دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي يقود السباق؟
41. هل يعتبر chatbot AI منافسًا لبحث Google؟
42. مطالبات ChatGPT الفعالة للموارد البشرية والتوظيف
43. هندسة عاجلة. ماذا يفعل المهندس السريع؟
44. مولد نماذج الذكاء الاصطناعي. أفضل 4 أدوات
45. الذكاء الاصطناعي وماذا أيضًا؟ أهم اتجاهات التكنولوجيا للأعمال في عام 2024
46. الذكاء الاصطناعي وأخلاقيات العمل. لماذا يجب عليك الاستثمار في الحلول الأخلاقية
47. ميتا الذكاء الاصطناعي. ما الذي يجب أن تعرفه عن ميزات Facebook وInstagram المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟
48. تنظيم الذكاء الاصطناعي. ما الذي تحتاج إلى معرفته كرجل أعمال؟
49. 5 استخدامات جديدة للذكاء الاصطناعي في الأعمال
50. منتجات ومشاريع الذكاء الاصطناعي – كيف تختلف عن غيرها؟
51. أتمتة العمليات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. من أين أبدا؟
52. كيف يمكنك مطابقة حل الذكاء الاصطناعي لمشكلة العمل؟
53. الذكاء الاصطناعي كخبير في فريقك
54. فريق الذكاء الاصطناعي مقابل تقسيم الأدوار
55. كيف تختار المجال الوظيفي في الذكاء الاصطناعي؟
56. هل يستحق الأمر دائمًا إضافة الذكاء الاصطناعي إلى عملية تطوير المنتج؟
57. الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية: كيف تؤثر أتمتة التوظيف على الموارد البشرية وتطوير الفريق
58. 6 أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر إثارة للاهتمام في عام 2023
59. 6 أكبر حوادث الأعمال الناجمة عن الذكاء الاصطناعي
60. ما هو تحليل نضج الذكاء الاصطناعي للشركة؟
61. الذكاء الاصطناعي لتخصيص B2B
62. حالات استخدام ChatGPT. 18 مثالًا لكيفية تحسين عملك باستخدام ChatGPT في عام 2024
63. التعلم المصغر. طريقة سريعة لاكتساب مهارات جديدة
64. تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر إثارة للاهتمام في الشركات في عام 2024
65. ماذا يفعل متخصصو الذكاء الاصطناعي؟
66. ما هي التحديات التي يجلبها مشروع الذكاء الاصطناعي؟
67. أفضل 8 أدوات للذكاء الاصطناعي للأعمال في عام 2024
68. الذكاء الاصطناعي في إدارة علاقات العملاء. ما الذي يغيره الذكاء الاصطناعي في أدوات إدارة علاقات العملاء؟
69. قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي. كيف تنظم أوروبا استخدام الذكاء الاصطناعي؟
70. سورا. كيف ستغير مقاطع الفيديو الواقعية من OpenAI الأعمال؟
71. أفضل 7 منشئي مواقع الذكاء الاصطناعي
72. أدوات بدون تعليمات برمجية وابتكارات الذكاء الاصطناعي
73. إلى أي مدى يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي إلى زيادة إنتاجية فريقك؟
74. كيفية استخدام ChatGTP لأبحاث السوق؟
75. كيف يمكنك توسيع نطاق حملتك التسويقية بالذكاء الاصطناعي؟
76. "نحن جميعا المطورين". كيف يمكن للمطورين المواطنين مساعدة شركتك؟
77. الذكاء الاصطناعي في النقل والخدمات اللوجستية
78. ما هي نقاط الضعف التجارية التي يمكن للذكاء الاصطناعي إصلاحها؟
79. الذكاء الاصطناعي في وسائل الإعلام
80. الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية والمالية. شريط، مونزو، والاستيلاء
81. الذكاء الاصطناعي في صناعة السفر
82. كيف يعزز الذكاء الاصطناعي ولادة تقنيات جديدة
83. ثورة الذكاء الاصطناعي في وسائل التواصل الاجتماعي
84. الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية. نظرة عامة على القادة العالميين
85. أفضل 4 أدوات لإنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي
86. أفضل 5 أدوات للذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات
87. استراتيجية الذكاء الاصطناعي في شركتك – كيف نبنيها؟
88. أفضل دورات الذكاء الاصطناعي – 6 توصيات رائعة
89. تحسين الاستماع إلى الوسائط الاجتماعية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
90. إنترنت الأشياء + الذكاء الاصطناعي، أو كيفية تقليل تكاليف الطاقة في الشركة
91. الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية. أفضل 5 أدوات
92. متجر GPT - نظرة عامة على GPTs الأكثر إثارة للاهتمام للأعمال
93. LLM، GPT، RAG... ماذا تعني اختصارات الذكاء الاصطناعي؟
94. روبوتات الذكاء الاصطناعي – مستقبل الأعمال أم حاضرها؟
95. ما هي تكلفة تطبيق الذكاء الاصطناعي في الشركة؟
96. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في مهنة المستقل؟
97. أتمتة العمل وزيادة الإنتاجية. دليل الذكاء الاصطناعي للعاملين لحسابهم الخاص
98. الذكاء الاصطناعي للشركات الناشئة – أفضل الأدوات
99. بناء موقع على الانترنت باستخدام الذكاء الاصطناعي
100. OpenAI، رحلة منتصف الليل، إنساني، وجه معانق. من هو في عالم الذكاء الاصطناعي؟
101. أحد عشر مختبرا وماذا أيضا؟ الشركات الناشئة الواعدة في مجال الذكاء الاصطناعي
102. البيانات الاصطناعية وأهميتها لتطوير عملك
103. أفضل محركات البحث الخاصة بالذكاء الاصطناعي. أين تبحث عن أدوات الذكاء الاصطناعي؟
104. فيديو الذكاء الاصطناعي. أحدث مولدات الفيديو AI
105. الذكاء الاصطناعي للمديرين. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل عملك أسهل
106. ما الجديد في جوجل جيميني؟ كل ما تحتاج إلى معرفته
107. منظمة العفو الدولية في بولندا. الشركات والاجتماعات والمؤتمرات
108. تقويم الذكاء الاصطناعي. كيف تستغل وقتك في الشركة؟
109. الذكاء الاصطناعي ومستقبل العمل. كيف تعد عملك للتغيير؟
110. استنساخ الصوت بالذكاء الاصطناعي للأعمال. كيفية إنشاء رسائل صوتية مخصصة باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
111. التحقق من الحقائق وهلوسة الذكاء الاصطناعي
112. الذكاء الاصطناعي في التوظيف – تطوير مواد التوظيف خطوة بخطوة
113. منتصف الرحلة v6. الابتكارات في توليد الصور بالذكاء الاصطناعي
114. الذكاء الاصطناعي في الشركات الصغيرة والمتوسطة. كيف يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة التنافس مع الشركات العملاقة باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
115. كيف يغير الذكاء الاصطناعي التسويق المؤثر؟
116. هل يشكل الذكاء الاصطناعي تهديدًا حقيقيًا للمطورين؟ ديفين ومايكروسوفت أوتوديف
117. روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي للتجارة الإلكترونية. دراسات الحالة
118. أفضل روبوتات الدردشة AI للتجارة الإلكترونية. المنصات
119. كيف تبقى على اطلاع بما يحدث في عالم الذكاء الاصطناعي؟
120. ترويض الذكاء الاصطناعي. كيف تتخذ الخطوات الأولى لتطبيق الذكاء الاصطناعي في عملك؟
121. الحيرة أو Bing Copilot أو You.com؟ مقارنة محركات البحث بالذكاء الاصطناعي
122. مملكة. نموذج لغة مبتكر من أبل؟
123. خبراء الذكاء الاصطناعي في بولندا
124. Google Genie – نموذج ذكاء اصطناعي توليدي يقوم بإنشاء عوالم تفاعلية بالكامل من الصور
125. الأتمتة أم الزيادة؟ طريقتان للذكاء الاصطناعي في الشركة
126. LLMOps، أو كيفية إدارة نماذج اللغة بشكل فعال في المؤسسة