نموذج ذكاء اصطناعي خاص بمؤسستك: من البيانات إلى التشغيل
تؤدي نماذج الذكاء الاصطناعي العامة مهام كثيرة، لكنها لا تعرف معارف مؤسستك ولا مستنداتها الداخلية ولا مصطلحاتها التخصصية. كما أن إرسال البيانات إلى خدمات خارجية غير ممكن أو غير مسموح في كثير من المؤسسات. والحل نموذج يعمل ببيانات المؤسسة نفسها ويُشغَّل على خادمها.
ليس من الضروري دائماً تدريب نموذج من الصفر
- الاسترجاع المعزَّز (RAG): عند الإجابة يبحث النموذج عن النصوص ذات الصلة في مستندات المؤسسة ويجيب بناءً عليها. وهو عادةً الطريق الأسرع والأقل تكلفة للإجابة عن الأسئلة من اللوائح والوثائق الفنية والسجلات، وتبقى الإجابات محدّثة مع تحديث المستندات.
- التدريب التكميلي (Fine-tuning): يُدرَّب نموذج جاهز تدريباً إضافياً على أمثلة المؤسسة ليتقن أسلوباً أو قالب إخراج أو مهمة محددة (مثل تصنيف المراسلات).
- التدريب من الصفر: غير ضروري لمعظم المؤسسات، ويحتاج إلى كميات كبيرة جداً من البيانات والموارد الحاسوبية.
البيانات: الجزء الأهم في المشروع
جودة النموذج من جودة بياناته. قبل البدء حدّد بدقة ما يجب أن يفعله النموذج وكيف يُقاس نجاحه. ثم تُجمع البيانات وتُنظَّف وتُوسم عند الحاجة. ويجب مراجعة البيانات الشخصية والسرية قبل استخدامها وإخفاء هويتها عند اللزوم.
التشغيل على خادم المؤسسة
تُنشر النماذج اللغوية المفتوحة بأحجام مختلفة. ويمكن تشغيل النماذج الصغيرة والمتوسطة على خادم داخلي ببطاقة رسومية واحدة أو أكثر، دون أن تخرج أي بيانات من المؤسسة. وتحدد ذاكرة البطاقة الرسومية (VRAM) عادةً النموذج الممكن تشغيله وسرعته، وتقلل تقنيات مثل التكميم (Quantization) الحاجة إلى الذاكرة.
مثال: التحليل الذكي لصور الكاميرات
في نظام مراقبة بالفيديو قائم، يستطيع نموذج للرؤية الحاسوبية التعرف على لوحات السيارات أو عدّ الحركة أو إطلاق تنبيه عند الدخول إلى منطقة محظورة، باستخدام صور الكاميرات نفسها. ولا حاجة لاستبدال الكاميرات، إذ تتم المعالجة على خادم بجانب نظام التسجيل.
مراحل المشروع
- تحديد المهمة ومعيار النجاح
- مراجعة البيانات وتجهيزها
- نموذج أولي وتقييمه على بيانات حقيقية
- التشغيل على خادم المؤسسة وربطه بالبرمجيات والمعدات الحالية
- مراقبة الأداء والتحديث