أضواء كاشفة: دردشة AI, ألعاب مثل Retro, مغير الموقع, تم إلغاء حظر Roblox
أضواء كاشفة: دردشة AI, ألعاب مثل Retro, مغير الموقع, تم إلغاء حظر Roblox
منذ الإصدار الرائد لـ Llama 1، أصبحت واجهات برمجة التطبيقات المغلقة والملكية متاحة للجميع بشكل لا رجعة فيه. وقد أعادت سلسلة Llama (نموذج لغة كبيرة Meta AI) مفتوحة المصدر من Meta تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي. ويجعل Llama 3 عالي الكفاءة، وأحدث إصداراته Llama 4، هذه السلسلة من النماذج أساسًا لابتكار الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر.
إذا كنت تشعر بالحيرة بسبب نماذج الذكاء الاصطناعي التي لا تعد ولا تحصى، فاقرأ هذا المقال الشامل مراجعة اللامايمكنك التعرف على ما هو Llama، وما الذي يجعل Llama AI فريدًا، ودراسته التجارية المقنعة، والمكانة التنافسية ضد عمالقة مثل ChatGPT، ودليل عملي للشركات، والمزيد.
جدول المحتويات
لاما يشير إلى مجموعة من نماذج اللغات الأساسية الكبيرة التي طورتها ميتا. بخلاف النماذج السابقة التي لا يمكن الوصول إليها إلا عبر واجهة برمجة التطبيقات (API)، تُطرح سلسلة Llama علنًا للاستخدام البحثي والتجاري. في الواقع، صُممت رخصة مخصصة لمنع سوء الاستخدام، وتُطبق في ظل شروط توسع محددة. أحدث إصدار هو Llama 4.
لاما 4 هذا هو أحدث إصدار. تزعم ميتا أنه الإصدار الأكثر ذكاءً وقابليةً للتطوير وراحةً. بفضل قدرات التفكير والتخطيط المتقدمة، وإمكانيات متعددة الوسائط، ووظائف الكتابة متعددة اللغات، يُمكن أن يكون Llama 4 نافذة السياق الرائدة في هذا المجال. يُتيح لك نشر أفكارك الرائعة بسهولة باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Llama وحزمة Llama. يُتيح Llama 4 الحالي تجارب أكثر تخصيصًا.
لاما 3 تم إصدار Llama 3 في أبريل 2024. وبالمقارنة مع Llama 2، يحتوي Llama 3 على العديد من التحسينات، بما في ذلك التفكير والترميز المحسنين، وبيانات التدريب المحسّنة، ونافذة السياق الأكبر، ومُجزئ الرموز الأكثر كفاءة.
اللاما 1 و 2: صدر الإصدار الأصلي من Llama في أوائل عام ٢٠٢٣، ثم صدر Llama 2 في يوليو من العام نفسه. مثّل هذان الإصداران دخول Meta المباشر إلى عالم روبوتات الدردشة. مع نسخة مُحسّنة، منذ Llama 2، تُقدّم السلسلة حوارًا مفيدًا وآمنًا. صُمّم Llama 1/2 بشكل أساسي لتحدي ChatGPT من OpenAI وBard من Google بشكل مباشر.
تم تطويره بواسطة Meta لإعادة تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي، أداء عالي لن يكون هذا مصدر قلقك. تم ضبط Llama بدقة بناءً على بيانات شركتك المحددة ليتفوق على النماذج العامة الأكبر حجمًا لمهام محددة. طبيعتها القابلة للضبط الدقيق تجعلها مناسبة لمعظم المطورين والباحثين.
لا يقتصر تفرد اللاما على أدائها فحسب. لقد أنتج النظام البيئي اللاما قد يكون ذلك ميزةً أكبر. لقد أثار نظام "وجه العناق" الخاص به ثورةً في الابتكار. تُعرض آلاف المشتقات المُعدّلة بدقة لمهام مُختلفة يُمكن تصورها.
علاوة على ذلك، وضعت لاما برنامج ماجستير في القانون من الدرجة الأولى في متناول الجميع. ديمقراطية الذكاء الاصطناعي ميزة أخرى تجعل لاما فريدة. نماذج الذكاء الاصطناعي من لاما متاحة لجميع الباحثين والمطورين والشركات الناشئة للاستخدام والابتكار والبناء دون دفع رسوم واجهة برمجة التطبيقات أو طلب إذن.
ميزة استراتيجية للشركات. يتيح لك لاما إدارة مبنى الذكاء الاصطناعي الخاص بك. لم تعد بحاجة إلى الالتزام بأسعار البائع أو تغييرات سياساته أو إهمال واجهة برمجة التطبيقات. هذا يُجنّبك الاحتكار من قِبل البائع بفعالية.
لا تقتصر جدوى لاما على استخدام نموذج ذكاء اصطناعي مختلف فحسب، بل قد تُحدث تغييرًا جذريًا في طريقة تعامل الشركة مع الذكاء الاصطناعي.
في بداياتها، اعتمدت العديد من الشركات خدمات قائمة على واجهات برمجة التطبيقات (API)، مثل GPT-4 من OpenAI. يُعد هذا الخيار الأنسب، إذ يسمح بإجراء تجارب منخفضة العوائق وبناء نماذج أولية سريعة. إلا أن استراتيجية الذكاء الاصطناعي هذه استُبدلت بنهج أكثر استراتيجيةً وطويل الأمد، يعتمد على نماذج أساسية مفتوحة المصدر، مثل Llama من Meta. وتستند حالة Llama إلى ثلاثة عوامل رئيسية: توفير التكاليف والتحكم والتخصيص وأمن البيانات.
قد تصل تكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API) للعديد من الشركات (معالجة ملايين الاستعلامات يوميًا) إلى ملايين الدولارات سنويًا. يُعدّ نشر Llama تحولًا من النفقات التشغيلية (OpEx) إلى النفقات الرأسمالية (CapEx). وهذا يُظهر بوضوح عائد الاستثمار عند حجم العمل الكبير.
يتيح لك لاما إنشاء ذكاء اصطناعي مُعدّل بدقة فائقة ليناسب أعمالك أو منتجاتك على النحو الأمثل. كما يمكنك التحكم الكامل في مدخلات ومخرجات نموذجك. يصبح لاما أصلًا أساسيًا، وليس خدمة مستأجرة.
لدى الحكومة والقطاع المالي متطلبات صارمة لحوكمة البيانات. يمكن نشر Llama بالكامل محليًا أو عبر سحابة خاصة افتراضية (VPC) متوافقة. غالبًا ما تكون هذه هي الطريقة القانونية الوحيدة للاستفادة من تقنية LLM. علاوة على ذلك، فإن نشر Llama ضمن سحابة خاصة افتراضية آمنة يعني أن جميع بياناتك محمية ولن تخرج من جدار الحماية الخاص بك. هذا يُجنّبك خطر كشف بياناتك لأي طرف ثالث.
باختصار، فإن القضية التجارية لللاما تتعلق بـ ملكية. يتم إرجاع ملكية ميزتك التنافسية، وأمان بياناتك، وتكاليفك.
يوفر تطبيق ميتا لاما طريقة جديدة للشركات لاستخدام الذكاء الاصطناعي. يتميز هذا النموذج القوي بتطبيقات واسعة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التفاعلي، والصور، و... توليد النص، والتدريب اللغوي، والتلخيص، وغيرها من المهام ذات الصلة. باستخدام قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، يمكن لـ Llama مساعدة الشركات على تحقيق النجاح.
• خدمة العملاء والدعم
تستطيع روبوتات الدردشة المتقدمة أو المساعدون الافتراضيون المدعومون من لاما فهم أسئلة العملاء بشكل أفضل، وخاصةً الاستفسارات المعقدة، وتقديم إجابات دقيقة وواضحة. ومن المفيد توفير دعم عملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.
• تحليل البيانات وذكاء الأعمال
يستطيع لاما جمع البيانات من مصادر متنوعة واتخاذ قرارات تتطلب في البداية مهارات تقنية. يتيح لمديري الأعمال والمحللين الحصول على استعلام SQL عن طريق طرح الأسئلة. يستطيع النموذج تحليل النصوص والصور والرسوم البيانية وغيرها من المحتويات لتقديم ملخص سردي. يساعد ذلك على تحديد الاتجاهات الناشئة والرؤى التنافسية والشكاوى الشائعة بسرعة.
• التسويق وأتمتة المحتوى
إن عملية إنتاج محتوى عالي الجودة ومُحسّن لمحركات البحث تستغرق وقتًا طويلاً. يستطيع لاما إنشاء مسودات أو مقالات كاملة بسرعة بموضوع بسيط وعدة كلمات مفتاحية. ثم يقوم المحررون بتحسين هذه النتائج. كما يُمكّن النموذج من أتمتة إنشاء منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. علاوة على ذلك، يُمكنه المساعدة في كتابة عناوين جذابة لرسائل البريد الإلكتروني والإعلانات.
• تطوير البرمجيات
يمكن لنموذج لاما الخاص بالكود أن يعمل كإكمال تلقائي متقدم للحفاظ على جودة الكود، وإدارة الأنظمة القديمة، وتسريع دورات التطوير. كما يُساعد في مراجعة الكود بحثًا عن أي أخطاء محتملة. علاوة على ذلك، يُمكنه إنشاء وتحديث وثائق الكود ومراجع واجهة برمجة التطبيقات (API) تلقائيًا بناءً على تعليقات الكود المصدر.
يقدم هذا القسم مقارنةً متوازية لسلسلة ميتا لاما مع بدائل رائدة أخرى في شكل جدول. يمكنك مقارنة هذه العوامل الرئيسية لاختيار الأنسب لاحتياجاتك الخاصة.
يجب أن يكون واضحًا أن نماذج الذكاء الاصطناعي هذه لها نقاط قوة ونقاط ضعف. فالاختيار لا يقتصر على إيجاد خيار واحد.
| نماذج الذكاء الاصطناعي | ميتا LLaMA 4/3/2 | GPT-4 من OpenAI | أنثروبيك كلود 3 | PaLM 2 من Google |
| رخصة | ترخيص مفتوح المصدر ومخصص | الملكية | الملكية | الملكية |
| وصول | التنزيل والاستضافة الذاتية | واجهة برمجة التطبيقات فقط الوصول عبر الاشتراك | واجهة برمجة التطبيقات فقط الوصول عبر التسعير القائم على الاستخدام | واجهة برمجة التطبيقات فقط الوصول عبر Vertex AI من Google |
| نماذج الذكاء الاصطناعي | ميتا LLaMA 4/3/2 | GPT-4 من OpenAI | أنثروبيك كلود 3 | PaLM 2 من Google |
| أداء | من الدرجة الأولى القدرة على المنافسة مع أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي تتطلب ضبطًا دقيقًا لمطابقة أداء GPT-4 في مهام محددة عدم القدرة على تقديم محتوى إبداعي جذاب وعالي الجودة | رائد الصناعة التعامل مع التفكير المعقد والفروق الدقيقة وحل المشكلات الإبداعية | من الدرجة الأولى ممتاز في تحليل البيانات والحوار المتطور والتفكير في السياق الطويل | من الدرجة الأولى ممتاز في التفكير والمهام المتعددة اللغات |
| هيكل التكلفة | رأس مال مرتفع، ونفقات تشغيل منخفضة مقاييس التكلفة مع حجم النموذج وحجم الاستخدام | لا يوجد رأسمال، لا يوجد رأسمال تشغيلي مرتفع التكلفة الأولية، ولكن الدفع مقابل كل رمز مقابل الاستخدام | لا يوجد رأسمال، ونفقات تشغيلية عالية على غرار OpenAI، الدفع لكل رمز مميز | لا يوجد رأسمال، ونفقات تشغيلية عالية الدفع لكل رمز مميز على Vertex AI، مع خصومات على الحجم |
| خصوصية البيانات والأمان | الحد الأقصى من التحكم لن تترك البيانات البنية التحتية الخاصة بك أبدًا، مثالية للصناعات الخاضعة للتنظيم الشديد | تتم معالجة بيانات الإدخال/الإخراج على خوادم OpenAI | سياسة خصوصية قوية، ولكن تتم معالجة البيانات بواسطة Anthropic | أمان على مستوى المؤسسة تتم معالجة البيانات على Google Cloud وتوفر عناصر تحكم VPC والتزامات إقامة البيانات |
| التخصيص والتحكم | السيطرة الكاملة يمكن ضبطها بالكامل على البيانات الملكية | محدود الضبط الدقيق متاح فقط للطرز القديمة (وليس GPT-4) | محدود مخصصة من خلال الهندسة السريعة والسياق | قوي دعم جيد للضبط الدقيق والتعلم المعزز |
| قابلية التوسع | تحتاج إلى توفير وإدارة البنية التحتية الخاصة بك | تدير OpenAI جميع البنية التحتية | تدير شركة أنثروبيك جميع البنية التحتية | تدير Google Cloud البنية التحتية |
بشكل عام، يُعدّ Llama مثاليًا للشركات التي تُفضّل التحكّم الكامل وخصوصية البيانات وقابلية التخصيص. يُعدّ GPT-4 الأنسب للمؤسسات التي تتطلب أعلى أداء خام وقدرات استدلالية. فهو يُحسّن أداء المهام المعقدة، وخاصةً التحليلات الإبداعية والمتقدمة. يُعدّ Claude 3 مثاليًا للتطبيقات التي تُعدّ فيها السلامة وتقليل التحيز أمرًا بالغ الأهمية. ونادرًا ما يُنتج نتائج ضارة. يُعدّ PaLM 2 الأنسب للشركات المُدمجة بعمق في منظومة Google Cloud، حيث يضمن تكاملًا سلسًا مع أدوات Google الأخرى.
قبل نشر Llama، عليك أولاً تحديد احتياجاتك وفقًا لحالة الاستخدام المحددة. هل تحتاج إلى نموذج 70B لأقصى جودة أم نموذج 8B فقط للمهام الأساسية؟
يجب عليك اختيار طريقة النشر المناسبة، مثل جهاز محلي، أو جهاز افتراضي سحابي، أو خدمة مُدارة. يتطلب تشغيل نماذج Llama بكفاءة وحدة معالجة رسومات قوية، خاصةً للنماذج الأكبر حجمًا. بعد ذلك، يمكنك تنزيل النموذج المناسب من موقع Meta الإلكتروني.
انقر على تنزيل النماذج زر للدخول طلب الوصول أدخل المعلومات المطلوبة واختر طراز اللاما الذي تريده.
انقر على التالي زر للقراءة الأحكام والشروطيجب عليك التحقق من اتفاقية ترخيص المجتمع بعناية ثم النقر فوق قبول ومتابعة اتبع التعليمات التي تظهر على الشاشة لتنزيل الطراز الذي اخترته.
يمكنك استخدام إطار عمل مثل Text Generation Inference للحصول على خادم API عالي الأداء. إذا كنت بحاجة إلى واجهة دردشة، فانشر واجهة مستخدم مثل روبوت الدردشة واجهة المستخدم أو NextChat. بعد ذلك، استخدم بياناتك الخاصة مع الأطر لإنشاء نموذجك الخاص.
يجب أن تعرف كيفية التغلب على التحديات لاستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
• تعقيد الإعداد الأولي
يمكنك استخدام أدواته وحاوياته المُعدّة مسبقًا. شغّل النماذج محليًا بأمر واحد. يمكنك أيضًا الانتقال إلى المنصات السحابية دون الحاجة إلى إعداد محلي. يتيح لك Hugging Face تشغيل وإنشاء عروض توضيحية باستخدام بيئات مُعدّة مسبقًا. علاوة على ذلك، يمكنك البدء باستخدام llama.cpp لتشغيل إصدار مُكمّم من Llama.
• إدارة الموارد وتحسين التكلفة
تتطلب النماذج الكبيرة وحدات معالجة رسومية ذات ذاكرة عالية، والتي غالبًا ما تكون نادرة ومكلفة.
التكميم هو الأسلوب الأكثر فعالية. يمكنك استخدام المكتبات لتكميم 4 بت أثناء الاستدلال أو الضبط الدقيق. على الأجهزة الأقل قوة، استخدم llama.cpp لتشغيل النماذج. كلتا الطريقتين تُقللان استخدام الذاكرة بفعالية. بالإضافة إلى ذلك، تأكد من اختيار النموذج المناسب لمهامك. فالنموذج الأصغر والأكثر ضبطًا يكون أكثر فعالية من حيث التكلفة.
• البقاء على اطلاع بأحدث الإصدارات
يتم إصدار العديد من النماذج والتقنيات والمكتبات الجديدة أسبوعيًا. قد يكون من الصعب مواكبة التطورات.
يُنصح بالاشتراك في المدونات الرسمية مثل Meta AI وHugging Face وvLLM. علاوةً على ذلك، تُشارك تقنيات الضبط الدقيق الجديدة، والتطبيقات، ومكاسب الكفاءة، والتجارب، والحلول، وغيرها على منصات مثل GitHub وHugging Face. هذا يُمكّن فريقك من دمج التحسينات.
قد تحتاج أيضًا إلى:
السؤال 1. هل يجوز استخدام مخرجات نماذج اللاما لتدريب طلاب ماجستير آخرين؟
نعم، يسمح ميتا باستخدام إصدارات أحدث (لاما 3.1 وما بعده) من مخرجات لاما لتدريب نماذج أخرى. ولكن، لا يُسمح لك باستخدامها لإنشاء منتج ينافس ميتا. علاوة على ذلك، يجب أن تكون على دراية تامة بالحدود القانونية التي يفرضها ترخيص ميتا.
السؤال ٢. هل لنماذج اللاما قيود؟ ما هي المصطلحات ذات الصلة؟
نعم، تخضع نماذج اللاما لقيود كبيرة، تُحددها بنية ترخيصها. هذه النماذج ليست مفتوحة المصدر تمامًا، بل تُصدر بموجب ترخيص خاص من ميتا، وذلك لحماية مصالح ميتا ومنع حالات الاستخدام التنافسية.
السؤال 3. ما هي حالات الاستخدام الشائعة لـ Llama؟
تشمل استخدامات لاما اليومية فهم الصور والمستندات، والإجابة على الأسئلة، وتوليد الصور والنصوص، وتوليد اللغة وتلخيصها، والتدريب اللغوي، والذكاء الاصطناعي للمحادثات، وغيرها. يجيب لاما على سؤالك بناءً على محتوى الصورة أو المستند الذي زودته. كما يمكن استخدامه لإنشاء روبوت محادثة أو مساعد بصري.
السؤال 4. ما هي متطلبات الأجهزة لاستخدام نماذج Llama؟
تُحدد متطلبات الأجهزة لتشغيل نماذج Llama بثلاثة عوامل رئيسية: حجم النموذج، والكمية، وحالة الاستخدام. بالنسبة لمعظم المطورين، يُعدّ استخدام بطاقة RTX 4070/4080/4090 أو جهاز Mac مزود بذاكرة موحدة بسعة 16-36 جيجابايت خيارًا مرنًا لنماذج Llama التي تصل إلى 70 جيجابايت. أما بالنسبة للتشغيل المعتمد على وحدة معالجة الرسومات، فإن العامل الأكثر أهمية هو ذاكرة الفيديو (VRAM) لبطاقة الرسومات. كما ذكرنا، اختر حجم النموذج المناسب بناءً على احتياجاتك، ثم اختر مستوى الكمية الذي يُمكن تشغيله على جهازك.
السؤال 5. هل Llama جيد مثل ChatGPT؟
يمكنك التحقق من الجدول أعلاه لمقارنة العوامل الرئيسية بين اللاما و الدردشةيمكن تشغيل Llama محليًا أو دون اتصال بالإنترنت. يوفر حماية بيانات أكثر أمانًا. علاوة على ذلك، فإن إصدار Llama نفسه مجاني. يتوفر ChatGPT بنسخة مجانية، لكن إصداراته وميزاته المتقدمة تتطلب اشتراكًا مدفوعًا.
استنتاج
لاما ليس مجرد نموذج آخر. غالبًا ما يُنظر إليه على أنه تحول استراتيجي نحو مستقبل ذكاء اصطناعي أكثر سهولةً وقابليةً للتخصيص. يمكنك الاطلاع على معلومات متنوعة حول عائلة Llama AI في هذه المراجعة المباشرة، ثم معرفة ما إذا كانت تستحق كل هذا الضجيج.
هل وجدت هذا مفيدا؟
484 الأصوات
نعمشكرا لإعلامنا!
لاشكرا لإعلامنا! 
مراجعة أفضل 9 روبوتات دردشة تعمل بالذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت: الميزات والتسعير والإيجابيات والسلبيات
منظمة العفو الدولية
مراجعة Character.AI: إطلاق العنان للإبداع في عالم الذكاء الاصطناعي
منظمة العفو الدولية
مراجعة YouChat المفصلة: أداة ذكاء اصطناعي لا تصدق للجميع
منظمة العفو الدولية
أفضل 7 روبوتات محادثة مذهلة AI: توليد فوري للأفكار
منظمة العفو الدولية
