إشعار
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تسجيل الدخول أو تغيير الدلائل.
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تغيير الدلائل.
باستخدام توليف Microsoft 365 Copilot، يمكن للمؤسسات تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي لتعكس مصطلحاتها الفريدة وأسلوب الاتصال وعملياتها التجارية. عند ضبط نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مع بياناتك الخاصة، يمكنك تحسين دقة استجابات Copilot ونغمتها وملاءمتها عبر المستأجر الخاص بك.
تتجاوز توليف Copilot الاستبقاء والاسترداد لتدريب LLMs الخاصة بالمستأجر على بيانات مؤسستك مع الحفاظ على عناصر تحكم قوية في أمان المؤسسة والامتثال والحوكمة والإدارة. يتم ضبط LLMs لمهام معينة مثل تلخيص المستندات وكتابة المستندات وإجابة الخبراء وتحرير الأنماط والتحقق من صحة المستند والتحسين.
توضح هذه المقالة عملية ضبط العوامل الخاصة بالمهمة في Microsoft 365 Copilot لمؤسستك.
هام
يتوفر توليف Microsoft 365 Copilot حاليا لمجموعة محدودة من العملاء من خلال برامج الوصول المبكر. ومن المقرر الوصول عبر الحدود في أبريل 2026. الميزات والمتطلبات عرضة للتغيير.
نظرة عامة على عملية الضبط الدقيق
لضبط نماذج الذكاء الاصطناعي لمؤسستك باستخدام نموذج توليف Copilot - ضبط، اتبع خطوات التدريب والضبط هذه:
التكيف الخاص بالمهمة - إعداد البيانات للتدريب. كل مهمة لها وصفة خاصة بها لإعداد بيانات المؤسسة المناسبة للضبط الدقيق.
تدريب الضبط الدقيق - كل مهمة لها وصفة خاصة بها وتقنية ضبط دقيقة للحصول على أفضل نتيجة باستخدام بيانات المؤسسة. تتضمن هذه التقنيات، على سبيل المثال لا الحصر، الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT) والتعلم المعزز (RL) والضبط الدقيق المنطقي (RFT). تتطور هذه الوصفات والتقنيات أيضا بمرور الوقت.
التقييم - كل مهمة لها وصفاتها الخاصة لكيفية تقييم الإخراج باستخدام التقييمات المحددة من قبل المؤسسة.
ملاحظة
النماذج التي تقوم بضبطها خاصة. لا تستخدم بياناتك لتدريب نماذج عامة للمستأجرين الآخرين. تتم جميع معالجة بياناتك في المستأجر الذي يمكن للمستخدمين المعتمدين فقط الوصول إلى التدريب والاستخدام. يتمتع أفراد معينون، عادة ما يكون المسؤولون، بالتحكم في عملية التدريب.
التكيف الخاص بالمهمة
يحدث التكيف الخاص بالمهمة بعد استيعاب المجموعة الخاصة بك. يتضمن هذا التكيف معالجة محتوى المؤسسة من تنسيقها الأصلي إلى تنسيق نص عادي مع عبارة واحدة لكل سطر.
الضبط الدقيق الخاضع للإشراف
استخدم الضبط الدقيق الخاضع للإشراف لتكييف نموذج مدرب مسبقا مع مهام محددة أو متطلبات تنظيمية عن طريق تدريبه على أزواج الإدخال والإخراج المسماة. تساعد هذه العملية النموذج على تعلم كيفية إنتاج استجابات تتوافق مع التنسيقات والنبرة واحتياجات التوافق المفضلة لمؤسستك. الضبط الدقيق الخاضع للإشراف:
- يعلم البنية والنبرة - تتعلم النماذج كيفية الاستجابة بطرق تعكس صوت مؤسستك.
- يحسن دقة المهمة - من خلال التدريب على أمثلة عالية الجودة، يصبح النموذج أكثر موثوقية لحالات استخدام المؤسسة.
- يدعم التوافق - يمكنك تدريب النماذج للتعرف على اللغة التنظيمية والتصنيفات الداخلية والاستجابة لها.
تعزيز التعلم
استخدم التعلم المعزز كتقنية ما بعد التدريب لتخصيص LLMs وفقا لنمط الاتصال الفريد لمؤسستك ونغمته وتفضيلات استخدام الأدوات. على عكس الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، والذي يعلم النموذج إنتاج مخرجات صحيحة من أمثلة مسماة، يحسن التعلم المعزز الصفات الذاتية من خلال التعلم من إشارات الملاحظات.
يعد التعلم المعزز مفيدا عندما تريد أن يقوم النموذج الخاص بك ب:
- تعكس نبرة صوت محددة (متعاطفة، رسمية، موجزة).
- تفضل أدوات معينة (مثل واجهات برمجة تطبيقات Microsoft Graph على الاسترداد المستند إلى RAG).
- تجنب استرداد المحتوى من مصادر حساسة (مثل المستندات ذات علامة ACL).
- تعلم من ملاحظات المستخدم للتحسين المستمر.
يعمل التعلم المعزز على تحسين النموذج من خلال تسجيل الإخراج استنادا إلى التفضيلات التنظيمية، باستخدام كل من التعليقات البشرية والآلية لتوجيه التعلم. على سبيل المثال، إذا تلقى Copilot ملاحظات إيجابية حول استجابة لسؤال نهج الإجازة، فإن النموذج يعزز هذه الاستجابة ويعيد استخدامها في سياقات مماثلة. وعلى العكس من ذلك، إذا تم وضع علامة على استجابة للنغمة أو المحتوى، يتعلم النموذج تجنب هذا النمط.
التكيف المتقدم والصيانة
من خلال الجمع بين تقنيات الضبط الدقيقة المختلفة، يمكنك إنشاء نماذج تعكس نغمة مؤسستك وأنماط إكمال المهام ومتطلبات إدارة البيانات في Microsoft Purview. تطبق هذه النماذج الأساسية الصوت الفريد لمؤسستك والمعرفة التشغيلية على:
- الحفاظ على نغمة وتنسيق متسقين عبر المهام.
- تضمين المعرفة الخاصة بالمجال لمهام مثل كتابة المستندات والتلخيص وتقديم إجابات الخبراء للأسئلة.
- احترام ضوابط الوصول ونهج تصنيف البيانات أثناء التدريب والاستدلال.
- إنشاء استجابات دقيقة تتماشى مع المعايير الداخلية وتوقعات المستخدم.
جميع التقييمات سرية وتخضع لمبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤولة من Microsoft.
يمكنك الاستمرار في تطوير عاملك مع توفر بيانات جديدة وضبط النموذج من خلال:
- تحميل بيانات جديدة.
- تحديث أهدافك ومقاييس التقييم للتكيف مع أنواع المهام الجديدة أو التغييرات التنظيمية.