الأسئلة المتداولة حول الاستدلال العميق

توضح هذه الأسئلة الشائعة تأثير الذكاء الاصطناعي لميزة الاستدلال المتعمق في Copilot Studio.

ما هو الاستدلال العميق؟

نماذج الاستدلال العميق هي نماذج لغوية كبيرة متقدمة مصممة لحل المشكلات المعقدة. يفكرون بعناية في كل سؤال، ويولّدون سلسلة أفكار داخلية مفصلة قبل الرد على المستخدم.

كيف يمكنك استخدام نماذج الاستدلال العميق في Copilot Studio؟

توفر نماذج الاستدلال العميق في Copilot Studio إمكانات قوية لإنشاء عملاء متقدمون. تستخدم نماذج مثل Azure OpenAI o3 الاستدلال العميق لتعزيز عملية اتخاذ القرار لعامل وتقديم ردود أكثر دقة.

عند بناء العملاء، يمكنك إضافة تعليمات تحدد مهام العامل وكيفية تنفيذها. يمكن أن تتراوح هذه المهام من بسيطة إلى معقدة للغاية، وتتطلب تحليلاً شاملاً.

يمكن للمنشئين تطبيق نماذج التفكير على خطوات محددة في تعليمات العامل، مما يعزز قدرة العامل على أداء التفكير المتقدم وتقديم نتائج أكثر دقة وعمقًا. يمكنك إضافة نماذج الاستدلال العميق للمهام التي تتطلب بحثًا علميًا أو أسئلة معقدة أو تحليلًا معمقًا للبيانات غير المهيكلة. توفر هذه النماذج رؤى تتجاوز قدرات النماذج الأبسط.

لاستخدام نماذج التفكير، أضف كلمة التفسير الأساسية إلى خطوات محددة من تعليمات العامل. على سبيل المثال: استخدم السبب لتحديد العنصر التالي في سلسلة رياضية، مثل 2، 5، 10، 17. هذا يشغل نموذج الاستدلال خلال وقت تشغيل العامل لتلك الخطوة المحددة. يستخدم Copilot Studio حالياً نموذج Azure OpenAI o3 لقدراته المتقدمة في الاستدلال.

ما الاستخدامات المقصودة لنماذج الاستدلال العميق؟

 نماذج الاستدلال العميق مصممة للتعامل مع المهام المعقدة التي تتطلب التفكير المنطقي، وحل المشكلات، والتحليل خطوة بخطوة. على سبيل المثال، يمكنك استخدام نماذج التفكير العميق لـ:

• تحليل اتجاهات السوق والتوصية بأفضل فرص الاستثمار. يمكن لنماذج الاستدلال العميق تقسيم بيانات السوق إلى خطوات أصغر وأكثر قابلية للإدارة؛ تحليل الاتجاهات؛ وتقديم أفضل التوصيات الاستثمارية. يمكنهم أخذ عوامل مختلفة في الاعتبار مثل البيانات التاريخية، وظروف السوق الحالية، والتوقعات المستقبلية لتقديم توصيات استثمارية مدروسة.

• تحليل زيادة الطلب وتوصية باستراتيجيات لإدارة المخزون. يمكن للنماذج تحليل أنماط الطلب والعرض، والتنبؤ باحتياجات المخزون المستقبلية، واقتراح استراتيجيات لإدارة المخزون بفعالية. من خلال النظر في عوامل مثل الاتجاهات الموسمية، وتقلبات السوق، وديناميكيات سلسلة التوريد، يمكن لنماذج الاستدلال العميق أن تساعد الشركات على تحسين إدارة المخزون.

• حل المعادلات التفاضلية وتقديم شرح خطوة بخطوة يمكن للنماذج حل المشكلات الرياضية المعقدة، مثل المعادلات التفاضلية، وتقديم تفسيرات خطوة بخطوة للحل. من خلال تقسيم المشكلة إلى خطوات أصغر وتطبيق التفكير المنطقي، يمكن لنماذج الاستدلال العميق أن تقدم حلولاً واضحة ومفصلة للتحديات الرياضية.

كيف تم تقييم نماذج الاستدلال العميق وما هي المقاييس المستخدمة لقياس الأداء؟

تُقيّم نماذج الاستدلال العميق المستخدمة في Copilot Studio من حيث الأساس المبني عليه، والذكاء الاصطناعي المسؤول، والدقة. الأساس المبني عليه يعني التأكد من أن النموذج يعيد فقط المحتوى الذي يرتكز على سياق واقعي محدد. يتحقق الذكاء الاصطناعي الْمسؤول مِنْ الْحماية ضد الْأضرار مثل الْهجمات الْتي تخترق الْحماية، وهجمات حقن الطلبات عبر الْمجالْات، والْمحتوى الْخبيث.

للقياس مقابل هذه الأبعاد، يتم اختبار النماذج مقابل مجموعة متنوعة من السيناريوهات ويتم تقييمها على كل من هذه الأبعاد. يتم تقييم جميع نماذج الاستدلال العميق قبل إصدارها.

ما هي قيود نماذج الاستدلال العميق؟ كيف يمكن للمنشئين تقليل تأثير هذه القيود؟

• استخدام نماذج الاستدلال: لا يمكن لعامل استخدام نماذج الاستدلال العميق إلا إذا كانت قدرات نماذج الاستدلال العميق مفعلة في إعدادات عامل.

• وقت الاستجابة: نظرًا للوقت المطلوب للتحليل، تميل ردود نماذج الاستدلال العميق إلى أن تكون أبطأ مقارنةً بنماذج اللغات الأخرى غير العميقة.

لتقليل تأثير هذه القيود، يُمكنك:

• تأكد من تفعيل قدرات نماذج الاستدلال العميق فقط لعوامل الذين يحتاجونها.

• استخدم الكلمة المفتاحية reason في تعليمات عامل فقط للخطوات التي تستفيد من نماذج الاستدلال العميق.

• استخدم نماذج الاستدلال العميق في المهام التي تسمح بأوقات استجابة أطول. إذا لزم الأمر، أخبر المستخدمين أن بعض ردود العوامل قد تستغرق وقتا أطول.

ما العوامل والإعدادات التشغيلية التي تسمح بالاستخدام الفعال والمسؤول لنماذج الاستدلال العميق؟

تشمل نماذج الاستدلال العميق العديد من الحمايات لضمان تمتع المسؤولين والمنشئين والمستخدمين بتجربة آمنة ومتوافقة:

• اسمح فقط باستخدام نماذج الاستدلال العميق للعامل الذي تتطلب مهامه خطوات استدلالية معقدة. وهذا يضمن تطبيق النماذج في الحالات التي يمكن أن تقدم فيها أفضل قيمة.

• قم بإدراج الكلمة المفتاحية reason في التعليمات لتشغيل النموذج في الوقت الفعلي للمهام المحددة فقط، وليس لجميع المهام التي قد لا تتطلب تفكيرًا معقدًا.

• اختبر عامل بشكل شامل لضمان دقة وموثوقية الناتج الذي يوفره نموذج الاستدلال العميق. يساعد الاختبار أيضًا في اكتشاف أي مشاكل محتملة ويضمن أن النموذج يعمل وفقًا للتوقعات.

• استخدم خريطة النشاط لمراجعة مواضع استخدام عامل لنماذج الاستدلال العميق في الجلسة. قم بتوسيع عقدة الاستدلال العميق في الخريطة لمراجعة الخطوات والمخرجات التي أنتجها النموذج. يساعدك هذا على تحديد ما إذا كان نموذج الاستدلال يقدّم الوظائف المقصودة.

• قارن المخرجات مع وبدون استخدام نموذج الاستدلال العميق عن طريق تحديث تعليماتك أثناء الاختبار.