تنفيذ هندسة الذكاء الاصطناعي التوليدية باستخدام Azure Databricks

قامت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بثورة في مختلف الصناعات من خلال تمكين قدرات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة (NLP). تستخدم نماذج اللغة هذه في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك تلخيص النص، وتحليل التوجه، وترجمة اللغة، وتصنيف اللقطات الصفرية، والتعلم ببضع صور.

يعد الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) تقنية متقدمة في معالجة اللغة الطبيعية تعزز قدرات النماذج التوليدية من خلال دمج آليات استرداد المعلومات الخارجية. عند استخدام كل من النماذج التوليدية وأنظمة الاسترداد، يجلب RAG بشكل ديناميكي المعلومات ذات الصلة من مصادر البيانات الخارجية لزيادة عملية الإنشاء، مما يؤدي إلى مخرجات أكثر دقة وترابطا بالسياق.

تعمل أنظمة المنطق متعددة المراحل على تقسيم المشاكل المعقدة إلى مراحل أو خطوات متعددة، مع تركيز كل مرحلة على مهمة محددة من حيث المنطق. ويخدم ناتج مرحلة واحدة كمدخل للمرحلة التالية، مما يتيح اتباع نهج أكثر تنظيما ومنهجية لحل المشكلات.

يستخدم الضبط الدقيق المعرفة العامة لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لتحسين الأداء في مهام محددة، ما يسمح للمؤسسات بإنشاء نماذج متخصصة أكثر دقة و صلة مع توفير الموارد والوقت مقارنة بالتدريب من البداية.

في هذه الوحدة، يمكنك استكشاف تقييم نموذج اللغة الكبيرة باستخدام مقاييس ونهج مختلفة، والتعرف على تحديات التقييم وأفضل الممارسات، واكتشاف تقنيات التقييم التلقائية بما في ذلك أساليب LLM-as-a-judge.

عند العمل مع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) في Azure Databricks، من المهم فهم مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤولة للتنفيذ والاعتبارات الأخلاقية وكيفية التخفيف من المخاطر. استنادا إلى المخاطر المحددة، تعرف على كيفية تنفيذ أدوات الأمان الرئيسية لنماذج اللغة.

تبسيط تنفيذ نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) باستخدام LLMOps (عمليات LLM) في Azure Databricks. تعرف على كيفية نشر وإدارة LLMs طوال دورة حياتها باستخدام Azure Databricks.