مستقبل توليد اللغة: أفضل 12 نموذجا لغويا كبيرا

يتطور مشهد نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بسرعة ، حيث تدفع أحدث النماذج حدود ما هو ممكن في الذكاء الاصطناعي. مع استمرار هذه النماذج في تشكيل الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا ، فإن إمكانيات generative AI التطبيقات لا حدود لها. بفضل النماذج الدقيقة ، يتم تزويد المطورين والشركات ورجال الأعمال على حد سواء بمجموعة أدوات قوية لإنشاء حلول مبتكرة وإشراك تجارب المستخدم ومعالجة مجموعة واسعة من المهام. في هذه المقالة ، سوف نستكشف أفضل نماذج اللغات الكبيرة.

‍

ما هي نماذج اللغات الكبيرة؟

نماذج اللغات الكبيرة ، مثل GPT-3.5 من OpenAI ، هي أنظمة ذكاء اصطناعي متطورة مصممة لفهم وإنشاء نص شبيه بالإنسان بناء على المدخلات المقدمة لهم. تتميز هذه النماذج بنطاقها الواسع ، مع مليارات أو حتى تريليونات من المعلمات التي تمكنها من التقاط الأنماط المعقدة والفروق الدقيقة في اللغة. 

‍

تتضمن الآليات الموجودة في هذه النماذج الشبكات العصبية ، وتحديدا معماريات المحولات ، مما يسمح لها بمعالجة وإنشاء نص متماسك وملائم للسياق. تعلمت هذه النماذج ، التي تم تدريبها مسبقا على مجموعات بيانات واسعة النطاق ، التنبؤ بالكلمة التالية في جملة أو مقاطع نصية كاملة ، واكتساب فهم واسع لبنية اللغة والقواعد والسياق. تتنوع تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة ، بدءا من مهام معالجة اللغة الطبيعية إلى المحتوى الإبداعي. 

‍

يمكن استخدامها لصياغة رسائل البريد الإلكتروني وإنشاء التعليمات البرمجية والإجابة على الأسئلة وترجمة اللغات وغير ذلك الكثير. تستفيد محركات البحث أيضا من نماذج اللغات الكبيرة من خلال استخدامها لتحسين ملاءمة نتائج البحث وسياقها. تسمح الطبيعة المدربة مسبقا لهذه النماذج بالتكيف مع مجالات أو مهام محددة مع الضبط الدقيق ، مما يجعلها أدوات متعددة الاستخدامات لمختلف التطبيقات في مجال الذكاء الاصطناعي وفهم اللغة الطبيعية.

‍

ما هو فهم اللغة الطبيعية (NLU)؟

‍

ما هو الفرق بين المصدر المفتوح والمصدر المغلق LLM?

يشير المصطلحان "المصدر المفتوح" و"المصدر المغلق" إلى إمكانية الوصول إلى الشفرة الأساسية لنموذج اللغة، مثل نموذج اللغة الكبيرة (LLM). فيما يلي تفصيل للاختلافات الرئيسية:

‍

نماذج اللغة مفتوحة المصدر

• شفافية: نموذج اللغة الكبيرة مفتوح المصدر له شفرة المصدر الخاصة به في متناول الجمهور. يمكن لأي شخص عرض التعليمات البرمجية وتعديلها وتوزيعها.
• التعاون المجتمعي: تشجع طبيعة المصدر المفتوح التعاون من المطورين الأوسع ومجتمع البحث. غالبا ما يؤدي هذا إلى مساهمات وتحسينات متنوعة.
• التخصيص: يتمتع المستخدمون بالمرونة لتعديل الكود ليناسب احتياجاتهم الخاصة أو لمواجهة تحديات معينة. يمكن أن تؤدي هذه القدرة على التكيف إلى مجموعة واسعة من التطبيقات وحالات الاستخدام.
• امثله: نماذج BERT و GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقا) وغيرها لها تطبيقات مفتوحة المصدر.

نماذج اللغة مغلقة المصدر (الملكية)

• الوصول المقيد: الكود المصدري لنماذج اللغة مغلقة المصدر غير متاح للجمهور. وهي مملوكة ومدارة من قبل كيان أو منظمة معينة.
• تعديل محدود: لا يملك المستخدمون عادة القدرة على تعديل أو تخصيص التعليمات البرمجية الأساسية. يتم استخدام النموذج كخدمة أو برنامج دون الوصول المباشر إلى الأعمال الداخلية.
• التوزيع الخاضع للرقابة: يتحكم الكيان الذي يمتلك نموذج المصدر المغلق في التوزيع والتحديثات. قد يضطر المستخدمون إلى الاعتماد على الإصدارات والتحديثات الرسمية التي يقدمها المالك.
• امثله: قد تندرج بعض نماذج اللغة التجارية أو تلك التي طورتها الشركات الخاصة في فئة المصدر المغلق.

الاعتبارات

• الترخيص: غالبا ما تأتي النماذج مفتوحة المصدر مع تراخيص محددة تملي كيفية استخدام الكود وتعديله وتوزيعه. قد تحتوي النماذج المغلقة المصدر على شروط استخدام أكثر تقييدا.
• دعم المجتمع: تستفيد نماذج المصادر المفتوحة من الدعم والتحسينات التي يقودها المجتمع. تعتمد النماذج مغلقة المصدر على الكيان الذي يمتلكها للحصول على الدعم والتحديثات.

‍

في سياق LLMs ، تم نشر نماذج مثل GPT-3 من OpenAI تجاريا ، مما يسمح للمستخدمين بالوصول إلى النموذج من خلال واجهة برمجة التطبيقات ، بينما تظل بنية النموذج الأساسية ملكية. يعد فهم ما إذا كان نموذج اللغة مفتوح المصدر أو مغلق المصدر أمرا بالغ الأهمية للمطورين والباحثين ، لأنه يحدد مستوى إمكانية الوصول والتعاون والتخصيص المتاح للنموذج.

‍

كيف ChatGPT عمل؟

‍

تطور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)

لم يكن تطور نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) في مجال الذكاء الاصطناعي أقل من ثوري. دفعت المبادرات مفتوحة المصدر ، إلى جانب التقدم المستمر من اللاعبين الرئيسيين مثل OpenAI و Google و Microsoft و Meta ، نماذج اللغة إلى مناطق مجهولة.

‍

المراحل الرائدة: نماذج اللغة المبكرة

تميزت الغزوات الأولية في نماذج اللغات الكبيرة بأنظمة قائمة على القواعد ونهج إحصائية. كافحت هذه النماذج مع تعقيدات اللغة البشرية ، وغالبا ما كانت تقصر في التقاط الدلالات والسياق الدقيق.

‍

ظهور الشبكات العصبية

كان ظهور التعلم العميق بمثابة نقلة نوعية في تطور نماذج اللغة. أحدثت الشبكات العصبية ، وخاصة الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) وشبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTM) تحسينات ملحوظة في التعامل مع البيانات المتسلسلة. عرضت نماذج التعلم العميق المبكرة هذه قدرات محسنة لفهم اللغة ، لكن قابليتها للتوسع كانت محدودة.

‍

هندسة المحولات: مغير قواعد اللعبة

جاءت لحظة الاختراق مع إدخال بنية المحولات. سهلت المحولات التوازي ، مما مكن من تدريب النماذج بعدد هائل من المعلمات ، وهو عامل حاسم في تطور نماذج اللغة الكبيرة.

‍

المحولات التوليدية المدربة مسبقا (GPT)

كانت سلسلة المحولات التوليدية المدربة مسبقا (GPT) بواسطة OpenAI سمة مميزة في LLM تطور. بدءا من GPT ، شهدت الإصدارات اللاحقة ، بما في ذلك GPT-2 و GPT-3 وما بعدها ، زيادة كبيرة في المعلمات ، مما مكن هذه النماذج من إظهار فهم اللغة المذهل وقدرات التوليد. أظهر GPT-3 ، بمليارات المعلمات الخاصة به ، إمكانية الاستفادة من مجموعات البيانات الضخمة لتطبيقات متنوعة.

‍

أفضل 12 نموذجا لمحولات الذكاء الاصطناعي

‍

1. نموذج GPT-3.5

يعد المحول التوليدي المدرب مسبقا 3.5 ، أو GPT-3.5 ، الذي طورته OpenAI ، أحد أكبر وأقوى نماذج اللغة حتى الآن ، حيث يضم 175 مليار معلمة مذهلة. يسمح نطاقه الهائل بفهم وإنشاء نص مدرك للسياق بدرجة عالية ، مما يجعله متعدد الاستخدامات عبر عدد لا يحصى من التطبيقات. يتفوق GPT-3 في فهم اللغة الطبيعية وإنشاء النص الإبداعي وحل المشكلات. لقد أظهر قدرات في كتابة مقالات متماسكة ، واستكمال مقتطفات التعليمات البرمجية ، وحتى الانخراط في محادثات ديناميكية وذات صلة بالسياق.

‍

في حين أن حجمها الهائل يساهم في متطلباتها الحسابية ، فقد أصبح GPT-3 معيارا في مجال الذكاء الاصطناعي ، حيث يعرض إمكانات نماذج المحولات واسعة النطاق في دفع حدود فهم اللغة. بناء على نجاحات سابقاتها مثل نموذج GPT-3 ، تعد GPT-3.5 شهادة على التقدم المستمر في البنى القائمة على المحولات.

‍

2. GPT-4 (محول توليدي مدرب مسبقا 4)

كخليفة ل GPT-3 ، يعتمد GPT-4 على الأسس التي وضعها سابقه. مع وجود عدد أكبر من المعلمات ، يهدف GPT-4 إلى زيادة تعزيز فهم اللغة الطبيعية وقدرات التوليد. من المتوقع أن يدفع هذا النموذج حدود نماذج اللغة ، مما يوفر أداء محسنا في مهام مثل إنشاء المحتوى وإنشاء التعليمات البرمجية وتفاعلات المحادثة. يعكس التطور من GPT-3 إلى GPT-4 السعي المستمر للتقدم في معالجة اللغة واستكشاف البنى العصبية الأكبر والأكثر تعقيدا.

‍

جي بي تي-3 مقابل جي بي تي-4 | ما هو الفارق؟

‍

3. BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات)

قدم BERT ، الذي طورته Google ، سياقا ثنائي الاتجاه لنماذج المحولات ، مما سمح لهم بالنظر في كل من الكلمات السابقة والتالية عند فهم معنى الكلمة في الجملة. أدى هذا النهج ثنائي الاتجاه إلى تحسين الفهم السياقي للكلمات والعبارات بشكل كبير ، مما جعل BERT فعالا بشكل خاص في المهام المعقدة مثل الإجابة على الأسئلة وتحليل المشاعر. 

‍

أصبح BERT أساسا للعديد من تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية ويستخدم على نطاق واسع في مختلف المجالات ، من محركات البحث إلى chatbots. يساهم التدريب المسبق على مجموعات البيانات الكبيرة والضبط الدقيق لمهام محددة في قدرتها على التكيف ، مما يسمح للمطورين بالاستفادة من قدراتها لمجموعة من التطبيقات.

‍

4. T5 (محول تحويل النص إلى نص)

يقدم T5 ، الذي طورته Google ، إطارا موحدا للعديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية من خلال تأطيرها جميعا كمشاكل تحويل النص إلى نص. يبسط هذا النهج المبتكر بنية النموذج وعملية التدريب ، مما يسهل تكييف T5 مع المهام المختلفة بأقل قدر من التعديلات. 

‍

أظهر T5 أداء قويا في الترجمة والتلخيص والإجابة على الأسئلة. يكمن تعدد استخداماتها في قدرتها على التعامل مع مهام البرمجة اللغوية العصبية المتنوعة من خلال معاملتها بشكل موحد كتحويل نص الإدخال إلى نص مستهدف ، مما يوفر حلا متماسكا وفعالا لمجموعة واسعة من التحديات المتعلقة باللغة.

‍

5. XLNet (شبكة آلة التعلم الإلكترونية)

يتضمن XLNet ، الذي طورته Google وجامعة كارنيجي ميلون ، كلا من طرق الانحدار الذاتي والترميز التلقائي ، ويجمع بين نقاط القوة في نماذج مثل BERT ومحولات الانحدار الذاتي التقليدية. يسمح هذا النهج المختلط ل XLNet بالتقاط سياق ثنائي الاتجاه مع الحفاظ على التماسك في المهام التوليدية. أظهرت XLNet فعالية في مختلف معايير معالجة اللغة الطبيعية ، مما يدل على قدرتها على التعامل مع مجموعة واسعة من مهام فهم اللغة مع فهم دقيق للسياق.

‍

6. RoBERTa (نهج BERT المحسن بقوة)

RoBERTa هو أحد أشكال BERT التي تعدل المعلمات الفائقة الرئيسية وأهداف التدريب ، مما يؤدي إلى تحسين الأداء والمتانة. تم تطوير RoBERTa بواسطة Facebook الذكاء الاصطناعي Research (FAIR) ، وقد تم تحسينه للعديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية ، بما في ذلك تحليل المشاعر وتصنيف النص والإجابة على الأسئلة. تهدف تعديلاته إلى التغلب على بعض القيود على نموذج BERT الأصلي ، مما يؤدي إلى تعميم وأداء أفضل عبر مهام متنوعة.

‍

7. ديستيل بيرت

DistilBERT ، الذي تم إنشاؤه بواسطة Hugging Face ، هو نسخة مقطرة من BERT مصممة لتقليل الموارد الحسابية مع الحفاظ على الأداء. من خلال الاحتفاظ بالجوانب الأساسية ل BERT من خلال تقطير المعرفة ، تقدم DistilBERT حلا أكثر خفة الوزن مناسبا للتطبيقات ذات قيود الموارد. لقد أثبتت الكفاءة في مهام مثل تصنيف النص وتحليل المشاعر ، مما يجعلها خيارا عمليا للسيناريوهات التي تكون فيها الكفاءة الحسابية أولوية.

‍

8. كلود

كلود ، الذي أنشأته شركة Anthropic ، هو مساعد ذكاء اصطناعي رائد يركز على الذكاء الاصطناعي الدستوري. هذا يعني أن كلود مصمم لتحديد أولويات المبادئ التي تضمن أن مخرجاته مفيدة وغير ضارة ودقيقة. من خلال الالتزام بهذه المبادئ ، يهدف كلود إلى إنشاء شكل أكثر أخلاقية ومسؤولية من الذكاء الاصطناعي يمكن أن يفيد المستخدمين بعدة طرق.

‍

عرضان رئيسيان من منتجات Anthropic مدعومان من Claude هما Claude Instant و Claude 2. بينما يستخدم كلا المنتجين قدرات كلود الذكاء الاصطناعي المتقدمة ، فإن كلود 2 هو الذي يتفوق في التفكير المعقد وفقا ل Anthropic. بفضل قدرته على معالجة المشكلات المعقدة وتقديم حلول متطورة ، يتم وضع كلود 2 كأداة قوية للمستخدمين الذين يحتاجون إلى مستويات عالية من التفكير وحل المشكلات في أنشطتهم اليومية. مع استمرار Anthropic في تطوير وتحسين قدرات كلود ، أصبحت إمكانات مساعد الذكاء الاصطناعي المبتكر هذا لإحداث ثورة في الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا واضحة بشكل متزايد.

‍

9. بارد

بارد ، الأحدث LLM يمثل chatbot الذي طورته Google الذكاء الاصطناعي تقدما كبيرا في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. تم تدريب BARD على مجموعة بيانات واسعة من النصوص والتعليمات البرمجية ، ويظهر تعدد استخداماته من خلال التفوق في مهام مختلفة مثل إنشاء النص وترجمة لغات متعددة وصياغة التعليمات البرمجية وتقديم إجابات مفيدة على الأسئلة. قدرتها على الاستفادة من بيانات العالم الحقيقي من خلال بحث Google تميزها عن غيرها chatbots، مما يسمح لها بفهم ومعالجة مجموعة واسعة من المطالبات والاستفسارات بمعلومات دقيقة وذات صلة. 

‍

وهذا يجعل BARD أداة قيمة للأفراد الذين يسعون للحصول على المساعدة أو المعلومات عبر مجالات متعددة. واحدة من أفضل حالات الاستخدام ل BARD هي في مجال ترجمة اللغة. بفضل قدرته على ترجمة لغات متعددة بدقة وسرعة ، يمكن ل BARD تسهيل التواصل بين الأفراد الذين يتحدثون لغات مختلفة ، وكسر الحواجز وتمكين تفاعلات أكثر سلاسة.

‍

10. الصقر

صعود الصقر إلى قمة العناق فتح الوجه LLM المتصدرين هي شهادة على قدراتها المتقدمة وأدائها المتفوق في مجال معالجة اللغة الطبيعية. تم تطوير Falcon من قبل معهد الابتكار التكنولوجي ، وسرعان ما اكتسب اعترافا بدقته وكفاءته الرائعة في التعامل مع مجموعة متنوعة من البيانات النصية والرمزية. لا يسمح تصميم نموذج الانحدار الذاتي لها بتوليد استجابات متماسكة ودقيقة من حيث السياق فحسب ، بل يسمح لها أيضا بالتكيف مع اللغات واللهجات المختلفة بسلاسة. هذا التنوع يجعل Falcon مناسبا تماما لمختلف التطبيقات ، من المساعدة في ترجمة المستندات متعددة اللغات إلى تمكين مساعدة ترميز أكثر كفاءة.

‍

ما يميز فالكون عن نماذج اللغات الأخرى هو استخدامه لمجموعة بيانات عالية الجودة وبنية أكثر تطورا تؤدي إلى قدرات أكثر فعالية لمعالجة البيانات والتنبؤ. من خلال تقليل عدد المعلمات اللازمة للتدريب (40 مليار) ، تحقق Falcon أداء فائقا مع استخدام موارد حسابية أقل مقارنة بنماذج البرمجة اللغوية العصبية الحديثة الأخرى. وهذا يجعله خيارا جذابا للمؤسسات التي تتطلع إلى الاستفادة من نماذج اللغة المتطورة لمهام مثل تحليل المشاعر أو إنشاء المحتوى أو أنظمة الحوار.

‍

11. كوهير 

هذا على مستوى المؤسسة LLM يمكن تخصيصها وضبطها لتلبية الاحتياجات المحددة وحالات الاستخدام للشركة ، مما يجعلها أداة قيمة للمؤسسات التي تتطلع إلى الاستفادة من التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. تم تطوير Cohere من قبل أحد مؤلفي الورقة البحثية الرائدة "الاهتمام هو كل ما تحتاجه" ، والتي قدمت نموذج المحولات في عام 2017 ، ولديها أساس قوي في مبادئ الذكاء الاصطناعي المتطورة.

‍

على الرغم من مزاياها ، فإن Cohere أغلى من النماذج التي تقدمها OpenAI. ومع ذلك ، تجد العديد من الشركات أن الاستثمار يستحق العناء بسبب ميزات وقدرات Cohere الفريدة. على عكس بعض نماذج اللغات الكبيرة الأخرى التي تقتصر على محددة cloud المنصات ، يوفر Cohere مرونة أكبر لأنه لا يقتصر على مزود واحد مثل Microsoft Azure. بشكل عام ، فإن سمعة Cohere من حيث الدقة العالية والمتانة تجعلها الخيار الأفضل للشركات التي تبحث عن حلول الذكاء الاصطناعي متقدمة مخصصة لمتطلباتها الفردية.

‍

12. بال إم

PaLM 2 هو حقا تغيير قواعد اللعبة في مجال نماذج اللغة الكبيرة ، ويضم 540 مليار معلمة مثيرة للإعجاب تمكنه من توفير استجابات سريعة وتقديم بيانات محدثة بدقة لا مثيل لها. تم تطوير هذا النموذج مغلق المصدر بواسطة Google ، وهو الأفضل في فئته لتقديم المعلومات ذات الصلة والمحادثات الجذابة من خلال روبوت الدردشة الذكاء الاصطناعي Bard. من خلال الاستفادة من حجمها الهائل وبنية المحولات المتقدمة ، تتمتع PaLM 2 بالقدرة على معالجة كميات هائلة من البيانات النصية وتوليد استجابات ليست فقط في الوقت المناسب ولكنها أيضا متطورة بشكل لا يصدق في فهمها للمنطق الرسمي والرياضيات والترميز عبر لغات متعددة.

‍

إن الحجم الهائل لعملية تدريب PaLM 2 على كبسولات TPU 4 المتخصصة يتحدث عن قدراتها كواحدة من أكثر نماذج اللغات تقدما المتاحة اليوم. تكمن قوتها في قدرتها على التفكير بفعالية وفهم الموضوعات المعقدة عبر مختلف المجالات ، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات لمجموعة واسعة من التطبيقات. في حين أن طبيعة المصدر المغلق ل PaLM 2 تعني أن رمزها غير متاح للجمهور ، فقد بلغ تفاني Google في الابتكار والتكنولوجيا المتطورة ذروته في نموذج لغة قوي يستمر في دفع حدود أنظمة المحادثة التي يحركها الذكاء الاصطناعي.

‍

كيف يمكنني تدريب نموذج GPT الخاص بي؟

‍

إطلاق العنان لقوة نماذج GPT: صعود المساعدين الافتراضيين

إن دمج نماذج GPT في إنشاء مساعدين افتراضيين يمثل مغيرا لقواعد اللعبة ، حيث يقدم مجموعة من المزايا التي ترفع من تجارب المستخدم وتوسع نطاق التطبيقات. من خلال الاستفادة من نماذج GPT لإنشاء الجيل القادم chatbots، يمكن للشركات تغيير طريقة تفاعلها مع العملاء ومعالجة المهام الإدارية.

‍

فوائد تكامل نموذج GPT عديدة:

• نص شبيه بالإنسان لإشراك التفاعلات: في دعم العملاء chatbots علاوة على ذلك ، فإن قدرة نموذج GPT على إنشاء نص شبيه بالإنسان تجلب مستوى جديدا من المشاركة لتفاعلات المساعد الافتراضي. يستفيد المستخدمون من محادثات أكثر طبيعية ووعيا بالسياق ، مما يعزز الفعالية الشاملة لتطبيقات دعم العملاء.
• التنمية المبسطة: يكمن جمال نماذج GPT في طبيعتها المدربة مسبقا ، مما يسمح للمطورين بتسخير إمكانات نموذج واحد لتطبيقات متنوعة. من نماذج تعلم اللغة إلى إنشاء محتوى الذكاء الاصطناعي ، فإن تعدد استخدامات المساعدين الافتراضيين المدفوعين ب GPT يبسط جهود التطوير.
• الترجمة الآلية: تعد كفاءة نموذج GPT في الترجمة الآلية ميزة بارزة. مع القدرة على معالجة كميات هائلة من البيانات اللغوية ، يوفر المساعدون الافتراضيون المدعومون من GPT ترجمات دقيقة وذات صلة بالسياق عبر لغات مختلفة ، مما يعزز التواصل العالمي.
• الاستفادة من مجموعات البيانات الضخمة ونماذج الأساس: في صميم نماذج GPT يكمن أساسها في مجموعات البيانات الضخمة ، مما يمكنها من فهم وإنشاء نص يشبه الإنسان ببراعة لا مثيل لها. يمكن هذا الفهم الأساسي المساعدين الافتراضيين من التعامل مع الفروق الدقيقة اللغوية المعقدة ، مما يجعلهم بارعين في مجموعة متنوعة من المهام.
• الذكاء الاصطناعي متاحة للجميع: تتمثل إحدى المزايا البارزة لنماذج GPT في قدرتها على إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين دمج هذه النماذج في المساعدين الافتراضيين دون الحاجة إلى مهارات تقنية واسعة ، مما يجعل الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة وسهولة في الاستخدام.

‍

أمثلة على ChatGPT تنفيذ الشات بوت

هذه ChatGPT أمثلة تنفيذ Chatbot مثال على قدرة الذكاء الاصطناعي على التكيف وفعاليتها في تلبية احتياجات الصناعة المتنوعة:

‍

• رفيق التسوق: ChatGPT chatbots الاندماج بسلاسة في منصات التجارة الإلكترونية ، وتعزيز مشاركة المستخدم وتقديم رحلة تسوق مخصصة. سواء كان اقتراح المنتجات بناء على التفضيلات ، أو الإجابة على الاستفسارات حول المواصفات ، أو تسهيل عملية الدفع ، فإن رفيق التسوق يجعل التسوق عبر الإنترنت تجربة تفاعلية وممتعة.
• الروبوتات الصحية: في قطاع الرعاية الصحية ، تعمل الروبوتات بواسطة ChatGPT حليف قيم. من جدولة المواعيد الصحية إلى توفير معلومات حول الأعراض والأدوية ، تعمل الروبوتات الصحية على تبسيط التواصل بين مقدمي الرعاية الصحية والمرضى.
• الدعم المصرفي: بالنسبة للصناعة المصرفية، chatbots إثبات دورها الفعال في تعزيز خدمة العملاء والمشاركة. يتعامل هؤلاء المساعدون الأذكياء مع مجموعة واسعة من الاستفسارات ، من الاستفسارات عن الرصيد إلى تفاصيل المعاملات وحتى المساعدة في الإجراءات المصرفية الشائعة. الدعم المصرفي chatbots ضمان الاستجابة السريعة وتقليل أوقات الانتظار وتبسيط تفاعلات العملاء ، مما يساهم في نهاية المطاف في تجربة مصرفية أكثر سلاسة وكفاءة.
• مساعد تكنولوجيا المعلومات: معالجة الاستفسارات الفنية ، والمساعدة في حل المشكلات ، وتقديم إرشادات خطوة بخطوة حول إجراءات تكنولوجيا المعلومات الشائعة ، يقوم مساعدو تكنولوجيا المعلومات بتبسيط عمليات دعم تكنولوجيا المعلومات. من خلال الاستفادة من قوة فهم اللغة الطبيعية ، يعزز روبوت المحادثة هذا التواصل بين متخصصي تكنولوجيا المعلومات والمستخدمين النهائيين ، مما يجعل التفاعلات المتعلقة بتكنولوجيا المعلومات أكثر سهولة وكفاءة.

‍

كيفية تعظيم نمو الأعمال الصغيرة مع Chatbots

‍

اكتشف عالم مثير من ChatGPT بناء روبوت الدردشة مع Botpress

ال Botpress النظام الأساسي ، المدعوم من نماذج اللغة من الجيل التالي من OpenAI ، يحدث ثورة في إنشاء المساعدين الافتراضيين. تقدم مجموعة GPT الأصلية ميزات متطورة مثل الذكاء الاصطناعي المهام لأتمتة العمليات وشخصية الروبوت للمحادثات المتوافقة مع العلامة التجارية. 

‍

باستخدام محرر Visual Flow سهل الاستخدام ومجموعة لا مثيل لها من عمليات الدمج المعدة مسبقا ، يمكن للمطورين إنشاء تفاعل دون عناء chatbots لتطبيقات متنوعة. انضم إلى مجتمعنا مفتوح المصدر واستكشف الإمكانيات غير المحدودة للجيل القادم chatbots. ابدأ اليوم - إنه مجاني!

‍

ابدأ - إنه مجاني!