بلغ حجم سوق الذكاء الاصطناعي 184 مليار دولار في عام 2024 ومن المتوقع أن يصل إلى XNUMX مليار دولار في عام XNUMX. أكثر من أربع مرات في السنوات الست المقبلة، ورغم أن هذه التوقعات مذهلة، إلا أن خبراء الذكاء الاصطناعي يعتقدون أنها متحفظة، على أقل تقدير، وأن القيمة السوقية الفعلية ستكون أكبر بكثير.

لقد أدت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT 3 إلى بداية عصر الذكاء الاصطناعي. فقد وجدت تطبيقات متنوعة مثل البحث العلمي المعقد وكتابة كلمات الأغاني لمعارك الراب. بعبارة أخرى، يستخدم كل شخص تقريبًا نماذج اللغة الكبيرة هذه لشيء ما.

ولكن ماذا عن الشركات؟ ماكينزي تشير التقارير إلى أن 65% من الشركات تستخدم برامج الماجستير في القانون بشكل منتظم، وهو رقم تضاعف في أقل من عشرة أشهر. في الواقع، تستخدم الشركات من الدرجة التجارية برامج الماجستير في القانون بشكل منتظم. من المرجح أن تتبنى تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل الماجستير في القانون.

بالنسبة للمؤسسات التي تسعى إلى دمج برامج الماجستير في القانون في سير عملها، فإن أول معضلة تواجهها هي الاختيار بين برامج الماجستير في القانون مفتوحة المصدر أو برامج الماجستير في القانون مغلقة المصدر. تحسم هذه المدونة هذا النقاش اليوم.

فهم ماجستير القانون وأنواعه

ما هو ماجستير؟

LLM، اختصار لـ نموذج اللغة الكبير، هي الطريقة التي يستخدمها الملايين من المستخدمين (123.5 مليونًا على وجه التحديد) تحدث إلى ChatGPT كل يوم. بأبسط العبارات، فإن درجة الماجستير في القانون هي كبير تم تصميم النموذج باستخدام تقنيات التعلم الآلي لأداء مهام اللغة مثل كتابة النص والاستدلال والفهم، تمامًا كما يفعل البشر. تُستخدم نماذج التعلم الآلي على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، حيث يكون الناتج في شكل نص أو صور أو فيديو أو صوت أو كود كمبيوتر.

صحيح أن برامج الماجستير في القانون استحوذت مؤخرًا على خيال قطاع التكنولوجيا. ومع ذلك، فإن القدرات التي تتمتع بها نماذج اللغة الكبيرة اليوم استغرقت سنوات من الابتكار والتكرار.

إن الأنظمة القائمة على القواعد هي السلف لأنظمة إدارة اللغة الحديثة. وتعتمد هذه الأنظمة على قواعد تم إنشاؤها يدويًا لمعالجة مدخلات اللغة الطبيعية. والآن أصبح من الممكن تدريب أنظمة إدارة اللغة على التعرف على الأنماط، وتوليد مخرجات اللغة الطبيعية مع الفروق الدقيقة والتعقيد، ومعالجة تحليل المشاعر.

أنواع الماجستير في القانون

يمكن تصنيف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بعدة طرق مختلفة، مثل حسب حالة الاستخدام أو بيانات التدريب أو التوافر. عند تصنيفها حسب التوافر، يمكن أن تكون نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر أو خاصة/مغلقة. يعد هذا الاختيار بين نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر والمغلقة مهمًا لأنه يحدد الاتجاه والنطاق والميزانية والجدول الزمني لمبادرة LLM الخاصة بالشركة.

LLM مفتوحة المصدر

إن نماذج LLM مفتوحة المصدر هي نماذج متاحة مجانًا ويمكن لأي شخص استخدامها وتخصيصها وتوزيعها. وعادةً ما يوجد مجتمع من الباحثين والمطورين حول نماذج LLM هذه لتطويرها ودعمها. على سبيل المثال، يمكن لأي شخص فحص الكود وتحديد المشكلات واقتراح التحسينات وتكييف النموذج لأغراض محددة، مما يضمن التقدم الذي يقوده المجتمع.

تتضمن بعض الأمثلة الشائعة لبرامج الماجستير في القانون مفتوحة المصدر Llama 3 وGPT 2 وBERT. دعونا نلقي نظرة على بعض أكبر المزايا والتحديات المترتبة على استخدام برامج الماجستير في القانون مفتوحة المصدر للمؤسسات:

الخير

وفيما يلي أهم مزايا برامج الماجستير في القانون مفتوحة المصدر للمؤسسات:

• الشفافية: من الأسهل على الشركات أن تثق في برامج التعليم المفتوح المصدر لأن مجموعات البيانات التدريبية والرموز الخاصة بها متاحة للعامة. كما يساعد هذا المستوى من الشفافية في تحديد أي تحيز محتمل والتخفيف منه.
• التخصيص: وبما أن بيانات التعليمات البرمجية والتدريب الخاصة بها متاحة للعامة، فمن الممكن بسهولة تخصيص هذه النماذج لحالات استخدام محددة.
• فعالية التكلفة: تعتبر النماذج مفتوحة المصدر مجانية الاستخدام دون رسوم ترخيص، وبالتالي فإن تكاليف تطويرها ونشرها الإجمالية أقل من تكاليف النماذج مغلقة المصدر.

السيء

على الرغم من مزاياها العديدة، تواجه الشركات أيضًا العديد من التحديات المحتملة مع نماذج المصدر المفتوح، مثل:

• موارد كثيفة: تعتمد نماذج المصادر المفتوحة عادةً على مساهمات فرق ومتطوعين أصغر حجمًا. وستحتاج الشركات التي تسعى إلى الاستفادة من برامج الماجستير في القانون مفتوحة المصدر إلى الاستثمار بشكل كبير في التدريب والتخصيص.
• الأمان والامتثال: يمكن أن يشكل تطوير برامج الماجستير في القانون مفتوحة المصدر أيضًا نقاط ضعف محتملة إذا لم يتم اتباع معايير الأمان والامتثال المناسبة.

…والحكم

ورغم أن استخدام برامج إدارة قواعد البيانات مفتوحة المصدر قد يكون أكثر استهلاكاً للموارد، فإن هذا النهج يمكن تعويضه من خلال كفاءة التكلفة الإجمالية لهذا النهج. فضلاً عن ذلك، فإن الوصول غير المقيد إلى التعليمات البرمجية والبيانات، فضلاً عن القدرة على التخصيص، من شأنه أن يجعل الأمر يستحق العناء بالنسبة للشركات.

ماجستير في القانون مغلق المصدر

إن نماذج LLM المغلقة المصدر هي نماذج خاصة تم تطويرها وصيانتها في بيئة خاصة. والوصول إلى بيانات التدريب والرمز للنموذج مقيد، مما يعني أنه لا يمكن تعديل النموذج إلا من قبل المنظمة أو، في بعض الحالات، أولئك الذين يرغبون في دفع ثمن الوصول.

تعد نماذج GPT-3 وGPT-4 من OpenAI أمثلة شائعة للنماذج المغلقة. دعنا نلقي نظرة على فوائد وعيوب استخدام نماذج المصدر المغلقة للمؤسسات:

الخير

• ميزة تنافسية: تقدم برامج الماجستير في القانون ذات المصدر المغلق عادةً للمؤسسات إمكانية الوصول إلى تقنيات فريدة ومسجلة الملكية، والتي يمكن أيضًا ضبطها لتناسب احتياجات الصناعة المحددة.
• دعم مخصص: على عكس برامج إدارة الحقوق مفتوحة المصدر، يأتي هذا النهج مع دعم مخصص من البائعين، مما يضمن الاستقرار والامتثال والأمان. وقد يكون هذا أمرًا بالغ الأهمية لحالات الاستخدام على مستوى المؤسسات.

السيء

• التحكم المحدود والتخصيص:ربما تكون هذه هي العقبة الأكبر في الاستفادة من النماذج الملكية، أي أنها محدودة أو لا تخضع للتحكم والتخصيص. ولا تستطيع الشركات تخصيص كود النموذج أو بيانات التدريب، وهي محدودة بما يوفره البائع.
• تكاليف أعلى: بالمقارنة مع نماذج المصدر المفتوح، يتطلب المسار الاحتكاري التعامل مع رسوم ترخيص عالية. بالإضافة إلى ذلك، فإن احتكار البائعين المحتملين قد يزيد من التكلفة الإجمالية.

…والحكم

على الرغم من أن أنظمة LLM المغلقة المصدر توفر سهولة أكبر في الاستخدام ودعمًا مخصصًا، إلا أن الافتقار إلى التحكم والتخصيص يعني أن هذا النهج مناسب فقط للمؤسسات التي يمكنها العثور على أنظمة LLM المغلقة التي تناسب حالات الاستخدام الخاصة بها تمامًا.

اعتبارات رئيسية للمؤسسات

بالنسبة للمؤسسات التي تختار بين نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر لمبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، من المهم مراعاة العوامل التالية:

• متطلبات حالة الاستخدام:يجب على المؤسسات التأكد من أن اختيارها لدرجة الماجستير في القانون يتماشى مع حالة الاستخدام الخاصة بها واحتياجات وأهداف العمل المحددة.
• القيود المفروضة على الميزانية:يجب تقييم التكلفة الإجمالية للملكية (TCO)، والتي يجب أن تشمل الترخيص والتنفيذ والصيانة.
• الأمن والامتثالبالنسبة للصناعات الخاضعة للتنظيم الشديد مثل الرعاية الصحية والتمويل، من المهم اختيار نموذج يلبي معايير الصناعة والمتطلبات التنظيمية.
• قابلية التوسع والدعم:يجب على المؤسسات تقييم القدرة على التوسع ومستوى الدعم المطلوب للعمليات الجارية.
• درجة التخصيص والتحكم:يجب على المؤسسات أيضًا التأكد من أن اختيارها لدرجة الماجستير في القانون يتماشى مع الدرجة المطلوبة من التخصيص والتحكم.

مرحبًا بالذكاء الاصطناعي في مؤسستك مع Astera

استفد من برامج الماجستير في القانون لتحقيق أقصى استفادة من بياناتك وسير عملك. Asteraتتمتع شركة 'Smartphone' بخبرة فريدة في العمل على تقاطع تكامل البيانات وGenAI.

ناقش معنا استراتيجية البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

ماجستير الحقوق مفتوح المصدر هو المفضل لدى الشركات الجديدة

كانت النماذج الملكية مثل GPT-4 من OpenAI هي الرائدة في موجة التبني المبكر. ومع ذلك، فقد نجحت النماذج مفتوحة المصدر منذ ذلك الحين في سد الفجوة من حيث الجودة وشهدت زيادة في التبني في سوق المؤسسات.

خذ على سبيل المثال نماذج اللغة الكبيرة المتاحة للجمهور من Meta. في عام 2024، تم تنزيلها 400 مليون مرة، بمعدل أعلى بعشر مرات من العام السابق. في الواقع، تضاعف استخدام اللاما بين مايو ويوليو 2024.

ويرجع هذا إلى حد كبير إلى الفهم المتزايد للذكاء الاصطناعي والشركات التي تبحث عن قدر أعظم من التحكم والتخصيص وكفاءة التكلفة. بالإضافة إلى ذلك، تتطلع الشركات إلى تجنب الاحتكار من قبل البائعين حيث تواجه هيمنة OpenAI تحديات من اتجاهات متعددة ويمكن أن تأتي الاختراقات الكبرى من أي مكان في صناعة الذكاء الاصطناعي.

باختصار، لا تزال نماذج المصادر المغلقة رائدة بشكل عام ومع المطورين الأفراد والشركات الناشئة. ومع ذلك، في مشهد المؤسسات، يتحول التيار حيث تقوم شركات كبرى مثل Salesforce وSlack ببسط السجادة الحمراء للشركات التي ترغب في الاستفادة من النماذج المفتوحة. على سبيل المثال، أطلقت Salesforce مؤخرًا قوة العميل، والذي يسمح للشركات بربط أي برنامج ماجستير في القانون ضمن تطبيقات Salesforce.

كيفية Astera الاستفادة من برامج الماجستير في القانون مفتوحة المصدر

Asteraالصورة LLM توليد يتيح للمؤسسات الجمع بين درجة الماجستير في القانون من اختيارها وأنابيب البيانات الخاصة بها لإنشاء حلول مدعمة بالذكاء الاصطناعي.

باستخدام LLM Generate، يمكن للمستخدمين استرداد الناتج من نموذج LLM استنادًا إلى مطالبة الإدخال. يمكن للمستخدمين الاختيار من بين مجموعة من موفري LLM، بما في ذلك OpenAI وLlama وما إلى ذلك، ويمكنهم أيضًا استخدام نماذج LLM مخصصة.

كن على اتصال اليوم لمناقشة احتياجاتك في مجال الذكاء الاصطناعي معنا.