كسر الحواجز البيانية: هل يمكن لمعايير بروتوكول سياق النموذج في أنثروبيك تحسين أداء الذكاء الاصطناعي؟

يهدف بروتوكول سياق النموذج المبتكر في شركة أنثروبيك إلى معالجة البيانات المتجزئة وتحسين كفاءة الحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. هل يمكن أن يصبح معيارًا لدمج الذكاء الاصطناعي المعتمد على السياق؟

من أكبر التحديات الحالية في ابتكار الذكاء الاصطناعي هي عزل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) عن البيانات في الوقت الفعلي. لمواجهة هذه القضية، أعلنت شركة أنثروبيك للبحث والسلامة في سان فرانسيسكو عن هيكل تطوير فريد لتحويل طريقة تفاعل نماذج الذكاء الاصطناعي مع البيانات.

تم إطلاق بروتوكول سياق النموذج الجديد في شركة أنثروبيك كمشروع مفتوح المصدر، وتم تصميمه لتعزيز كفاءة الذكاء الاصطناعي من خلال “التواصل الثنائي بين التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ومصادر البيانات المتنوعة في الوقت الفعلي”.

تم بناء هذا الهيكل لمعالجة الإحباط المتزايد الناجم عن مخرجات الذكاء الاصطناعي المتقادمة بسبب عدم وجود اتصال بالبيانات في الوقت الفعلي. وتدعي شركة أنثروبيك أن البروتوكول الموحد يمكن أن يعزز تطوير الذكاء الاصطناعي ووظائفه للأعمال، ويجعلها أكثر تشابهًا بالبشر من خلال الوعي بالسياق في الوقت الفعلي. وفقًا للشركة، كل مصدر بيانات جديد يتطلب تنفيذات ذكاء اصطناعي مخصصة، مما يؤدي إلى عدم كفاءة. يهدف بروتوكول سياق النموذج إلى معالجة هذه القضية من خلال تقديم إطار معياري يمكن للمطورين اعتماده على نطاق واسع.

“الهيكل بسيط: يمكن للمطورين إما كشف بياناتهم من خلال خوادم بروتوكول سياق النموذج أو بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي (عملاء بروتوكول سياق النموذج) التي تتواصل مع هذه الخوادم. بدلاً من الحفاظ على موصلات منفصلة لكل مصدر بيانات، يمكن للمطورين الآن بناء ضد بروتوكول معياري،” كما أوضحت شركة أنثروبيك في منشور على مدونة. “随着 نضج النظام البيئي، ستحافظ أنظمة الذكاء الاصطناعي على السياق أثناء انتقالها بين أدوات ومجموعات بيانات مختلفة، واستبدال التكاملات المتجزئة بهيكل أكثر استدامة.”

يمكن دمج نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مساعد شركة أنثروبيك الرائد كلود، مع أدوات مثل جوجل درايف وسلاك وغيت هاب. يشير الخبراء إلى أن بروتوكول سياق النموذج قد يتحول إلى تحول في دمج الأعمال الذكاء الاصطناعي بنفس الطريقة التي قامت بها هيكلة توجيه الخدمات (SOA) وبروتوكولات أخرى في ثورة توافق التطبيقات.

“امتلاك بروتوكول معياري للخطوط الأنابيب البيانية بين نماذج اللغة الكبيرة ومصادر البيانات هو مغير اللعبة. مشابه لبروتوكول REST وSQL في صناعة البرمجيات، يمكن أن تساعد البروتوكولات المعيارية مثل بروتوكول سياق النموذج الفرق في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وأكثر موثوقية،” قال جيدون مينديلز، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لمنصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي كوميت، لي. “هذا يتبع إدراك السوق في الأشهر الستة الماضية أن نموذج الذكاء الاصطناعي العظيم وحده ليس كافياً.”

كما كشفت شركة أنثروبيك عن أن المستخدمين المبكرين من الشركات، بما في ذلك بلوك وأبولو، قد قاموا بالفعل بتكامل بروتوكول سياق النموذج في أنظمتهم. وفي الوقت نفسه، تعاون مزودو أدوات التطوير مثل زيد وريبليت وكوديوم وسورسغراف مع بروتوكول سياق النموذج لتحسين منصاتهم. يهدف هذا التعاون إلى مساعدة نماذج الذكاء الاصطناعي والوكلاء على استرجاع معلومات أكثر صلة من خلال البيانات في الوقت الفعلي، وافتراض السياق بشكل أكثر فعالية، وتوليد مخرجات دقيقة لtasks الشركات مثل البرمجة، مع كفاءة أكبر.

“يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التي تشبه البشر وتكون أكثر وعياً أن تجعل التكنولوجيا تبدو قابلة للتعرف، مما قد يدفع إلى تبني أوسع. لا يزال هناك خوف كبير حول الذكاء الاصطناعي، حيث يرى الكثيرون أنه مجرد آلة. يمكن لجعل هذه النماذج أكثر إنسانية أن تساعد في تهدئة هذه المخاوف وتسهل دمجها بشكل أسهل في الحياة اليومية،” قال ماشا ليفين، مؤسس شركة वन واي فينتشرز، لي.

حذر ليفين أيضًا من خطر محتمل. “هناك خطر أن تصبح الشركات مت phụ thuộcًا على الذكاء الاصطناعي للدعم، مما يسمح لها بالتأثير على قراراتها بطرق متطرفة، مما قد يؤدي إلى عواقب ضارة.”

然而، الاختبار الحقيقي لبروتوكول سياق النموذج سيكون في قدرته على الحصول على انتشار واسع والتفوق على منافسيه في سوق مزدحم.

بروتوكول سياق النموذج في أنثروبيك مقابل أوبن آي آي وبرلكسيتي: معركة معايير الابتكار في الذكاء الاصطناعي

في حين أن نهج بروتوكول سياق النموذج المفتوح المصدر في شركة أنثروبيك يعتبر تقدمًا ملحوظًا في ابتكار الذكاء الاصطناعي، إلا أنه يدخل سوقًا تنافسيًا يهيمن عليه عمالقة التكنولوجيا مثل أوبن آي آي وبرلكسيتي.

تظهر ميزة “العمل مع التطبيقات” الأخيرة في أوبن آي آي لتشات جبت قدرات مشابهة، على الرغم من التركيز على الشراكات الحصرية بدلاً من المعايير المفتوحة. تسمح هذه الميزة لتشات جبت بالوصول إلى البيانات والمحتوى من تطبيقات أخرى، ولكن فقط مع إذن المستخدم، مما يلغي الحاجة إلى نسخ ولصق البيانات يدوياً. بدلاً من ذلك، يمكن لتشات جبت مراجعة البيانات مباشرة من التطبيق، وتقديم اقتراحات أكثر ذكاءً ووعياً بالسياق بسبب دمجها مع بيانات الإنترنت في الوقت الفعلي.

علاوة على ذلك، قدمت الشركة أيضًا هيكل بياناتها في الوقت الفعلي في أكتوبر، يسمى “واجهة برمجة التطبيقات في الوقت الفعلي”، الذي يسمح للمساعدين الصوتيين بالاستجابة بشكل أكثر فعالية من خلال سحب السياق الجديد من الإنترنت. على سبيل المثال، يمكن للمساعد الصوتي وضع طلب باسم المستخدم أو استرجاع معلومات العملاء ذات الصلة لتقديم استجابات مخصصة. “الآن مع واجهة برمجة التطبيقات في الوقت الفعلي، ولا سيما مع الصوت في واجهة برمجة التطبيقات لاستكمال المحادثات، لم يعد المطورون بحاجة إلى خياطة نماذج متعددة لتشغيل هذه التجارب،” قالت أوبن آي آي في منشور على مدونة. “تحت الغطاء، تتيح واجهة برمجة التطبيقات في الوقت الفعلي إنشاء اتصال متواصل بالويب سockets لتبادل الرسائل مع جبت-4و.”

كذلك، يوفر بروتوكول بيانات برلكسيتي في الوقت الفعلي لنماذج الذكاء الاصطناعي، المعروف باسم “ببلكس-أبي،” للمطورين الوصول إلى نموذج اللغة الكبيرة. يسمح هذا البروتوكول للتطبيقات بإرسال استفسارات لغة طبيعية واستلام معلومات مفصلة في الوقت الفعلي من الويب. من خلال نقطة نهاية واحدة للبروتوكول، يتيح استرجاع البيانات في الوقت الفعلي والاستجابات الواعية بالسياق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمطورين ببناء تطبيقات تظل متوافقة مع أحدث المعلومات.

“عادة ما تميل الصناعة إلى معايير واحدة مفتوحة المصدر، ولكن هذا غالبًا ما يستغرق سنوات. من المحتمل أن تحاول أوبن آي آي تقديم المزيد من البروتوكولات،” قال مينديلز. “لكن إذا حصل بروتوكول سياق النموذج على انتشار واسع كأول معيار من نوعه، قد نرى تقنيات وأفضل ممارسات تبدأ في التوحيد حولها.”

هل يمكن لبروتوكول سياق النموذج في أنثروبيك تحديد معيار دمج الذكاء الاصطناعي المعتمد على السياق؟

على الرغم من إمكاناته، يواجه بروتوكول سياق النموذج في أنثروبيك تحديات كبيرة. الأمن هو القلق الأول، حيث يزيد تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى بيانات الشركات الحساسة من خطر التسرب إذا أصبحت النظام خائنًا. بالإضافة إلى ذلك، قد يثبت إقناع المطورين الذين أصبحوا مرتكزين في النظم الحالية بالاعتماد على بروتوكول سياق النموذج أمرًا صعبًا.

هناك قضية أخرى هي حجم البيانات، وفقًا لجدي رايموندي، رئيس علوم البيانات في شركة ميكينج سينس لتطوير التكنولوجيا. قال لي، “أنثروبيك هي الرائدة في التجارب التي تؤدي إلى سياقات كبيرة، ولكن دقة النماذج تتعرض لخسارة كبيرة. من المحتمل أن تتحسن مع مرور الوقت، ومن حيث الأداء، هناك العديد من الحيل لجعل السرعة مقبولة.”

في حين يؤكد بروتوكول سياق النموذج على تحسين قدرة الذكاء الاصطناعي على استرجاع البيانات ووضعها في السياق، قد يمنع نقص المقاييس المحددة لدعم هذه المطالبات من عملية تبني البروتوكول. “سواء كنت مطورًا لأدوات الذكاء الاصطناعي أو شركة تبحث عن استغلال البيانات الحالية أو مستخدمًا مبكرًا يبحث عن استكشاف الحدود، ندعوكم لبناء مستقبل الذكاء الاصطناعي المعتمد على السياق معًا،” قال بروتوكول سياق النموذج.

مع اختبار المطورين لقدرات بروتوكول سياق النموذج، ستكون الصناعة تراقب لتحديد ما إذا كان هذا المعيار المفتوح يمكن أن يحصل على الزخم اللازم لتحويله إلى معيار لدمج الذكاء الاصطناعي المعتمد على السياق. يشير مينديلز إلى أن التوحيد قد يكون خطوة ذكية لشركة أنثروبيك، مما قد يعزز التوافق ويمكّن الفرق من تجربة مزيج مختلف من الأدوات لتحديد الأفضل لاحتياجاتهم. “في الوقت الحالي، يشعر الأمر بأنه太 مبكر لقول أن العديد من العمليات في نظام البيئات الذكاء الاصطناعي تتوحد،” لاحظ مينديلز. “مع حدوث الابتكار بسرعة كبيرة، قد تصبح أفضل الممارسات الحالية عفا عليها الزمن في غضون أسبوع. فقط الوقت سوف يخبرنا إذا كان بروتوكول مثل بروتوكول سياق النموذج يمكن أن ينجح في توحيد استرجاع البيانات المعتمد على السياق.”