مع التنامي السريع للذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) الفعّال، مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، قد يبدو من المغري الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي (AI) هو الحل الأمثل لجميع التحديات. ولكن، التسرع في تبني حلول ذكاء اصطناعي متقدمة ليس دائمًا القرار الصائب. فنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) قد تكون مكلفة التشغيل على نطاق واسع، كما أنها قد لا توفر دائمًا الدقة المطلوبة، مما يجعل الأساليب الأكثر بساطة خيارًا أكثر فعالية وجدوى لمهام محددة.
إن تحديد مدى الحاجة إلى استخدام تعلم الآلة (Machine Learning - ML)، وبشكل خاص نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، يتطلب تقييمًا دقيقًا لاحتياجات المستخدم. تشمل العوامل الجوهرية في هذا التقييم طبيعة المدخلات التي يقدمها المستخدم والمخرجات التي يُتوقع من المنتج توليدها. ينبغي تحليل ما إذا كانت المهمة تتطلب نفس المخرجات للمدخلات ذاتها (وهي حالة يمكن التعامل معها غالبًا باستخدام قواعد برمجية بسيطة)، أو مخرجات متنوعة للمدخلات ذاتها (كما في أنظمة التوصية)، أو مخرجات متماثلة لمدخلات مختلفة (وهو ما قد يُحل أحيانًا بالقواعد البرمجية أو يتطلب نماذج تعلم آلة أبسط)، أو مخرجات مختلفة تمامًا لمدخلات متباينة (الأمر الذي يستدعي عادةً اللجوء إلى تعلم الآلة (ML) أو نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) كما في تطبيقات البحث وروبوتات المحادثة). تمثل تكلفة التطبيق ومستوى الدقة المطلوب للمخرجات عوامل حاسمة أيضًا عند اختيار المقاربة الأنسب.
النقاط الرئيسية
- ليس بالضرورة أن يتطلب كل تحدٍ أو مشكلة حلاً متقدمًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI) أو نماذج اللغة الكبيرة (LLM).
- تحليل دقيق للمدخلات والمخرجات اللازمة لإتمام مهمة المستخدم هو خطوة أساسية.
- يجب الأخذ في الاعتبار حجم وأنواع مجموعات المدخلات والمخرجات والبحث عن الأنماط المتكررة.
- تقييم المفاضلات بين تكلفة التطبيق ومدى تعقيده ومستوى الدقة المطلوب للمخرجات أمر ضروري.
- تُعتبر الأنظمة المبنية على قواعد محددة أو نماذج تعلم الآلة (ML) التقليدية في كثير من الأحيان خيارًا عمليًا وأكثر كفاءة من حيث التكلفة مقارنة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) للعديد من حالات الاستخدام.
في جملة واحدة
يجب تقييم احتياجات المستخدم بدقة، مع الأخذ في الاعتبار المدخلات والمخرجات والأنماط والتكلفة ومستوى الدقة المطلوب، وذلك قبل اتخاذ قرار بتبني حل يعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI). ففي كثير من الحالات، تكون الحلول الأبسط أكثر جدوى وفعالية مقارنة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المعقدة.
المصادر: 1