تتعرف النماذج اللغوية (LLMs) على أنماط النصوص الشبيهة بالبشر، وتترجم اللغات، وتتنبأ بالنتائج النصية، وتولد بشكل مستقل محتوى متماسكًا ومرتبطًا بالسياق.

سواءً كنت ترغب في تحسين التواصل، أو أتمتة إنشاء المحتوى، أو استخلاص الرؤى من البيانات النصية الهائلة، فإن نماذج اللغات LLMs تعمل على أتمتة المهام المتكررة.

ومع ذلك، هناك الكثير من أدوات إدارة التعلم الآلي من OpenAI وMeta وMicrosoft وGoogle وغيرها من الشركات في السوق. ولكل منها وظائف مختلفة وحالات استخدام متعددة، مما يجعل من الصعب اختيار النموذج المناسب.

لقد قمنا بتجميع 10 نماذج لغوية كبيرة لمساعدتك في اختيار أفضلها لتلبية احتياجات عملك. دعنا نتفحص ميزاتها وفوائدها وقيودها.

ما الذي يجب أن تبحث عنه في نماذج اللغات الكبيرة؟

عند اختيار نموذج لغوي كبير لمهام معالجة اللغة الطبيعية، اختر النموذج الذي يتوافق مع نطاق عملك وأهدافك الاستراتيجية. فيما يلي القدرات الأساسية لتوجيه اختيارك:

• التوافق مع التكامل: يجب أن تكون النماذج الأساسية متوافقة مع مجموعة التقنيات الموجودة لديك، مثل إدارة علاقات العملاء أو تخطيط موارد المؤسسات أو التطبيقات المخصصة. يضمن التوافق السلس انسيابية العمليات وتدفق البيانات دون تعديلات جذرية
• سهولة الاستخدام: يجب أن يكون نظام إدارة التعلم الآلي سهل الاستخدام لمختلف أعضاء الفريق ذوي الخبرات التقنية المختلفة. يجب أن يكون لها واجهة سهلة الاستخدام مع موارد يمكن أن تقلل من منحنى التعلم
• قابلية التوسع: يجب أن يكون النموذج قادرًا على التعامل مع كميات هائلة من بيانات التدريب دون انخفاض في الأداء
• دعم اللغات: يجب أن يتمتع النموذج بقدرات متعددة اللغات واللهجات لتوسيع نطاق العمليات التجارية في مواقع جغرافية مختلفة
• الفعالية من حيث التكلفة: يجب أن تتناسب التكلفة الإجمالية للملكية، بما في ذلك النفقات الأولية والصيانة والترقيات، مع ميزانيتك
• التخصيص: يجب أن تكون قادرًا على تكييف النماذج الخاصة باحتياجات أعمالك
• خصوصية البيانات: يجب أن يحتوي النموذج على ميزات متقدمة لأمن البيانات والخصوصية لحماية معلوماتك الشخصية ومعلومات عملك السرية

أفضل 10 نماذج لغات كبيرة لاستخدامها في عام 2024

1. GPT-4

via C ٪ / href/ https://chatgpt.com/ %جـ %/%href/_

GPT-4 هو أحدث تكرار لسلسلة النماذج اللغوية التوليدية المدربة مسبقًا والقائمة على المحولات من OpenAI. يولد استجابات شبيهة بالبشر بناءً على مطالبات نصية بسيطة ومعالجة اللغة الطبيعية.

GPT-4 هو ذكاء اصطناعي متعدد الاستخدامات أداة يمكنها أداء المهام الفنية والإبداعية مثل تأليف الأغاني وإنشاء الملخصات وإعداد تقارير الأعمال. يمكن للمستخدمين أيضًا إضافة صور للتصنيف وإنشاء تعليقات توضيحية.

ويمكنها توليد ما يصل إلى 25,000 كلمة، مما يجعلها مناسبة لإنشاء محتوى طويل.

GPT-4 أفضل الميزات

• أتمتة إنشاء المحتوى، والتلخيص، والترجمة، وتوليد الأفكار، والترميز، ودعم العملاء، وغيرها من المهام الأخرى
• معالجة كل من المدخلات النصية والصور في وقت واحد
• إنشاء أطر عمل لتطبيقات أخرى أو روبوتات الدردشة الآلية مع التوافق عبر المنصات وتكامل واجهة برمجة التطبيقات
• توليد محتوى خالٍ من التحيزات الضارة باستخدام منهجيات التدريب المحسّنة

قيود GPT-4

• يمكن أن يعطي استجابات متحيزة في بعض الأحيان
• يوفر GPT-4 في بعض الأحيان بيانات غير دقيقة، خاصة فيما يتعلق بأحدث الاتجاهات والأحداث
• قد يكون تكامله معقدًا لأنه يتطلب بنية تحتية وخبرات كبيرة في مجال تكنولوجيا المعلومات

تسعير GPT-4

• التسعير المخصص

GPT-4 التقييمات والمراجعات

• G2: 4.5/5 (أكثر من 30 تقييم)
• Capterra: 4.7/5 (أكثر من 15 تقييم)

2. بلم

عبر

_ / href/ _https://research.google/blog/pathways-language-model-palm-scaling-to-540-billion-parameters-for-breakthrough-performance/ جوجل للأبحاث /%href/

PaLM (نموذج لغة المسارات)، الذي طورته شركة Google، هو خطوة مهمة إلى الأمام في تقنيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية. يتم تدريبه على مجموعات بيانات متنوعة ويمكنه التعامل بسهولة مع مهام التفكير المعقدة مثل الترميز والتصنيف والترجمة.

يمكن استخدام PaLM 2، النسخة المطورة من PaLM في البحث والتكامل مع تطبيقات المنتجات.

أفضل ميزات PaLM

• أداء المهام الدقيقة بشكل أكثر دقة مع قدرات PaLM الاستثنائية في فهم اللغة
• توسيع نطاق أكثر مرونة وكفاءة مع PaLM (المبني على نظام PaLM (Pathways) من Google) دون الحاجة إلى نماذج خاصة بالمهام
• تقليل التعقيد التشغيلي وإكمال مهام متعددة في وقت واحد باستخدام نموذج PaLM الواحد
• استفد من قدراته المنطقية الفائقة في السيناريوهات التي تتطلب الاستنتاج المنطقي وحل المشكلات واتخاذ القرارات

قيود PaLM

• مثل النماذج الكبيرة الأخرى، تتطلب PaLM موارد حاسوبية كبيرة للتدريب والاستدلال، مما يخلق عائقاً أمام الكيانات الأصغر حجماً أو المطورين الأفراد
• قد يكون دمج PaLM مع التقنيات القديمة أمراً صعباً ويتطلب جهداً كبيراً في التطوير
• نظرًا لكونه نموذجًا حديثًا ومتقدمًا للغاية، فإن إمكانية الوصول إلى PaLM تقتصر على المؤسسات التي لديها البنية التحتية والميزانية لدعم تنفيذه

تسعير PaLM

التسعير المخصص

تقييمات ومراجعات PaLM

• G2: غير متوفر
• Capterra: غير متوفر

اقرأ أيضاً: أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي لفرق DevOps

3. بيرت

via

_/مرجع/ _https://research.google/blog/open-sourcing-bert-state-of-the-art-pre-training-for-natural-language-processing/ جوجل للأبحاث /%href/

BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) هو نموذج للتعلم الآلي (ML) لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) تم تطويره بواسطة Google.

وهي خوارزمية ثنائية الاتجاه (يمكنها تحليل النص من اليمين واليسار) وخوارزمية تمثيل لغوي غير خاضعة للإشراف يمكنها تحليل كميات كبيرة من مجموعات البيانات وتدريب نماذج التعلم الآلي بسهولة.

يمكنك استخدام BERT لمهام البرمجة اللغوية العصبية مثل الترجمة وتصنيف الجمل وتحليل المشاعر.

أفضل ميزات BERT

• تدريب نموذج التعلم الآلي على بياناتك النصية
• احصل على نتائج سياقية أفضل مع BERT لأنه يستخدم تمثيل السياق ثنائي الاتجاه. فهو يعالج النص من اليمين إلى اليسار ومن اليسار إلى اليمين، ويفسره بناءً على جميع الكلمات المحيطة به
• أداء مهام متعددة الاستخدامات باستخدام BERT، بما في ذلك تحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات المسماة، والإجابة عن الأسئلة
• ضبطها باستخدام طبقة إخراج إضافية واحدة فقط لإنشاء أحدث النماذج لمختلف المهام. هذا يقلل بشكل كبير من الوقت والموارد المطلوبة لتدريب النموذج
• استخدام نسخته متعددة اللغات التي تدعم 104 لغات، مما يجعله قابلاً للتطبيق في التطبيقات العالمية التي تتطلب معالجة لغات متعددة

قيود BERT

• يعد BERT مكلفًا من الناحية الحسابية نظرًا لحجمه وتعقيده. يتطلب موارد وحدة معالجة رسومية للتدريب والاستدلال، مما يخلق تحديات التكامل للمؤسسات ذات البنية التحتية التقنية المحدودة
• على الرغم من كونه ثنائي الاتجاه، إلا أن فهم BERT يقتصر على 512 رمزاً ضمن نافذة السياق
• سيتم إيقاف إصداره القديم بعد 31 يناير 2025

تسعير BERT

• BERT مفتوح المصدر ومتاح مجانًا بموجب رخصة أباتشي 2.0.

تقييمات ومراجعات BERT

• G2: غير متوفر
• Capterra: غير متوفر

4. كلود

via Claude.ai كلود هو نموذج لغوي كبير مبتكر تم تطويره وتدريبه من قبل أنثروبيك باستخدام الذكاء الاصطناعي الدستوري. وهو معروف بتركيزه الأخلاقي للذكاء الاصطناعي على أن يكون آمنًا ودقيقًا ومأمونًا أثناء توليد اللغة البشرية.

إن قدرته على توفير استجابات مناسبة للسياق تجعل كلود مناسبًا لتدريب المحادثة تطبيقات الذكاء الاصطناعي .

يستطيع Claude أداء مهام استدلالية متقدمة تتجاوز التعرف على الأنماط أو توليد النصوص. ويمكنه أيضًا نسخ الملاحظات المكتوبة بخط اليد والصور والصور الثابتة وتحليلها. وتشمل قدراته الأخرى توليد الرموز والمعالجة متعددة اللغات.

كلود أفضل الميزات

• استخدم Claude 3 لمعالجة ما يقرب من 30 صفحة من النصوص في الثانية الواحدة. يمكنه قراءة الأوراق البحثية المفصلة أو العقود الكبيرة بشكل أسرع من أقرانه
• دمج كلود بسهولة في مجموعتك التقنية الحالية دون الحاجة إلى خبرة تقنية عميقة
• ضمان اتساق النبرة والأسلوب في تفاعلات العملاء من خلال الذكاء الاصطناعي التخاطبي مع Claude
• استخدم Claude لاستخراج المعلومات من رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بالأعمال أو تلخيص الردود على الاستبيانات

قيود Claude

• يستخدم كلود اللغة الإنجليزية فقط، مما يحد من إمكانية تطبيقه في الأسواق العالمية
• لا يمكنك إنشاء نصوص وصور على كلود
• على الرغم من أن كلود تم تدريبه على بيانات ضخمة، إلا أنه يولد أحيانًا استجابات غير دقيقة

تسعير كلود

• العمل والنطاق: التسعير المخصص
• مجاناً 0
• محترف: 20 دولاراً للشخص الواحد شهرياً
• الفريق: 30 دولارًا للشخص الواحد شهريًا (5 أشخاص كحد أدنى)

تقييمات ومراجعات كلود

• G2: 4.7/5 (أكثر من 20 تقييم)
• Capterra: 4.8/5 (4 تقييمات)

هل تبحث عن دعم في البرمجة؟ إليك قائمة بـ أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل المنافسين

5. فالكون

via

_ / href/ _https://falconllm.tii.ae الصقر /%href/

فالكون هو نموذج لغوي أنشأه معهد الابتكار التكنولوجي. تم تطويره لمختلف مهام معالجة اللغة الطبيعية المعقدة وتم تدريبه باستخدام 40 مليار معلمة وتريليون رمز.

تدمج Falcon أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي لتعزيز فهم اللغة وتوليدها.

أفضل ميزات Falcon

• إنشاء نص متماسك ومدرك للسياق يحاكي أسلوب الكتابة البشرية بشكل وثيق مع Falcon
• إجراء فك تشفير أسرع مع الحد الأدنى من تدهور الجودة مع قدرة Falcon على تقليل عرض النطاق الترددي للذاكرة
• نشر حلول معالجة اللغات الطبيعية عبر الأسواق العالمية مع قدرة Falcon على دعم لغات متعددة

قيود فالكون

• تتطلب موارد حاسوبية كبيرة للتشغيل الأمثل، مما يقلل من إمكانية الوصول إليها من قبل المؤسسات الصغيرة ذات البنية التحتية المحدودة لتكنولوجيا المعلومات
• يمكن أن يكون دمج فالكون في الأنظمة الحالية متطلبًا من الناحية الفنية

تسعير #### فالكون

• التسعير المخصص

فالكون التقييمات والمراجعات

• G2: غير متوفر
• Capterra: غير متوفر

6. إرني

via

/مرجع/ _https://yiyan.baidu.com/welcome ERNIE /%href/

ERNIE (التمثيل المعزز من خلال تكامل المعرفة)، الذي طورته شركة بايدو، يدمج الرسوم البيانية المعرفية المنظمة في تدريب النموذج اللغوي، مما يعزز فهمه للسياقات المعقدة.

يمكن ل ERNIE معالجة اللغة وفهمها من خلال السياق الفوري ودمج هياكل المعرفة الخارجية. ويمكنه الاستمرار في التعلّم والتكيّف بعد التدريب الأولي، مما يسمح بإدخال تحسينات بمرور الوقت عند تعرضه لبيانات جديدة.

إرني أفضل الميزات

• استخدامه للتطبيقات التي تتطلب فهماً متعدد اللغات لأن إرني يدعم لغات متعددة
• أداء مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغات الطبيعية، بما في ذلك تحليل المشاعر، وتصنيف النصوص، وغير ذلك، مع التدريب المخصب لإيرني مع الرسوم البيانية المعرفية

قيود إرني

• يمثل دمج ERNIE في الأنظمة الحالية، خاصة تلك التي ليست جاهزة بالفعل للذكاء الاصطناعي، تحديًا
• قد يحد تدريبه المسبق على رسوم بيانية معرفية محددة من فعاليته أو ملاءمته في الصناعات المتخصصة

تسعير إرني

• التسعير المخصص

إيرني التقييمات والمراجعات

• G2: غير متوفر
• Capterra: غير متوفر

7. كوهير

عبر كوهير Cohere عبارة عن منصة ذكاء اصطناعي للمؤسسات تساعد الشركات على دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملياتها اليومية، مثل البحث عن المستندات واكتشافها واسترجاعها بأكثر من 100 لغة.

وهي تُمكِّن المؤسسات من تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بها من مرحلة إثبات المفهوم إلى مرحلة الإنتاج، مما يساعدها على بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قابلة للتطوير وفعالة.

كوهير أفضل الميزات

• تتميز Cohere بواجهة برمجة التطبيقات سهلة الاستخدام، مما يجعلها متاحة حتى لمن لديهم خبرة تقنية محدودة
• يوفر كوهير قابلية ممتازة للتوسع، مما يلبي احتياجات الشركات من جميع الأحجام، بدءًا من الشركات الناشئة وحتى الشركات الكبيرة
• يسمح كوهير للمستخدمين بضبط النماذج على بياناتهم الخاصة، مما يتيح استجابات أكثر تخصيصًا ودقة مصممة خصيصًا لاحتياجات وسياقات عمل محددة
• تؤكد الشركة على التطوير الأخلاقي للذكاء الاصطناعي، وتوفر الشفافية في كيفية تدريب نماذجها

قيود Cohere

• مثل العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي، يعتمد أداء Cohere بشكل كبير على جودة بيانات التدريب
• على الرغم من سهولة الوصول إلى Cohere، إلا أن تكلفته يمكن أن تتصاعد بسرعة بالنسبة للمستخدمين ذوي الحجم الكبير
• على الرغم من التحسن، فإن دعم كوهير للغات أخرى غير الإنجليزية ليس واسع النطاق مثل بعض النماذج الأخرى

تسعير Cohere

• مجانًا
• النموذج الافتراضي
  • الأمر R+: المدخلات: 3 دولارات/مليون توكينز؛ المخرجات: 15 دولاراً لكل مليون توكن
  • الأمر R: المدخلات: 0.5 دولار/مليون توكينز؛ الإخراج: 1.5 دولار/1 مليون توكينز
• نموذج معدّل
  • الأمر R: المدخلات: 2 دولار/مليون دولار للرموز؛ المخرجات: 4$/ 1 مليون توكن؛ التدريب: 8$/ 1 مليون توكن

كوهير التقييمات والمراجعات

• G2: غير متوفر
• Capterra: غير متاح

8. الجوزاء

عبر الجوزاء AI Gemini (المعروف سابقًا باسم Bard)، من Google، هو نموذج لغوي كبير يتعامل مع العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية المعقدة. وهو معروف بتعدد الاستخدامات والأداء العالي حيث يهدف إلى توفير قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة عبر مجالات متعددة.

وقد تم تدريب النموذج على مجموعة بيانات واسعة النطاق، مما يمكّنه من فهم وإنشاء نص بدقة عالية وحساسية عالية للسياق. تم تحسين Gemini للتطبيقات في الوقت الحقيقي، مما يوفر استجابات سريعة ضرورية لروبوتات خدمة العملاء، والترجمات في الوقت الحقيقي، والتطبيقات التفاعلية الأخرى.

أفضل ميزات Gemini

• تنفيذ مهام معالجة اللغات الطبيعية، بما في ذلك توليد النصوص وتحليل المشاعر والتلخيص والترجمة اللغوية
• صقل Gemini على مجموعات بيانات محددة، مما يسمح بمزيد من التخصيص لتلبية المتطلبات المتخصصة أو احتياجات العمل الخاصة

قيود Gemini

• قد يكون دمج Gemini في أنظمة البرامج الحالية لديك معقدًا، ويتطلب خبرة فنية
• بينما يدعم Gemini لغات متعددة، إلا أن أداءه يمكن أن يختلف بشكل كبير بين اللغات
• لا يمكنه إنشاء صور

تسعير Gemini

• مجانًا
• الدفع حسب الاستخدام: المدخلات: 7 دولارات/مليون توكن؛ المخرجات: 21 دولارًا لكل مليون توكينز

تقييمات ومراجعات الجوزاء

• G2: 4.5/5 (أكثر من 100 تقييم)
• Capterra: غير متاح

هل تريد المزيد من هذه؟ تحقق من أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي للمطورين

9. لالما

via

_ / href/ _https://llama.meta.com LlaMA /%href/

صُمم LlaMA (نموذج اللغة الكبير للذكاء الاصطناعي الوصفية)، من Meta، بشكل أساسي للمطورين والباحثين لتسهيل الابتكار. ومع ذلك، يمكنه أيضًا أداء مهام معقدة أخرى مثل الترجمة وتوليد الحوار.

كما أنه ينشئ رموزًا ولغة طبيعية حول التعليمات البرمجية من المطالبات.

أفضل ميزات LlaMA

• أداء مهام البرمجة اللغوية العصبية مثل توليد النصوص وفهمها وتلخيصها وترجمتها
• صُمم كنموذج لغوي كبير مفتوح المصدر (LLM) مصمم للمطورين والباحثين والشركات لبناء وتجربة وتوسيع نطاق أفكارهم في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل مسؤول
• توليد التعليمات البرمجية ومطالبات اللغة الطبيعية باستخدام Llama

قيود LLaMA

• تستغرق 30-120 ثانية لتوليد الاستجابة، وهو ما يستغرق وقتاً يتراوح بين 30 و120 ثانية مقارنةً بالأدوات الأخرى
• قد يتطلب إعداد وتخصيص LLaMA، خاصة للاستخدامات المحددة أو المتقدمة، خبرة فنية كبيرة في التعلم الآلي والبرمجة اللغوية العصبية
• قد يكون توفر النماذج الجاهزة للاستخدام والمدربة مسبقاً محدوداً، مما يزيد من الجهد اللازم للبدء

تسعير LLaMA

• مجاني أو متاح للباحثين مجانًا أو متاح للباحثين

تقييمات ومراجعات LLaMA

• G2: غير متوفر
• Capterra: 4.0/5 (مراجعة واحدة)

10. أوركا

via أوركا طورت مايكروسوفت Orca للنماذج اللغوية الصغيرة (\ ~ 10 ب معلمات أو أقل). وهو يعتمد على منهجية التحسين الذاتي والمنهجية القائمة على التغذية الراجعة.

ينشئ Orca بيانات اصطناعية لتدريب النماذج الصغيرة، مما يوفر لها قدرات استدلالية أفضل وسلوكيات مخصصة.

أفضل ميزات Orca

• استخدام Orca لتلخيص النصوص ومهام الإجابة عن الأسئلة المعقدة
• إعطاء النماذج اللغوية الأصغر حجماً قدرات استدلالية محسّنة حيث تحاكي Orca عمليات الاستدلال للنماذج الأكبر حجماً مع ضبط الشرح
• استخدام النماذج المدربة مسبقًا على مصادر بيانات متنوعة عبر مجالات مختلفة، من المجالات القانونية والطبية إلى الترفيه والتمويل
• ضبط Orca على مجموعات بيانات محددة، مما يسمح للنموذج بالتكيف مع احتياجات الصناعة الفريدة أو التطبيقات المتخصصة
• استخدام خوارزميات أحدث تعمل على تحسين قوة المعالجة، مما يقلل من استهلاك الطاقة المرتبط عادةً بتشغيل نماذج لغوية كبيرة، مما يجعلها أكثر استدامة وفعالية من حيث التكلفة

قيود Orca

• تتطلب Orca موارد حاسوبية كبيرة لتحقيق الأداء الأمثل، خاصة في البيئات ذات البيانات الثقيلة
• يمكن أن يكون دمج Orca في الأنظمة الحالية عملية معقدة تتطلب خبرة تقنية، خاصة في الأنظمة التي لا تدعم الذكاء الاصطناعي بالفعل
• قدرات Orca باللغات الأقل استخداماً محدودة

تسعير Orca

• استشاري: 1,325 دولار شهريًا (عقد لمدة 3 أشهر)
• اشتراك LLM: 2,200 دولار شهريًا (عقد لمدة 12 شهرًا)
• المؤسسة: أكثر من 27,500 دولار شهريًا (مع مزيج مرن من الخدمات)

أوركا التقييمات والمراجعات

• G2: غير متوفر
• Capterra: غير متوفر

إذا كنت تائهًا في مصطلحات الذكاء الاصطناعي، استخدم المسرد النهائي لمصطلحات الذكاء الاصطناعي

أدوات إنشاء محتوى الذكاء الاصطناعي الأخرى: انقر فوق طريقك نحو الإبداع والإنتاجية

على الرغم من أن هذه النماذج اللغوية الكبيرة يمكنها أتمتة المهام المعقدة، إلا أن العديد منها يتميز بتكاليف تكامل عالية وواجهة معقدة، مما يجعل من الصعب استخدام الأدوات بفعالية.

يمكنك تجربة أدوات أخرى بسيطة وبديهية أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ClickUp لأتمتة تحليل البيانات، وإنشاء المحتوى، ومهام العمل الأخرى، دون أي متاعب.

لم نقم بتضمين ClickUp في القائمة أعلاه لأنه لا يمكنه تنفيذ مهام معالجة اللغة الطبيعية المعقدة. ومع ذلك، فإن مجموعة أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعمل على أتمتة مهام العمل المتكررة مثل إنشاء المحتوى أو التقارير باستخدام المطالبات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي.

استخدام انقر فوق الدماغ ، تكامل الذكاء الاصطناعي، للإجابة على جميع استفسارات العمل على الفور. فهو يقوم بأتمتة المهام المتكررة، والتعبئة التلقائية للبيانات، وإدارة المهام، وتعيين المهام الفرعية. يمكنك أيضًا استخدامه كمساعد للذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى أو صياغة ردود سريعة، والتدقيق الإملائي، وإنشاء النصوص.

أتمتة وتبسيط إدارة المهام وتخطيط المشاريع وسير العمل بشكل عام باستخدام ClickUp Brain

أفضل ميزات ClickUp Brain

• قلل من العمل اليدوي باستخدام ClickUp AI حيث يعمل على أتمتة المهام المتكررة مثل الجدولة وإعداد التذكيرات وتحديث حالات المهام
• احصل على إجابات سريعة ودقيقة من المهام والمستندات ومساحات العمل المتصلة باستخدامClickUp Brain
  • تحديد الاتجاهات ونتائج المشاريع وتحسين الموارد من خلال تحليل البيانات المتقدم
• قم بدمج ClickUp Brain معمهام ClickUp ومستندات ClickUpلإدارة المشروع بسلاسة

قيود ClickUp AI

• قد يتطلب إعداده وتعظيم إمكانياته منحنى تعليمي
• يقتصر على البيانات والمهام التي تتم إدارتها داخل منصة ClickUp

تسعير ClickUp AI

• مجاني للأبد
• غير محدود: 7 دولارات شهريًا لكل مستخدم
• للشركات: 12 دولارًا شهريًا لكل مستخدم
• المؤسسات: اتصل لمعرفة الأسعار
• ClickUpAI: أضف إلى أي خطة مدفوعة مقابل 5 دولارات لكل عضو شهريًا

تقييمات ومراجعات ClickUp AI

• G2: 4.7/5 (أكثر من 9400 تقييم)
• Capterra: 4.7/5 (أكثر من 4000 تقييم)

## أتمتة المهام باستخدام ClickUp

تجعل نماذج تعلم اللغة إنشاء المحتوى والتواصل والترجمة أسهل، ولكنها تتطلب قوة حاسوبية عالية واستثمارًا كبيرًا، خاصةً بالنسبة للمهام على مستوى المؤسسات.

تقدم ClickUp أدوات سهلة الاستخدام لأتمتة مهام الأعمال وتبسيط سير العمل، حيث يعمل تكامل الذكاء الاصطناعي الخاص بها، ClickUp Brain، على إنشاء المحتوى وتلخيص التقارير وأتمتة إدارة المهام لتحسين الكفاءة المؤسسية. اشترك في ClickUp مجانًا لتعزيز الإنتاجية وقابلية التوسع!