الذكاء الاصطناعي التوليدي مقابل الذكاء الاصطناعي التوليدي: دليل تفصيلي

يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على تغيير طريقة تعامل الشركات مع إدارة المشاريع وإنشاء المحتوى. وقد أصبحت مصطلحات مثل "الذكاء الاصطناعي التوليدي" و"النماذج اللغوية الكبيرة" (LLMs) شائعة، ومن المهم جداً معرفة الفرق بينهما.

يشير الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الأنظمة التي تنشئ محتوى أصلياً من خلال تحليل الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة. فهي تُنشئ النصوص والصور ومقاطع الفيديو والموسيقى، وتوفر للشركات أساليب مبتكرة لأتمتة المهام.

يقوم نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي بصياغة محتوى مميز في إدارة المشاريع، مثل المرئيات التسويقية ومقترحات المشاريع.

تركز النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) على معالجة وتوليد لغة تشبه التواصل البشري. وهي مصممة لفهم وتطوير اللغة التي تحاكي التفكير البشري.

تُعد النماذج اللغوية الكبيرة ذات قيمة خاصة لتبسيط المهام اليومية التي تنطوي على فهم اللغة وتوليدها، مثل كتابة رسائل البريد الإلكتروني وتلخيص التقارير.

دعنا نستكشف إمكانيات برمجيات LLM مقابل الذكاء الاصطناعي التوليدي لمساعدتك على قياس أيهما أفضل ما يدعم إدارة مشروعك واحتياجات إنشاء المحتوى.

## خلفية تاريخية موجزة عن الذكاء الاصطناعي التوليدي وآلة التعلم الآلي

في العقود الأخيرة، شهد تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي تطورات ملحوظة في العقود الأخيرة.

يعود أصل الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى نماذج توليدية مبكرة، مثل شبكات الخصومة التوليدية (GANs)، التي حولت توليد الصور الواقعية والصوتية. ازدادت شعبية الذكاء الاصطناعي التوليدي مع ظهور الشبكات العصبية والتعلم العميق، وتفرعت في نهاية المطاف إلى أدوات توليد النصوص .

بالمقابل، تطورت النماذج اللغوية الكبيرة من خلال التطورات في مجال معالجة اللغات الطبيعية (NLP) في البداية، كانت النماذج اللغوية مقيدة، لكن ظهور المحولات - وهي بنية محددة للتعلم العميق - دفع بنماذج التعلم العميق إلى دائرة الضوء.

والآن، يمكنها إدارة مهام معقدة مثل الترجمة اللغوية والإجابة على الأسئلة وتلخيص النصوص.

## الذكاء الاصطناعي التوليدي مقابل الآلات ذات التعلم العميق

يحمل كل من الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة إمكانات هائلة. يقدم كل منهما مزايا فريدة من نوعها، وفهم متى تختار أحدهما على الآخر أو كيفية المزج بينهما أمر بالغ الأهمية لتحسين سير العمل.

الذكاء الاصطناعي التوليدي

يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي أداة قيّمة لأتمتة المهام الإبداعية، في حين يمكن أن تتفوق النماذج اللغوية الكبيرة في العمليات التي تعتمد على اللغة مثل التوثيق والملخصات والتقارير.

يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال فحص بيانات التدريب المكثفة والكشف عن أنماطها الأساسية لإنتاج مجموعات بيانات أصلية عالية الجودة. وباستخدام الشبكات العصبية، وخاصةً النماذج التوليدية مثل شبكات الخصومة التوليدية، تتعلم كيفية إنتاج مخرجات مشابهة لمجموعة البيانات الأصلية ولكنها مختلفة تمامًا عنها.

ويتميز الذكاء الاصطناعي التوليدي عن الذكاء الاصطناعي التقليدي بأنه لا يكتفي بتحليل البيانات وإجراء التنبؤات فحسب، بل يقوم بإنشاء مخرجات أصلية وذات مغزى، مثل لحن جديد أو صورة فريدة أو محتوى مكتوب جذاب.

في إطار إدارة المشاريع، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في أتمتة المهام الإبداعية مثل إنشاء صور مرئية ومخرجات فيديو للعروض التقديمية أو صياغة المقترحات أو العصف الذهني لأفكار منتجات جديدة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي

يفتح الذكاء الاصطناعي التوليدي عالمًا من الاحتمالات، خاصة في المجالات التي يزدهر فيها الإبداع والابتكار:

• توليد المحتوى: يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تبسيط إنتاج منشورات المدونات ومحتوى وسائل التواصل الاجتماعي والنشرات الإخبارية، مما يتيح للفرق تقديم تدفق مستمر من المواد الجديدة دون الحاجة إلى بذل جهد يدوي مستمر
• النماذج الأولية للتصميم: بالنسبة لفرق تصميم المنتجات، يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء خيارات فنية أو تصميمية مصممة خصيصًا لمتطلبات محددة، مما يسرع عملية التصميم
• ضمانات التسويق: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا إنشاء نسخة إعلانية مميزة، وتصميم حملات بريد إلكتروني مخصصة، وإنتاج أصول تسويقية متنوعة، مما يقلل من العبء على فرق التسويق

المرونة الإبداعية في الذكاء الاصطناعي التوليدي

يتطور الذكاء الاصطناعي التوليدي وينتج مجموعة متنوعة رائعة من المخرجات عبر وسائط مختلفة.

سواء كان الهدف هو إنشاء نصوص أو صور أو محتوى فيديو شبيه بالبشر، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يوفر حرية إبداعية لا مثيل لها. تُعد هذه المرونة مفيدة بشكل خاص في إعدادات الأعمال الديناميكية التي تحتاج بشكل كبير إلى محتوى عالي الجودة ومتنوع.

## LLMs

تعمل خوارزميات التعلّم العميق على تشغيل النماذج اللغوية الكبيرة، حيث تعتبر المحولات هي البنية الأكثر شيوعًا. تسمح المحولات لنماذج التعلّم العميق اللغوية بالتعامل مع البيانات النصية الواسعة بكفاءة أكبر من خلال مراعاة الروابط بين الكلمات والعبارات والجمل.

تُمكّن هذه البنية نماذج التعلّم اللغوي العميق من إدارة مجموعات بيانات واسعة النطاق، والتعلّم من المدخلات لتعزيز دقة وملاءمة اللغة التي تنتجها.

تُمكِّن آلية الانتباه الآلية الآلية الآلية LLMs من التركيز على الأجزاء ذات الصلة من النص المدخلات وفهم التبعيات طويلة المدى التي قد تغفلها نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى. تتفوق نماذج LLMs في المهام التي تتطلب فهمًا لغويًا سياقيًا، بما في ذلك الإجابة عن الأسئلة وتوليد الملخصات وترجمة اللغات.

تطبيقات الآلات اللغوية الخفيفة

أصبحت الآلات اللغوية القابلة للتحويل ضرورية لمختلف وظائف الأعمال مثل:

• خدمة العملاء: تستخدم العديد من الشركات روبوتات الدردشة الآلية التي تقودها الآلات الآلية القابلة للبرمجة لإدارة استفسارات العملاء، مما يسمح لفرق الدعم بالتركيز على مشاكل أعمق
• تسويق المحتوى: تستخدم الشركات روبوتات الدردشة الآلية القابلة للبرمجة لإنشاء تقارير تسويقية وكتابة رسائل البريد الإلكتروني للعملاء وإنتاج ملاحظات الاجتماعات، مما يجعل المهام الإدارية أكثر كفاءة
• إدارة المعرفة: تعمل النماذج اللغوية الكبيرة على تكثيف المستندات الشاملة، وتسليط الضوء على المعلومات الأساسية، ودعم الجهود البحثية من خلال إنتاج ملخصات مفصلة لمجموعات البيانات الضخمة

بالنسبة لمديري المشاريع، يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة أن تقلل من عبء التوثيق (مع الذكاء الاصطناعي ) من خلال إنشاء ملخصات متماسكة وصياغة المحتوى وترجمة الوثائق.

الذاكرة والاحتفاظ بها في LLMs

إن أحد القيود التي يتم الحديث عنها على نطاق واسع في النماذج اللغوية الكبيرة هو افتقارها للذاكرة طويلة المدى، فهي تحتفظ بسياق المحادثة أثناء التفاعلات القصيرة، لكنها لا تستطيع استرجاع المعلومات التي تتجاوز ذلك ما لم يتم إعادة تدريبها على وجه التحديد.

يخلق غياب الذاكرة المستمرة عقبات أمام المشاريع طويلة الأجل التي تعتمد على البيانات التاريخية.

ما هو الفرق بين الذاكرة الدائمة والذكاء الاصطناعي التوليدي؟

يعد فهم الفروق بين الآلات ذات الذاكرة الثابتة والذكاء الاصطناعي التوليدي أمرًا ضروريًا لاختيار أفضل أداة لمتطلبات إدارة مشروعك.

فيما يلي الاختلافات الرئيسية:

• مجال التركيز: تركز أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي على المهام اللغوية مثل فهم النصوص والتلخيص والترجمة. يشمل الذكاء الاصطناعي التوليدي مجموعة واسعة من الاحتمالات، من النصوص والصور إلى مقاطع الفيديو
• المخرجات: تُنتج الآلات القائمة على اللغة بشكل أساسي مخرجات قائمة على اللغة، في حين أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يؤلف مجموعة متنوعة من المحتوى، بما في ذلك الفن والموسيقى ونصوص مركبة بالكامل
  • التطبيقات: تتألق برامج الذكاء الاصطناعي التوليدي في المهام التي تتطلب فهم اللغة، مما يجعلها مثالية للتواصل وإعداد التقارير والتوثيق. يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي مثاليًا للعمليات الإبداعية، بما في ذلك إنشاء المحتوى، ووضع النماذج الأولية للتصميم، ووضع الأفكار

ومع ذلك، يكمن الفرق الرئيسي في كيفية استخدام هذه النماذج لمعالجة تحديات الأعمال.

اقرأ أيضًا: كيفية التغلب على تحديات الذكاء الاصطناعي الشائعة

## كيفية استخدام الآلات ذاتية القيادة والذكاء الاصطناعي التوليدي معًا؟

بدلًا من التمسك بجانب واحد من النقاش حول آلية إدارة التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي التوليدي، يجب علينا دمج نقاط القوة في آلية التعلم الآلي ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطوير استراتيجية شاملة للذكاء الاصطناعي. عندما تجتمع هاتان الأداتان معًا، فإنهما تعالجان الجانبين الإبداعي والتحليلي لإدارة المشاريع.

مع انقر فوق الدماغ وهو مساعد شخصي يعمل بالذكاء الاصطناعي، يساعد في أتمتة تحديثات الحالة وإنشاء التقارير والرد على الاستفسارات. وفي الوقت نفسه، يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بـ Brain في إنشاء ضمانات تسويقية أو تصميم نماذج أولية للمنتجات أو طرح أفكار مشاريع جديدة.

معاً, تعزز هذه النماذج الإنتاجية وضمان الإدارة الفعالة للمهام الإبداعية واللغوية ذات الصلة بالإبداع.

نماذج الإدارة اللغوية للمهام المتعلقة باللغة

استخدام ClickUp Brain لإنشاء محتوى بسرعة

على سبيل المثال مدير المعرفة في ClickUp AI Knowledge Manager يستخدم نماذج لغوية كبيرة لمعالجة الأسئلة المعقدة. يبدأ مدير المعرفة بجمع البيانات من مصادر مختلفة داخل مساحة عملك، مثل المهام والمستندات ولوحات المعلومات.

ويستفيد من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتقديم إجابات مفصّلة وسياقية، بحيث يمكنك الحصول على رؤى دون البحث في عدد لا يحصى من الملفات.

هل لديك أسئلة حول الجداول الزمنية للمشروع أو تفاصيل المستندات؟ يقوم مدير المعرفة بالذكاء الاصطناعي أيضاً بجمع المعلومات المطلوبة بسرعة، مما يضمن بقاء الفرق متناسقة ومتوافقة مع بعضها البعض.

الذكاء الاصطناعي التوليدي للأتمتة الإبداعية

إنشاء ملخصات المشاريع في ثوانٍ باستخدام ClickUp Brain

ال مدير مشروع ClickUp AI يسخّر الذكاء الاصطناعي التوليدي لتبسيط المهام الروتينية، بما في ذلك صياغة التقارير المرحلية وتلخيص عمليات الوقوف وإنتاج تحديثات الفريق. وهو يفحص المهام الحالية وينتج ملخصات تركز على المعلومات الأساسية، مما يعزز كفاءة التحديثات اليومية.

تضمن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي أن تكون هذه المخرجات مصممة بشكل فريد لتلبية الاحتياجات الخاصة بمشروعك لأنها تستخدم البيانات في الوقت الفعلي لتقديم لقطات التقدم.

يدمج ClickUp Brain بسلاسة بين هذين تقنيات الذكاء الاصطناعي في منصة متماسكة، مما يمكّن مديري المشاريع من تسخير قوة النماذج اللغوية الكبيرة مع الاستفادة من قدرات التوليد الخيالية للذكاء الاصطناعي التوليدي.

أدوات إدارة اللغات الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي

تستفيد الشركات ومديرو المشاريع الآن من الحلول المبتكرة التي تدمج نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يعزز الإنتاجية ويطلق العنان للإبداع.

دعنا نستكشف أفضل الأدوات في هذا المجال:

1. ClickUp

ClickUp Brain هو حل مبتكر للذكاء الاصطناعي مدمج بسلاسة في منصة ClickUp. يهدف إلى تحسين سير عملك من خلال ربط المهام والمستندات والأشخاص والمعرفة التنظيمية.

استخدم ClickUp لكتابة دراسة حالة بسهولة

الميزات الرئيسية

• مدير المعرفة بالذكاء الاصطناعي: تُمكِّن هذه الميزة المستخدمين من الاستفسار عن المهام أو المستندات أو المشاريع وتلقي إجابات فورية ذات صلة. وهي تكشف عن رؤى مهمة من مواقع الويكي الخاصة بالشركة - وبالتالي تحسين عملية اتخاذ القرار وتقليل الوقت المستغرق في البحث عن المعلومات
• AI Project Manager: تعمل هذه الميزة على تبسيط المهام الروتينية لإدارة المشاريع مثل إنشاء تقارير التقدم وإجراء عمليات الاستعداد وتقديم تحديثات الفريق، مما يسمح لمديري المشاريع بالتركيز على المزيد من الأنشطة الاستراتيجية
• AI Writer for Work: أداة متطورة لتوليد المحتوى، فهي تستفيد من سياق مساحة العمل الخاصة بك لصياغة المحتوى المصمم خصيصًا لدورك وتنقيحه وتكثيفه

إن موهبة ClickUp Brain في تلخيص المهام، وإنشاء تحديثات الاستعداد، وإنشاء مهام فرعية بلغة طبيعية تحوّلها إلى أداة أساسية لإدارة المشاريع المعقدة بفعالية.

فهو يجمع دون عناء بين الفهم اللغوي القائم على لغة LLM والقوة الخيالية للذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين الإنتاجية.

تسعير ClickUp

• مجاني للأبد
• غير محدود: 10 دولارات شهريًا لكل مستخدم
• الشركات: 19 دولارًا شهريًا لكل مستخدم
• سعر ClickUp Brain: 7 دولارات شهريًا لكل مستخدم
• المؤسسات: اتصل للحصول على الأسعار

2. جاسبر للذكاء الاصطناعي

via

_/مرجع/ _https://zapier.com/blog/jasper-ai/ Jasper AI /%href/

Jasper AI هو نظام يستخدم على نطاق واسع أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي مصممة خصيصًا لتحسين سير عمل إنشاء المحتوى للشركات. وهي تعمل بشكل جيد لإنشاء نسخ تسويقية، ومنشورات المدونات، ورسائل البريد الإلكتروني، ومحتوى وسائل التواصل الاجتماعي.

يسخّر Jasper AI أحدث تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لإنشاء محتوى نصي مخصص وعالي الجودة يستجيب لـ مطالبات مصممة هندسيًا .

الميزات الرئيسية

• إنشاء المحتوى: ينتج منشورات المدونة ونسخة الإعلانات ورسائل البريد الإلكتروني والمزيد من مدخلاتك، مما يعزز سرعة إنشاء المحتوى
• تخصيص النغمة: يسمح لك جاسبر بتخصيص نبرة المحتوى الخاص بك لتتناسب مع مختلف الجماهير أو شخصيات العلامة التجارية
• القوالب: تساعدك القوالب على إنشاء المحتوى بكفاءة أكبر، مثل أوصاف المنتجات، والأوصاف الوصفية لتحسين محركات البحث، والعناوين الرئيسية

تسعير جاسبر للذكاء الاصطناعي

• المُنشئ: 49 دولارًا شهريًا لكل مستخدم
• المحترف: 59 دولارًا شهريًا لكل مستخدم
• الشركة: تسعير مخصص

3. كلود 3

via

_ / href/ _https://www.makeuseof.com/what-is-claude-3/ استخدام /%href/

Claude 3 هو نموذج لغوي كبير مبتكر أنشأته شركة أنثروبيك. وهو معروف بقدرته على المشاركة في محادثات عميقة ودقيقة ويقدم الدعم في الوقت الحقيقي في المهام المتعلقة باللغة.

يستطيع Claude فهم السياق بسهولة والاستجابة للمطالبات المعقدة، مما يجعله مثاليًا لأتمتة استفسارات خدمة العملاء وتلخيص المستندات.

الميزات الرئيسية

• نافذة واسعة للسياق: يتفوق في إدارة المحادثات المعقدة والمتعددة الأدوار، مما يسمح له بتلخيص بيانات الإدخال الشاملة بفعالية
• ميزات الأمان: صُمم كلود بالتزام قوي بالذكاء الاصطناعي الأخلاقي، وهو يعطي الأولوية لتقديم مخرجات آمنة ويمكن الاعتماد عليها مع تقليل التحيزات في استجاباته
• تلخيص المستندات: يحول المستندات الشاملة، مثل تقارير المشاريع ومحاضر الاجتماعات، إلى ملخصات موجزة لاتخاذ القرارات بسرعة

تسعير كلود 3

• مجاني
• المحترف: 20 دولارًا شهريًا لكل مستخدم
• الفريق: 25 دولارًا شهريًا لكل مستخدم (تُدفع سنويًا)
• المؤسسات: تسعير مخصص

4. المدرج ML

عبر

_ / href/ _https://www.theverge.com/2019/7/10/20682307/ai-machine-learning-easy-to-use-models-creatives-runway-ml الحافة /%href/

Runway ML هي منصة ذكاء اصطناعي توليدية تتفوق في إنشاء محتوى الوسائط المتعددة، مثل توليد الفيديو والصور. مصممة خصيصًا للمحترفين المبدعين، فهي توفر أدوات مفيدة للذكاء الاصطناعي التي تبسط العمليات الإبداعية المعقدة مثل تحرير الفيديو وتتبع الحركة وتوليف الصور.

الميزات الرئيسية

• تحرير الفيديو: يقدم مجموعة من الأدوات لمهام مثل التدوير وإزالة الخلفية وتحرير الشاشة الخضراء
• القدرات متعددة الوسائط: يدير أنواعًا مختلفة من الوسائط، مما يسمح بدمج النص والفيديو والصور بسلاسة لإنشاء مخرجات مشروع شاملة
• أدوات التعاون: يعمل Runway ML على تمكين الفرق من العمل معًا على مشاريع الفيديو والصور في الوقت الفعلي، مما يجعل إنشاء المحتوى سلسًا عبر الأقسام

تسعير Runway ML

• الأساسي: مجانًا
• معياري: 15 دولارًا شهريًا لكل مستخدم
• المحترف: 35 دولارًا شهريًا لكل مستخدم
• غير محدود: 95 دولارًا أمريكيًا/شهريًا لكل مستخدم
• المؤسسات: أسعار مخصصة

إحداث ثورة في إدارة المشاريع باستخدام الذكاء الاصطناعي مع ClickUp

تتفوّق برامج LLMs في مهام المعالجة اللغوية، مما يمكّن الشركات من تبسيط التوثيق والتواصل وإعداد التقارير.

توفر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي فرصًا مثيرة في الأتمتة الإبداعية، مما يمكّن الفرق من الابتكار وإنشاء محتوى فريد بسرعة.

من خلال الجمع بين كلتا التقنيتين مع منصات مثل ClickUp، يمكن للشركات تحسين سير عمل إدارة المشاريع، وزيادة الإنتاجية، والبقاء في صدارة السوق الديناميكية اليوم.

إذا كنت تبحث عن حل شامل يجمع بين هذه الميزات الرائعة للذكاء الاصطناعي، فإن ClickUp Brain هو خيار رائع. فهو يلخص المهام، ويقوم بأتمتة التحديثات، ويُنشئ المحتوى، وكلها تهدف إلى تعزيز إنتاجية مديري المشاريع وفرقهم.

تواصل مع فريقنا أو اشترك مجاناً !