أفضل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لتلخيص اللغة في عام 2026

تقوم معظم الفرق باختبار أدوات تلخيص LLM عن طريق تزويدها بنموذج مستند واعتبارها جاهزة. قد يؤدي النموذج الذي يصلح لتقاريرك الفصلية إلى إفساد سلاسل محادثاتك على Slack، وقد يؤدي النموذج المثالي للمذكرات القانونية إلى تشويه الحقائق في رسائل البريد الإلكتروني لعملائك.

يقدم لك هذا الدليل شرحًا مفصلاً لأفضل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لتلخيص النصوص، وكيفية تقييمها وفقًا لحجم العمل الفعلي لديك، وكيفية ربط تلك الملخصات مباشرةً بالإجراءات في سير عملك.

نظرة عامة على نماذج تلخيص LLM

ما الذي يجب أن تبحث عنه في LLM للتلخيص؟

يؤدي اختيار نموذج التلخيص الخاطئ إلى إهدار المال على واجهات برمجة التطبيقات (API) غير الفعالة، أو الصعوبات في الإعدادات المعقدة، أو ببساطة الحصول على ملخصات منخفضة الجودة وغير مفيدة. قبل الخوض في نماذج محددة، يساعدك فهم الفرق بين التلخيص الفعال والناتج العام على اتخاذ قرار أكثر ذكاءً.

يتعامل مع أنواع المستندات الفعلية الخاصة بك

قد يواجه النموذج الذي يتفوق في تلخيص الأوراق البحثية صعوبة في التعامل مع سلاسل المحادثات على Slack أو محاضر الاجتماعات. ابحث عن نماذج LLM التي تم اختبارها عبر أنواع المستندات المحددة التي يعمل بها فريقك يوميًا، سواء كانت عقودًا قانونية أو رسائل بريد إلكتروني للعملاء أو وثائق فنية أو ملاحظات اجتماعات.

يوفر نافذة سياق كافية

تحدد نافذة السياق مقدار النص الذي يمكن للنموذج معالجته في مرة واحدة. إذا كنت تلخص محاضر اجتماعات مدتها ساعة أو تقارير بحثية طويلة، فأنت بحاجة إلى نموذج بنافذة سياق موسعة. وإلا، فستحتاج إلى تقسيم المستندات إلى أجزاء وستفقد الترابط الذي ينتج عن معالجة كل شيء معًا.

يوازن بين السرعة والجودة

تُعطي بعض النماذج الأولوية لسرعة الاستدلال، بينما تُحسّن نماذج أخرى جودة المخرجات. بالنسبة للتلخيص في الوقت الفعلي أثناء الاجتماعات، تكون السرعة أكثر أهمية. أما بالنسبة لإنشاء الملخصات التنفيذية، فتكون الجودة هي الأولوية. ضع في اعتبارك مكان حالات الاستخدام الخاصة بك في هذا النطاق.

يوفر خيارات وصول مناسبة

يجب أن توجه الموارد التقنية لمجموعتك ومتطلبات الأمان ما إذا كنت بحاجة إلى واجهة برمجة تطبيقات مُدارة أو نشر ذاتي الاستضافة أو نهج هجين. قد تتطلب مجموعات المؤسسات التي لديها سياسات صارمة بشأن البيانات خيارات محلية، بينما قد تفضل المجموعات الأصغر حجمًا راحة واجهات برمجة التطبيقات السحابية.

أفضل 6 نماذج لغة كبيرة (LLM) لتلخيص النصوص

إن العدد الهائل من النماذج المتاحة يجعل اختيار النموذج المناسب تحديًا. يمثل كل نموذج من النماذج أدناه منافسًا قويًا، ولكن "الأفضل" يعتمد كليًا على الاحتياجات المحددة لفريقك. سنقوم بتقييمها من حيث الدقة وحجم نافذة السياق والسرعة وخيارات الوصول.

1. ClickUp Brain (الأفضل للتلخيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي ضمن سير عملك)

أكبر مشكلة في أدوات التلخيص المستقلة ليست جودة ملخصاتها، بل ما يحدث بعد ذلك. فأنت تقوم بإنشاء ملخص رائع، ثم تنسخه يدويًا إلى أداة إدارة المشاريع الخاصة بك، وتقوم بإنشاء مهام منه، وترسل رسالة إلى فريقك بشأن الخطوات التالية. يزيل ClickUp Brain هذا التوتر من خلال إدخال التلخيص مباشرة إلى سير عملك.

مع ClickUp Brain، ما عليك سوى كتابة @brain في أي تعليق على مهمة أو رسالة ClickUp Chat واطلب منه تلخيص السياق. يقدم على الفور ملخصًا باستخدام معرفته بمساحة عملك، مع إعطاء الأولوية للمهمة أو القناة المحددة التي تعمل فيها. نظرًا لأن Brain يفهم مشاريعك ووثائقك ومحادثاتك، فإن ملخصاته قابلة للتنفيذ على الفور بدلاً من أن تكون نصوصًا منفصلة تحتاج إلى معالجتها يدويًا.

أفضل ميزات ClickUp Brain

قيود ClickUp Brain

أسعار ClickUp Brain

2. OpenAI GPT-4o (الأفضل للملخصات المصقولة والجاهزة للتنفيذ)

عندما تحتاج إلى ملخص مصقول ودقيق وجاهز للمشاركة مع المديرين التنفيذيين، فإن GPT-4o هو الخيار الأفضل. تكمن قوته في التلخيص التجريدي عالي الجودة، الذي ينتج نصًا يبدو وكأنه كتب بواسطة إنسان. تعني نافذة السياق الكبيرة والقدرات متعددة الوسائط أنه يمكنه تلخيص النص من الصور أو النصوص الصوتية، وليس فقط من المستندات.

يمكنك الوصول إليه من خلال واجهة برمجة تطبيقات متاحة على نطاق واسع، مما يسهل دمجه في أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية الخاصة بك للاجتماعات. المقابل هو أنه خدمة خاصة مع أسعار تستند إلى الاستخدام، وقد تلاحظ تأخيرًا طفيفًا عند تلخيص المستندات الطويلة جدًا.

أفضل ميزات GPT-4o

قيود GPT-4o

أسعار GPT-4o

3. Anthropic Claude 3. 5 Sonnet (الأفضل للوثائق الحساسة من حيث الامتثال)

إذا كان فريقك يتعامل مع مستندات حساسة للغاية أو معقدة، فإن Claude 3. 5 Sonnet مصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتك. يتميز بنافذة سياق موسعة، مما يسمح له بمعالجة وتلخيص تقارير طويلة بالكامل في خطوة واحدة. ما يميزه حقًا هو قدرته على اتباع التعليمات الدقيقة — يمكنك طلب ملخص بتنسيق أو نبرة معينة، أو مع التركيز على موضوعات معينة، ويقدمه بدقة عالية.

يساعد تركيز Anthropic القوي على مواءمة السلامة في تقليل مخاطر اختراع النموذج للحقائق، وهي ميزة مهمة للفرق التي تهتم بالامتثال وتعمل مع المستندات القانونية أو المالية. بالنسبة للفرق التي تستخدم بالفعل أدوات تلخيص المستندات بالذكاء الاصطناعي، يتكامل Claude جيدًا مع سير العمل الحالي.

أفضل ميزات Claude 3. 5 Sonnet

قيود Claude 3. 5 Sonnet

أسعار Claude 3. 5 Sonnet

4. Google Gemini 1. 5 Pro (الأفضل لمستخدمي Google Workspace)

بالنسبة للفرق التي تعمل بالفعل في بيئة Google، يوفر Gemini 1. 5 Pro مستوى لا يضاهى من الراحة. فهو يتميز بواحدة من أكبر نوافذ السياق المتاحة حاليًا - تصل إلى مليون رمز - مما يجعله مثاليًا لتلخيص محاضر الاجتماعات الطويلة من Google Meet أو تجميع المعلومات من العديد من الأوراق البحثية المخزنة في Google Drive.

التكامل الأصلي مع Google Workspace يعني أنه يمكنك الحصول على ملخصات دون مغادرة الأدوات التي تستخدمها يوميًا. وهذا يجعله ذا قيمة خاصة للفرق التي تعتمد بشكل كبير على ملخصات الاجتماعات بالذكاء الاصطناعي داخل نظام Google.

أفضل ميزات Gemini 1. 5 Pro

قيود Gemini 1. 5 Pro

أسعار Gemini 1. 5 Pro

5. Meta LLaMA 3 (الأفضل للخطوط الإنتاجية القابلة للتخصيص والمستضافة ذاتيًا)

يحتاج فريقك إلى التحكم الكامل في بياناته ويرغب في تجنب إرسال المعلومات الحساسة إلى خدمة طرف ثالث. وهنا يبرز دور نموذج مفتوح المصدر مثل LLaMA 3. يمكنك استضافته على خوادمك الخاصة، وضبطه وفقًا للبيانات المحددة لشركتك لفهم مصطلحاتك بشكل أفضل، وتخصيصه بالطريقة التي تراها مناسبة، كل ذلك دون رسوم ترخيص.

جودة التلخيص مذهلة وغالبًا ما تنافس جودة النماذج الاحتكارية. لكن المشكلة تكمن في الحاجة إلى بنية تحتية تقنية. سيحتاج فريقك إلى موارد هندسية لنشر النموذج وصيانته، حيث لا توجد واجهة برمجة تطبيقات (API) جاهزة للاستخدام. وهذا يجعله مناسبًا تمامًا للمؤسسات التي تقودها الهندسة أو التي تركز على الخصوصية.

أفضل ميزات LLaMA 3

قيود LLaMA 3

أسعار LLaMA 3

6. Mistral Large (الأفضل لمتطلبات إقامة البيانات في الاتحاد الأوروبي)

ماذا لو كنت تريد مرونة البرمجيات مفتوحة المصدر ولكن لا تملك الموارد اللازمة لإدارة البنية التحتية بنفسك؟ يقدم Mistral Large حلاً وسطًا مقنعًا. تم تطويره من قبل شركة أوروبية، ويقدم أداءً تنافسيًا في مجال التلخيص مع تركيز قوي على الكفاءة.

يوفر Mistral واجهة برمجة تطبيقات مُدارة لسهولة الوصول ونماذج مفتوحة الوزن للفرق التي ترغب في مزيد من التحكم. هذا النهج الهجين هو ميزته الرئيسية. المقابل هو نظام بيئي أصغر من تكاملات الجهات الخارجية مقارنة بالعمالقة مثل OpenAI و Google. إنه خيار ممتاز للفرق التي تبحث عن توازن بين الراحة والتحكم، خاصة تلك التي لديها متطلبات إقامة البيانات في الاتحاد الأوروبي.

أفضل ميزات Mistral Large

قيود Mistral Large

أسعار Mistral Large

💡 نصيحة احترافية: إذا كان هدفك الرئيسي هو تلخيص محاضر اجتماعات مدتها ساعة واحدة دفعة واحدة، فاعطِ الأولوية للنماذج ذات نافذة السياق الأكبر مثل Gemini 1. 5 Pro. إذا كنت بحاجة إلى تعليم النموذج المصطلحات الخاصة بشركتك، فإن الخيار المفتوح المصدر مثل LLaMA 3 هو الخيار الأمثل.

مقارنة نماذج تلخيص LLM

تساعدك المقارنة السريعة على تحديد النموذج الذي يتوافق مع أولويات فريقك في لمحة سريعة.

ClickUp Brain يدمج التلخيص مباشرة في سير عملك كمساحة عمل متقاربة تعمل بالذكاء الاصطناعي، وهو الأفضل لتحويل الملخصات إلى إجراءات فورية مع الميزة الرئيسية المتمثلة في أنه يعمل بشكل مثالي داخل نظام ClickUp البيئي.

يوفر GPT-4o نافذة سياق كبيرة كنموذج خاص، وهو الأفضل للملخصات المصقولة والدقيقة، مع التنازل الرئيسي المتمثل في التسعير على أساس الاستخدام.

يوفر Claude 3. 5 Sonnet نافذة سياق موسعة كنموذج خاص، وهو مثالي للوثائق الحساسة من حيث الامتثال والتي تتوفر على المستوى الإقليمي كقيد أساسي.

يوفر Gemini 1. 5 Pro نافذة سياق ضخمة كنموذج خاص، وهو مثالي لمستخدمي Google Workspace على الرغم من أن تقييد النظام البيئي قد يكون مصدر قلق.

LLaMA 3 يتضمن نافذة سياق كبيرة كنموذج مفتوح المصدر، مناسب لخطوط الأنابيب القابلة للتخصيص ذاتية الاستضافة ولكنه يتطلب استثمارًا في البنية التحتية.

يتميز Mistral Large بنافذة سياق كبيرة مع نهج وصول هجين، وهو ممتاز لاحتياجات إقامة البيانات في الاتحاد الأوروبي على الرغم من أنه يتمتع بنظام تكامل أصغر.

📖 اقرأ أيضًا: أفضل برامج تلخيص النصوص باستخدام الذكاء الاصطناعي

كيفية تقييم جودة تلخيص LLM

يتطلب معرفة ما إذا كانت ملخصات النموذج جيدة بالفعل إطار تقييم واضح. الاعتماد على ملخص سيئ قد يكون أسوأ من عدم وجود ملخص على الإطلاق، مما قد يؤدي إلى اتخاذ قرارات سيئة بناءً على معلومات غير دقيقة.

المعايير الرئيسية للتقييم

تحدد الدقة ما إذا كان الملخص يلتقط النقاط الرئيسية للنص الأصلي بشكل صحيح دون اختلاق حقائق أو ارتكاب أخطاء. وهذا أمر غير قابل للتفاوض بالنسبة للوثائق المهمة للأعمال.

يقيس التماسك ما إذا كان الملخص سهل القراءة ويتدفق بشكل منطقي، أم أنه يبدو وكأنه خليط من الجمل غير المترابطة. تحافظ الملخصات الجيدة على بنية السرد.

الإيجاز يقيّم ما إذا كان الملخص يصل مباشرة إلى النقطة المهمة أم أنه مليء بالكلمات غير الضرورية. أفضل الملخصات هي تلك التي تزيد من كثافة المعلومات.

يتحقق اتباع التعليمات من قدرة النموذج على اتباع طلباتك بنجاح فيما يتعلق بالنغمات أو التنسيقات أو مجالات التركيز المحددة، مثل النقاط الرئيسية أو الإحاطات التنفيذية.

الاتساق يقيّم ما إذا كان النموذج ينتج ملخصات عالية الجودة عبر أنواع مختلفة من المستندات أم أنه يؤدي أداءً جيدًا في أنواع معينة فقط.

إطار اختبار بسيط

اختر ثلاثة مستندات يعمل عليها فريقك بانتظام — موجز مشروع، ومحضر اجتماع، وسلسلة رسائل بريد إلكتروني من العملاء. قم بتشغيل كل مستند من خلال النماذج التي تفكر فيها باستخدام نفس الموجه. ثم اطلب من أحد أعضاء الفريق تقييم النتائج وفقًا للمعايير المذكورة أعلاه. على الرغم من وجود مقاييس آلية، لا شيء يضاهي المراجعة البشرية في اكتشاف الأخطاء الدقيقة.

🔍 هل تعلم؟ استعادت فرق مثل QubicaAMF أكثر من 5 ساعات أسبوعيًا باستخدام ClickUp — أي ما يزيد عن 250 ساعة سنويًا لكل شخص — من خلال التخلص من عمليات إدارة المعرفة القديمة. تخيل ما يمكن لفريقك إنجازه بفضل أسبوع إضافي من الإنتاجية كل ثلاثة أشهر.

ما هي قيود استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتلخيص المستندات؟

هذه التكنولوجيا لها قيود حقيقية تستحق الفهم قبل الالتزام بنهج معين.

مخاطر الهلوسة

أكبر خطر هو الهلوسة، حيث يذكر النموذج بثقة تفاصيل غير صحيحة تبدو معقولة. يجب على الفرق القانونية والمحللين الماليين وأي شخص يعمل مع مستندات حساسة من حيث الامتثال أن يقوموا دائمًا بمراجعة الملخصات ذات الأهمية الكبيرة.

حدود نافذة السياق

حتى أكبر النماذج لها حدودها، لذا قد يلزم تقسيم المستندات الطويلة للغاية إلى أجزاء. قد يؤدي هذا التقسيم إلى فقدان النموذج للصلات بين الأقسام البعيدة أو فقدان التسلسل السردي العام.

فقدان الفروق الدقيقة

غالبًا ما يتم تسطيح الحجج الدقيقة أو وجهات النظر الأقلية في الملخصات. إذا كان الحفاظ على الآراء المخالفة أو الحالات الاستثنائية مهمًا لحالة الاستخدام الخاصة بك، فستحتاج إلى صياغة المطالبات بعناية أو قبول بعض فقدان المعلومات.

تحديات خصوصية المجال

قد لا يفهم النموذج العام الغرض المصطلحات الخاصة بقطاعك دون ضبط دقيق. غالبًا ما تتطلب المجالات الطبية والقانونية والتقنية تدريبًا إضافيًا أو هندسة دقيقة.

اعتبارات الأمان

إن إرسال بيانات الشركة الحساسة إلى واجهة برمجة تطبيقات (API) تابعة لجهة خارجية ينطوي دائمًا على درجة من المخاطرة. بالنسبة للوثائق السرية للغاية، قد يكون من الضروري استخدام نماذج مستضافة ذاتيًا أو اتفاقيات مؤسسية تتضمن شروطًا محددة لمعالجة البيانات.

هذه ليست أسبابًا لتجنب استخدام هذه التكنولوجيا، ولكنها اعتبارات مهمة. يمكنك التخفيف من حدتها من خلال الممارسات الذكية: احرص دائمًا على مراجعة الملخصات المهمة من قبل شخص، واستخدم نماذج مستضافة ذاتيًا للبيانات شديدة الحساسية، واستخدم توجيهات واضحة لمساعدة النموذج في الحفاظ على الفروق الدقيقة المهمة.

📌 ClickUp Insight: 62٪ من العاملين في مجال المعرفة يعتمدون على أدوات الذكاء الاصطناعي التخاطبية مثل ChatGPT و Claude. قد تفسر واجهة روبوت الدردشة المألوفة وقدراتها المتنوعة شعبيتها عبر مختلف الأدوار والصناعات. ومع ذلك، فإن التبديل إلى علامة تبويب أخرى لطرح سؤال على الذكاء الاصطناعي في كل مرة يضيف تكاليف التبديل وتكاليف تبديل السياق.

استخدام ClickUp Brain في سير عمل التلخيص

لقد رأيت كيف يحتل ClickUp Brain مرتبة متقدمة بين أفضل نماذج لغات كبيرة (LLMs) في مجال التلخيص. الآن دعنا نستكشف كيفية إنشاء سير عمل يحول تلك الملخصات إلى مكاسب حقيقية في الإنتاجية. الفرق بين الملخص المفيد والجهد الضائع هو ما إذا كان يرتبط بالعمل، وهنا يبرز دور Converged AI Workspace.

[مكان الصورة: مساحة عمل ClickUp تعرض تلخيص Brain مدمجًا مع المهام والمستندات]

احصل على الملخصات في مكان عملك مباشرةً

تخلص من عملية التسليم اليدوي المزعجة عن طريق إدخال التلخيص مباشرة إلى مشاريعك. مع ClickUp Brain، ما عليك سوى كتابة @brain في أي تعليق على المهمة أو رسالة ClickUp Chat واطلب منه تلخيص السياق. يوفر لك على الفور ملخصًا باستخدام معرفته بمساحة عملك، مع إعطاء الأولوية للمهمة أو القناة المحددة التي تعمل فيها.

حوّل تسجيلات الاجتماعات إلى بنود عمل تلقائيًا

لم يعد اللحاق بما فاتك في الاجتماع يتطلب ساعات من قراءة الملاحظات. ابقَ منخرطًا تمامًا في المحادثات بينما يقوم ClickUp AI Notetaker بتسجيل ملاحظات الاجتماع نيابة عنك. بعد الاجتماع، يوفر لك نسخة مكتوبة وملخصًا. يمكنك حتى أن تطلب منه إنشاء بنود عمل تلقائيًا وتحويلها إلى مهام ClickUp مع المكلفين بها وتواريخ الاستحقاق.

استفد من العديد من نماذج اللغة الكبيرة (LLM) دون الحاجة إلى إدارة اختيار النموذج

احصل على نتائج عالية الجودة دون الحاجة إلى إدارة اختيار النموذج بنفسك، لأن ClickUp Brain يستفيد من عدة نماذج لغة كبيرة (LLM) خلف الكواليس. إليك كيف يبدو سير العمل هذا في الممارسة العملية: تعقد اجتماع، ويقوم ClickUp AI Notetaker بتسجيل كل شيء، ويقدم ClickUp Brain ملخصًا للقرارات الرئيسية، وتكون بنود العمل موجودة بالفعل في خطة مشروعك. يمكنك حتى استخدام @My Brain لتلخيص سلسلة رسائل بشكل خاص أو صياغة رد قبل مشاركته مع الفريق.

✨ نتائج حقيقية: التحدي الحقيقي هو تحويل الملخصات إلى أفعال. يتفوق ClickUp Brain في ربط الملخصات مباشرة بالمهام في سير عملك، مما يزيل الفجوة بين الرؤية والتنفيذ التي تعاني منها أدوات التلخيص المستقلة.

الخلاصة

أفضل LLM للتلخيص هو الذي يناسب الاحتياجات الفريدة لفريقك، سواء كان ذلك نافذة سياق ضخمة للتقارير الطويلة، أو مرونة مفتوحة المصدر للتخصيص، أو تكامل سلس مع أدواتك الحالية. قبل الالتزام، اختبر دائمًا أفضل خياراتك باستخدام مستنداتك الواقعية لترى كيف تعمل.

لكن تذكر أن الملخص لا يكون ذا قيمة إلا عندما يكون مرتبطًا بالعمل. يتحول التلخيص من مهمة مستقلة إلى قدرة متأصلة بعمق في المنصات التي تعمل عليها بالفعل. ويأتي المكسب الحقيقي في الإنتاجية من سد الفجوة بين الحصول على رؤية واتخاذ إجراء بناءً عليها.

ابدأ مجانًا مع ClickUp واستخدم تلخيص الذكاء الاصطناعي مباشرة في إدارة المهام والدردشة والمستندات.

الأسئلة الشائعة

ما الفرق بين تلخيص LLM الاستخراجي والتلخيص LLM التجريدي؟ يعمل التلخيص الاستخراجي عن طريق سحب الجمل الرئيسية مباشرة من النص الأصلي، بينما يولد التلخيص التجريدي جملًا جديدة تمامًا لتوصيل المعنى الأساسي. تستخدم نماذج LLM الحديثة بشكل أساسي الطريقة التجريدية، مما ينتج عنه ملخصات أكثر طبيعية تعبر بشكل أفضل عن جوهر المادة المصدرية.

كيف تقارن نماذج LLM مفتوحة المصدر بنماذج خاصة مثل GPT-4 في مجال التلخيص؟ توفر النماذج مفتوحة المصدر تحكمًا كاملاً في بياناتك والقدرة على ضبطها وفقًا لاحتياجاتك الخاصة، ولكنها تتطلب موارد تقنية لصيانتها. توفر النماذج الاحتكارية الراحة وسهولة الاستخدام من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API)، ولكنها تأتي مع تكاليف استخدام وتحكم أقل في البيانات. تقلصت فجوة الجودة بشكل كبير، حيث تنافس الخيارات مفتوحة المصدر مثل LLaMA 3 الأداء الاحتكاري في العديد من حالات الاستخدام.

هل يمكن لأدوات تلخيص LLM التعامل مع ملاحظات الاجتماعات وتحديثات المشاريع؟ نعم، معظم LLMs فعالة جدًا في تلخيص النصوص المحادثة مثل ملاحظات الاجتماعات. التحدي الحقيقي هو تحويل تلك الملخصات إلى إجراءات، وهو المجال الذي تتفوق فيه أدوات مثل ClickUp Brain من خلال ربط الملخصات مباشرة بالمهام في سير عملك بدلاً من تركها كوثائق نصية منفصلة.

ما حجم نافذة السياق الذي أحتاجه لوثائقي؟ بالنسبة للوثائق التجارية القياسية التي تقل عن 10,000 كلمة، فإن معظم نماذج LLM الحديثة لديها نوافذ سياق كافية. بالنسبة لمحاضر الاجتماعات التي تزيد مدتها عن ساعة أو تقارير الأبحاث الشاملة، ستحتاج إلى نماذج ذات نوافذ سياق موسعة مثل Claude 3. 5 Sonnet أو Gemini 1. 5 Pro. يمكن لنافذة Gemini 1. 5 Pro التي تبلغ مليون رمز التعامل مع أي مهمة تلخيص لوثيقة واحدة تقريبًا.

كيف يمكنني تقليل مخاطر الهلوسة في ملخصات LLM؟ استخدم مطالبات واضحة ومحددة تطلب من النموذج تلخيص ما هو مذكور صراحة في المصدر فقط. اطلب اقتباسات أو مراجع لأقسام محددة عندما تكون الدقة أمرًا بالغ الأهمية. بالنسبة للوثائق ذات الأهمية الكبيرة، احرص دائمًا على أن يقارن مراجع بشري الملخص مع النص الأصلي. ضع في اعتبارك النماذج ذات التوافق الأقوى مع معايير السلامة مثل Claude عند العمل مع محتوى حساس من حيث الامتثال.