أدخلت أحدث تحديث لنظام الوظائف المفتوحة لدى Gorilla مجموعة من القدرات القوية التي تعزز التفاعل بين نماذج اللغة الكبيرة والأنظمة الأساسية المختلفة. فيما يلي أبرز النقاط البارزة:

1. الدعم متعدد اللغات: يدعم النظام المحدث الآن استدعاء واجهات برمجة التطبيقات المكتوبة بلغتي Java و Python، بالإضافة إلى الدعم الحالي لمجموعة متنوعة من لغات البرمجة الأخرى.

2. مكالمات الوظائف المتوازية: يمكّن Gorilla's Open Functions v2 المستخدمين من إنشاء وتنفيذ وظائف متعددة في وقت واحد، مما يحسن الكفاءة ويقلل من الأخطاء.

3. تحسين الدقة والتوافق: يتمكن النظام الآن من اكتشاف أهمية الوظائف بشكل أفضل، مما يقلل من الأخطاء ويحسن الدقة. كما أنه يدعم مجموعة أوسع من أنواع البيانات، مما يعزز التوافق مع التطبيقات المتنوعة.

4. تحسين تكامل الخدمات الويب: يوفر Gorilla's Open Functions v2 معالجة محسنة لمكالمات واجهة برمجة التطبيقات RESTful، مما يسمح بأداء أفضل عند التكامل مع خدمات الويب مثل Slack و PayPal و Stripe.

5. التكامل السلس: تجعل التحديثات Gorilla's Open Functions v2 بديلاً سهل الاستخدام لمجموعة متنوعة من التطبيقات، من وسائل التواصل الاجتماعي إلى استخدام الأدوات، مما يعزز موقعها كحل رائد لقدرات استدعاء وظائف نماذج اللغة الكبيرة.

للبدء باستخدام Gorilla's Open Functions v2، يمكنك تثبيت النموذج المدرب مسبقًا على Hugging Face واتباع دليل التكامل المقدم لإدماجه في تطبيقاتك الخاصة. يفتح هذا التحديث القوي آفاقًا جديدة لاستغلال نماذج اللغة الكبيرة في مجموعة واسعة من حالات الاستخدام.

يُعد سوق وكيل وساعد Gorilla منصة مفتوحة المصدر توفر إمكانية الوصول إلى أكثر من 150 وكيلاً معتمدًا من مزودي الذكاء الاصطناعي الرائدين مثل LLaMA و Anthropic و OpenAI. تتيح هذه الواجهة الموحدة للمستخدمين البحث والنشر والتخصيص بسهولة للوكلاء لأتمتة مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك استخراج البيانات والتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات وغير ذلك.

يتميز السوق بشريط تقدم للتحقق من صحة الوكيل، مما يمكّن المستخدمين من مراجعة والمساهمة في تطوير هذه الوكلاء، مما يعزز بيئة تعاونية تعزز الإنتاجية. على سبيل المثال، يوفر وكيل وظائف Google وظائف شاغرة في الوقت الفعلي بناءً على طلبات المستخدمين، مما يبرز قدرات هذه الوكلاء.

من خلال الاستفادة من سوق وكيل وساعد Gorilla، يمكن للمستخدمين الاستفادة من نظام بيئي متنوع من الأدوات والخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتخصيصها لاحتياجاتهم المحددة. تمكّن هذه المنصة المستخدمين من تبسيط سير عملهم وتحرير الإمكانات الكاملة لنماذج اللغة الكبيرة في تطبيقاتهم ومشاريعهم.

GoX هو وقت تشغيل مفتوح المصدر قدمته Gorilla، مما يتيح للمستخدمين تنفيذ تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة المستقلة بحد أدنى من الإشراف البشري. توفر هذه المنصة المبتكرة واجهة بسيطة وسهلة الاستخدام لتشغيل الرمز التوليدي المدعوم بنماذج اللغة الكبيرة، مع القدرة على التأكيد أو التراجع عن الإجراءات، مما يضمن السلامة والتحكم.

تشمل الميزات الرئيسية لـ GoX ما يلي:

1. التنفيذ المستقل: يسمح GoX لنماذج اللغة الكبيرة بالتفاعل مع التطبيقات والخدمات بشكل مستقل، مع التعامل مع مهام مثل إرسال رسائل Slack وإدارة الملفات وغير ذلك.

2. احتواء الأضرار: تتضمن المنصة ميزات لتخفيف المخاطر، بما في ذلك القدرة على التحقق من الإجراءات بعد تنفيذها ووظيفة التراجع لإلغاء النتائج غير المرغوب فيها.

3. دعم واجهة برمجة التطبيقات RESTful: يدعم GoX مكالمات واجهة برمجة التطبيقات RESTful، مما يمكّن من التكامل السلس مع مجموعة واسعة من خدمات الويب والتطبيقات.

4. واجهة قائمة على الويب: يمكن للمستخدمين إنشاء وتحرير وتشغيل الرمز المولد بواسطة نماذج اللغة الكبيرة من خلال واجهة المستخدم القائمة على الويب التي يوفرها GoX.

من خلال الاستفادة من GoX، يمكن للمستخدمين إطلاق الإمكانات الكاملة لنماذج اللغة الكبيرة، مما يمكّنهم من تنفيذ المهام بشكل مستقل والتفاعل مع مختلف التطبيقات والخدمات. يوفر هذا الوقت التشغيلي المفتوح المصدر بيئة آمنة ومراقبة، مما يضمن أن يتمكن المستخدمون من استغلال قوة هذه النماذج المتقدمة للذكاء الاصطناعي بثقة وسهولة.

للبدء باستخدام GoX، قم بزيارة توثيق مشروع Gorilla واستكشف الأدلة المفصلة حول دمج واستخدام هذا الوقت التشغيلي المبتكر ضمن تطبيقاتك ومسارات العمل الخاصة بك.

RAFT (Retrieval Augmented Fine-Tuning) لـ Gorilla هي طريقة لتعزيز نماذج اللغة الكبيرة من خلال تدريبها على استخدام المعرفة المحددة للمجال المخزنة في المستندات بشكل أفضل. يركز RAFT بشكل رئيسي على ضبط النماذج لفرز المستندات ذات الصلة مقابل غير ذات الصلة بفعالية عند الإجابة على الأسئلة في إعداد كتاب مفتوح، مع التركيز على استخراج المعلومات والحد من الهلوسة.

من خلال استخدام RAFT، تهدف Gorilla إلى تحسين قدرة النموذج على تقديم استجابات دقيقة مصممة خصيصًا لمجالات محددة، مثل البحث الطبي الحيوي أو بيانات المؤسسة. يعزز هذا النهج أداء نماذج اللغة الكبيرة في المهام المتخصصة التي تتطلب استرداد معرفة مفصلة.

تعمل منهجية RAFT عن طريق تدريب النموذج على الاستفادة بفعالية من المعلومات الواردة في المستندات ذات الصلة، بدلاً من الاعتماد فقط على معرفته المكتسبة الخاصة. يسمح هذا للنموذج باستخدام قاعدة معرفية أوسع وأكثر شمولاً، مما يؤدي إلى استجابات أكثر دقة وتخصصًا للمجال.

من خلال دمج RAFT، يمكن لنماذج اللغة الكبيرة لدى Gorilla التنقل واستخراج المعلومات ذات الصلة من مجموعة واسعة من المستندات المحددة للمجال، مما يعزز أدائها الإجمالي وفائدتها في التطبيقات المتخصصة.

في هذا الاستعراض الشامل، استكشفنا أحدث التحديثات والتطورات في إطار Gorilla، وهو أداة قوية تمكّن نماذج اللغة الكبيرة من التكامل بسلاسة مع مجموعة واسعة من واجهات برمجة التطبيقات والخدمات.

أدى إدخال الإصدار الثاني من الوظائف المفتوحة إلى تحسين قدرة النموذج على استدعاء واجهات برمجة التطبيقات، ودعم لغات برمجة متعددة، والتعامل مع مكالمات الوظائف المتوازية. يضمن هذا التحسين دقة أكبر وتقليل الأخطاء وتعزيز التوافق مع التطبيقات المتنوعة.

يُعد سوق الوكلاء والمساعدين تطويرًا آخر مثيرًا للاهتمام، حيث يوفر للمستخدمين إمكانية الوصول إلى أكثر من 150 وكيلاً معتمدًا من مزودي الذكاء الاصطناعي الرائدين. تتيح هذه المنصة التعاونية نشر وتخصيص الوكلاء بسهولة لأتمتة مجموعة متنوعة من المهام، مما يعزز بيئة منتجة ومبتكرة.

علاوة على ذلك، تُعد مقدمة GoX، وهي وقت تشغيل للتطبيقات المستقلة لنماذج اللغة الكبيرة، تمكّن المستخدمين من تنفيذ هذه النماذج بأدنى قدر من الإشراف البشري. تساعد ميزات مثل احتواء الأضرار ووظيفة التراجع في التخفيف من المخاطر وضمان السلامة.

أخيرًا، تهدف طريقة RAFT (Retrieval Augmented Fine-Tuning) إلى تحسين قدرة النموذج على استخدام المعرفة المحددة للمجال بفعالية، مما يعزز أدائه في المهام المتخصصة التي تتطلب استرداد معلومات مفصلة.

تُظهر هذه التحديثات مجتمعة التزام Gorilla بدفع حدود قدرات نماذج اللغة الكبيرة، مما يجعلها أكثر تنوعًا ودقة وإمكانية الوصول إليها لمجموعة واسعة من التطبيقات. مع استمرار تطور مشهد الذكاء الاصطناعي، يُعد إطار Gorilla شاهدًا على التطورات المستمرة في هذا المجال.