أهمية اختيار النماذج: مفتاح النجاح في تطبيقات الذكاء الاصطناعي

يعتمد النجاح في تطبيق الذكاء الاصطناعي المولّد على قرار استراتيجي تغفل عنه العديد من المؤسسات: اختيار نماذج الأساس الأنسب لتحدياتها التجارية الفريدة. تمتلك كل مؤسسة احتياجات متنوعة تتطلب قدرات محددة في مجال الذكاء الاصطناعي – فما يعمل بشكل مثالي لحالة استخدام معينة قد لا يكون الخيار الأمثل لحالة أخرى، سواء بسبب التوازن بين التكلفة والمنفعة، أو الكفاءة التشغيلية، أو مدى التوافق مع الأهداف التجارية.

يتميز كل نموذج بمجموعة فريدة من نقاط القوة، سواء في قدرات الاستدلال، أو دعم اللغات المتعددة، أو توليد الشيفرات البرمجية، أو إنتاج المحتوى الإبداعي. وعندما تفتقر المؤسسات إلى خيارات متنوعة من النماذج، فإنها تواجه قيوداً مكلفة: إما دفع أسعار مرتفعة لنماذج متقدمة تفوق احتياجاتها وتهدر مواردها، أو القبول بأداء دون المستوى المطلوب مما يؤثر سلباً على الدقة والسرعة ورضا العملاء. ومن المهم بنفس القدر القدرة على تقييم هذه النماذج باستخدام بياناتك الخاصة وسيناريوهات واقعية، حيث غالباً ما يختلف الأداء العملي عن القدرات النظرية. يمكّن هذا التقييم العملي المؤسسات من تحديد التوازن الأمثل بين جودة المخرجات، وسرعة الاستجابة، والتكاليف التشغيلية لحالات الاستخدام المحددة بشكل تجريبي.

إن حرية اختيار واختبار النموذج الأنسب – أو مجموعة النماذج – بشكل شامل لكل مهمة محددة يُعد حجر الأساس لاستراتيجية ذكاء اصطناعي فعالة. هذا الاختيار يحدد مباشرة ما إذا كانت استثماراتكم التقنية ستحقق تأثيراً تحويلياً في أعمالكم أم ستؤدي إلى موارد غير مستغلة وفرص ضائعة.

ما يجب مراعاته عند اختيار النماذج

هناك ثلاث نقاط أساسية يجب مراعاتها عند التفكير في اختيار النماذج:

أولاً، تتطلب الحالات المختلفة أدوات مختلفة – تماماً كما لا يمكن استخدام مطرقة لكل إصلاح منزلي، لا يمكن توقع أن يحل نموذج واحد كل التحديات التجارية بكفاءة مثالية.

ثانياً، القدرة على التجربة والتبديل بين النماذج ليست مجرد ميزة إضافية – بل هي ميزة تنافسية حاسمة. المؤسسات القادرة على اختبار ونشر نماذج مختلفة بسرعة لحالات استخدام محددة تتفوق باستمرار على تلك المقيدة بنهج النموذج الواحد.

ثالثاً، يأتي تحسين التكلفة من مطابقة النموذج المناسب مع كل مهمة – متجنبين بذلك الإفراط في التجهيز أو القصور في الأداء.

هذه الحقائق الأساسية هي السبب وراء تصميمنا لـ Amazon Bedrock مع وضع مرونة الاختيار و تنوع النماذج في صميمه. في الواقع، كانت AWS أول مزود خدمة سحابية يقدم مجموعة متنوعة من نماذج الأساس المُدارة بالكامل من شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة، ونواصل باستمرار توفير أفضل النماذج عند إطلاقها – غالباً مع إمكانية وصول حصري أولي.

دعونا نستعرض كيف استفاد عملاؤنا من مرونة الاختيار و تنوع النماذج في Amazon Bedrock:

Veolia: توظيف الأدوات المناسبة لكل مهمة
عندما بدأت Veolia، الشركة الفرنسية الرائدة في مجال الخدمات البيئية، رحلتها مع الذكاء الاصطناعي، واجهت تحدياً معقداً: كيف يمكنها نشر أدوات ذكاء اصطناعي تقدم قيمة حقيقية لعشرات الآلاف من موظفيها حول العالم؟ لم يكن الحل في اختيار نموذج واحد، بل في توفير الوصول إلى مجموعة متنوعة من النماذج تلبي مختلف الاحتياجات. أثبت تنوع النماذج في Amazon Bedrock أهميته لنجاح Veolia. فمع إمكانية الوصول إلى أكثر من 100 نموذج من شركات رائدة مثل Amazon، وAI21 Labs، وAnthropic، وCohere، وغيرها، تمكنت Veolia من تلبية احتياجاتها المتنوعة عبر عملياتها العالمية.

حققت منصتهم “Veolia Secure GPT”، المبنية على Amazon Bedrock، نجاحاً باهراً في تبسيط خدمات الترجمة، وتوليد الصور، واسترجاع المعرفة. وبفضل مرونة اختيار النماذج، شهدت المنصة نمواً هائلاً – من 2,000 مستخدم في سبتمبر 2023 إلى 48,000 في نوفمبر 2024، متجاوزة اليوم 64,000 مستخدم. هذا التبني المتسارع يعكس نجاح نهج تمكين الموظفين، إذ يُمكن لأعضاء الفريق اختيار النماذج الأنسب لكل مهمة بدلاً من فرض حل واحد قد لا يلبي جميع الاحتياجات.

Showpad: مواءمة النماذج مع قيم المؤسسة
تقدم Showpad، الشركة البلجيكية الرائدة في مجال تمكين المبيعات ، مثالاً ممتازاً على أهمية اختيار النماذج المتوافقة مع المتطلبات. احتاجت الشركة إلى توسيع قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على معايير صارمة للأمان والثقة. بعد تقييم دقيق لخياراتهم، اختاروا نماذج Claude من Anthropic لتوافقها مع مبادئهم الأساسية المتمثلة في الوكالة البشرية والشفافية والشمولية والنزاهة. وقد أثمر هذا الاختيار حيث نجحت Showpad في إطلاق 12 ميزة جديدة للذكاء الاصطناعي خلال عام واحد مع الحفاظ على معاييرها العالية للامتثال.

TUI: تعزيز الكفاءة عبر الجمع بين النماذج
واجه فريق التسويق في TUI، إحدى أكبر شركات السياحة والسفر العالمية ومقرها ألمانيا، تحدي إنشاء محتوى أصيل متوافق مع علامتهم التجارية وموجه للعملاء على نطاق واسع. جاء حلهم الإبداعي من خلال الجمع بين نقاط القوة لنماذج متعددة عبر Amazon Bedrock. استخدموا نماذج Llama من Meta لإنشاء المحتوى الأولي – تحديداً لكتابة أوصاف الفنادق – ثم استعانوا بنماذج Claude من Anthropic للتحسين والتنسيق. هذا النهج الهجين حول عملية إنشاء المحتوى من ثماني ساعات إلى ثوانٍ معدودة، محققاً نتائج لم يكن بإمكان أي من النموذجين تحقيقها بمفرده.

Stride Learning: تسريع تنفيذ الذكاء الاصطناعي مع الالتزام بمعايير السلامة
واجهت Stride، الشركة الأمريكية الرائدة في التعلم عبر الإنترنت، تحدي التطوير السريع لتطبيق Legend Library (المعروف أيضاً باسم K12 Story Studio) – وهو منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تمكّن طلاب المراحل الأولى من إنشاء كتب قصصية مصورة مخصصة في دقائق معدودة. كان العنصر الحاسم هو العثور على نماذج قادرة على إنشاء رسوم توضيحية غنية ومفصلة مع الحفاظ على معايير الدقة والسلامة الضرورية للمحتوى التعليمي للأطفال. عبر Amazon Bedrock، استخدمت Stride Learning نماذج Stability AI Stable Image Core لإنشاء محتوى مرئي جذاب يقلل من النصوص غير المنطقية ويضمن صوراً مناسبة للفئة العمرية. نجح Story Studio في الوصول إلى أكثر من 20,000 مستخدم منذ إطلاقه في فبراير 2025، حيث أنشأ الطلاب أكثر من 100,000 صورة باستخدام الذكاء الاصطناعي. هذا الاختيار الاستراتيجي للنموذج، إلى جانب التعاون الوثيق مع مهندسي حلول AWS وStability AI، مكّن Stride Learning من إطلاق منتج Legend Library الكامل في أقل من ستة أشهر.

AWS: تقليل التكلفة وتحسين زمن الاستجابة
يقوم فريق تجربة الميدان في AWS بتمكين فرق مبيعات AWS بحلول الذكاء الاصطناعي المولّد المبنية على Amazon Bedrock، مما يحسّن كيفية تفاعل بائعي AWS مع العملاء. اختار الفريق نماذج Amazon Nova لتشغيل ملخصات الحسابات، وهي ميزة يستخدمها البائعون بكثرة وتتطلب استجابات سريعة وموثوقة. منذ الانتقال إلى نموذج Nova Lite، شهد الفريق انخفاضًا بنسبة 90% في تكاليف الاستدلال ومعدل استحسان لهذه الميزة بنسبة 72%.

BigDataCorp: تسريع عملية التحول الرقمي
استفادت BigDataCorp، الشركة البرازيلية الرائدة في تكنولوجيا البيانات الكبيرة، من نماذج Mistral AI عبر Amazon Bedrock لتصميم وتطوير ونشر منتجها Generative Biography والذي يحول المعلومات المنظمة من جداول البيانات إلى تنسيق نصي – في غضون 20 يومًا فقط.

كيف يحول Amazon Bedrock مرونة اختيار النماذج إلى ميزة استراتيجية للأعمال

تتجاوز قوة Amazon Bedrock مجرد تنوع النماذج المتاحة – فهي تعيد تشكيل نهج المؤسسات في تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل جذري. من خلال واجهة موحدة، يمكن للفرق تجربة نماذج مختلفة في الوقت نفسه، ومقارنة استجاباتها مباشرة لمهام متطابقة باستخدام بيئة التجارب التفاعلية وأدوات التقييم المدمجة. يُزيل هذا النهج الموحد تعقيدات إدارة علاقات الموردين المتعددة ومنهجيات التقييم المتباينة عبر المنصات المختلفة.

باستخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الموحدة ومجموعات تطوير البرمجيات (SDKs) الشاملة، يمكن للمؤسسات دمج نماذج متعددة من مزودين مختلفين بسلاسة في أنظمتها – بدءاً من التطبيقات القديمة وصولاً إلى الخدمات المصغرة الحديثة. هذا النهج القائم على التكامل يحمي الاستثمارات التكنولوجية الحالية مع تمكين التبني التدريجي للذكاء الاصطناعي.

طوال رحلة تطبيق الذكاء الاصطناعي، يوفر Amazon Bedrock أدوات شاملة تعمل باستمرار على تحسين عملية النشر – بدءاً من الاختيار الأولي للنموذج وصولاً إلى التحسين المستمر. تساعد قدرات التقييم في تحديد النماذج الأكثر فعالية لمهام محددة، بينما تعمل الميزات المتقدمة مثل التوجيه الذكي، وتخزين التوجيهات مؤقتاً، وتحسين التوجيهات جنباً إلى جنب مع خيارات تقطير النماذج على تقليل التكاليف بشكل منهجي، وتحسين زمن الاستجابة، وتعزيز الدقة لجميع تطبيقاتكم المدعومة بـ Amazon Bedrock.

من خلال إزالة العوائق التقليدية للوصول إلى النموذج ونشره، يحول Bedrock التركيز من عقبات التكامل التقني وإدارة الموردين إلى اكتشاف الحلول الاستراتيجية. التأثير الواقعي واضح: تُظهر شركات مثل Veolia وShowpad وTUI وStride وBigDataCorp – وأمازون نفسها – أن مرونة اختيار النماذج ليست مجرد ميزة تقنية، بل هي عامل تميُّز تجاري يؤثر بشكل مباشر على تجارب العملاء والكفاءة التشغيلية والوضع التنافسي.

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي ليصبح حجر الأساس في استراتيجيات الأعمال الحديثة، ستثبت المؤسسات القادرة على التكيف بسلاسة بين النماذج لتلبية المتطلبات المتغيرة نفسها كقادة في السوق، متفوقة على المنافسين الأقل مرونة.

تعرف على المزيد:

اتصل بنا لمعرفة المزيد عن Amazon Bedrock أو قم بتسجيل الدخول إلى وحدة تحكم Amazon Bedrock لتجربته اليوم. أو، تحقق من الموارد المفيدة التالية:

• Amazon Bedrock (صفحة المنتج)
• تحسين تكاليف تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد على AWS (مقالة)
• قصص عملاء Amazon Bedrock (قائمة تشغيل)
• مقاطع فيديو توضيحية لـ Amazon Bedrock (قائمة تشغيل)

بتصرف عن المقالة الأصلية