تواجه المؤسسات الساعية إلى دمج خبراتها الخاصة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي ثلاثة تحديات رئيسية: إما أن تقتصر على تخصيص النماذج الخاصة بشكل سطحي عند دمجها مع بيانات خبرات المؤسسة؛ أو أن تستمر في تدريب نماذج مفتوحة الأوزان دون البيانات الأصلية، مما يُعرّض القدرات الأساسية، مثل الامتثال للتعليمات، للخطر؛ أو أن تضطر إلى بناء نماذج من الصفر بتكلفة باهظة. ما تحتاجه المؤسسات حقًا هو الوصول إلى القدرات المتقدمة للنماذج الرائدة، والقدرة على دمج معارفها الخاصة بشكل كامل.
تتيح خدمة Nova Forge للمؤسسات إنشاء نسخ محسّنة من Nova، تُسمى "Novellas"، من خلال دمج بيانات خاصة مع إمكانيات رائدة. توفر هذه الخدمة وصولاً حصرياً إلى نقاط التحقق من نموذج Nova في مراحل ما قبل التدريب، وأثناء التدريب، وما بعد التدريب. وهذا يمكّن العملاء من دمج بياناتهم الخاصة مع مجموعات بيانات Amazon Nova المُختارة بعناية في كل مرحلة من مراحل التدريب.
والنتيجة هي نموذج مُخصّص يجمع بين المعرفة الكاملة وقدرات التحليل المنطقي لـ Nova وفهم عميق لخصائص أعمال كل مؤسسة. يمكن للعملاء البدء في بناء تطبيقاتهم الخاصة باستخدام Nova 2 Lite اليوم. بالإضافة إلى ذلك، يحصل مستخدمو Nova Forge على وصول مبكر إلى Nova 2 Pro وNova 2 Omni، مما يمنحهم ميزة تنافسية في تطوير التطبيقات والتطبيقات باستخدام إصدارات Nova الأكثر قوة.
إلى جانب إمكانية الوصول إلى نقاط التحقق من النماذج وقدرات تكامل البيانات، توفر نوفا فورج ثلاث ميزات أخرى: أولًا، القدرة على تدريب الذكاء الاصطناعي في بيئة المؤسسة الخاصة، والتي تُسمى "صالات التدريب" للتعلم المعزز، حيث يتعلم النموذج من سيناريوهات محاكاة تُحاكي تطبيقات العالم الحقيقي بدقة. ثانيًا، خيار إنشاء نماذج أصغر وأسرع تحافظ على ذكائها بتكلفة أقل، ويتم تدريبها على أمثلة مُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي من نماذج أكبر من خلال عملية "تقطير" تعتمد على البيانات. أخيرًا، توفر نوفا فورج إمكانية الوصول إلى مجموعة أدوات ذكاء اصطناعي مسؤولة، مما يُمكّن المؤسسات من تطبيق ضوابط السلامة اللازمة.
تقوم منظمات مثل Booking.com و Cosine AI و Nimbus Therapeutics و Nomura Research Institute و OpenBabylon و Reddit و Sony ببناء نماذجها الخاصة باستخدام Nova Forge لتلبية احتياجاتها المحددة بشكل أفضل.
عندما يقوم العملاء ببناء نموذجهم الرائد باستخدام Nova Forge، يمكنهم نشره مباشرةً على Amazon Bedrock بنفس مستوى الأمان وقابلية التوسع وحماية خصوصية البيانات على مستوى المؤسسات، كما هو الحال مع نماذج Bedrock الأخرى. يضمن هذا الحل الشامل، بدءًا من تطوير النموذج الرائد وصولًا إلى نشره في بيئة الإنتاج، حصول المؤسسات على أداء مثالي للذكاء الاصطناعي مصمم خصيصًا لتلبية احتياجات أعمالها، مع الحفاظ على وصول حصري إلى نموذج مُستضاف بشكل آمن على AWS.
المصدر: https://doanhnghiepvn.vn/chuyen-doi-so/kinh-te-so/amazon-ho-tro-cac-to-chuc-tu-xay-dung-mo-hinh-rieng/20251212030622501
تعليق (0)