نماذج الذكاء الاصطناعي للربح: كيف تختار المناسب لمشروعك؟

في البيئة الرقمية اليوم، تظهر نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة كل يوم تقريبًا. ChatGPT، Claude، Gemini، LLaMA – يقدم كل منها وعدًا بالسرعة والإبداع والأتمتة. ومع ذلك، في سياق الربح من الذكاء الاصطناعي، الأهم ليس النموذج الذي يُعتبر على نطاق واسع “الأفضل”، ولكن النموذج الذي يناسب احتياجات المشروع المحددة. إن معرفة كيفية اختيار النموذج تسمح لك باختيار الأدوات بوعي والتي تدعم حقًا تطوير الأعمال وتوليد الإيرادات.

يجب أن يعتمد اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب على معايير عملية. بغض النظر عما إذا كانت الأنشطة تتضمن إنشاء محتوى أو تخطيط حملات تسويقية أو تحليل البيانات أو بناء منتجات رقمية، يمكن للنموذج المناسب مضاعفة الكفاءة والتأثير فعليًا على النتائج المالية، ودعم الربح من الذكاء الاصطناعي بطريقة واعية ومراقبة.

إن فهم الاختلافات بين نماذج الذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية. يتفوق البعض في إنشاء النصوص والاستراتيجيات، مما يجعلها مثالية لكتابة الإعلانات أو الترجمة أو تخطيط المحتوى. يتفوق البعض الآخر في تحليل البيانات والبرمجة. يتطلب الاختيار الواعي للأداة معرفة كيفية معالجة الذكاء الاصطناعي للمعلومات، وكيف يتعلم، وكيف يستجيب للبيانات المقدمة. حتى التعديلات الطفيفة في المطالبات يمكن أن تؤثر بشكل كبير على جودة النتائج التي يتم إنشاؤها، مما يدل على مدى أهمية التوفيق المدروس للنموذج مع المهام.

في الجزء التالي من المقال، سيتم تقديم خطوات تفصيلية لتمكين مطابقة نموذج الذكاء الاصطناعي لتطبيقات محددة – من المهام الإبداعية البسيطة إلى المشاريع التقنية الأكثر تقدمًا. تم إعداد المحتوى بطريقة دائمة الخضرة، بحيث يمكن استخدامه لفترة أطول، مع إمكانية تحديث قائمة نماذج الذكاء الاصطناعي والأمثلة، مع الحفاظ على نفس منطق الاختيار. ونتيجة لذلك، يحصل المتخصصون والشركات الذين يرغبون في الربح من الذكاء الاصطناعي على دليل مُجرب لاتخاذ قرارات مستنيرة.

ما هي نماذج الذكاء الاصطناعي ولماذا هي مهمة في الربح من الذكاء الاصطناعي

نماذج الذكاء الاصطناعي هي أساس الثورة الرقمية المعاصرة. بفضلها، أصبح من الممكن إنشاء النصوص والرسومات وتحليل البيانات أو التنبؤات التجارية في وقت كان قبل بضع سنوات بعيدًا عن متناول فرق المتخصصين. كل نموذج هو خوارزمية متقدمة تم تدريبها على ملايين الأمثلة – من المقالات إلى الصور وخطوط التعليمات البرمجية. من الناحية العملية، يسمح الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال بإنشاء المحتوى ودعم القرارات وأتمتة العمليات التي كانت تتطلب في السابق عمل فرق كاملة من الخبراء. بالنسبة للشركات والعاملين المستقلين، يفتح هذا إمكانيات حقيقية للربح من الذكاء الاصطناعي.

يكمن مفتاح النجاح ليس في عدد الأدوات المستخدمة، ولكن في فهم كيفية اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الأنسب لأهداف محددة. تنجح النماذج المختلفة في تسويق المحتوى وتحليل البيانات أو المشاريع التكنولوجية. يتيح الاختيار الواعي للأداة توفير الوقت والمال، بالإضافة إلى إنشاء مشاريع أكثر فعالية وقابلية للتطوير. يزيد الاستخدام الماهر لإمكانات الذكاء الاصطناعي من الإنتاجية والإيرادات، مما يدعم الربح من الذكاء الاصطناعي بطريقة مدروسة ومنضبطة.

أنواع نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا هي:

• التوليدية – تنشئ محتوى جديدًا: نصوصًا ورسومات وأصواتًا ومقاطع فيديو؛ مثالية لتطبيق الذكاء الاصطناعي الإبداعي في العمل والمشاريع التسويقية.
• التحليلية والتنبؤية – تحلل البيانات وتكتشف الأنماط وتتوقع الاتجاهات، مما يدعم التخطيط والاستراتيجية واتخاذ القرارات التجارية.
• التجارية – توفر الاستقرار والدعم الفني والتكاملات الجاهزة عبر API، مما يسهل الربح من الذكاء الاصطناعي في بيئة الشركة.
• المفتوحة المصدر (open source) – تمنح تحكمًا كاملاً في النموذج، ولكنها تتطلب معرفة تقنية أكبر وتكوينًا مستقلاً.

أمثلة على أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي في الممارسة العملية

عند اختيار أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي للمشاريع التجارية، يجدر معرفة نقاط قوتها وقيودها. تهيمن حاليًا على السوق الأدوات التي تدعم الإيرادات – من كتابة الإعلانات إلى تحليل البيانات وتطوير التطبيقات. من الناحية العملية، يسمح تطبيق هذه النماذج بزيادة سرعة العمل بنسبة تصل إلى عدة عشرات بالمائة، وهو ما كان سيتطلب أسابيع من عمل الفريق بدون الذكاء الاصطناعي.

• GPT-4o: متخصص في النصوص – ممتاز لكتابة الإعلانات، و SEO، وروبوتات الدردشة، وإنشاء المحتوى التسويقي.
• Claude: فعال في تحليل البيانات والتقارير وأتمتة العمليات التجارية.
• Gemini: نموذج للرسومات ومقاطع الفيديو والوسائط المتعددة – يدعم إنشاء الحملات والمحتوى الإعلاني المرئي.
• Mistral: نموذج مفتوح يتيح إنشاء حلول الذكاء الاصطناعي وتطبيقات الأعمال الخاصة.
• LLaMA: نموذج مرن مفتوح المصدر، مثالي لتحليل البيانات والبحث والتجارب حول تخصيص الذكاء الاصطناعي.

الميزات الأساسية وتطبيق الذكاء الاصطناعي في العمل

تختلف نماذج الذكاء الاصطناعي في قدراتها وأغراضها. إن فهم نقاط قوتها والاختيار الصحيح للمشروع يمنح ميزة تنافسية حقيقية. إن الاستخدام الواعي للذكاء الاصطناعي يسرع التنمية، ويزيد الإنتاجية، ويعزز إمكانات الربح من الذكاء الاصطناعي. في الأجزاء التالية من المقال، سيتم عرض كيفية الجمع بين النماذج التوليدية والتحليلية لتحقيق أقصى استفادة من إمكاناتها في العمل والأعمال.

النماذج التوليدية – النصوص والرسومات والفيديو

تعتبر النماذج التوليدية الجزء الأكثر إبداعًا في عالم نماذج الذكاء الاصطناعي. إنها تسمح بإنشاء محتوى جديد – من المقالات ومنشورات المدونات، إلى الرسومات والرسوم التوضيحية، وصولًا إلى الفيديو والرسوم المتحركة. في سياق الربح من الذكاء الاصطناعي، فهي أداة تزيد من كفاءة العمل وحجم العمليات دون زيادة متناسبة في التكاليف. تستخدمها الشركات والمسوقون ومنشئو المحتوى لأتمتة العمليات، وتسريع إنشاء المحتوى، وتحسين جودته، مما يسمح بتحويل الفكرة إلى منتج رقمي جاهز لتحقيق الدخل.

من الناحية العملية، تتيح النماذج التوليدية تقليلًا كبيرًا في الوقت اللازم لإنشاء المحتوى. يمكن لكتاب الإعلانات إعداد عدد أكبر من المقالات في وقت أقصر، ويمكن لمصممي الجرافيك إنشاء مجموعات من المواد الترويجية في بضع دقائق، ويمكن لمنشئي الفيديو إنشاء رسوم متحركة وعروض تقديمية قصيرة كانت تتطلب في السابق عمل يوم كامل. وهذا يدل على أن تطبيق الذكاء الاصطناعي في العمل يترجم بشكل مباشر إلى توفير الوقت وإمكانية زيادة الإيرادات.

الاستخدامات العملية للنماذج التوليدية

• النصوص: مقالات المدونات، منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، الرسائل الإخبارية، سيناريوهات الفيديو، أوصاف المنتجات – يتم إنشاؤها على نطاق واسع وبسرعة لا يمكن تحقيقها يدويًا.
• الرسومات: الرسوم التوضيحية، الرسوم البيانية، البنرات، التصميمات المرئية لوسائل التواصل الاجتماعي، العروض التقديمية والمواد الإعلانية.
• الفيديو: أفلام إعلانية قصيرة، رسوم متحركة، عروض تقديمية للمنتجات، دروس تعليمية – جاهزة في دقائق بدلاً من أيام عمل الفريق.

تعمل النماذج التوليدية على تسريع عملية إنشاء المحتوى وتمكين اختبار الأفكار الجديدة في وقت قصير. إن اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب لنوع المحتوى يسمح بزيادة الكفاءة وتقليل التكاليف. يمكن لأفضل النماذج تكييف أسلوب ونبرة وتنسيق المحتوى مع جمهور معين، مما يجعلها أداة أساسية للشركات والعاملين المستقلين الذين يرغبون في تحويل الإبداع إلى كسب حقيقي من الذكاء الاصطناعي.

إمكانات الكسب اعتمادًا على نوع المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي

يتيح استخدام أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي زيادة الإيرادات من خلال أتمتة العمليات وإنتاج المحتوى بشكل أسرع. يعرض الجدول التالي الإيرادات الشهرية التقريبية بالدولار الأمريكي اعتمادًا على نوع المحتوى ونماذج الذكاء الاصطناعي الأنسب له. تستند البيانات إلى تقارير السوق واستطلاعات العاملين المستقلين – بما في ذلك Wondercraft 2025 و Upwork 2025 و Oxford Internet Institute 2025 و Grand View Research و Staffing Industry Analysts.

أمثلة عملية للتطبيق

من الناحية العملية، تتيح النماذج التوليدية أتمتة كبيرة للعمليات. يستخدم مؤلفو الإعلانات GPT-4o لإنشاء مسودات للمقالات والمنشورات، والتي يتم تعديلها بعد ذلك لتحسين محركات البحث (SEO)، مما يسمح بإنشاء المزيد من المحتوى في وقت أقصر. يقوم مصممو الجرافيك في Leonardo AI بإنشاء مجموعات من الرسومات لوسائل التواصل الاجتماعي في غضون دقائق، بدلاً من قضاء ساعات في مشروع واحد. يستخدم منشئو الفيديو Runway أو Gemini لإعداد الرسوم المتحركة والأفلام الإعلانية القصيرة للعملاء أو المشاريع الخاصة. والنتيجة هي عدد أكبر من المواد الجاهزة للنشر وإمكانية زيادة الإيرادات من التسويق بالعمولة أو الإعلانات أو مشاريع العملاء.

تجدر الإشارة إلى أن النماذج التوليدية لن تحل محل الإنسان بشكل كامل – فهي تتطلب إشرافًا ومراجعة وتكييفًا لتلبية توقعات الجمهور. بفضلها، يصبح سير العمل أكثر كفاءة، ويتم تحسين استخدام الذكاء الاصطناعي في العمل، وتدعم الأتمتة الربح من الذكاء الاصطناعي بشكل حقيقي.

في الجزء التالي، سنلقي نظرة على النماذج التحليلية والتنبؤية التي تمكن من التنبؤ بالنتائج وتحليل البيانات والتخطيط الاستراتيجي لأنشطة الأعمال – وهي خطوة أخرى في عملية كيفية اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الأنسب للمشروع.

النماذج التحليلية والتنبؤية – تحليل البيانات والتوقعات

تدعم النماذج التحليلية والتنبؤية الربح من الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل البيانات التاريخية والتنبؤ بالنتائج المستقبلية. إنها تسمح للشركات والعاملين المستقلين بتخطيط الحملات وزيادة التحويلات وتحسين تكاليف الإعلانات أو المحتوى، والاستفادة الكاملة من استخدام الذكاء الاصطناعي في العمل.

على عكس النماذج التوليدية التي تنشئ المحتوى، تتعلم النماذج التحليلية من البيانات التاريخية. يمكنهم التنبؤ، على سبيل المثال، بالمنتجات التي ستباع بشكل أفضل، والكلمات الرئيسية التي ستجذب أكبر عدد من الزيارات العضوية، أو كيف سيتفاعل المستخدمون مع حملة تسويقية. يتيح اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الواعي اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات، بدلاً من التخمين.

كيف تعمل النماذج التحليلية والتنبؤية؟

تستخدم هذه النماذج الإحصاء والرياضيات وتحليل البيانات، وتعالج مجموعات هائلة من المعلومات، وتكتشف الأنماط وتتنبأ بالأحداث المستقبلية. على سبيل المثال، يمكن للنظام استخدام بيانات المبيعات من الأشهر الـ 12 الماضية للتنبؤ بأفضل فئات المنتجات مبيعًا في الربع التالي. يعتبر التنبؤ قيمة أساسية للنماذج التحليلية.

• تحليل الانحدار – يتوقع التغيرات في القيم، على سبيل المثال، حركة المرور والمبيعات والتحويلات.
• التجميع – يجمع المستخدمين وفقًا لسلوكيات أو سمات مماثلة.
• النمذجة التصنيفية – تتنبأ بنتيجة “نعم/لا”، على سبيل المثال، ما إذا كان المستخدم سيقوم بعملية شراء.
• تحليل المشاعر – يقيم النبرة العاطفية للمحتوى والآراء على الشبكة.

أمثلة على استخدامات النماذج التحليلية

الربح من التحليل والتنبؤ باستخدام الذكاء الاصطناعي

تفتح النماذج التحليلية والتنبؤية إمكانيات جديدة للربح من الذكاء الاصطناعي. فهي تتيح اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات، وهو ما يترجم عمليًا إلى إيرادات أعلى مع مخاطر أقل.

• المستقلون: يستخدمون أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي للتحليلات والتقارير وأتمتة المهام في جداول البيانات، ويقدمون للعملاء حلولًا جاهزة.
• المسوقون: يتوقعون فعالية الحملات ويحسنون ميزانيات الإعلانات بفضل تطبيق الذكاء الاصطناعي في العمل مع البيانات التنبؤية.
• مبتكرو التجارة الإلكترونية: يستخدمون نماذج التوصية لتحليل سلوك المستخدمين والتخصيص التلقائي للعروض، مما يزيد المبيعات.

النماذج التحليلية ليست متاحة فقط للشركات الكبيرة. أدوات مثل ChatGPT Advanced Data Analysis أو BigQuery ML تمكن أيضًا أصحاب المشاريع الصغيرة والمستقلين من استخدام أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي. أصبحت القدرة على تفسير البيانات اليوم بنفس أهمية إنشاء المحتوى أو الرسومات.

المرحلة التالية هي تطبيق نماذج التوصية والتخصيص، التي تسمح بتكييف المحتوى والمنتجات والعروض مع مستخدمين محددين – عنصر أساسي لتحويل أعلى في التسويق والتجارة الإلكترونية وطريقة أخرى للربح من الذكاء الاصطناعي.

نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة مقابل التجارية – كيفية اختيار الأفضل لمشروعك

كل من يبدأ الربح من الذكاء الاصطناعي، سيواجه عاجلاً أم آجلاً السؤال التالي: كيف تختار نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يدعم مشروعك على أفضل وجه؟ من الناحية العملية، يتعلق الأمر بالاختيار بين نماذج الذكاء الاصطناعي التجارية – مثل GPT-4o و Claude و Gemini – والحلول المفتوحة مثل Mistral أو LLaMA أو Falcon.

تعتبر النماذج التجارية مريحة للمستقلين والمبدعين الذين يرغبون في تحقيق نتائج سريعة: فهي توفر واجهات برمجة تطبيقات جاهزة ودعمًا فنيًا واستقرارًا في التشغيل. تعمل النماذج المفتوحة بشكل جيد في المشاريع الأكبر، مثل منصات SaaS أو أدوات دعم العمل أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة، لأنها تمنح تحكمًا كاملاً في تطبيق الذكاء الاصطناعي في العمل.

كلا النهجين لهما مزاياهما وقيودهما. تسمح النماذج التجارية بالبدء بسرعة أكبر وتقليل المخاطر التقنية، بينما توفر النماذج المفتوحة حرية كاملة ومرونة وإمكانية إنشاء حلول أعمال فريدة. المفتاح هو مطابقة النموذج مع المشروع واستراتيجية تحقيق الدخل – عندها يصبح الربح من الذكاء الاصطناعي أكثر فعالية وقابلية للتنبؤ.

الاختلافات بين نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة والتجارية

يكمن أكبر فرق بين نماذج الذكاء الاصطناعي التجارية (GPT-4o و Claude 3 و Gemini) والنماذج المفتوحة (Mistral و LLaMA و Falcon) في الصيانة والإتاحة. توفر النماذج التجارية تحديثات منتظمة وأمانًا للبيانات وعمليات تكامل جاهزة، بينما غالبًا ما تكون نماذج مفتوحة المصدر مجانية أو أرخص، ولكنها تتطلب المزيد من العمل التقني والتكوين.

كيف تختار نموذج الذكاء الاصطناعي لفكرتك؟

تبدأ عملية اختيار أفضل نموذج للذكاء الاصطناعي بوعي بالإجابة على بعض الأسئلة الرئيسية:

• ما الذي تريد تحقيقه؟ – إنشاء نصوص، أو إنشاء رسومات، أو تحليل البيانات، أو التنبؤ بالاتجاهات؟
• ما هو مقدار الوقت والموارد التقنية المتاحة لديك؟ – غالبًا ما يجد المستقلون أنه من الأنسب البدء بالنماذج التجارية، ويمكن للفرق الاستفادة من مرونة المصادر المفتوحة.
• ما هي البيانات التي تعالجها؟ – في حالة المعلومات السرية، من الأفضل الاحتفاظ بالنموذج محليًا (مثل Mistral و LLaMA).

يتيح الاختيار الصحيح لنموذج الذكاء الاصطناعي زيادة كفاءة العمل والاستفادة الكاملة من إمكانات الأدوات والبدء في الربح من الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع.

ما هي نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعمل بشكل أفضل في تطبيقات محددة؟

فيما يلي أمثلة حول كيفية اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي اعتمادًا على نوع النشاط التجاري واستراتيجية الربح من الذكاء الاصطناعي:

• كاتب نصوص / مدون: GPT-4o، Claude 3 – ممتازان لإنشاء نصوص عالية الجودة، وتحسين محركات البحث (SEO)، وإنشاء محتوى لمنصات مختلفة.
• مسوق: Gemini أو Mistral – مثاليان لتحليل سريع لبيانات الحملات، وإنشاء محتوى إعلاني، ودعم الأنشطة التسويقية.
• محلل بيانات: LLaMA أو Falcon – يتيحان العمل محليًا، والتكامل مع الجداول، وإنشاء نماذج تنبؤية خاصة.
• مُنشئ فيديو / رسومات: Leonardo AI، Runway ML – يساعدان في إنشاء وتحرير المواد المرئية والرسوم المتحركة وأفلام التسويق.

في الواقع، يمكن دمج أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة. على سبيل المثال، يمكن للمسوق استخدام GPT-4o لإنشاء نصوص إعلانية، و Mistral لتحليل بيانات الحملة – وهذا يجعل الإجراءات أسرع وأكثر دقة وفعالية من حيث التكلفة.

إذا كان هدفك هو الربح من الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، فإن الاتجاه الجيد هو البدء بنموذج تجاري (سهولة الاستخدام، وجودة عالية، ودعم فني)، والانتقال تدريجيًا إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر عندما يحقق المشروع إيرادات ويتطلب تخصيصًا وتحكمًا أكبر في البيانات.

كيف تبدأ استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي عمليًا – خطوة بخطوة

إن معرفة نماذج الذكاء الاصطناعي شيء، ولكن القيمة الحقيقية تظهر عندما يمكنك ترجمة النظرية إلى إجراءات عملية و الربح من الذكاء الاصطناعي. يعتقد الكثير من الناس أن العمل مع الذكاء الاصطناعي يتطلب ترميزًا أو عمليات تثبيت معقدة. في الواقع، يمكنك اليوم استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي دون معرفة البرمجة، باستخدام واجهات بسيطة عبر الإنترنت.

في هذا القسم، سنوضح خطوة بخطوة كيفية بدء رحلتك مع الذكاء الاصطناعي – من اختيار النظام الأساسي، إلى اختبار النماذج، إلى إنشاء مشروعك الخاص الذي يدر إيرادات. ستتعلم كيفية بناء نظام بسيط ومربح يعتمد على الذكاء الاصطناعي – على سبيل المثال، مدونة أو كتاب إلكتروني أو دورة تدريبية أو تطبيق أو خدمة.

الخطوة 1: اختر نظامًا أساسيًا مع إمكانية الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي

في البداية، أنت بحاجة إلى مكان يوفر نماذج الذكاء الاصطناعي بطريقة بسيطة – من خلال معالج أو واجهة نصية أو لوحة مستخدم. فيما يلي أشهر الأنظمة الأساسية وتطبيقها في العمل و الربح من الذكاء الاصطناعي:

يعتمد اختيار المنصة على الهدف ونوع المشروع. لإنشاء النصوص، يعتبر ChatGPT هو الأفضل، وللرسومات والفيديو – Leonardo AI أو Canva Magic Studio. إذا كنت تخطط لتطبيق أو خدمة ذكاء اصطناعي خاصة بك، فإن Hugging Face أو Replicate ستتيح لك اختبار وتطوير أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل تمامًا.

الخطوة 2: اختر النموذج المناسب لنوع المشروع

لكل نموذج ذكاء اصطناعي نقاط قوة وتطبيقات خاصة به. لا جدوى من استخدام GPT-4o للتوقعات المالية، في حين أن Claude 3 أو LLaMA سيكونان أفضل. يعد اختيار النموذج المناسب عنصرًا أساسيًا في الربح من الذكاء الاصطناعي بشكل فعال وقابل للتطوير.

• إنشاء المحتوى: GPT-4o، Claude 3، Gemini 1.5 – المدونات والمقالات والنشرات الإخبارية وكتابة الإعلانات.
• تحليل البيانات والتنبؤات: Mistral، LLaMA 3 – التقارير وتحليل الاتجاهات والتنبؤ بنتائج الأعمال.
• الرسومات والفيديو: Leonardo AI، Runway ML – إنشاء سريع للرسومات والرسوم المتحركة والمواد الترويجية.
• التسويق والأتمتة: ChatGPT (مع المكونات الإضافية)، Poe – التنبؤ بفعالية الحملات وأتمتة العمليات.

من الناحية العملية، يجدر اختبار نموذجين بالتوازي – على سبيل المثال GPT-4o و Claude 3 – لمعرفة أيهما يناسب أسلوب عملك بشكل أفضل. غالبًا ما تنشأ الاختلافات ليس من جودة المحتوى، ولكن من تفسير السياق وتفاصيل المهام.

نصيحة الخبراء

تؤكد هيئة التحرير، بدعم من محللي الذكاء الاصطناعي وباحثي LLM، أن اختيار النموذج اللغوي المناسب هو قرار استراتيجي – لا ينبغي أن يعتمد فقط على الشعبية أو عدد المعلمات.

في العمل OptLLM: Optimal Assignment of Queries to Large Language Models يقترح الباحثون نهجًا يساعد على تحسين التكلفة والأداء – يختار النموذج نموذج LLM الذي سيتم استخدامه لاستعلام معين اعتمادًا على الميزانية والجودة المطلوبة. (arXiv)

تُظهر دراسة أخرى بعنوان “Optimising Calls to Large Language Models with Uncertainty‑Based Two‑Tier Selection” أنه يمكن استخدام نموذج لغوي كبير (LLM) صغير كـ “مرشح” – إذا أنتج قدرًا كبيرًا من عدم اليقين، فسيتم استدعاء نموذج لغوي كبير (LLM) أكبر وأكثر تكلفة. يتيح ذلك تحقيق نتائج جيدة بتكلفة أقل. (arXiv)

• حدد ميزانية واقعية وراقب التكاليف: قارن رسوم واجهة برمجة التطبيقات (API) واستهلاك الموارد – يُظهر تقرير Dell أن الاستدلال يمكن أن يكون أرخص محليًا منه في السحابة. (Dell Technologies)
• ضع في الاعتبار استهلاك الطاقة وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون: وفقًا لتحليل النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) في مهام تصنيف النصوص، يمكن للنماذج البسيطة أن تعمل بشكل مشابه للنماذج الكبيرة، ولكنها تستهلك طاقة أقل بكثير. (arXiv)
• تحقق من المعايير الموضوعية: استخدم اختبارات مثل MMLU لتقييم ما إذا كان النموذج لديه المعرفة اللازمة لتطبيقك. (Unite.AI)

بالنسبة للشركات والمبدعين، توصية المحرر واضحة: ابدأ بالاختبارات على دفعات صغيرة من البيانات، وقارن تكلفة النماذج الفعالة والقوية، واتخذ القرار النهائي بناءً على النتائج الفعلية – وليس فقط الإعلانات التسويقية.