قوة الذكاء الاصطناعي المصممة للمطورين

إن مستقبل الذكاء الاصطناعي موجود هنا وبالنسبة للمطورين، فهو في شكل أدوات جديدة تغير الطريقة التي نقوم بها بالبرمجة وإنشاء المشكلات وحلها. يعد GLM-4.7 Flash، وهو نموذج لغة كبير مفتوح المصدر من Zhipu AI، أحدث الوافدين الكبار ولكنه ليس مجرد إصدار آخر. يوفر هذا النموذج قوة كبيرة وكفاءة مذهلة، لذا فإن الذكاء الاصطناعي المتطور في مجال إنشاء التعليمات البرمجية والتفكير متعدد الخطوات وإنشاء المحتوى يساهم في هذا المجال كما لم يحدث من قبل. يجب أن نلقي نظرة فاحصة على الأسباب التي تجعل GLM-4.7 Flash يغير قواعد اللعبة.

العمارة والتطور: ذكية، وهزيلة، وقوية

يحتوي GLM-4.7 Flash في جوهره على بنية محولات متقدمة من مزيج من الخبراء (MoE). فكر في فريق من المهنيين المتخصصين؛ لنفترض أن كل الخبراء لا يشاركون في جميع المشكلات، ولكن فقط الأشخاص الأكثر صلة بالموضوع يشاركون في مهمة معينة. هذه هي الطريقة التي تعمل بها نماذج وزارة التربية والتعليم. على الرغم من أن نموذج GLM-4.7 بأكمله يحتوي على 358 مليار معلمة هائلة وضخمة (بالآلاف)، إلا أن جزءًا فرعيًا فقط: حوالي 32 مليار معلمة تنشط في أي استعلام معين.

يعد إصدار GLM-4.7 Flash أبسط مع ما يقرب من 30 مليار معلمة إجمالية وآلاف المعلمات النشطة لكل طلب. مثل هذا التصميم يجعله فعالاً للغاية لأنه يمكن أن يعمل على أجهزة صغيرة نسبيًا ويظل قادرًا على الوصول إلى قدر كبير من المعرفة.

سهولة الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات للتكامل السلس

من السهل البدء باستخدام GLM-4.7 Flash. وهي متاحة كمنصة Zhipu Z.AI API التي توفر واجهة مشابهة لـ OpenAI أو Anthropic. يعد النموذج أيضًا متعدد الاستخدامات لمجموعة واسعة من المهام سواء كان الأمر يتعلق بمكالمات REST المباشرة أو SDK.

هذه بعض الاستخدامات العملية مع بايثون:

1. إنشاء النص الإبداعي

هل تحتاج إلى شرارة الإبداع؟ يمكنك جعل العارضة تكتب قصيدة أو نسخة تسويقية.

import requests

api_url = "https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}

user_message = {"role": "user", "content": "Write a short, optimistic poem about the future of technology."}

payload = {
    "model": "glm-4.7-flash",
    "messages": (user_message),
    "max_tokens": 200,
    "temperature": 0.8
}

response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload)
result = response.json()
print(result("choices")(0)("message")("content"))

الإخراج:

2. تلخيص الوثيقة

يحتوي على نافذة سياق كبيرة تجعل من السهل مراجعة المستندات الطويلة.

text_to_summarize = "Your extensive article or report goes here..."
prompt = f"Summarize the following text into three key bullet points:\n{text_to_summarize}"

payload = {
    "model": "glm-4.7-flash",
    "messages": ({"role": "user", "content": prompt}),
    "max_tokens": 500,
    "temperature": 0.3
}

response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)
summary = response.json()("choices")(0)("message")("content")
print("Summary:", summary)

الإخراج:

3. مساعدة متقدمة في الترميز

يعد GLM-4.7 Flash رائعًا بالفعل في مجال الترميز. يمكنك القول: إنشاء وظائف, وصف التعليمات البرمجية المعقدة أو حتى التصحيح.

code_task = (
    "Write a Python function `find_duplicates(items)` that takes a list "
    "and returns a list of elements that appear more than once."
)

payload = {
    "model": "glm-4.7-flash",
    "messages": ({"role": "user", "content": code_task}),
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 300
}

response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)
code_answer = response.json()("choices")(0)("message")("content")
print(code_answer)

الإخراج:

التحسينات الرئيسية التي تهم

GLM-4.7 Flash ليس ترقية عادية ولكنه يأتي مع الكثير من التحسينات مقارنة بإصداراته الأخرى.

• الترميز المحسّن و”الترميز الحيوي”: تم تحسين هذا النموذج على مجموعات بيانات كبيرة من التعليمات البرمجية، وبالتالي كان أدائه على معايير الترميز تنافسيًا مع النماذج الأكبر حجمًا والخاصة. كما أنه يجلب أيضًا فكرة تشفير Vibe، حيث يأخذ المرء في الاعتبار تنسيق التعليمات البرمجية والأسلوب وحتى مظهر واجهة المستخدم لإنتاج مظهر أكثر سلاسة واحترافية.
• تفكير متعدد الخطوات أقوى: وهذا جانب مميز حيث يتم تعزيز المنطق.
• الاستدلال المتداخل: يعالج النموذج التعليمات ثم يفكر (قبل التقدم في الاستجابة أو استدعاء الأداة) بحيث يكون أكثر ملاءمة لاتباع التعليمات المعقدة.
• الاستدلال المحفوظ: فهو يحتفظ بإجراءاته المنطقية على مدى عدة دورات في المحادثة، لذلك لن ينسى السياق في مهمة معقدة وطويلة.
• التحكم في مستوى الدوران: يستطيع المطورون إدارة عمق الاستدلال الذي يتم إجراؤه بواسطة كل استعلام بواسطة النموذج للمفاضلة بين السرعة والدقة.
• السرعة وفعالية التكلفة: يركز إصدار الفلاش على السرعة والتكلفة. Zhipu AI مجاني للمطورين ومعدلات واجهة برمجة التطبيقات الخاصة به أقل بكثير من معظم المنافسين، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي القوي يمكن الوصول إليه للمشاريع من أي حجم.

حالات الاستخدام: من الترميز الوكيل إلى الذكاء الاصطناعي المؤسسي

يتمتع GLM-4.7 Flash بإمكانيات العديد من التطبيقات نظرًا لتعدد استخداماته.

• الترميز والأتمتة الوكيل: قد يكون هذا النموذج بمثابة وكيل برمجي للذكاء الاصطناعي، والذي يمكن تزويده بهدف رفيع المستوى وإنتاج إجابة كاملة ومتعددة الأجزاء. إنه الأفضل في النماذج الأولية السريعة والتعليمات البرمجية المعيارية التلقائية.
• تحليل المحتوى الطويل: تعتبر نافذة السياق الهائلة الخاصة بها مثالية عند تلخيص التقارير الطويلة أو تحليل ملفات السجل أو الرد على الأسئلة التي تتطلب توثيقًا شاملاً.
• حلول المؤسسات: يسمح استخدام GLM-4.7 Flash كمصدر مفتوح ومستضاف ذاتيًا للشركات باستخدام البيانات الداخلية لتشكيل مساعدي الذكاء الاصطناعي الخاصين بها والمملوكين للقطاع الخاص.

الأداء الذي يتحدث مجلدات

يعد GLM-4.7 Flash أداة عالية الأداء، وقد تم إثبات ذلك من خلال الاختبارات المعيارية. لقد سجلت أعلى النتائج في نماذج البرمجة الصعبة مثل SWE-Bench وLiveCodeBench باستخدام برامج مفتوحة المصدر.

حصل GLM-4.7 على نسبة 73.8% في اختبار تم إجراؤه في SWE-Bench، والذي يستلزم حل مشكلات GitHub الحقيقية. كما كان متفوقًا في الرياضيات والاستدلال، حيث حصل على درجة 95.7 بالمائة في اختبار الذكاء الاصطناعي للرياضيات (AIME) وتحسن بنسبة 12 بالمائة عن سابقه في اختبار الاستدلال الصعب HLE. وتظهر هذه الأرقام أن جهاز GLM-4.7 Flash لا ينافس الطرازات الأخرى من نوعه فحسب، بل يتفوق عليها في العادة.

لماذا يعتبر فلاش GLM-4.7 صفقة كبيرة؟

هذا النموذج مهم لعدة أسباب:

1. أداء عالي بتكلفة منخفضة: إنه يوفر ميزات يمكنها التنافس مع أعلى الموديلات الخاصة بجزء صغير من التكلفة. يتيح ذلك أن يكون الذكاء الاصطناعي المتقدم متاحًا للمطورين الشخصيين والشركات الناشئة، فضلاً عن الشركات الضخمة.
2. مفتوحة المصدر ومرنة: GLM-4.7 Flash مجاني، مما يعني أنه يوفر تحكمًا غير محدود. يمكنك تخصيصه لنطاقات محددة، ونشره محليًا لضمان خصوصية البيانات، وتجنب تقييد البائع.
3. تتمحور حول المطور حسب التصميم: من السهل دمج النموذج في سير عمل المطورين ويدعم واجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI مع دعم الأدوات المضمنة.
4. حل المشكلات من النهاية إلى النهاية: GLM-4.7 Flash قادر على المساعدة في حل المهام الأكبر والأكثر تعقيدًا في تسلسل. وهذا يحرر المطورين للتركيز على النهج عالي المستوى والحداثة، بدلاً من إغفال تفاصيل التنفيذ.

خاتمة

يعد GLM-4.7 Flash قفزة هائلة نحو الذكاء الاصطناعي القوي والمفيد والمتاح. يمكنك تخصيصه لنطاقات محددة، ونشره محليًا لحماية خصوصية البيانات، وتجنب تقييد البائع. يوفر GLM-4.7 Flash وسيلة لإنشاء المزيد في وقت أقل، سواء كنت تقوم بإنشاء التطبيق الرائع التالي، أو أتمتة العمليات المعقدة، أو تحتاج فقط إلى شريك برمجة أكثر ذكاءً. لقد وصل عصر المطورين ذوي الصلاحيات الكاملة وأصبحت المخططات مفتوحة المصدر مثل GLM-4.7 Flash في المقدمة.

الأسئلة المتداولة