فوجيتسو تقدم أول تقنية إطار عمل للذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة لتلبية الاحتياجات المتغيرة للشركات بواسطة Investing.com

طوكيو، 4 يونيو 2024 – (JCN Newswire) – أعلنت شركة فوجيتسو المحدودة اليوم أنها، لتعزيز استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات، قامت بتطوير إطار عمل توليدي للذكاء الاصطناعي للمؤسسات يستجيب بمرونة للاحتياجات المتنوعة والمتغيرة للشركات ، والسماح بالامتثال السهل للكم الهائل من البيانات والقوانين واللوائح التي تمتلكها الشركات. ستوفر فوجيتسو إطار عمل توليدي للذكاء الاصطناعي للمؤسسات على مستوى العالم كجزء من تشكيلة فوجيتسو كوزوتشي بدءًا من يوليو 2024.

في السنوات الأخيرة، بالإضافة إلى نماذج اللغات الكبيرة التفاعلية ذات الأغراض العامة (LLMs)، تم تطوير العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية المتخصصة. وفي المؤسسة، على وجه الخصوص، كانت هناك عوائق أمام استخدام هذه النماذج. تشمل هذه العوائق الصعوبات في التعامل مع الحجم الكبير من البيانات التي تطلبها الشركات، وعدم قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على تلبية المتطلبات المختلفة، مثل التكلفة وسرعة الاستجابة، والحاجة إلى الامتثال لقواعد ولوائح الشركة.

قامت فوجيتسو بتطوير إطار عمل توليدي للذكاء الاصطناعي للمؤسسات لتعزيز الذكاء الاصطناعي المتخصص القادر على حل هذه المشكلات للشركات. يتكون الإطار الجديد من الجيل المعزز للاسترجاع الموسع للرسم البياني المعرفي (RAG)، وتقنية دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي، وأول تقنية تدقيق توليدية للذكاء الاصطناعي في العالم. يستخدم الرسم البياني المعرفي الموسع RAG الرسوم البيانية المعرفية لربط العلاقات بين البيانات واسعة النطاق التي تمتلكها الشركات وتعزيز إدخال البيانات في الذكاء الاصطناعي التوليدي. تختار تقنية دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي النموذج ذو الأداء الأعلى من عدة نماذج ذكاء اصطناعي توليدية متخصصة بناءً على مهمة الإدخال أو يتم إنشاؤها تلقائيًا من خلال الجمع بين النماذج. تتيح أول تقنية تدقيق توليدية تعمل بالذكاء الاصطناعي في العالم الحصول على مخرجات قابلة للتفسير تلتزم بالامتثال للقوانين ولوائح الشركة.

الإطار التكنولوجي

1. الرسم البياني المعرفي الممتد RAG الذي يتغلب على نقاط الضعف في الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي لا يمكنه الإشارة بدقة إلى البيانات واسعة النطاق

تواجه تقنية RAG الحالية (1) للإشارة إلى المستندات ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي التوليدي مشكلة عدم القدرة على الإشارة بدقة إلى البيانات واسعة النطاق. لحل هذه المشكلة، طورت شركة Fujitsu الرسم البياني المعرفي الخاص بها RAG الممتد. تعمل هذه التقنية على تطوير تقنية RAG الحالية وهي قادرة على توسيع كمية مراجع البيانات بواسطة LLMs من مئات الآلاف أو ملايين الرموز التقليدية إلى أكثر من عشرة ملايين رمز مميز عن طريق إنشاء رسوم بيانية معرفية تلقائيًا مبنية على كميات هائلة من البيانات، مثل القوانين ولوائح الشركة وأدلة الشركة ومقاطع الفيديو. يسمح ذلك بتقديم المعرفة المستندة إلى العلاقات من الرسم البياني المعرفي بدقة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي، والذي يمكنه بعد ذلك إجراء استنتاجات منطقية وإظهار الأساس لمخرجاته.

قامت شركة فوجيتسو، على مدى سنوات عديدة، بجمع التكنولوجيا المتعلقة بالرسوم البيانية المعرفية، مثل طرق اختيار بيانات الإدخال والاحتفاظ بها. من خلال تطوير LLM الذي يقوم بإنشاء الرسوم البيانية المعرفية واستخدامها ديناميكيًا، فقد حقق أعلى دقة في العالم (2) في معيار ضمان الجودة متعدد القفزات (3).

2. تقنية دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي قادرة على إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي توليدي متخصصة تلقائيًا لتلبية الاحتياجات المتنوعة لبيانات الشركات

طورت فوجيتسو تقنية دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي الفريدة الخاصة بها والتي يمكنها بسهولة وسرعة إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي مناسبة لأعمالها الخاصة للمهام المدخلة في الذكاء الاصطناعي التوليدي دون هندسة سريعة أو ضبط دقيق. يجمع هذا بين نماذج التعلم الآلي الحالية مثل التكنولوجيا التي تولد تلقائيًا الذكاء الاصطناعي التوليدي المتخصص ونماذج التعلم الآلي الأكثر ملاءمة لإدخال المهام في الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتكنولوجيا لتحسين القرارات بشكل تفاعلي. من خلال التنبؤ بمدى ملاءمة كل نموذج من نماذج الذكاء الاصطناعي ثم تحديد النموذج تلقائيًا وتوليده بأفضل أداء، فإنه قادر على إنشاء ذكاء اصطناعي توليدي متخصص عالي الأداء يلبي احتياجات الشركة في غضون بضع ساعات إلى بضعة أيام. تتيح هذه التقنية اعتماد نماذج صغيرة إلى متوسطة الحجم (4) وخفيفة الوزن من خلال الجمع بين النماذج الأكثر ملاءمة وفقًا للمدخلات لتعظيم خصائصها. ومن المتوقع أن تقلل هذه التكنولوجيا من استهلاك الكهرباء والموارد الحسابية، وتؤدي إلى تطوير الذكاء الاصطناعي المستدام.

استخدمت فوجيتسو هذه التقنية لمزج نموذجها اللغوي واسع النطاق تلقائيًا Fugaku-LLM، وهو الذكاء الاصطناعي التوليدي المتخصص الياباني الذي تعلمه الكمبيوتر العملاق Fugaku، ونموذج مناسب للإدخال من دورات LLM المتخصصة اليابانية المتاحة للجمهور ثم إخراج الإجابات . أدى ذلك إلى حصول التكنولوجيا على أعلى مستوى من الدقة (5)، مع متوسط ​​درجات MT-Bench (6)، وهو معيار قياسي لقياس أداء اللغة اليابانية، مقارنة باللغات اليابانية الصغيرة والمتوسطة الحجم المتاحة للجمهور. نماذج متخصصة.

3. أول تقنية تدقيق للذكاء الاصطناعي التوليدي في العالم تحقق الذكاء الاصطناعي التوليدي المتوافق مع اللوائح المؤسسية والقانونية

تعد تقنية تدقيق الذكاء الاصطناعي التوليدية من فوجيتسو أول تقنية في العالم تقوم بمراجعة امتثال استجابات الذكاء الاصطناعي التوليدية مع اللوائح المؤسسية والقانونية. تتكون تقنية التدقيق هذه من تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي القابلة للتفسير، والتي تستخرج وتقدم أساس إجاباتها من تحليل حالة التشغيل الداخلية للذكاء الاصطناعي التوليدي، وتقنية تحديد الهلوسة التي تتحقق من الاتساق بين الإجابات وأساس تلك الإجابات، مع عرض التناقضات بطريقة سهلة الفهم. كلا التقنيتين قادرتان على استهداف ليس فقط النص، ولكن أيضًا بيانات الإدخال متعددة الوسائط، مثل الرسوم البيانية المعرفية والنصوص، ودمجها مع الرسم البياني المعرفي الممتد RAG يسمح باستخدام أكثر موثوقية للذكاء الاصطناعي التوليدي.

تم تطبيق تقنية التدقيق هذه على مهمة اكتشاف حالات المخالفات المرورية من خلال الصور المرورية. لقد أظهر بنجاح ما ركزه الذكاء الاصطناعي التوليدي على الرسوم البيانية المعرفية لقانون المرور وصور حركة المرور كأساس لإجابة الذكاء الاصطناعي التوليدي.

تجري شركة Fujitsu حاليًا اختبار التحقق باستخدام إطار عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بها للمؤسسات. ومن المتوقع أن يحقق هذا المشروع انخفاضًا بنسبة 30% في ساعات العمل للتحقق من الامتثال للعقود، وتحسينًا بنسبة 25% في كفاءة العمل المكتبي المساند، وانخفاضًا بنسبة 95% في الوقت المستغرق للتخطيط للتوزيع الأمثل للسائقين في صناعة النقل. تعمل فوجيتسو أيضًا على التأكد من أن إطار الذكاء الاصطناعي التوليدي للمؤسسات قادر على حل المشكلات في مختلف الأعمال وتحسين الإنتاجية من خلال تحقيق تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء مواد ضمان الجودة من أدلة المنتج التي يبلغ طولها حوالي 10 ملايين حرف، تحليل مشكلات الاتصال بشبكة الهاتف المحمول، وتحليل مستويات إرهاق الموظفين في مواقع العمل، وتحليل بيانات الجينوم واسعة النطاق.

خطط مستقبلية

ستواصل فوجيتسو إضافة وتوسيع مجموعتها من نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة للمؤسسات لمجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك اللغة اليابانية وتوليد الترميز. بالإضافة إلى ذلك، تم قبول اقتراح فوجيتسو لتطوير ماجستير في القانون متخصص في إنشاء واستخدام الرسوم البيانية المعرفية من قبل GENIAC، وهو مشروع تابع لوزارة الاقتصاد والتجارة والصناعة اليابانية لتعزيز قدرات تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي في اليابان. في هذا المشروع، سيؤدي تطوير LLM الذي ينشئ رسومًا بيانية معرفية خفيفة الوزن إلى تمكين تقنية RAG الموسعة للرسم البياني المعرفي المطورة حديثًا لاستخدامها في بيئة آمنة داخل المؤسسة.

ستواصل فوجيتسو الاستجابة للاحتياجات المتنوعة للعملاء، وتعزيز تطوير تقنيات البحث لحل المشكلات في مجالات الأعمال المتخصصة، وتقديم دعم قوي لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأعمال التجارية.

[1] تقنية RAG: الجيل المعزز للاسترجاع. تقنية تعمل على توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي بالاشتراك مع مصادر البيانات الخارجية.

[2] تحقيق أعلى دقة في العالم: تظهر معايير HotpotQA تحسنًا بنسبة 2.4% مقارنة بالطرق الحديثة الأخرى. تم اختياره لـ ACL 2024، المؤتمر الدولي الأول في العالم في مجال الذكاء الاصطناعي (سيتم الإعلان عنه في أغسطس 2024).

[3] معيار ضمان الجودة متعدد القفزات: HotpotQA (https://hotpotqa.github.io/). معايير للإجابة على الأسئلة المعقدة في الذكاء الاصطناعي التوليدي.

[4] النماذج الصغيرة والمتوسطة الحجم: نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع 1.3 مليار إلى 13 مليار معلمة.

[5] أعلى مستوى من الدقة: يشير أعلى مستوى من الدقة إلى أن النموذج سجل أفضل بنسبة 2.9% (تحسين 7.353 من 7.138) مقارنة بنموذج Mixtral 8x7B، وهو نموذج ياباني متخصص متوسط ​​الحجم متاح للجمهور.

[6] MT-Bench: معيار يحدد دقة الإجابات في الأسئلة المعقدة التي تحتوي على قدر معين من النص وتحتاج إلى إجابة كتابية.

حول فوجيتسو

هدف فوجيتسو هو جعل العالم أكثر استدامة من خلال بناء الثقة في المجتمع من خلال الابتكار. باعتبارنا شريك التحول الرقمي المفضل للعملاء في أكثر من 100 دولة، يعمل موظفونا البالغ عددهم 124000 على حل بعض أكبر التحديات التي تواجه البشرية. تعتمد مجموعة خدماتنا وحلولنا على خمس تقنيات رئيسية: الحوسبة، والشبكات، والذكاء الاصطناعي، والبيانات والأمن، والتقنيات المتقاربة، والتي نجمعها معًا لتحقيق تحول مستدام. أعلنت شركة Fujitsu Limited (TSE:6702) عن إيرادات مجمعة بلغت 3.7 تريليون ين (26 مليار دولار أمريكي) للسنة المالية المنتهية في 31 مارس 2024، ولا تزال الشركة الأولى في مجال الخدمات الرقمية في اليابان من حيث حصة السوق. اكتشف المزيد: www.fujitsu.com.

اضغط على جهات الاتصال

فوجيتسو المحدودة

قسم العلاقات العامة وعلاقات المستثمرين

الاستفسارات (https://bit.ly/3rrQ4mB)

حقوق الطبع والنشر 2024 JCN Newswire. كل الحقوق محفوظة.