نحن نعمل على تمكين صعود مهندس الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج GitHub – مما يوفر قوة نماذج اللغة الكبيرة والصغيرة الرائدة في الصناعة لأكثر من 100 مليون مستخدم مباشرة على GitHub.
نعتقد أن كل مطور يمكنه أن يصبح مهندس ذكاء اصطناعي بالأدوات والتدريب المناسبين. من الملعب إلى البرمجة باستخدام النموذج في Codespaces إلى النشر في الإنتاج عبر Azure، يوضح لك GitHub Models مدى بساطة الأمر. سجل للحصول على الإصدار التجريبي العام المحدود هنا.
منذ الأيام الأولى للكمبيوتر المنزلي، كان أسلوب الإبداع السائد للمطورين هو بناء وتخصيص ونشر البرامج باستخدام التعليمات البرمجية. واليوم، في عصر الذكاء الاصطناعي، ينشأ بسرعة أسلوب ثانوي ولا يقل أهمية عن أسلوب الإبداع: القدرة على الاستفادة من نماذج التعلم الآلي. وعلى نحو متزايد، يبني المطورون تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية حيث تحتوي الحزمة الكاملة على تعليمات برمجية خلفية وأمامية بالإضافة إلى نموذج واحد أو أكثر. ولكن شريحة كبيرة من المطورين لا تزال تفتقر إلى سهولة الوصول إلى النماذج المفتوحة والمغلقة. وهذا يتغير اليوم.
نحن نطلق نماذج GitHub، لتمكين أكثر من 100 مليون مطور لدينا من أن يصبحوا مهندسي ذكاء اصطناعي وبناء نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة في الصناعة.
من Llama 3.1 إلى GPT-4o وGPT-4o mini إلى Phi 3 أو Mistral Large 2، يمكنك الوصول إلى كل نموذج عبر ملعب مدمج يتيح لك اختبار مطالبات ومعلمات نموذج مختلفة مجانًا، مباشرةً في GitHub. وإذا أعجبك ما تراه في الملعب، فقد أنشأنا مسارًا انزلاقيًا لإحضار النماذج إلى بيئة المطور الخاصة بك في Codespaces وVS Code. وبمجرد أن تكون مستعدًا للانتقال إلى الإنتاج، يوفر Azure AI ذكاءً اصطناعيًا مسؤولاً مدمجًا وأمانًا على مستوى المؤسسة وخصوصية البيانات والتوافر العالمي، مع معدل إنتاجية وتوافر مُجهز في أكثر من 25 منطقة Azure لبعض النماذج. لم يكن تطوير وتشغيل تطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك بهذه السهولة من قبل.
تبدأ الفرحة في ساحة اللعب النموذجية على GitHub
بالنسبة لمعظمنا، لم يحدث تعلم أن تصبح مطورًا على مسار خطي في الفصل الدراسي. لقد تطلب الأمر التدريب واللعب والتعلم من خلال التجريب. وينطبق نفس الشيء اليوم على نماذج الذكاء الاصطناعي. في ساحة اللعب التفاعلية الجديدة، يمكن للطلاب والهواة والشركات الناشئة وغيرهم استكشاف أكثر الألعاب الخاصة شيوعًا. و يمكنك فتح نماذج من Meta وMistral وAzure OpenAI Service وMicrosoft وغيرها ببضع نقرات وضغطات مفاتيح فقط. يمكنك تجربة تطبيقات الذكاء الاصطناعي ومقارنتها واختبارها ونشرها في نفس المكان الذي تدير فيه الكود المصدر.
بالتوافق مع التزام GitHub وMicrosoft المستمر بالخصوصية والأمان، لن تتم مشاركة أي مطالبات أو مخرجات في نماذج GitHub مع موفري النماذج، ولن يتم استخدامها لتدريب النماذج أو تحسينها.
سيقوم البروفيسور ديفيد جيه مالان بوضع نماذج GitHub موضع الاختبار في CS50 بجامعة هارفارد هذا الخريف، لتمكين الطلاب من تجربة الذكاء الاصطناعي بسهولة أكبر.
اختبار ومقارنة النماذج المختلفة
كل قطعة من البرمجيات فريدة من نوعها. وعلى نحو مماثل، كل نموذج فريد من نوعه في قدراته وأدائه وتكلفته. يوفر Mistral زمن انتقال منخفض، في حين يتميز GPT-4o بأنه ممتاز في بناء تطبيقات متعددة الوسائط قد تتطلب الصوت والرؤية والنص في الوقت الفعلي. قد تتطلب بعض السيناريوهات المتقدمة دمج أوضاع مختلفة، مثل نموذج التضمين لـ استرجاع الجيل المعزز (RAG).
بفضل مجموعة النماذج، سيتمكن المطورون من الحصول على كل الخيارات التي يحتاجون إليها للبقاء على اطلاع دائم على كل ما هو جديد، وتجربة المزيد، والتعلم بشكل أسرع من أي وقت مضى. وهذه ليست سوى الموجة الأولى. ففي الأشهر المقبلة، ومع اقترابنا من التوافر العام لنماذج GitHub، سنستمر في إضافة المزيد من اللغة والرؤية والنماذج الأخرى إلى منصتنا.
قم بإنشاء Codespaces لتحويل أفكارك إلى واقع
لا تقتصر المتعة على اللعب في الملعب فقط. فبفضل قوة Codespaces، قمنا بإنشاء مسار خالٍ من الاحتكاك لك لتجربة كود الاستدلال النموذجي قبل وضعه في مشروعك الخاص. ومع وجود كود عينة لمجموعة متنوعة من اللغات والأطر من جميع الأنواع جاهزة للاستخدام، يمكنك تجربة سيناريوهات مختلفة دون مواجهة مشكلات “يعمل على جهازي”.
بعد ذلك، بمجرد أن تصبح جاهزًا، سيكون من السهل تشغيل الأشياء في مشروعك. استخدم المعرفة التي اكتسبتها من الملعب وCodespaces لإعداد نموذج أولي أو إثبات مفهوم داخل تطبيقاتك الخاصة. قم بتشغيل التقييمات السريعة في GitHub Actions باستخدام سلسلة من ملفات JSON التي تقوم فقط بإدخال أمر GitHub Models داخل واجهة سطر أوامر GitHubأو يمكنك الاستفادة من نماذج GitHub لبناء ملحق GitHub Copilot، وتوسيع نطاق النظام البيئي لمنصة GitHub لكل مرحلة من مراحل تطوير البرامج. وأخيرًا، انتقل إلى الإنتاج باستخدام Azure AI عن طريق استبدال رمز الوصول الشخصي الخاص بك على GitHub باشتراك Azure وبيانات الاعتماد.
شبكة المبدعين لعصر الذكاء الاصطناعي
من إنشاء الذكاء الاصطناعي من خلال التعاون مفتوح المصدر، إلى إنشاء البرامج بقوة الذكاء الاصطناعي، إلى تمكين صعود مهندس الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج GitHub – GitHub هي شبكة المبدعين لعصر الذكاء الاصطناعي.
لن يتم بناء الطريق إلى الذكاء الاصطناعي العام (AGI) بدون الكود المصدري والتعاون بين المجتمع المترابط على GitHub. في العام الماضي فقط، تم إنشاء أكثر من 100 ألف مشروع ذكاء اصطناعي توليدي على GitHub.
يعمل GitHub Copilot على تغيير سرعة إنتاج البرامج بشكل جذري، حيث يكتب بالفعل ما يقرب من 50% من التعليمات البرمجية في ملفات يتم تمكينها فيها. مساحة عمل GitHub Copilotنحن نتخيل عالمًا حيث يمكن لملايين المطورين المبتدئين والهواة والمحترفين على حد سواء كتابة البرامج باستخدام لغة بشرية بالكامل.
والآن، مع نماذج GitHub، يمكن لأكثر من 100 مليون مطور الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة وتجربتها حيث يديرون بالفعل أكواد المصدر والمشكلات وطلبات السحب وسير العمل ومستودعات البيانات الخاصة بهم – مباشرة على GitHub.
وفي السنوات المقبلة، سنواصل إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي لتوليد موجة هائلة من المطورين تصل إلى مليار مطور. ومن خلال القيام بذلك، سنمكن 10% من سكان العالم من بناء وتعزيز الإنجازات التي من شأنها تسريع التقدم البشري للجميع.
اليوم نبدأ الإصدار التجريبي العام المحدود لنماذج GitHub. أفتح حساب الأننحن لا نستطيع الانتظار لرؤية ما سوف تبنيه من هنا.
كتب بواسطة
كان توماس دومكي مفتونًا بتطوير البرمجيات منذ طفولته في ألمانيا، وقد بنى مسيرة مهنية في بناء الأدوات التي يحبها المطورون وتسريع الابتكارات التي تغير تطوير البرمجيات. يشغل توماس حاليًا منصب الرئيس التنفيذي لشركة GitHub، حيث أشرف على إطلاق أول أداة لمطوري الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في العالم، وهي GitHub Copilot – والآن، GitHub Copilot X. قبل عمله في GitHub، شارك توماس سابقًا في تأسيس HockeyApp وقاد الشركة كرئيس تنفيذي حتى استحواذ Microsoft عليها في عام 2014، وحصل على درجة الدكتوراه في الهندسة الميكانيكية من جامعة جلاسكو بالمملكة المتحدة.