- الرئيسية
- خدماتنا
- تطوير النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)
تطوير النماذج اللغوية الكبيرة
شركة تطوير نماذج لغوية كبيرة (LLM): نماذج مخصصة ومضبوطة ومدمجة في أنظمتكم.
النموذج اللغوي الكبير (LLM) هو المحرك وراء مساعدات المحادثة وأدوات المستندات والمساعدين الذكيين. نساعدكم على اختيار النموذج المناسب، وتكييفه مع لغتكم ومهامكم، وتشغيله بموثوقية داخل منتجاتكم، سواء كان نموذجًا مفتوح المصدر مضبوطًا ضبطًا دقيقًا على وحدات GPU الخاصة بكم، أو نموذجًا مستضافًا محاطًا بقواعدكم وبياناتكم. ويشمل عملنا اختيار النماذج ومقارنتها، والضبط الدقيق (Fine-tuning) على أمثلتكم بأساليب مثل LoRA، والاسترجاع المعزز (RAG) من مستنداتكم، وتصميم التعليمات، وطبقة التشغيل التي تتحكم في الحمل وزمن الاستجابة والتكلفة. نعمل مع GPT وLlama وMistral وGemini باستخدام PyTorch ومنظومة Hugging Face.
ما نبنيه
تطوير النماذج اللغوية الكبيرة (LLM). ما يتضمنه العمل.
للنماذج اللغوية مخاطرها الخاصة: التحيز، واختلاق المعلومات، والمخرجات الضارة، وتسريب البيانات الحساسة. لذلك نختبرها قبل الإطلاق بمجموعات تقييم مأخوذة من مجالكم وتعليمات هجومية (Red-team)، ونواصل المراقبة بعد التشغيل حتى لا تتراجع الجودة مع تغيّر بياناتكم والنماذج الأساسية. وعندما لا يجوز أن تغادر البيانات شبكتكم، يمكن تشغيل نموذج مفتوح المصدر بالكامل داخل بيئتكم السحابية الخاصة أو مركز بياناتكم، في المنطقة التي تختارونها، دون أي استدعاء لواجهة API خارجية.
اختيار النماذج ومقارنتها
نختبر النماذج المرشحة على مهامكم أنتم، ونقارن الدقة والسرعة وتكلفة كل طلب وشروط الترخيص قبل أن تلتزموا بأي نموذج.
نماذج متخصصة في مجالكم
ضبط دقيق كامل أو موفّر للموارد (LoRA وQLoRA) على أمثلة منتقاة، ليتعلم النموذج صيغتكم وأسلوبكم ومصطلحات مجالات مثل القانون والطب والمالية.
الاسترجاع المعزز والبحث المؤسسي
مسارات RAG تشمل تقسيم النصوص والتضمينات وإعادة الترتيب، فتأتي الإجابات من مستنداتكم الحالية لا من ذاكرة النموذج.
دمج النماذج في أنظمتكم
ربط النموذج بمنصات الدعم وأنظمة إدارة المحتوى وCRM والأدوات الداخلية عبر API، وطرحه دون إيقاف العمل اليومي.
تشغيل ذاتي الاستضافة
تشغيل النماذج مفتوحة المصدر على خوادمكم أو وحدات GPU السحابية بمحركات مثل vLLM، مع المعالجة المجمّعة والتكميم للتحكم في التكلفة.
التقييم والمراقبة وإعادة التدريب
اختبارات آلية ومراجعة بشرية للدقة والتحيز والأمان، ولوحات لمتابعة الاستخدام والجودة والتكلفة، وإعادة تدريب ببيانات محدّثة عند تراجع الأداء.
حالات الاستخدام
أين يُستخدم. أمثلة من العمل اليومي.
شركات المنتجات المبنية على LLM
اختيار النموذج الأنسب لكل ميزة وطبقة تجريد تتيح الانتقال بين النماذج مع تغيّر الأسعار والتراخيص والجودة، دون الارتباط بمزوّد واحد.
المؤسسات التي تحتاج إلى نموذج خاص
نموذج مستضاف ذاتيًا لا تمر فيه التعليمات والمستندات والمخرجات عبر أي API خارجية، لمن لا يجوز أن تغادر بياناتهم شبكتهم.
الفرق القانونية والطبية والمالية
نموذج مضبوط على مستنداتكم وأمثلتكم يعرف المصطلحات والاختصارات والأعراف التي تخطئ فيها النماذج العامة.
الشركات التي تخدم عملاء بعدة لغات
ترجمة ومحادثة وتوليد نصوص بعدة لغات، منها العربية والإنجليزية، مع تقييم الجودة في كل لغة على حدة.
طريقة عملنا
خطوات المشروع. كل خطوة تنتهي بشيء يمكنك التحقق منه.
- 01
البحث والتصميم
نحدد ما يجب أن يفعله النموذج ومستوى الجودة المطلوب والقيود، ثم نصمم البنية: API مستضافة، أو نموذج مضبوط، أو RAG، أو مزيج منها.
- 02
جمع البيانات وتجهيزها
تُجمع الأمثلة والمستندات من مصادر متنوعة، وتُنقّى من الضوضاء والتكرار والبيانات الشخصية، وتُفحص بحثًا عن التحيز قبل التدريب.
- 03
التدريب والضبط الدقيق
نكيّف النموذج الأساسي المختار باستخدام PyTorch على بنية GPU، ونسجّل كل تشغيل لتكون النتائج قابلة للتكرار والمقارنة.
- 04
التقييم واختبارات الأمان
يُختبر النموذج على مهام مجالكم وفحوص التحيز والمخرجات الضارة والتعليمات الهجومية، ويُقارن بالنموذج الأساسي والبدائل.
- 05
النشر والمراقبة
ننشر النموذج خلف API مع السجلات وحدود الطلبات ولوحات المتابعة، ثم نتابع الجودة ونعيد التدريب مع تغيّر البيانات والمتطلبات.
الأسئلة الشائعة
أسئلة يطرحها العملاء كثيراً. إجابات مباشرة.
01هل نحتاج إلى نموذج لغوي خاص بنا، أم يكفي نموذج مستضاف مثل ChatGPT؟+
تنجح شركات كثيرة بنموذج مستضاف مع استرجاع معزز (RAG) من مستنداتها. أما النموذج الخاص المضبوط أو المستضاف ذاتيًا فيصبح منطقيًا عندما لا يجوز أن تغادر البيانات شبكتكم، أو عندما يجعل حجم الطلبات تكلفة API مرتفعة، أو عندما تحتاجون إلى سلوك لا يقدّمه النموذج المستضاف بثبات. نختبر المسارين على مهامكم قبل أن نوصي بأحدهما.
02مع أي نماذج لغوية كبيرة تعملون؟+
مع النماذج المستضافة مثل GPT من OpenAI وGemini من Google وClaude من Anthropic، والنماذج مفتوحة المصدر مثل Llama وMistral. ونبني أيضًا أنظمة هجينة تجمع النموذج اللغوي مع تعلم الآلة التقليدي، مثل مصنِّف يوجّه الطلبات قبل أن يجيب النموذج.
03هل يمكن تشغيل النموذج على خوادمنا؟+
نعم. يمكن استضافة النماذج مفتوحة المصدر على وحدات GPU الخاصة بكم أو في حسابكم السحابي. نحدد حجم العتاد بحسب النموذج والحركة المتوقعة، ونستخدم التكميم حيث يحافظ على جودة مقبولة بتكلفة أقل.
04كم نحتاج من البيانات لضبط نموذج لغوي ضبطًا دقيقًا؟+
لمهمة محددة مثل صيغة إخراج ثابتة أو أسلوب تصنيف معيّن، تكون بضع مئات إلى بضعة آلاف من الأمثلة عالية الجودة نقطة بداية عملية في الغالب، والجودة أهم بكثير من الكمية. أما تعليم النموذج مجالًا جديدًا بالكامل فيتطلب نصوصًا أكثر بكثير، ونخبركم بعد تجربة أولى هل بياناتكم كافية.
05كم تبلغ تكلفة تطوير نموذج لغوي كبير؟+
تعتمد التكلفة على النموذج الأساسي وحجمه، وكمية بيانات التدريب التي تحتاج إلى جمع وتنقية، ووقت GPU للتدريب، والاستضافة والتشغيل، وأعمال الربط بأنظمتكم. يكون استخدام API مستضافة مع RAG عادةً الأقل تكلفة للبدء، أما النموذج المضبوط المستضاف ذاتيًا فتكلفته الأولية أعلى لكنه قد يكون أرخص لكل طلب عند الأحجام الكبيرة. نوصي عادةً بالبدء بمشروع تجريبي مدته 3–6 أسابيع، ثم نقدّم عرض سعر ثابت لنطاق محدد.
اعثروا على النموذج اللغوي المناسب لحالتكم
احجزوا استشارة مجانية مدتها 30 دقيقة. شاركونا حالة الاستخدام وقيود البيانات لديكم، وسنقترح النماذج التي تستحق المقارنة، وأين تُستضاف، وهل يستحق الضبط الدقيق التكلفة. نوقّع اتفاقية عدم إفصاح (NDA) قبل أن تشاركونا أي بيانات.