نظرة عامة
التطورات الأخيرة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أظهرت تحسينات ملحوظة في القدرات متعددة اللغات. لكن العربية - بتعقيد صرفها، وكتابتها من اليمين لليسار، وتنوع لهجاتها - لسا تحدي كبير لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
هذا المقال يستكشف أداء نموذج لغوي جديد على معايير قياس خاصة بالعربية.
اختيار المعايير
في هذا التقييم، جربنا النموذج على عدة مهام رئيسية للعربية:
- ARCD (مجموعة بيانات الفهم القرائي العربي) - الإجابة على الأسئلة
- تحليل المشاعر العربية - كشف المشاعر عبر اللهجات
- التعرف على الكيانات المسماة (NER) - تحديد الأشخاص والأماكن والمؤسسات
- التشكيل - إضافة علامات التشكيل للنصوص غير المشكّلة
النتائج الأولية
[النتائج والتحليل قريبًا…]
النتائج الرئيسية
- الأداء على العربية الفصحى مقابل اللهجات
- المقارنة مع GPT-4 و Claude ونماذج أخرى
- التحديات الخاصة بصرف العربية
التطبيقات
فهم كيف تتعامل نماذج اللغة مع العربية مهم جدًا لبناء منتجات ذكاء اصطناعي للأسواق العربية. هالمعايير تساعدنا نحدد الفجوات والفرص للتحسين.
هذا منشور تجريبي. التحليل الكامل والنتائج قريبًا.