- استخراج المعلومات: يتضمن استخراج المعلومات عملية استخلاص الحقائق والتفاصيل ذات الصلة من النصوص غير المنظمة. إنه يلعب دورًا حاسمًا في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بدءًا من تنقيب البيانات حتى بناء قواعد المعرفة. النماذج اللغوية الكبيرة ماهرة في هذه المهمة، حيث تستطيع التعرف على التفاصيل الخاصة واستخراجها من وثائق طويلة. لنوضح ذلك، افترض حالة حينما تحتاج إلى جمع معلومات حول التقدم التكنولوجي الحديث. يمكنك تقديم توجيه مثل "استرجاع أحدث الابتكارات في تقنية الذكاء الاصطناعي"، وسيقوم النموذج اللغوي بالبحث في مصادر واسعة لتقديم ملخصات موجزة لأحدث التطورات. علاوة على ذلك، يكون استخراج المعلومات قيمًا في البحث العلمي والأكاديمي. على سبيل المثال، يمكنك توجيه النموذج بتوجيه مثل "خُلص إلى النقاط الرئيسية لهذا البحث العلمي"، وسيقوم بإنشاء نظرة موجزة توفر لك الوقت والجهد في فهم الوثائق البحثية المعقدة.

‍

- الإجابة على الأسئلة: بالمقابل، تمكن الإجابة على الأسئلة المستخدمين من الحصول على إجابات محددة لاستفساراتهم. يمكن تطبيقه في ألعاب الثقافة العامة، ومساعدي الصوت الافتراضي، وأنظمة استرجاع المعلومات. النماذج اللغوية تتفوق في هذه المهمة، حيث يمكنها فهم تفاصيل الأسئلة وتقديم إجابات دقيقة. تخيل أنك ترغب في معرفة مكان ميلاد عالِمٍ شهير. أمر بسيط مثل "أين وُلدت ماري كوري؟" سيسفر بسرعة عن الإجابة "وارسو، بولندا". علاوة على ذلك، يمكن أن تكون الإجابة على الأسئلة مساعدة قيمة في اتخاذ القرار. إذا كنت تقارن بين منتجات وتحتاج إلى تقييم سريع، يمكن توجيه التوجيه مثل "أي هاتف ذكي يتميز بجودة الكاميرا الأفضل؟" لتوجيهك نحو إجابة موجزة تساعدك في اتخاذ قرار مستنير.

‍

يقدم استخراج المعلومات والإجابة على الأسئلة، بدعم من النماذج اللغوية والأوامر المُصممة بعناية، وسائل متعددة وفعالة للوصول إلى المعرفة، واستخراج الرؤى، والعثور على إجابات دقيقة في سياقات وتطبيقات متنوعة ومختلفة.

‍