نماذج اللغة الكبيرة (LLM)
نموذج اللغة الكبير (LLM) هو نوع من الذكاء الاصطناعي يتم تدريبه على كميات هائلة من البيانات النصية لفهم وتوليد ومعالجة اللغة البشرية. تستخدم هذه النماذج التعلم ا...
8 دقيقة قراءة
AI
Large Language Model
+4
ديب سيك LLM
يتيح لك ديب سيك LLM من FlowHunt الوصول إلى أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي مثل DeepSeek R1 وتخصيصها لتوليد النصوص والصور في روبوتات الدردشة وأدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، وكل ذلك من لوحة تحكم واحدة.
AI
DeepSeek
LLM
Chatbot
وصف المكون
كيف يعمل مكون ديب سيك LLM
ما هو مكون ديب سيك LLM؟
يقوم مكون ديب سيك LLM بربط نماذج DeepSeek بالتدفق الخاص بك. بينما تحدث العمليات الأساسية في المولدات والوكلاء الذكيين، تتيح لك مكونات LLM تبديل والتحكم في النموذج المستخدم.
تذكر أن ربط مكون LLM هو اختياري. كل المكونات التي تستخدم LLM تأتي مع ChatGPT-4o كخيار افتراضي. تتيح لك مكونات LLM تغيير النموذج والتحكم في إعداداته.
إعدادات مكون ديب سيك LLM
الحد الأقصى للرموز (Max Tokens)
تمثل الرموز الوحدات الفردية للنص التي يعالجها النموذج أو يولدها. يختلف استخدام الرموز حسب النماذج، وقد تكون الرمز الواحد كلمة أو جزءًا من كلمة أو حتى حرفًا واحدًا. عادةً ما يتم تسعير النماذج بالملايين من الرموز.
يحد إعداد الحد الأقصى للرموز من إجمالي عدد الرموز التي يمكن معالجتها في تفاعل أو طلب واحد، لضمان توليد الاستجابات ضمن حدود معقولة. الحد الافتراضي هو 4000 رمز، وهو الحجم الأمثل لتلخيص المستندات ومصادر متعددة لتوليد إجابة.
درجة الحرارة
تتحكم درجة الحرارة في تنوع الإجابات، حيث تتراوح من 0 إلى 1.
درجة حرارة 0.1 ستجعل الاستجابات مباشرة جدًا ولكن قد تكون متكررة وناقصة.
درجة حرارة عالية 1 تتيح أقصى قدر من الإبداع في الإجابات لكنها تزيد من خطر ظهور ردود غير ذات صلة أو حتى متوهمة.
على سبيل المثال، درجة الحرارة الموصى بها لروبوت خدمة العملاء هي بين 0.2 و 0.5. هذا المستوى يحافظ على صلة الإجابات بالموضوع مع السماح ببعض التنوع الطبيعي.
النموذج
هذا هو منتقي النماذج. هنا ستجد جميع نماذج DeepSeek المدعومة. نحن ندعم جميع النماذج الأحدث من Gemini:
- DeepSeek R1: النموذج الصيني مفتوح المصدر وخفيف الوزن الذي اجتاح العالم في أوائل عام 2025. وهو حاليًا أسرع وأفضل نموذج DeepSeek حيث يتفوق بسهولة على نموذج o1 من OpenAI.
كيفية إضافة ديب سيك LLM إلى التدفق الخاص بك
ستلاحظ أن جميع مكونات LLM لديها مقبض إخراج فقط. لا يمر الإدخال عبر المكون، حيث أنه يمثل النموذج فقط، في حين أن عملية التوليد الفعلية تحدث في وكلاء الذكاء الاصطناعي والمولدات.
مقبض LLM يكون دائمًا بنفسجي. يوجد مقبض إدخال LLM في أي مكون يستخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد النصوص أو معالجة البيانات. يمكنك رؤية الخيارات بالنقر على المقبض:
يسمح لك ذلك بإنشاء جميع أنواع الأدوات. لنرَ المكون أثناء العمل. فيما يلي تدفق روبوت دردشة وكيل ذكاء اصطناعي بسيط يستخدم DeepSeek R1 لتوليد الردود. يمكنك اعتباره روبوت دردشة DeepSeek الأساسي.
يشمل هذا التدفق البسيط لروبوت الدردشة:
- مدخل الدردشة: يمثل الرسالة التي يرسلها المستخدم في الدردشة.
- سجل الدردشة: يضمن أن روبوت الدردشة يمكنه تذكر الردود السابقة وأخذها في الاعتبار.
- مخرج الدردشة: يمثل الرد النهائي لروبوت الدردشة.
- وكيل ذكاء اصطناعي: وكيل ذكاء اصطناعي مستقل يقوم بتوليد الردود.
- ديب سيك LLM: الاتصال بنماذج توليد DeepSeek.
الأسئلة الشائعة
- ما هو ديب سيك LLM في FlowHunt؟
ديب سيك LLM هو مكون في FlowHunt يتيح لك ربط والتحكم في نماذج DeepSeek للذكاء الاصطناعي لتوليد النصوص والصور، مما يمكّنك من إنشاء روبوتات دردشة قوية وتدفقات مؤتمتة.
- ما هي نماذج DeepSeek المدعومة؟
يدعم FlowHunt جميع نماذج DeepSeek الأحدث، بما في ذلك DeepSeek R1 المعروف بسرعته وأدائه، خاصة بالمقارنة مع نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة الأخرى.
- كيف يمكنني تخصيص إعدادات ديب سيك LLM؟
يمكنك ضبط الحد الأقصى للرموز لطول الاستجابة ودرجة الحرارة لإبداع الاستجابة، بالإضافة إلى التبديل بين نماذج DeepSeek المتاحة مباشرةً من لوحة تحكم FlowHunt الخاصة بك.
- هل من الضروري ربط مكون ديب سيك LLM؟
لا، ربط مكون LLM اختياري. بشكل افتراضي، يستخدم FlowHunt ChatGPT-4o، لكن إضافة ديب سيك LLM تتيح لك التبديل والتحكم في أي نموذج ذكاء اصطناعي يدير تدفقاتك.
جرّب FlowHunt مع DeepSeek
ابدأ في بناء روبوتات دردشة وأدوات أتمتة ذكية باستخدام نماذج DeepSeek المتقدمة—كل ذلك بدون إعداد معقد أو اشتراكات متعددة.