أحرزت التكنولوجيا الموجزة التلقائية تقدمًا كبيرًا في السنوات الأخيرة ، ويرجع ذلك أساسًا إلى تطبيق نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4. من خلال آليات التحكم الدقيقة ، يمكن لهذه النماذج توليد نصوص ذات جودة مماثلة للملخصات التي كتبها البشر. حدد الباحثون قيود ملخصات COD من خلال تحليل التفضيلات البشرية ، وبالتالي تحسين دقة وقابلية القراءة.
لا يعمل GPT-4 جيدًا في توليد ملخص ، بل يستخدم أيضًا في مهام التقييم المستندة إلى التصنيف. في معالجة الخطوة المتوسطة ، يعرض GPT-4 أداءً جيدًا ، قادرًا على إيجاد توازن بين اتساق الملخص ومقدار المعلومات. هذه القدرة تجعل تكنولوجيا الملخص التلقائي أكثر موثوقية وفعالية في التطبيقات العملية.
يعزز ظهور أداة Open Source Tool More تطوير تقنية الموجزة التلقائية. يستخدم Trickle إمكانيات التفكير في GPT-4 لتحويل لقطات الشاشة إلى معلومات قيمة ، وهي ميزة لها مجموعة واسعة من آفاق التطبيق في مجالات استخراج المعلومات وإدارة المعرفة. وبهذه الطريقة ، يمكن للمستخدمين الحصول بسرعة على المعلومات الرئيسية من الصور ، وتحسين كفاءة العمل.
تظهر الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعى ، ونموذج Codellama المستند إلى Llama الذي طورته Meta واحد منهم. يعمل هذا النموذج بشكل جيد في توليد الكود وتحسينه ، مما يوفر للمطورين أدوات قوية. في الوقت نفسه ، يجري التدريب السري لـ GPT-5 أيضًا ، مما يشير إلى أن تقنية الذكاء الاصطناعى ستجلب المزيد من الاختراقات والإمكانيات في المستقبل.
بشكل عام ، تتطور التكنولوجيا الموجزة التلقائية نحو اتجاه أكثر دقة وذكية مدفوعة بنماذج لغة كبيرة. سواء كان ذلك هو تحديد الحد من ملخص COD أو تطبيق أدوات القول ، فإنه يوضح الإمكانات الضخمة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعى في مجال معالجة المعلومات. في المستقبل ، مع إدخال نماذج أكثر ابتكارًا ، ستلعب تقنية الملخص التلقائي دورًا مهمًا في المزيد من السيناريوهات.