اكتشف كيفية عمل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، وتطورها بمرور الوقت، وكيف يمكن تطبيقها في صناعات مثل القطاع القانوني وقطاع التجزئة.
النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs ) هي أنظمة ذكاء اصطناعي توليدية متقدمة قادرة على فهم وتوليد نصوص شبيهة بالنصوص البشرية. وتستطيع هذه النماذج التعرف على اللغات البشرية وتفسيرها، بعد أن تم تدريبها على ملايين الجيجابايت من البيانات النصية المجمعة من الإنترنت. وقد أصبحت الابتكارات التي تعمل بتقنية LLM مثل ChatGPT أصبحت أسماء مألوفة، مما يجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي في متناول الجميع.
مع توقع وصول السوق العالمي لإدارة التعلم الآلي إلى 85.6 مليار دولار بحلول عام 2034، تركز العديد من المؤسسات على اعتماد إدارة التعلم الآلي في جميع وظائفها التجارية.
في هذه المقالة، سوف نستكشف كيفية عمل النماذج اللغوية الكبيرة وتطبيقاتها في مختلف الصناعات. لنبدأ!
يمتد تاريخ النماذج اللغوية الكبيرة على مدى عدة عقود، وهو تاريخ مليء بالإنجازات البحثية والاكتشافات الرائعة. قبل الغوص في المفاهيم الأساسية، دعونا نستكشف بعضاً من أهم المحطات البارزة.
فيما يلي لمحة سريعة عن أبرز المحطات الرئيسية في تطور الماجستير في القانون:
منذ عام 2018، استخدمت نماذج مثل BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) و GPT (المحول التوليدي المدرب مسبقًا) المحولات لإدخال المعالجة ثنائية الاتجاه، حيث تتدفق المعلومات إلى الأمام والخلف على حد سواء. وقد حسنت هذه التطورات بشكل كبير من قدرة هذه النماذج على فهم اللغة الطبيعية وتوليدها.
لفهم كيفية عمل نموذج اللغة الكبيرة (LLM)، من المهم أولاً توضيح ما هو نموذج اللغة الكبيرة بالضبط.
تُعد نماذج LLMs نوعًا من النماذج التأسيسية - وهي أنظمة ذكاء اصطناعي للأغراض العامة تم تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة. يمكن ضبط هذه النماذج لمهام محددة، وهي مصممة لمعالجة وتوليد النصوص بطريقة تحاكي الكتابة البشرية. تتفوق نماذج LLMs في إجراء تنبؤات من الحد الأدنى من المطالبات وتستخدم على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء محتوى يعتمد على المدخلات البشرية. ويمكنها استنتاج السياق، وتقديم إجابات متماسكة وذات صلة، وترجمة اللغات، وتلخيص النصوص، والإجابة عن الأسئلة، والمساعدة في الكتابة الإبداعية، وحتى إنشاء أو تصحيح التعليمات البرمجية.
إن نماذج LLMs كبيرة للغاية وتعمل باستخدام مليارات المعلمات. المعلمات هي عبارة عن أوزان داخلية يتعلمها النموذج أثناء التدريب، مما يمكّنه من توليد مخرجات بناءً على المدخلات التي يتلقاها. بشكل عام، تميل النماذج ذات المعلمات الأكثر إلى تقديم أداء أفضل.
فيما يلي بعض الأمثلة على رسائل الماجستير في القانون الشهيرة:
تحتوي النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) على العديد من المكونات الرئيسية التي تعمل معًا لفهم مطالبات المستخدم والاستجابة لها. يتم تنظيم بعض هذه المكونات في طبقات. تتعامل كل طبقة مع مهام محددة في خط معالجة اللغة.
على سبيل المثال، تقسم طبقة التضمين الكلمات إلى أجزاء أصغر وتحدد العلاقات بينها.
بناءً على ذلك، تقوم طبقة التغذية الأمامية بتحليل هذه الأجزاء للعثور على الأنماط. بطريقة مماثلة، تضمن الطبقة المتكررة أن يحافظ النموذج على الترتيب الصحيح للكلمات.
هناك عنصر مهم آخر هو آلية الانتباه. فهي تساعد النموذج على التركيز على الأجزاء الأكثر أهمية من المدخلات، مما يسمح له بإعطاء الأولوية للكلمات أو العبارات الرئيسية على الأجزاء الأقل أهمية. لنأخذ حالة ترجمة عبارة "جلس القط على السجادة" إلى الفرنسية: تضمن آلية الانتباه أن يقوم النموذج بمحاذاة كلمة "القط" مع كلمة "الدردشة" وكلمة "السجادة" مع "السجادة"، مع الحفاظ على معنى الجملة. تعمل هذه المكونات معًا خطوة بخطوة لمعالجة النص وتوليد النص.
تشترك جميع آليات إدارة التعلم منخفضة التكلفة في نفس المكونات الأساسية، ولكن يمكن بناؤها وتكييفها لأغراض محددة. فيما يلي بعض الأمثلة على أنواع مختلفة من الآليات ذات المسؤولية المحدودة وقدراتها الفريدة:
تساعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الآلات على فهم اللغة البشرية والتعامل معها، بينما يركز الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء محتوى جديد مثل النصوص أو الصور أو الأكواد. تجمع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بين هذين المجالين معاً. فهي تستخدم تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لفهم اللغة ثم تطبق الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء استجابات أصلية شبيهة بالبشر. يتيح هذا المزيج لنماذج اللغة الكبيرة معالجة اللغة وتوليد نصوص مبتكرة وذات مغزى، مما يجعلها مفيدة في مهام مثل المحادثات وإنشاء المحتوى والترجمة. من خلال المزج بين نقاط القوة في كل من البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي التوليدي، تتيح الآلات في الآلة التواصل بطريقة تبدو طبيعية وبديهية.
والآن بعد أن قمنا بتغطية ماهية الآلية LLM وكيف تعمل، دعنا نلقي نظرة على بعض حالات الاستخدام في مختلف الصناعات التي تعرض إمكانات الآلية LLM.
تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي على تغيير الصناعة القانونية، وقد جعلت نماذج الذكاء الاصطناعي مهام مثل البحث عن المستندات القانونية وصياغتها أسرع بكثير بالنسبة للمحامين. ويمكن استخدامها لتحليل النصوص القانونية بسرعة، مثل القوانين والقضايا السابقة، للعثور على المعلومات التي يحتاجها المحامون. كما يمكن أن تساعد هذه الآلات أيضاً في كتابة المستندات القانونية، مثل العقود أو الوصايا.
ومن المثير للاهتمام، لا تقتصر فائدة أدوات إدارة دورة العمل القانونية على البحث والصياغة فحسب، بل هي أيضًا أدوات قيّمة لضمان الامتثال القانوني وتبسيط سير العمل. يمكن للمؤسسات استخدام نماذج إدارة دورة العمل القانونية للامتثال للوائح من خلال تحديد الانتهاكات المحتملة وتقديم توصيات لمعالجتها. عند مراجعة العقود، يمكن لأدوات إدارة مستوى الخدمة القانونية تسليط الضوء على التفاصيل الرئيسية، وتحديد المخاطر أو الأخطاء، واقتراح التغييرات.
يمكن لـ LLM تحليل بيانات العملاء، مثل عمليات الشراء السابقة وعادات التصفح ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي، لاكتشاف الأنماط والاتجاهات. يساعد ذلك في إنشاء توصيات مخصصة للمنتجات. يمكن للتطبيقات المدمجة مع أجهزة إدارة التعلم الآلي إرشاد العملاء خلال عملية شراء المنتجات، مثل مساعدتهم في اختيار المنتجات، وإضافتها إلى سلة التسوق، وإتمام عملية الدفع.
علاوةً على ذلك، يمكن لروبوتات الدردشة الآلية القائمة على إدارة التعلم الآلي الرد على استفسارات العملاء الشائعة حول المنتجات والخدمات والشحن. وهذا يحرر مندوبي خدمة العملاء للتعامل مع المشكلات الأكثر تعقيداً. ومن الأمثلة الرائعة على ذلك أحدث روبوتات الدردشة الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي من أمازون، روفوس. ويستخدم هذا الروبوت الآلي LLMs لإنشاء ملخصات لمراجعات المنتجات. كما يستطيع روفوس أيضاً اكتشاف المراجعات المزيفة والتوصية بخيارات تحجيم الملابس للعملاء.
ومن التطبيقات الأخرى المثيرة للاهتمام لأدوات التعلم الآلي في قطاع التعليم. حيث يمكن لـ LLMs إنشاء مسائل واختبارات تدريبية للطلاب، مما يجعل التعلم أكثر تفاعلية.
عند ضبطها مع الكتب المدرسية، يمكن أن توفر أجهزة LLMs تجربة تعليمية مخصصة، مما يسمح للطلاب بالتعلم بالسرعة التي تناسبهم والتركيز على الموضوعات التي يجدونها صعبة. كما يمكن للمدرسين الاستفادة من أجهزة LLMs لتصحيح أعمال الطلاب، مثل المقالات والاختبارات، مما يوفر الوقت ويمكّنهم من التركيز على جوانب أخرى من التدريس.
وعلاوة على ذلك، يمكن لهذه النماذج ترجمة الكتب المدرسية والمواد الدراسية إلى لغات مختلفة، مما يساعد الطلاب على الوصول إلى المحتوى التعليمي بلغاتهم الأم.
تقدم أدوات إدارة اللغات المحلية العديد من الفوائد من خلال فهم اللغة الطبيعية، وأتمتة المهام مثل التلخيص والترجمة، والمساعدة في الترميز. ويمكنها الجمع بين المعلومات من مصادر مختلفة، وحل المشاكل المعقدة، ودعم التواصل متعدد اللغات، مما يجعلها مفيدة في العديد من الصناعات.
ومع ذلك، فإنها تنطوي أيضاً على تحديات، مثل خطر نشر المعلومات المضللة، والمخاوف الأخلاقية بشأن إنشاء محتوى واقعي ولكن زائف، وعدم الدقة في بعض الأحيان في المجالات الحرجة. وعلاوة على ذلك، فإن لها تأثيراً بيئياً كبيراً، حيث أن تدريب نموذج واحد يمكن أن ينتج عنه كمية من الكربون تعادل ما تنتجه خمس سيارات. إن موازنة مزاياها مع هذه القيود هو المفتاح لاستخدامها بشكل مسؤول.
تعمل النماذج اللغوية الكبيرة على إعادة تشكيل كيفية استخدامنا للذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال تسهيل فهم الآلات للنصوص وإنشاء نصوص شبيهة بالبشر. فهي تساعد صناعات مثل القانون وتجارة التجزئة والتعليم على أن تصبح أكثر كفاءة، سواء كان ذلك في صياغة المستندات أو التوصية بالمنتجات أو إنشاء تجارب تعليمية مخصصة.
على الرغم من أن هذه النماذج تقدم العديد من الفوائد، مثل توفير الوقت وتبسيط المهام، إلا أنها تنطوي أيضاً على تحديات مثل مشاكل الدقة والمخاوف الأخلاقية والأثر البيئي. ومع تحسن هذه النماذج، من المتوقع أن تلعب دوراً أكبر في حياتنا اليومية وأماكن عملنا.
لمعرفة المزيد، قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة والزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀
