نموذج اللغة الكبيرة (LLM)

نماذج اللغات الضخمة (LLMs) هي نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) التي أحدثت ثورة في مجال معالجة اللغات الطبيعية (NLP). وتتميز هذه النماذج بحجمها الهائل، حيث يتم تدريبها على مجموعات بيانات هائلة من النصوص والرموز، مما يمكّنها من فهم وتوليد نصوص شبيهة بالنصوص البشرية بطلاقة وتماسك ملحوظين. تحتل نماذج معالجة اللغات الطبيعية موقع الصدارة في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة، حيث تقود التطورات في كيفية تفاعل الآلات مع اللغة ومعالجتها.

التعريف

نماذج اللغات الكبيرة هي في الأساس نماذج تعلّم عميق، وتحديداً شبكات المحولات، التي تم توسيع نطاقها من حيث المعلمات وبيانات التدريب. يشير مصطلح "كبير" إلى مليارات أو حتى تريليونات المعلمات التي يمكن أن تحتويها هذه النماذج. البارامترات هي المتغيرات التي يتعلمها النموذج أثناء التدريب والتي تحدد قدرته على تعيين نص المدخلات إلى المخرجات المطلوبة. وكلما زاد عدد المعلمات بشكل عام، زادت الأنماط المعقدة التي يمكن أن يتعلمها النموذج. يتم تدريب هذه النماذج باستخدام تقنيات التعلّم غير الخاضع للإشراف على كميات هائلة من البيانات النصية المستقاة من الإنترنت والكتب والمقالات ومستودعات الشيفرات البرمجية. تسمح لها عملية التدريب هذه بتعلّم العلاقات الإحصائية بين الكلمات والعبارات، مما يمكّنها من التنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل ما، وترجمة اللغات، والإجابة عن الأسئلة، وحتى توليد محتوى إبداعي. ومن أبرز الأمثلة البارزة على برمجيات LLMs GPT-4 من OpenAI و Llama 3 من Meta.

التطبيقات

تتنوع استخدامات إدارة التعلم الآلي في مختلف الصناعات، مما يؤدي إلى تغيير طريقة عمل الشركات وكيفية تفاعل الناس مع التكنولوجيا. وفيما يلي بعض الأمثلة الملموسة:

• روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين: تعمل روبوتات الدردشة الآلية والمساعدات الافتراضية المتطورة القادرة على الانخراط في محادثات طبيعية ومدركة للسياق. ويمكنها فهم الاستفسارات المعقدة، وتقديم إجابات غنية بالمعلومات، وحتى إظهار درجة من الشخصية. تعزز هذه التكنولوجيا خدمة العملاء، وتوفر الدعم الفوري والتجارب الشخصية. على سبيل المثال، تستخدم الشركات روبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بتقنية LLM للتعامل مع استفسارات العملاء، مما يتيح للعملاء من البشر التعامل مع المشكلات الأكثر تعقيداً.
• إنشاء المحتوى وتوليد النصوص: تتفوّق هذه التقنية في إنشاء أشكال مختلفة من المحتوى المكتوب، بدءاً من المقالات ومنشورات المدونات إلى النسخ التسويقية والقصص الإبداعية. ويمكنهم مساعدة منشئي المحتوى من خلال أتمتة مهام الكتابة المتكررة، والعصف الذهني، وحتى صياغة أجزاء كاملة من النص. يتم استخدام هذه الإمكانية في مجالات التسويق والصحافة والكتابة الإبداعية لتعزيز الإنتاجية واستكشاف أشكال جديدة لتوليد المحتوى. يمكنك أن ترى قدرات مماثلة لتوليد النصوص في تطبيقات مثل نماذج تحويل النص إلى فيديو.

المفاهيم الرئيسية

ترتبط العديد من المفاهيم الرئيسية ارتباطاً وثيقاً بنماذج اللغات الكبيرة وفهمها يوفر صورة أكثر اكتمالاً لهذه التقنية:

• معالجة اللغات الطبيعية (NLP): تُعدّ آليات معالجة اللغات الطبيعية تقدماً كبيراً في مجال معالجة اللغات الطبيعية، وهو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الحواسيب من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها. تشمل البرمجة اللغوية العصبية مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك تحليل المشاعر والترجمة الآلية والإجابة على الأسئلة، وكلها تستفيد من قدرات الآلات ذات المحركات ذات المحركات ذات المحركات المنخفضة.
• شبكات المحولات: إن البنية التي تقوم عليها معظم شبكات المحولات هي شبكة المحولات. وتستخدم المحولات التي تم تقديمها في ورقة " الانتباه هو كل ما تحتاجه "، آليات الانتباه لتقييم أهمية الكلمات المختلفة في الجملة عند معالجة اللغة. وتعتبر هذه البنية فعالة بشكل خاص في التقاط التبعيات بعيدة المدى في النص، وهو جانب مهم لفهم السياق وتوليد نص متماسك.
• الهندسة الفورية: غالبًا ما يتطلب التفاعل مع الآلات ذات المسؤولية المحدودة بفعالية هندسة سريعة. ويتضمن ذلك صياغة مطالبات أو تعليمات محددة ومنظمة بشكل جيد لتوجيه الآلة نحو توليد المخرجات المطلوبة. تؤثر جودة الموجهات بشكل كبير على جودة وملاءمة استجابة الآلة ذات المسؤولية المحدودة مما يسلط الضوء على أهمية فهم كيفية التواصل الفعال مع هذه النماذج.

تمثل النماذج اللغوية الكبيرة قفزة كبيرة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تقدم قدرات غير مسبوقة في فهم اللغة وتوليدها. وعلى الرغم من أن هذه النماذج لا تزال في طور التطور، إلا أن تأثيرها في تطبيقات متنوعة كبير بالفعل، وتعد بإعادة تشكيل العديد من جوانب عالمنا الرقمي.