نماذج اللغات الكبيرة (LLMs): ما هي وكيف تعمل

في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) سريع التغير، أصبحت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بسرعة تقنية أساسية. في هذه المقالة، ستتعرف على المزيد حول ماهية LLMs وكيفية عملها وتطبيقاتها المختلفة ومزاياها وقيودها. ستكتسب أيضًا نظرة ثاقبة لمستقبل هذه التكنولوجيا القوية.

ما هي نماذج اللغات الكبيرة؟

نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) هي أحد تطبيقات التعلم الآلي، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على إنشاء أنظمة يمكنها التعلم من البيانات واتخاذ القرارات بناءً عليها. تم إنشاء LLMs باستخدام التعلم العميق، وهو نوع من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية ذات الطبقات المتعددة للتعرف على الأنماط المعقدة في مجموعات البيانات الضخمة ووضع نماذج لها. تمكّن تقنيات التعلم العميق طلاب LLM من فهم السياق المعقد والدلالات وبناء الجملة في اللغة البشرية.

تعتبر LLMs "كبيرة" نظرًا لبنيتها المعقدة. يحتوي بعضها على ما يصل إلى 100 مليار معلمة ويتطلب تشغيلها 200 جيجابايت. بفضل شبكاتها العصبية متعددة الطبقات المدربة على مجموعات البيانات الضخمة، تتفوق LLMs في ترجمة اللغات، وتوليد المحتوى المتنوع، والمحادثات الشبيهة بالإنسان. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ LLM تلخيص المستندات الطويلة بسرعة، وتوفير الدروس التعليمية، ومساعدة الباحثين من خلال توليد أفكار جديدة بناءً على الأدبيات الموجودة.

كيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة

يمكنك فهم كيفية عمل LLM من خلال النظر في بيانات التدريب الخاصة به والأساليب المستخدمة لتدريبه وبنيته. ويؤثر كل عامل على مدى جودة أداء النموذج وما يمكن أن يفعله.

مصادر البيانات

يتم تدريب LLMs على مجموعات البيانات الضخمة، مما يسمح للنماذج بفهم وإنشاء محتوى ذي صلة بالسياق. يتم استخدام مجموعات البيانات المنسقة لتدريب LLMs على مهام محددة. على سبيل المثال، قد يتم تدريب ماجستير القانون في الصناعة القانونية على النصوص القانونية والسوابق القضائية والقوانين للتأكد من أنها تولد محتوى دقيقًا ومناسبًا. غالبًا ما يتم تنظيم مجموعات البيانات وتنظيفها قبل تدريب النموذج لضمان العدالة والحياد في المحتوى الذي تم إنشاؤه وإزالة المحتوى الحساس أو المتحيز.

عملية التدريب

يتضمن تدريب LLM مثل GPT (المحول التوليدي المدرب مسبقًا) ضبط ملايين أو مليارات المعلمات التي تحدد كيفية معالجة النموذج وتوليد اللغة. المعلمة هي قيمة يتعلمها النموذج ويقوم بتعديلها أثناء التدريب لتحسين الأداء.

تتطلب مرحلة التدريب أجهزة متخصصة، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، وكميات هائلة من البيانات عالية الجودة. يتعلم LLMs ويتحسن باستمرار أثناء حلقات التدريب على التغذية الراجعة. في حلقة التدريب على التغذية الراجعة، يتم تقييم مخرجات النموذج من قبل البشر واستخدامها لضبط معلماته. وهذا يسمح لـ LLM بالتعامل بشكل أفضل مع تعقيدات اللغة البشرية مع مرور الوقت. وهذا بدوره يجعل LLM أكثر فعالية في مهامها وأقل احتمالاً لإنشاء محتوى منخفض الجودة.

يمكن أن تكون عملية التدريب الخاصة بـ LLMs مكثفة من الناحية الحسابية وتتطلب كميات كبيرة من قوة الحوسبة والطاقة. ونتيجة لذلك، فإن تدريب حاملي شهادة الماجستير في القانون مع العديد من المعلمات يتطلب عادة رأس مال كبير، وموارد حاسوبية، وموهبة هندسية. ولمواجهة هذا التحدي، تبحث العديد من المنظمات، بما في ذلك Grammarly، في تقنيات أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة، مثل التدريب القائم على القواعد.

بنيان

تعتمد بنية LLMs بشكل أساسي على نموذج المحول، وهو نوع من الشبكات العصبية التي تستخدم آليات تسمى الانتباه والاهتمام الذاتي لتقييم أهمية الكلمات المختلفة في الجملة. تتيح المرونة التي توفرها هذه البنية لـ LLMs إنشاء نص أكثر واقعية ودقة.

في نموذج المحولات، يتم تعيين وزن انتباه لكل كلمة في الجملة والذي يحدد مدى تأثيرها على الكلمات الأخرى في الجملة. يتيح ذلك للنموذج التقاط التبعيات والعلاقات طويلة المدى بين الكلمات، وهو أمر بالغ الأهمية لإنشاء نص متماسك ومناسب للسياق.

تتضمن بنية المحولات أيضًا آليات الاهتمام الذاتي، والتي تمكن النموذج من ربط المواضع المختلفة لتسلسل واحد لحساب تمثيل هذا التسلسل. يساعد هذا النموذج على فهم سياق ومعنى سلسلة من الكلمات أو الرموز المميزة بشكل أفضل.

حالات استخدام LLM

بفضل قدراتها القوية في معالجة اللغات الطبيعية، تمتلك LLMs مجموعة واسعة من التطبيقات، مثل:

• الحوار التحادثي
• تصنيف النص
• ترجمة اللغة
• تلخيص المستندات الكبيرة
• توليد المحتوى المكتوب
• رمز الجيل

تدعم هذه التطبيقات القوية مجموعة واسعة من حالات الاستخدام، بما في ذلك:

• خدمة العملاء: تشغيل روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين الذين يمكنهم المشاركة في محادثات اللغة الطبيعية مع العملاء والإجابة على استفساراتهم وتقديم الدعم.
• البرمجة: إنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية، وشرح التعليمات البرمجية، والتحويل بين اللغات، والمساعدة في مهام تصحيح الأخطاء وتطوير البرمجيات.
• البحث والتحليل: تلخيص وتوليف المعلومات من النصوص الكبيرة، وتوليد الأفكار والفرضيات، والمساعدة في مراجعة الأدبيات والمهام البحثية.
• التعليم والدروس الخصوصية: توفير تجارب تعليمية مخصصة، والإجابة على الأسئلة، وإنشاء محتوى تعليمي مصمم خصيصًا لتلبية احتياجات الطلاب الفردية.
• التطبيقات الإبداعية: إنشاء محتوى إبداعي مثل الشعر وكلمات الأغاني والفنون المرئية بناءً على المطالبات النصية أو الأوصاف.
• إنشاء المحتوى: كتابة وتحرير المقالات والقصص والتقارير والبرامج النصية وأشكال المحتوى الأخرى.

أمثلة على نماذج اللغة الكبيرة

تأتي شهادات LLM في العديد من الأشكال والأحجام المختلفة، ولكل منها نقاط قوة وابتكارات فريدة. فيما يلي وصف لبعض النماذج الأكثر شهرة.

جي بي تي

المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) هي سلسلة من النماذج التي طورتها OpenAI. تعمل هذه النماذج على تشغيل تطبيق ChatGPT الشهير وتشتهر بإنشاء نص متماسك وذي صلة بالسياق.

تَوأَم

Gemini عبارة عن مجموعة من LLMs تم تطويرها بواسطة Google DeepMind، وهي قادرة على الحفاظ على السياق خلال المحادثات الطويلة. تدعم هذه القدرات والتكامل في تطبيقات نظام Google البيئي الأكبر مثل المساعدين الافتراضيين وروبوتات خدمة العملاء.

لاما

LLaMa (نموذج اللغة الكبير Meta AI) هي عائلة مفتوحة المصدر من النماذج التي أنشأتها Meta. LLaMa هو نموذج أصغر مصمم ليكون فعالاً وعالي الأداء بموارد حسابية محدودة.

كلود

Claude عبارة عن مجموعة من النماذج التي طورتها شركة Anthropic، والتي تم تصميمها مع التركيز القوي على الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والنشر الآمن. تم تسميته على اسم كلود شانون، أبو نظرية المعلومات، ويشتهر كلود بقدرته على تجنب توليد محتوى ضار أو متحيز.

مزايا LLMs

توفر LLMs مزايا كبيرة للعديد من الصناعات، مثل:

• الرعاية الصحية: يمكن لـ LLM صياغة التقارير الطبية والمساعدة في التشخيص الطبي وتوفير تفاعلات شخصية مع المريض.
• المالية: يمكن لـ LLMs إجراء التحليل وإنشاء التقارير والمساعدة في اكتشاف الاحتيال.
• البيع بالتجزئة: يمكن لـ LLMs تحسين خدمة العملاء من خلال الاستجابات الفورية لاستفسارات العملاء وتوصيات المنتج.

بشكل عام، تقدم LLMs مزايا متعددة، بما في ذلك القدرة على:

• قم بأتمتة المهام الروتينية المهمة مثل الكتابة وتحليل البيانات وتفاعلات خدمة العملاء، مما يحرر البشر للتركيز على المهام ذات المستوى الأعلى التي تتطلب الإبداع والتفكير النقدي وصنع القرار.
• يمكنك التوسع بسرعة والتعامل مع كميات كبيرة من العملاء أو البيانات أو المهام دون الحاجة إلى موارد بشرية إضافية.
• توفير تفاعلات مخصصة بناءً على سياق المستخدم، مما يتيح تجارب أكثر تخصيصًا وذات صلة.
• إنشاء محتوى متنوع ومبدع، من شأنه أن يثير أفكارًا جديدة ويعزز الابتكار في مختلف المجالات.
• سد الحواجز اللغوية من خلال توفير ترجمات دقيقة وسياقية، وتسهيل التواصل والتعاون عبر اللغات والثقافات المختلفة.

تحديات LLMs

على الرغم من مزاياها المتعددة، تواجه LLMs العديد من التحديات الرئيسية، بما في ذلك دقة الاستجابة والتحيز ومتطلبات الموارد الكبيرة. تسلط هذه التحديات الضوء على التعقيدات والمزالق المحتملة المرتبطة بـ LLMs وهي محور البحث المستمر في هذا المجال.

فيما يلي بعض التحديات الرئيسية التي تواجهها LLMs:

• يمكن لـ LLMs تعزيز وتضخيم التحيزات في بيانات التدريب الخاصة بهم، مما قد يؤدي إلى إدامة الصور النمطية الضارة أو الأنماط التمييزية. يعد التنظيم الدقيق لبيانات التدريب وتنظيفها أمرًا بالغ الأهمية للتخفيف من هذه المشكلة.
• قد يكون من الصعب فهم سبب إنشاء LLM لمخرجاتها بسبب تعقيد النماذج وانعدام الشفافية في عمليات صنع القرار الخاصة بها. وهذا النقص في القدرة على التفسير يمكن أن يثير مخاوف بشأن الثقة والمساءلة.
• تتطلب LLMs كميات هائلة من القوة الحسابية للتدريب والتشغيل، والتي يمكن أن تكون مكلفة وتستهلك الكثير من الموارد. يعد التأثير البيئي لاستهلاك الطاقة المطلوب للتدريب والتشغيل في LLM مصدر قلق أيضًا.
• يمكن أن تنتج LLM مخرجات مقنعة ولكنها غير صحيحة أو مضللة، مما قد يؤدي إلى نشر معلومات مضللة إذا لم تتم مراقبتها أو التحقق من صحتها بشكل صحيح.
• قد يواجه طلاب LLM صعوبة في المهام التي تتطلب معرفة عميقة خاصة بالمجال أو قدرات تفكير تتجاوز التعرف على الأنماط في البيانات النصية.

مستقبل LLMs

إن مستقبل LLMs واعد، مع تركيز الأبحاث المستمرة على الحد من تحيز الإنتاج وتعزيز شفافية صنع القرار. من المتوقع أن تكون LLMs المستقبلية أكثر تعقيدًا ودقة وقدرة على إنتاج نصوص أكثر تعقيدًا.

تشمل التطورات الرئيسية المحتملة في LLMs ما يلي:

• المعالجة متعددة الوسائط: سيكون حاملو شهادة LLM قادرين على معالجة وإنشاء ليس فقط النصوص ولكن أيضًا الصور والصوت والفيديو، مما يتيح تطبيقات أكثر شمولاً وتفاعلية.
• تعزيز الفهم والتفكير: إن تحسين القدرات على الفهم والتفكير فيما يتعلق بالمفاهيم المجردة والعلاقات السببية والمعرفة الواقعية سيؤدي إلى تفاعلات أكثر ذكاءً ووعيًا بالسياق.
• التدريب اللامركزي مع الخصوصية: إن تدريب LLMs على مصادر البيانات اللامركزية مع الحفاظ على الخصوصية وأمن البيانات سيسمح ببيانات تدريب أكثر تنوعًا وتمثيلاً.
• الحد من التحيز وشفافية المخرجات: سيضمن البحث المستمر في هذه المجالات أن تكون شهادات LLM جديرة بالثقة وتستخدم بشكل مسؤول، حيث أننا نفهم بشكل أفضل سبب إنتاجها لمخرجات معينة.
• الخبرة الخاصة بالمجال: سيتم تصميم LLMs لتناسب مجالات أو صناعات محددة، واكتساب المعرفة والقدرات المتخصصة لمهام مثل التحليل القانوني أو التشخيص الطبي أو البحث العلمي.

خاتمة

من الواضح أن LLMs هي تقنية ذكاء اصطناعي واعدة وقوية. ومن خلال فهم قدراتها وقيودها، يمكن للمرء أن يقدر تأثيرها على التكنولوجيا والمجتمع بشكل أفضل. نحن نشجعك على استكشاف التعلم الآلي والشبكات العصبية والجوانب الأخرى للذكاء الاصطناعي لفهم إمكانات هذه التقنيات بشكل كامل.