نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) هي أنظمة ذكاء اصطناعي مدربة على مجموعات ضخمة من النصوص لفهم وتوليد لغة تشبه اللغة البشرية. ببساطة، تم تزويد نموذج اللغة الكبير بـ ملايين أو مليارات الكلمات (غالبًا من الإنترنت) ليتمكن من التنبؤ بالنص وإنتاجه في سياق معين. عادةً ما تُبنى هذه النماذج على شبكات عصبية تعتمد على التعلم العميق – وغالبًا ما تكون على بنية المحول (Transformer). وبفضل حجمها الكبير، يمكن لنماذج اللغة الكبيرة أداء العديد من مهام اللغة (المحادثة، الترجمة، الكتابة) دون الحاجة إلى برمجتها صراحة لكل مهمة.
تشمل الميزات الرئيسية لنماذج اللغة الكبيرة ما يلي:
- بيانات تدريب ضخمة: يتم تدريب نماذج اللغة الكبيرة على مجموعات نصية هائلة (مليارات الصفحات). تمنحهم هذه المجموعة "الكبيرة" من البيانات معرفة واسعة بالقواعد والمعلومات.
- بنية المحول: تستخدم هذه النماذج شبكات المحول العصبية مع الانتباه الذاتي، مما يعني مقارنة كل كلمة في الجملة بكل كلمة أخرى بشكل متوازي. هذا يسمح للنموذج بفهم السياق بكفاءة.
- مليارات المعاملات: تحتوي النماذج على ملايين أو مليارات من الأوزان (المعاملات). تلتقط هذه المعاملات أنماطًا معقدة في اللغة. على سبيل المثال، يحتوي GPT-3 على 175 مليار معاملة.
- التعلم الذاتي الإشراف: يتعلم نموذج اللغة الكبير من خلال التنبؤ بالكلمات المفقودة في النص دون الحاجة إلى تسميات بشرية. على سبيل المثال، أثناء التدريب يحاول النموذج تخمين الكلمة التالية في الجملة. من خلال تكرار هذا على بيانات ضخمة، يستوعب النموذج القواعد والمعلومات وحتى بعض الاستدلالات.
- التخصيص والتوجيه: بعد التدريب المسبق، يمكن تعديل نماذج اللغة الكبيرة لتناسب مهمة محددة أو توجيهها عبر تعليمات. هذا يعني أن نفس النموذج يمكنه التكيف مع مهام جديدة مثل الأسئلة الطبية أو الكتابة الإبداعية عن طريق ضبطه باستخدام مجموعة بيانات أصغر أو تعليمات ذكية.
تتيح هذه الميزات مجتمعة لنموذج اللغة الكبير فهم وتوليد النصوص بطريقة تشبه الإنسان. عمليًا، يمكن لنموذج مدرب جيدًا استنتاج السياق، وإكمال الجمل، وإنتاج ردود سلسة في مواضيع متعددة (من المحادثات العادية إلى المواضيع التقنية) دون الحاجة إلى هندسة خاصة لكل مهمة.
عادةً ما تستخدم نماذج اللغة الكبيرة بنية شبكة المحول. هذه البنية هي شبكة عصبية عميقة تحتوي على طبقات متعددة من العقد المترابطة. أحد المكونات الأساسية هو الانتباه الذاتي، الذي يسمح للنموذج بتقييم أهمية كل كلمة بالنسبة لجميع الكلمات الأخرى في الجملة دفعة واحدة.
على عكس النماذج التسلسلية القديمة (مثل RNNs)، تعالج المحولات الإدخال بأكمله بشكل متوازي، مما يتيح تدريبًا أسرع بكثير على وحدات معالجة الرسومات (GPUs). أثناء التدريب، يقوم نموذج اللغة الكبير بضبط مليارات معاملاته من خلال محاولة التنبؤ بكل كلمة تالية في مجموعته الضخمة من النصوص.
مع مرور الوقت، يعلم هذا النموذج القواعد والعلاقات الدلالية. والنتيجة هي نموذج يمكنه، عند إعطائه موجهًا، توليد لغة متماسكة وذات صلة بالسياق بشكل مستقل.
تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة
نظرًا لأنها تفهم وتولد اللغة الطبيعية، فإن لنماذج اللغة الكبيرة العديد من التطبيقات عبر الصناعات. من الاستخدامات الشائعة:
- الذكاء الاصطناعي المحادثي (روبوتات المحادثة والمساعدين): تشغل نماذج اللغة الكبيرة روبوتات محادثة متقدمة يمكنها إجراء محادثات مفتوحة أو الإجابة على الأسئلة. على سبيل المثال، يستخدم المساعدون الافتراضيون مثل روبوتات دعم العملاء أو أدوات مثل سيري وأليكسا نماذج اللغة الكبيرة لفهم الاستفسارات والرد بشكل طبيعي.
- إنشاء المحتوى: يمكنها كتابة رسائل البريد الإلكتروني، والمقالات، ونصوص التسويق، أو حتى الشعر والبرمجة. على سبيل المثال، عند إعطائها موضوعًا، يمكن لـ ChatGPT (المبني على نماذج GPT) صياغة مقال أو قصة. تستخدم الشركات نماذج اللغة الكبيرة لأتمتة كتابة المدونات، ونصوص الإعلانات، وتوليد التقارير.
- الترجمة والتلخيص: تقوم نماذج اللغة الكبيرة بترجمة النصوص بين اللغات وتلخيص الوثائق الطويلة. بعد رؤيتها أمثلة موازية أثناء التدريب، يمكن للنموذج إنتاج نصوص سلسة بلغة أخرى أو اختصار تقرير مكون من 20 صفحة إلى بضعة فقرات.
- الإجابة على الأسئلة: عند طرح سؤال، يمكن لنموذج اللغة الكبير تقديم إجابات واقعية أو شروحات بناءً على معرفته. هذا يدعم واجهات البحث القائمة على الأسئلة والمساعدين الافتراضيين. على سبيل المثال، يمكن لنماذج مثل ChatGPT الإجابة على الأسئلة العامة أو شرح المفاهيم بلغة مبسطة.
- توليد الأكواد البرمجية: بعض نماذج اللغة الكبيرة متخصصة في العمل مع الأكواد. يمكنها كتابة مقاطع برمجية من الوصف، واكتشاف الأخطاء، أو الترجمة بين لغات البرمجة. (يستخدم GitHub Copilot نموذجًا مدربًا على الأكواد لمساعدة المطورين.)
- البحث والتحليل: تساعد الباحثين في استخراج الرؤى من مجموعات نصية ضخمة، وتصنيف المحتوى، أو إجراء تحليل المشاعر على تعليقات العملاء. في العديد من المجالات، تسرع نماذج اللغة الكبيرة مهام مثل مراجعة الأدبيات أو تنظيم البيانات من خلال فهم محتوى الوثائق.
من الأمثلة الشهيرة على نماذج اللغة الكبيرة ChatGPT / GPT-4 (OpenAI)، Bard (PaLM من جوجل)، LLaMA (ميتا)، Claude (Anthropic)، و Bing Chat (المبني على GPT من مايكروسوفت). تم تدريب كل من هذه النماذج على مجموعات بيانات ضخمة ويمكن الوصول إليها عبر واجهات برمجة التطبيقات أو الواجهات الإلكترونية.
على سبيل المثال، يحتوي GPT-3.5 و GPT-4 المستخدمان في ChatGPT على مئات المليارات من المعاملات، بينما تعمل نماذج جوجل (PaLM وجيميني) وغيرها بطريقة مشابهة. غالبًا ما يتفاعل المطورون مع هذه النماذج عبر خدمات سحابية أو مكتبات برمجية، مخصصين إياها لمهام محددة مثل تلخيص الوثائق أو المساعدة في البرمجة.
التحديات والاعتبارات
نماذج اللغة الكبيرة قوية، لكنها ليست مثالية. نظرًا لأنها تتعلم من نصوص العالم الحقيقي، فقد تعكس التحيزات الموجودة في بيانات التدريب. قد ينتج النموذج محتوى متحيزًا ثقافيًا، أو قد يصدر لغة مسيئة أو نمطية إذا لم يتم تصفيته بعناية.
مشكلة أخرى هي الهلاوس: حيث يمكن للنموذج إنتاج إجابات تبدو سلسة لكنها خاطئة تمامًا أو مختلقة. على سبيل المثال، قد يخترع النموذج بثقة حقيقة زائفة أو اسمًا غير صحيح. تحدث هذه الأخطاء لأن النموذج في الأساس يخمن أكثر استمرارية نصية منطقية، وليس التحقق من الحقائق.
يعمل المطورون على التخفيف من هذه المشكلات من خلال التخصيص باستخدام ملاحظات بشرية، وتصفيه المخرجات، وتطبيق تقنيات مثل التعلم المعزز من تقييمات البشر.
ومع ذلك، يجب على مستخدمي نماذج اللغة الكبيرة أن يكونوا واعين بضرورة التحقق من دقة النتائج وخلوها من التحيز. بالإضافة إلى ذلك، يتطلب تدريب وتشغيل هذه النماذج موارد حوسبة ضخمة (وحدات معالجة رسومات قوية وبيانات كثيرة)، مما قد يكون مكلفًا.
>>>انقر للعرض:
باختصار، نموذج اللغة الكبير هو نظام ذكاء اصطناعي يعتمد على بنية المحول ومدرب على كميات هائلة من بيانات النصوص. تعلم أنماط اللغة من خلال التدريب الذاتي، مما يمنحه القدرة على توليد نصوص سلسة وذات صلة بالسياق. وبفضل حجمه الكبير، يمكن لنماذج اللغة الكبيرة التعامل مع مجموعة واسعة من مهام اللغة – من المحادثة والكتابة إلى الترجمة والبرمجة – غالبًا بمستوى يضاهي أو يتجاوز الطلاقة البشرية.
كما تشير ملخصات الباحثين الرائدين في الذكاء الاصطناعي، فإن هذه النماذج مهيأة لإعادة تشكيل طريقة تفاعلنا مع التكنولوجيا والوصول إلى المعلومات. حتى عام 2025، تستمر نماذج اللغة الكبيرة في التطور (بما في ذلك التوسعات متعددة الوسائط التي تتعامل مع الصور أو الصوت) وتظل في طليعة الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها مكونًا أساسيًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
تابع INVIAI للحصول على المزيد من المعلومات المفيدة!
