ما هو نموذج اللغة الكبير (LLM)؟

نماذج اللغات الكبيرة (LLMs): نظرة عامة

نموذج اللغة الكبير (LLM) عبارة عن خوارزمية تعلم عميقة مُجهزة لتلخيص النص وترجمته والتنبؤ به وإنشاءه لنقل الأفكار والمفاهيم. تعتمد نماذج اللغات الكبيرة على مجموعات بيانات كبيرة جدًا لأداء هذه الوظائف. يمكن أن تتضمن مجموعات البيانات هذه 100 مليون معلمة أو أكثر، يمثل كل منها متغيرًا يستخدمه نموذج اللغة لاستنتاج محتوى جديد.

تستخدم نماذج اللغة الكبيرة التعلم النقلي، مما يسمح لها بأخذ المعرفة المكتسبة من إكمال مهمة واحدة وتطبيقها على مهمة مختلفة ولكن ذات صلة. تم تصميم هذه النماذج لحل المشكلات اللغوية الشائعة، والتي يمكن أن تشمل الإجابة على الأسئلة وتصنيف النص وتلخيص المستندات المكتوبة وإنشاء النص.

من حيث تطبيقها، يمكن تكييف نماذج اللغات الكبيرة للاستخدام عبر مجموعة واسعة من الصناعات والمجالات. إنهم الأكثر ارتباطًا به الذكاء الاصطناعي التوليدي (الذكاء الاصطناعي التوليدي).

كيف تعمل نماذج اللغات الكبيرة

تعمل نماذج اللغة الكبيرة من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات وتعلم كيفية التعرف على الأنماط داخل تلك البيانات من حيث صلتها باللغة. يمكن أن يتضمن نوع البيانات التي يمكن "تغذيتها" لنموذج لغة كبير الكتب والصفحات المأخوذة من مواقع الويب ومقالات الصحف والمستندات المكتوبة الأخرى المستندة إلى اللغة البشرية.

فيما يتعلق بآليات نماذج اللغات الكبيرة، هناك بعض الخطوات الأساسية التي يجب أن تحدث حتى تعمل:

• يحتاج النموذج اللغوي الكبير إلى التدريب باستخدام مجموعة بيانات كبيرة، والتي يمكن أن تتضمن بيانات منظمة أو غير منظمة.
• بمجرد اكتمال التدريب المسبق الأولي، يمكن ضبط LLM بشكل دقيق، مما قد يتضمن وضع علامات على نقاط البيانات لتشجيع التعرف بشكل أكثر دقة على المفاهيم والمعاني المختلفة.
• في المرحلة التالية، يحدث التعلم العميق عندما يبدأ نموذج اللغة الكبير في إجراء اتصالات بين الكلمات والمفاهيم.
• بمجرد تدريب النموذج، يجب أن يتم تجهيزه لإنتاج استجابات قائمة على اللغة باستخدام مطالبات محددة.
  

يعمل نموذج اللغة الكبير كنوع من نماذج المحولات. تدرس نماذج المحولات العلاقات في مجموعات البيانات المتسلسلة لمعرفة معنى وسياق نقاط البيانات الفردية. في حالة نموذج اللغة الكبير، تكون نقاط البيانات عبارة عن كلمات. غالبًا ما يشار إلى نماذج المحولات على أنها نماذج أساسية نظرًا للإمكانات الهائلة التي يتعين عليها تكييفها مع المهام والتطبيقات المختلفة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي.

أنواع نماذج اللغات الكبيرة

هناك عدة أنواع من نماذج اللغات الكبيرة المستخدمة. تكمن الاختلافات بينهما إلى حد كبير في كيفية تدريبهم وكيفية استخدامها. وإليك كيفية المقارنة في لمحة.

• نموذج صفر النار: نماذج Zero-shot هي نماذج عامة كبيرة لتعلم اللغة يتم تدريبها باستخدام مجموعة واسعة من البيانات لإنشاء إجابات للأسئلة. لا تتطلب هذه النماذج بشكل عام أي تدريب إضافي للاستخدام.
• نماذج مضبوطة أو خاصة بالمجال: عندما يخضع النموذج الصفري لتدريب إضافي، يمكن أن تكون النتيجة النهائية نموذجًا مضبوطًا بدقة. عادةً ما تكون النماذج المضبوطة بدقة أصغر من نظيراتها التي لا تحتوي على طلقة صفرية، لأنها مصممة للتعامل مع مشكلات أكثر تخصصًا. يعد Codex الخاص بـ OpenAI مثالاً على نموذج تم ضبطه بدقة وهو أكثر دقة من النموذج السابق GPT-3.
• نماذج الحافة أو الموجودة على الجهاز: يمكن أن تعمل النماذج المتطورة مثل النماذج المضبوطة بدقة، ولكن عادةً ما يكون لها نطاق أصغر. غالبًا ما يتم تصميم هذا النوع من النماذج لإنتاج تعليقات فورية بناءً على مدخلات المستخدم. تعد ترجمة Google مثالاً لنموذج الحافة في العمل.

بالإضافة إلى GPT-3 وOpenAI’s Codex، تشمل الأمثلة الأخرى لنماذج اللغات الكبيرة GPT-4 وLLaMA (تم تطويره بواسطة Meta)، وBERT، وهو اختصار لتمثيلات التشفير ثنائي الاتجاه من محولات. يعتبر BERT نموذجًا لتمثيل اللغة، لأنه يستخدم التعلم العميق المناسب لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP). وفي الوقت نفسه، يمكن تصنيف GPT-4 كنموذج متعدد الوسائط، لأنه مجهز للتعرف على النص والصور وإنشاءهما.

ما هي نماذج اللغات الكبيرة المستخدمة؟

تتمتع نماذج اللغات الكبيرة بنطاق واسع من الإمكانات، وهناك العديد من الطرق التي يمكن استخدامها من خلالها. هناك خمس فئات محددة من الأنشطة التي يمكن توظيف LLMs فيها:

• توليد محتوى جديد
• تلخيص المحتوى الموجود
• الترجمة عبر اللغات، أو من النص إلى الكود
• تصنيف النصوص
• تطبيقات الشات بوت

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغات الكبيرة بشكل متزايد في مجالات مختلفة الصناعات، بدءًا من التمويل إلى الرعاية الصحية إلى التسويق. تتضمن بعض الأمثلة المحددة لاستخدامات نماذج اللغات الكبيرة ما يلي:

• تدريب LLMs على تحليل السجلات الطبية أو الدراسات البحثية، من أجل تحديد الأنماط أو التنبؤ بالنتائج المتعلقة بعلاجات أو حالات صحية محددة.
• استخدام نماذج اللغة الكبيرة لتشغيل تطبيقات chatbot لتوفير خدمة العملاء وتقليل الحاجة إلى الموظفين البشريين.
• استخدام LLM لكتابة الرسائل الإخبارية عبر البريد الإلكتروني ونصوص الفيديو ومقالات المدونات ومنشورات الوسائط الاجتماعية، من أجل تبسيط عملية إنشاء المحتوى.
• تدريب نماذج اللغات الكبيرة على كتابة البرامج أو إنشاء التعليمات البرمجية لتطبيقات الهاتف المحمول.
• دمج LLMs في محركات البحث عبر الإنترنت لتوفير النتائج الأكثر دقة للمستهلكين الذين يبحثون عن موضوع أو كلمة رئيسية أو استعلام معين.

هذه ليست سوى بعض الطرق التي يمكن بها استخدام نماذج اللغة الكبيرة واستخدامها. في حين أن حاملي شهادة الماجستير في القانون يقابلون بالتشكيك في دوائر معينة، إلا أنه يتم تبنيهم في دوائر أخرى.

مزايا وقيود نماذج اللغة الكبيرة

في حين أن التكنولوجيا يمكن أن تقدم مزايا، إلا أنها يمكن أن تكون بها عيوب أيضًا، ونماذج اللغات الكبيرة ليست استثناءً. مع استمرار تطور LLMs، قد تتم مواجهة عقبات جديدة بينما يتم تنعيم التجاعيد الأخرى.

فيما يلي بعض المزايا الرئيسية لنماذج اللغات الكبيرة:

• زيادة الكفاءة للمستخدمين: يمكن أن يؤدي استخدام نماذج لغوية كبيرة لإنشاء المحتوى إلى توفير الوقت للأفراد والشركات التي تعتمد على المحتوى النصي. بدلاً من قضاء ساعات في كتابة رسالة بريد إلكتروني تسويقية واحدة أو مشاركة مدونة واحدة، يمكنك استخدام أداة مثل ChatGPT لإنشائها في دقائق.
• مجموعة واسعة من التطبيقات: لا يقتصر استخدام النماذج اللغوية الكبيرة في أي صناعة أو مجال واحد. إن قدرتها على التكيف وإمكانية الوصول إليها يمكن أن تجعلها مناسبة لعدد من الاستخدامات في مختلف المجالات.
• التكنولوجيا المتطورة باستمرار: تتغير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي طوال الوقت، ويتم تحسين نماذج اللغات الكبيرة باستمرار لزيادة دقتها. يمثل كل ابتكار جديد فرصة جديدة محتملة لاستخدام LLMs وتعلم مقدار ما يمكنهم فعله فعليًا.

القيد الرئيسي لنماذج اللغات الكبيرة هو أنه على الرغم من كونها مفيدة، إلا أنها ليست مثالية. تعتمد جودة المحتوى الذي تنشئه LLM إلى حد كبير على مدى جودة تدريبها والمعلومات التي تستخدمها للتعلم. إذا كان لدى نموذج اللغة الكبير فجوات معرفية أساسية في منطقة معينة، فإن أي إجابات يقدمها للمطالبات قد تتضمن أخطاء أو تفتقر إلى معلومات مهمة.

وبصرف النظر عن ذلك، فقد أثيرت أيضًا مخاوف في الدوائر القانونية والأكاديمية حول أخلاقيات استخدام نماذج اللغة الكبيرة لإنشاء المحتوى.

الخط السفلي

نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) هي شيء قد لا يفكر فيه الشخص العادي كثيرًا، ولكن هذا يمكن أن يتغير عندما تصبح أكثر انتشارًا. على سبيل المثال، إذا كان لديك حساب مصرفي، أو تستخدم مستشارًا ماليًا لإدارة أموالك، أو تتسوق عبر الإنترنت، فمن المحتمل أن يكون لديك بالفعل بعض الخبرة مع LLMs، على الرغم من أنك قد لا تدرك ذلك.

إن تعلم المزيد حول ما تم تصميم النماذج اللغوية الكبيرة للقيام به يمكن أن يسهل فهم هذه التكنولوجيا الجديدة وكيف يمكن أن تؤثر على الحياة اليومية الآن وفي السنوات القادمة.