بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) هي أنظمة ذكاء اصطناعي توليدي متقدمة قادرة على فهم وإنشاء نص شبيه بالنص البشري. يمكن لهذه النماذج التعرف على اللغات البشرية وتفسيرها، بعد أن تم تدريبها على ملايين الجيجابايت من البيانات النصية التي تم جمعها من الإنترنت. أصبحت الابتكارات المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT أسماء مألوفة، مما يجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي في متناول الجميع.
مع توقع وصول سوق نماذج اللغات الكبيرة (LLM) العالمي إلى 85.6 مليار دولار بحلول عام 2034، تركز العديد من المؤسسات على اعتماد نماذج اللغات الكبيرة (LLM) عبر وظائف الأعمال الخاصة بها.
في هذه المقالة، سنستكشف كيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة وتطبيقاتها في مختلف الصناعات. هيا بنا نبدأ!
الشكل 1. تستخدم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) خوارزميات التعلّم العميق لإنشاء النصوص وفهمها.
تطور نماذج اللغة الكبيرة
يمتد تاريخ نماذج اللغة الكبيرة لعدة عقود، مليئة بالاختراقات البحثية والاكتشافات الرائعة. قبل الخوض في المفاهيم الأساسية، دعنا نستكشف بعضًا من أهم المعالم.
إليك لمحة سريعة عن المعالم الرئيسية في تطوير نماذج اللغة الكبيرة (LLMs):
الستينيات: ابتكر جوزيف وايزنباوم ELIZA، أحد أوائل برامج الدردشة. استخدم مطابقة الأنماط، وهي طريقة يكتشف فيها النظام الكلمات الرئيسية في مدخلات المستخدم ويستجيب وفقًا لذلك، مما يحاكي المحادثة الأساسية.
التسعينيات: تم تطوير الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لمعالجة البيانات التسلسلية مثل النص أو الكلام. يمكنهم تذكر المدخلات السابقة ولكنهم واجهوا صعوبة في التسلسلات الطويلة، مما أدى إلى إنشاء شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTM) للتعامل مع هذه المشكلة.
2014: تم تقديم الوحدات المتكررة ذات البوابة (GRUs) كنسخة أبسط وأسرع من LSTMs. في نفس الوقت تقريبًا، تم تطوير آليات الانتباه (attention mechanisms)، مما مكّن الذكاء الاصطناعي من التركيز على أهم أجزاء التسلسل لتحسين الفهم.
2017: قدم Transformer طريقة جديدة لمعالجة النصوص باستخدام الانتباه متعدد الرؤوس والمعالجة المتوازية. على عكس RNNs، يمكنهم تحليل التسلسلات بأكملها مرة واحدة، مما يجعلها أسرع وأفضل في فهم السياق.
منذ عام 2018، استخدمت نماذج مثل BERT (تمثيلات المشفر ثنائي الاتجاه من المحولات) و GPT (المحول التوليدي المدرب مسبقًا) المحولات لتقديم معالجة ثنائية الاتجاه، حيث تتدفق المعلومات إلى الأمام والخلف. حسّنت هذه التطورات بشكل كبير قدرة هذه النماذج على فهم وإنشاء اللغة الطبيعية.
لفهم كيفية عمل نموذج اللغة الكبير (LLM)، من المهم أولاً توضيح ماهية نموذج اللغة الكبير (LLM) بالضبط.
النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) هي نوع من النماذج الأساسية - أنظمة ذكاء اصطناعي للأغراض العامة تم تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة. يمكن تعديل هذه النماذج لمهام محددة وهي مصممة لمعالجة وإنشاء النصوص بطريقة تحاكي الكتابة البشرية. تتفوق النماذج اللغوية الكبيرة في إجراء تنبؤات من مطالبات بسيطة وتستخدم على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء محتوى بناءً على مدخلات بشرية. يمكنهم استنتاج السياق وتقديم استجابات متماسكة وذات صلة وترجمة اللغات وتلخيص النصوص والإجابة على الأسئلة والمساعدة في الكتابة الإبداعية وحتى إنشاء أو تصحيح التعليمات البرمجية.
النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) كبيرة بشكل لا يصدق وتعمل باستخدام مليارات المعلمات. المعلمات هي أوزان داخلية يتعلمها النموذج أثناء التدريب، مما يمكنه من إنشاء مخرجات بناءً على المدخلات التي يتلقاها. بشكل عام، تميل النماذج التي تحتوي على المزيد من المعلمات إلى تقديم أداء أفضل.
إليك بعض الأمثلة على نماذج اللغات الكبيرة الشائعة:
GPT-4o: تم إصداره في مايو 2024، GPT-4o هو أحدث نموذج متعدد الوسائط من OpenAI. يمكنه معالجة النصوص والصور والصوت ومدخلات الفيديو.
Claude 3.5: تم تقديمه في يونيو 2024 بواسطة Anthropic، يعتمد Claude 3.5 على سلسلة Claude 3 ويوفر قدرات محسنة في معالجة اللغة الطبيعية وحل المشكلات.
Llama 3: تتضمن سلسلة Llama 3 من Meta، التي تم إصدارها في أبريل 2024، نماذج تصل إلى 70 مليار معلمة. تُعرف هذه النماذج مفتوحة المصدر بفعاليتها من حيث التكلفة وأدائها القوي عبر مختلف المعايير.
Gemini 1.5: تم إطلاقه في فبراير 2024 بواسطة Google DeepMind، و Gemini 1.5 هو نموذج متعدد الوسائط قادر على التعامل مع النصوص والصور وأنواع البيانات الأخرى.
المكونات الرئيسية لنموذج اللغة الكبير (LLM)
تحتوي نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على عدة مكونات رئيسية تعمل معًا لفهم مطالبات المستخدمين والاستجابة لها. يتم تنظيم بعض هذه المكونات في طبقات. تتعامل كل طبقة مع مهام محددة في مسار معالجة اللغة.
على سبيل المثال، تقوم طبقة التضمين بتقسيم الكلمات إلى أجزاء أصغر وتحديد العلاقات بينها.
بالاعتماد على ذلك، تحلل طبقة التغذية الأمامية هذه الأجزاء للعثور على الأنماط. وبطريقة مماثلة، تضمن الطبقة المتكررة أن النموذج يحافظ على الترتيب الصحيح للكلمات.
مكون آخر مهم هو آلية الانتباه (attention mechanism). إنها تساعد النموذج على التركيز على الأجزاء الأكثر صلة من المدخلات، مما يسمح له بإعطاء الأولوية للكلمات الرئيسية أو العبارات على الكلمات أو العبارات الأقل أهمية. لنأخذ حالة ترجمة "The cat sat on the mat" إلى الفرنسية: تضمن آلية الانتباه أن النموذج يطابق "cat" مع "le chat" و "mat" مع "le tapis"، مما يحافظ على معنى الجملة. تعمل هذه المكونات معًا خطوة بخطوة لمعالجة النص وإنشائه.
أنواع مختلفة من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)
تشترك جميع نماذج LLM في نفس المكونات الأساسية، ولكن يمكن بناؤها وتصميمها لأغراض محددة. فيما يلي بعض الأمثلة على الأنواع المختلفة من نماذج LLM وقدراتها الفريدة:
نماذج Zero-shot: يمكن لهذه النماذج التعامل مع المهام التي لم يتم تدريبها عليها تحديدًا. إنهم يستخدمون المعرفة العامة التي تعلموها لفهم المطالبات الجديدة وتقديم التنبؤات دون الحاجة إلى تدريب إضافي.
نماذج مُعدلة بدقة: تعتمد النماذج المُعدلة بدقة على النماذج العامة ولكن يتم تدريبها بشكل إضافي لمهام محددة. هذا التدريب الإضافي يجعلها فعالة للغاية للتطبيقات المتخصصة.
النماذج متعددة الوسائط (Multimodal models): يمكن لهذه النماذج المتقدمة معالجة وإنشاء أنواع متعددة من البيانات، مثل النصوص والصور. وهي مصممة للمهام التي تتطلب الجمع بين فهم النصوص والمرئيات.
ما علاقة معالجة اللغة الطبيعية بنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)؟
تساعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الآلات على فهم اللغة البشرية والعمل بها، بينما يركز الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء محتوى جديد مثل النصوص أو الصور أو التعليمات البرمجية. تجمع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بين هذين المجالين. إنها تستخدم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لفهم اللغة ثم تطبق الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء استجابات أصلية شبيهة بالبشر. يتيح هذا المزيج لنماذج اللغة الكبيرة معالجة اللغة وإنشاء نص إبداعي وهادف، مما يجعلها مفيدة لمهام مثل المحادثات وإنشاء المحتوى والترجمة. من خلال الجمع بين نقاط القوة في كل من معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي التوليدي، تجعل نماذج اللغة الكبيرة من الممكن للآلات التواصل بطريقة تبدو طبيعية وبديهية.
الشكل 3. العلاقة بين الذكاء الاصطناعي التوليدي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
تطبيقات نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) في مختلف الصناعات
الآن بعد أن غطينا ماهية نموذج اللغة الكبير (LLM) وكيفية عمله، دعنا نلقي نظرة على بعض حالات الاستخدام في مختلف الصناعات التي تعرض إمكانات نماذج اللغة الكبيرة.
استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في التكنولوجيا القانونية
تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي على تغيير الصناعة القانونية، وقد جعلت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مهامًا مثل البحث وصياغة المستندات القانونية أسرع بكثير للمحامين. يمكن استخدامها لتحليل النصوص القانونية بسرعة، مثل القوانين والقضايا السابقة، للعثور على المعلومات التي يحتاجها المحامون. يمكن أن تساعد النماذج اللغوية الكبيرة أيضًا في كتابة المستندات القانونية، مثل العقود أو الوصايا.
ومن المثير للاهتمام أن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ليست مفيدة فقط للبحث والصياغة - بل هي أيضًا أدوات قيمة لضمان الامتثال القانوني وتبسيط سير العمل. يمكن للمؤسسات استخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) للامتثال للوائح من خلال تحديد الانتهاكات المحتملة وتقديم توصيات لمعالجتها. عند مراجعة العقود، يمكن لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تسليط الضوء على التفاصيل الرئيسية وتحديد المخاطر أو الأخطاء واقتراح التغييرات.
الشكل 4. نظرة عامة على كيفية استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في البحوث القانونية.
البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية: روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
يمكن لنموذج اللغة الكبير (LLM) تحليل بيانات العملاء، مثل المشتريات السابقة وعادات التصفح ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي، لاكتشاف الأنماط والاتجاهات. يساعد هذا في إنشاء توصيات مخصصة للمنتجات. يمكن للتطبيقات المدمجة مع نماذج اللغة الكبيرة (LLM) توجيه العملاء خلال شراء المنتجات، مثل مساعدتهم في اختيار العناصر وإضافتها إلى سلة التسوق وإكمال عملية الدفع.
علاوة على ذلك، يمكن لروبوتات الدردشة القائمة على نماذج اللغات الكبيرة (LLM) الرد على استفسارات العملاء الشائعة حول المنتجات والخدمات والشحن. هذا يحرر مندوبي خدمة العملاء للتعامل مع المشكلات الأكثر تعقيدًا. مثال رائع على ذلك هو أحدث روبوت دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي من أمازون، Rufus. يستخدم نماذج اللغات الكبيرة (LLM) لإنشاء ملخصات لمراجعات المنتج. يمكن لـ Rufus أيضًا اكتشاف المراجعات المزيفة والتوصية بخيارات تحديد مقاسات الملابس للعملاء.
النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في البحث والأوساط الأكاديمية
تطبيق آخر مثير للاهتمام للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) هو في قطاع التعليم. يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة إنشاء مسائل تدريب واختبارات قصيرة للطلاب، مما يجعل التعلم أكثر تفاعلية.
عند الضبط الدقيق باستخدام الكتب المدرسية، يمكن لنماذج LLM توفير تجربة تعليم مخصصة (personalized learning)، مما يسمح للطلاب بالتعلم بالسرعة التي تناسبهم والتركيز على الموضوعات التي يجدونها صعبة. يمكن للمدرسين أيضًا الاستفادة من نماذج LLM لتقييم عمل الطلاب، مثل المقالات والاختبارات، مما يوفر الوقت ويمكنهم من التركيز على جوانب أخرى من التدريس.
علاوة على ذلك، يمكن لهذه النماذج ترجمة الكتب المدرسية والمواد الدراسية إلى لغات مختلفة، مما يساعد الطلاب على الوصول إلى المحتوى التعليمي بلغاتهم الأم.
الشكل 5. مثال على ترجمة النصوص باستخدام نموذج لغوي كبير (LLM).
إيجابيات وسلبيات نماذج اللغة الكبيرة
توفر النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) العديد من الفوائد من خلال فهم اللغة الطبيعية وأتمتة المهام مثل التلخيص والترجمة والمساعدة في البرمجة. يمكنهم دمج المعلومات من مصادر مختلفة وحل المشكلات المعقدة ودعم التواصل متعدد اللغات، مما يجعلها مفيدة في العديد من الصناعات.
ومع ذلك، فإنها تأتي أيضًا مع تحديات، مثل خطر نشر المعلومات المضللة، والمخاوف الأخلاقية بشأن إنشاء محتوى واقعي ولكنه خاطئ، وعدم الدقة العرضية في المجالات الحيوية. علاوة على ذلك، لديهم تأثير بيئي كبير، حيث أن تدريب نموذج واحد يمكن أن ينتج كربون بقدر ما تنتجه خمس سيارات. إن موازنة مزاياها مع هذه القيود هو المفتاح لاستخدامها بمسؤولية.
النقاط الرئيسية
تعيد نماذج اللغة الكبيرة تشكيل الطريقة التي نستخدم بها الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال تسهيل فهم الآلات للنصوص الشبيهة بالبشر وإنشائها. إنها تساعد صناعات مثل القانون والتجزئة والتعليم على أن تصبح أكثر كفاءة، سواء كان ذلك في صياغة المستندات أو التوصية بالمنتجات أو إنشاء تجارب تعليمية مخصصة.
في حين أن LLMs تقدم العديد من الفوائد، مثل توفير الوقت وتبسيط المهام، إلا أنها تأتي أيضًا مع تحديات مثل مشكلات الدقة والمخاوف الأخلاقية والتأثير البيئي. مع تحسن هذه النماذج، فإنها مهيأة للعب دور أكبر في حياتنا اليومية وأماكن عملنا.
