من التعليمات البرمجية إلى المحادثة: كيف يعمل نموذج LLM؟

تُعد النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) أنظمة متقدمة من الذكاء الاصطناعي التوليدي قادرة على فهم النصوص الشبيهة بالنصوص البشرية وتوليدها. تستطيع هذه النماذج التعرّف على اللغات البشرية وتفسيرها، إذ دُرّبت على ملايين الجيجابايتات من بيانات نصية جُمعت من الإنترنت. وقد أصبحت ابتكارات تعتمد على LLM، مثل ChatGPT، أسماءً معروفة للجميع، مما جعل الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر سهولة في الوصول إليه للجميع.

مع توقّع وصول السوق العالمية لـ LLM إلى 85.6 مليار دولار بحلول عام 2034، تركّز العديد من المؤسسات على اعتماد LLMs في مختلف وظائفها التجارية.

في هذه المقالة، سنستكشف كيفية عمل النماذج اللغوية الكبيرة وتطبيقاتها في مختلف الصناعات. فلنبدأ!

الشكل 1. تستخدم LLMs خوارزميات التعلم العميق لتوليد النصوص وفهمها.

تطور النماذج اللغوية الكبيرة#

يمتد تاريخ النماذج اللغوية الكبيرة على مدى عدة عقود، حافلًا بالإنجازات البحثية والاكتشافات المثيرة للاهتمام. وقبل التعمق في المفاهيم الأساسية، لنستعرض بعضًا من أهم المحطات.

إليك لمحة سريعة عن أبرز المحطات في تطوير LLMs:

• عقد الستينيات: أنشأ جوزيف فايزنباوم ELIZA، وهو أحد أوائل روبوتات المحادثة. وقد استخدم مطابقة الأنماط، وهي طريقة يكتشف فيها النظام الكلمات المفتاحية في مدخلات المستخدم ويرد وفقًا لها، لمحاكاة محادثة أساسية.

• عقد التسعينيات: طُوّرت الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لمعالجة البيانات المتسلسلة مثل النصوص أو الكلام. وكانت قادرة على تذكّر المدخلات السابقة، لكنها واجهت صعوبة مع التسلسلات الطويلة، مما أدى إلى إنشاء شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTM) لمعالجة هذه المشكلة.

• 2014: قُدّمت وحدات التكرار البوابية (GRUs) بوصفها إصدارًا أبسط وأسرع من LSTMs. وفي الفترة نفسها تقريبًا، طُوّرت آليات الانتباه، مما مكّن الذكاء الاصطناعي من التركيز على الأجزاء الأكثر أهمية في التسلسل لتحسين الفهم.

• 2017: قدّم Transformer طريقة جديدة لمعالجة النصوص باستخدام الانتباه متعدد الرؤوس والمعالجة المتوازية. وعلى خلاف RNNs، أصبح بإمكانه تحليل التسلسلات بأكملها في آن واحد، مما جعله أسرع وأفضل في فهم السياق.

منذ عام 2018، استخدمت نماذج مثل BERT (تمثيلات المشفّر ثنائية الاتجاه من Transformer) وGPT (Transformer التوليدي المدرّب مسبقًا) نماذج Transformer لتقديم معالجة ثنائية الاتجاه، حيث تتدفق المعلومات إلى الأمام وإلى الخلف. وقد حسّنت هذه التطورات بدرجة كبيرة قدرة هذه النماذج على فهم اللغة الطبيعية وتوليدها.

الشكل 2. تطور النماذج اللغوية الكبيرة.

كيف يعمل LLM؟#

لفهم كيفية عمل LLM (النموذج اللغوي الكبير)، من المهم أولًا توضيح ماهية LLM بالضبط.

تُعد LLMs نوعًا من النماذج التأسيسية، وهي أنظمة ذكاء اصطناعي عامة الغرض مدرّبة على مجموعات بيانات ضخمة. ويمكن ضبط هذه النماذج بدقة لمهام محددة، وقد صُممت لمعالجة النصوص وتوليدها بطريقة تحاكي الكتابة البشرية. وتتميز LLMs بقدرتها على إجراء تنبؤات انطلاقًا من مطالبات مختصرة، وتُستخدم على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي التوليدي من أجل إنشاء المحتوى استنادًا إلى مدخلات بشرية. ويمكنها استنتاج السياق، وتقديم استجابات متماسكة وملائمة، وترجمة اللغات، وتلخيص النصوص، والإجابة عن الأسئلة، والمساعدة في الكتابة الإبداعية، بل وحتى توليد التعليمات البرمجية أو تصحيحها.

تتميز LLMs بحجم هائل للغاية، وتعمل باستخدام مليارات المعلمات. والمعلمات أوزان داخلية يتعلمها النموذج أثناء التدريب، مما يمكّنه من توليد المخرجات استنادًا إلى المدخلات التي يتلقاها. وعامةً، تميل النماذج ذات العدد الأكبر من المعلمات إلى تقديم أداء أفضل.

إليك بعض الأمثلة على LLMs الشائعة:

• GPT-4o: أُطلق GPT-4o في مايو 2024، وهو أحدث نموذج متعدد الوسائط من OpenAI. ويمكنه معالجة مدخلات النصوص والصور والصوت والفيديو.
• Claude 3.5: قدّمته Anthropic في يونيو 2024، ويستند Claude 3.5 إلى سلسلة Claude 3، ويوفر قدرات محسّنة في معالجة اللغة الطبيعية وحل المشكلات.
• Llama 3: تتضمن سلسلة Llama 3 من Meta، التي أُطلقت في أبريل 2024، نماذج تضم ما يصل إلى 70 مليار معلمة. وتشتهر هذه النماذج مفتوحة المصدر بفعاليتها من حيث التكلفة وأدائها القوي عبر مختلف المعايير.
• Gemini 1.5: أطلقته Google DeepMind في فبراير 2024، وGemini 1.5 نموذج متعدد الوسائط قادر على التعامل مع النصوص والصور وأنواع البيانات الأخرى.

المكوّنات الأساسية لـ LLM#

تتضمن النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) عدة مكوّنات أساسية تعمل معًا لفهم مطالبات المستخدم والرد عليها. ويُنظَّم بعض هذه المكوّنات في طبقات، إذ تتولى كل طبقة مهام محددة ضمن خط معالجة اللغة.

فعلى سبيل المثال، تعمل طبقة التضمين على تقسيم الكلمات إلى أجزاء أصغر وتحديد العلاقات بينها.

وبناءً على ذلك، تحلل الطبقة التلقائية التغذية هذه الأجزاء للعثور على الأنماط. وبطريقة مماثلة، تضمن الطبقة التكرارية حفاظ النموذج على الترتيب الصحيح للكلمات.

ومن المكوّنات المهمة الأخرى آلية الانتباه. فهي تساعد النموذج على التركيز على الأجزاء الأكثر صلة من المدخلات، مما يتيح له إعطاء الأولوية للكلمات المفتاحية أو العبارات على حساب الأجزاء الأقل أهمية. ولنفترض ترجمة الجملة "The cat sat on the mat" إلى الفرنسية؛ تضمن آلية الانتباه محاذاة "cat" مع "le chat" و"mat" مع "le tapis"، مع الحفاظ على معنى الجملة. تعمل هذه المكوّنات معًا خطوةً بخطوة لمعالجة النصوص وتوليدها.

أنواع LLMs المختلفة#

تشترك جميع LLMs في المكوّنات الأساسية نفسها، لكنها قد تُبنى وتُخصّص لأغراض محددة. إليك بعض الأمثلة على أنواع LLMs المختلفة وقدراتها الفريدة:

• نماذج zero-shot: تستطيع هذه النماذج تنفيذ مهام لم تُدرّب عليها تحديدًا. فهي تستخدم المعرفة العامة التي تعلمتها لفهم المطالبات الجديدة وإجراء التنبؤات من دون الحاجة إلى تدريب إضافي.
• النماذج المضبوطة بدقة: تستند النماذج المضبوطة بدقة إلى نماذج عامة، لكنها تخضع لتدريب إضافي لتنفيذ مهام محددة. ويجعلها هذا التدريب الإضافي فعالة للغاية في التطبيقات المتخصصة.
• النماذج متعددة الوسائط: تستطيع هذه النماذج المتقدمة معالجة أنواع متعددة من البيانات وتوليدها، مثل النصوص والصور. وقد صُممت لتنفيذ المهام التي تتطلب الجمع بين الفهم النصي والبصري.

علاقة معالجة اللغة الطبيعية بـ LLMs#

تساعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الآلات على فهم اللغة البشرية والتعامل معها، بينما يركّز الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء محتوى جديد مثل النصوص أو الصور أو التعليمات البرمجية. وتجمع النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) بين هذين المجالين. فهي تستخدم تقنيات NLP لفهم اللغة، ثم تطبّق الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء استجابات أصلية شبيهة بالاستجابات البشرية. ويتيح هذا الدمج لـ LLMs معالجة اللغة وتوليد نصوص إبداعية وذات معنى، مما يجعلها مفيدة لمهام مثل المحادثات وإنشاء المحتوى والترجمة. ومن خلال الجمع بين نقاط قوة NLP والذكاء الاصطناعي التوليدي، تجعل LLMs تواصل الآلات بطريقة تبدو طبيعية وبديهية.

الشكل 3. العلاقة بين الذكاء الاصطناعي التوليدي وNLP وLLMs.

تطبيقات LLMs في مختلف الصناعات#

بعد أن تناولنا ماهية LLM وكيفية عمله، فلنلقِ نظرة على بعض حالات الاستخدام في الصناعات المختلفة التي تُبرز إمكانات LLMs.

استخدام LLMs في التقنيات القانونية#

تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي على تحويل القطاع القانوني، وقد جعلت LLMs مهامًا مثل البحث وصياغة المستندات القانونية أسرع بكثير للمحامين. ويمكن استخدامها لتحليل النصوص القانونية بسرعة، مثل القوانين والقضايا السابقة، للعثور على المعلومات التي يحتاج إليها المحامون. كما يمكن لـ LLMs المساعدة في كتابة المستندات القانونية، مثل العقود أو الوصايا.

ومن المثير للاهتمام أن LLMs ليست مفيدة للبحث والصياغة فحسب، بل تُعد أيضًا أدوات قيّمة لضمان الامتثال القانوني وتبسيط سير العمل. ويمكن للمؤسسات استخدام LLMs للامتثال لـاللوائح التنظيمية من خلال تحديد الانتهاكات المحتملة وتقديم توصيات لمعالجتها. وعند مراجعة العقود، تستطيع LLMs إبراز التفاصيل الرئيسية، وتحديد المخاطر أو الأخطاء، واقتراح التغييرات.

الشكل 4. نظرة عامة على كيفية استخدام LLMs في البحث القانوني.

البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية: روبوتات محادثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام LLMs#

يمكن لـ LLM تحليل بيانات العملاء، مثل المشتريات السابقة وعادات التصفح ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي، لاكتشاف الأنماط والاتجاهات. ويساعد ذلك في إنشاء توصيات مخصصة للمنتجات. ويمكن للتطبيقات المدمجة مع LLMs إرشاد العملاء خلال شراء المنتجات، مثل مساعدتهم على اختيار العناصر وإضافتها إلى سلة التسوق وإتمام عملية الدفع.

إضافةً إلى ذلك، يمكن لروبوتات المحادثة المبنية على LLM الرد على استفسارات العملاء الشائعة حول المنتجات والخدمات والشحن. وهذا يتيح لممثلي خدمة العملاء التعامل مع المشكلات الأكثر تعقيدًا. ومن الأمثلة البارزة أحدث روبوت محادثة بالذكاء الاصطناعي من Amazon، وهو Rufus. إذ يستخدم LLMs لإنشاء ملخصات لمراجعات المنتجات. كما يستطيع Rufus اكتشاف المراجعات الزائفة والتوصية بخيارات مقاسات الملابس للعملاء.

LLMs في البحث والأوساط الأكاديمية#

ومن التطبيقات الأخرى المثيرة للاهتمام لـ LLMs استخدامها في قطاع التعليم. إذ تستطيع LLMs إنشاء مسائل تدريبية واختبارات قصيرة للطلاب، مما يجعل التعلم أكثر تفاعلية.

وعند ضبطها بدقة باستخدام الكتب المدرسية، تستطيع LLMs توفير تجربة تعلم مخصصة، مما يتيح للطلاب التعلم بالوتيرة التي تناسبهم والتركيز على الموضوعات التي يجدونها صعبة. كما يمكن للمعلمين الاستفادة من LLMs لتقييم أعمال الطلاب، مثل المقالات والاختبارات، مما يوفر الوقت ويتيح لهم التركيز على جوانب أخرى من التدريس.

علاوةً على ذلك، يمكن لهذه النماذج ترجمة الكتب المدرسية والمواد الدراسية إلى لغات مختلفة، مما يساعد الطلاب على الوصول إلى المحتوى التعليمي بلغاتهم الأصلية.

الشكل 5. مثال على ترجمة النصوص باستخدام LLM.

إيجابيات النماذج اللغوية الكبيرة وسلبياتها#

تقدم LLMs فوائد عديدة بفضل فهمها للغة الطبيعية، وأتمتة مهام مثل التلخيص والترجمة، والمساعدة في البرمجة. كما يمكنها دمج المعلومات من مصادر مختلفة، وحل المشكلات المعقدة، ودعم التواصل متعدد اللغات، مما يجعلها مفيدة في العديد من الصناعات.

ومع ذلك، تأتي هذه النماذج أيضًا مصحوبة بتحديات، مثل خطر نشر المعلومات المضللة، والمخاوف الأخلاقية المتعلقة بإنشاء محتوى واقعي لكنه زائف، وعدم الدقة أحيانًا في المجالات الحساسة. إضافةً إلى ذلك، لها تأثير بيئي كبير، إذ يمكن أن ينتج عن تدريب نموذج واحد كمية من الكربون تعادل ما تنتجه خمس سيارات. ويُعد تحقيق التوازن بين مزاياها وهذه القيود أمرًا أساسيًا لاستخدامها بمسؤولية.

أهم النقاط المستخلصة#

تعيد النماذج اللغوية الكبيرة تشكيل طريقة استخدامنا للذكاء الاصطناعي التوليدي، إذ تسهّل على الآلات فهم النصوص الشبيهة بالنصوص البشرية وإنشاءها. وهي تساعد صناعات مثل القانون وتجارة التجزئة والتعليم على أن تصبح أكثر كفاءة، سواء في صياغة المستندات أو التوصية بالمنتجات أو إنشاء تجارب تعلم مخصصة.

وعلى الرغم من أن LLMs تقدم فوائد عديدة، مثل توفير الوقت وتبسيط المهام، فإنها تنطوي أيضًا على تحديات، مثل مشكلات الدقة والمخاوف الأخلاقية والتأثير البيئي. ومع تحسن هذه النماذج، من المتوقع أن تؤدي دورًا أكبر في حياتنا اليومية وأماكن عملنا.

لمعرفة المزيد، تفضل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا، وتفاعل مع مجتمعنا. واستكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة والزراعة على صفحات حلولنا. 🚀