من الشيفرة إلى المحادثة: كيف يعمل نموذج لغوي كبير؟

النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) أنظمة متقدمة للذكاء الاصطناعي التوليدي قادرة على فهم النصوص الشبيهة بكتابة البشر وإنشائها. وتستطيع هذه النماذج التعرّف على اللغات البشرية وتفسيرها، إذ دُرّبت على ملايين الغيغابايتات من النصوص التي جُمعت من الإنترنت. وقد أصبحت ابتكارات مدعومة بـ LLM مثل ChatGPT أسماء مألوفة، ما جعل الذكاء الاصطناعي التوليدي متاحًا للجميع.

مع توقع وصول السوق العالمية لـ LLM إلى 85.6 مليار دولار بحلول عام 2034، تركز مؤسسات كثيرة على اعتماد LLM في مختلف وظائف أعمالها.

في هذه المقالة، سنستكشف كيفية عمل النماذج اللغوية الكبيرة وتطبيقاتها في مختلف القطاعات.

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

تطور نماذج اللغة الكبيرة#

يمتد تاريخ نماذج اللغة الكبيرة على مدى عقود، وقد شهد إنجازات بحثية واكتشافات مثيرة للاهتمام. وقبل الخوض في المفاهيم الأساسية، لنستعرض بعضاً من أهم المحطات.

إليك لمحة سريعة عن المحطات الرئيسية في تطوير LLMs:

• الستينيات: أنشأ Joseph Weizenbaum برنامج ELIZA، وهو أحد أوائل روبوتات المحادثة. استخدم البرنامج مطابقة الأنماط، وهي طريقة يرصد فيها النظام الكلمات المفتاحية في مدخلات المستخدم ويرد وفقاً لها، لمحاكاة محادثة بسيطة.
• التسعينيات: طُوّرت الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لمعالجة البيانات المتسلسلة مثل النصوص أو الكلام. وتمكنت من تذكر المدخلات السابقة، لكنها واجهت صعوبة في التعامل مع التسلسلات الطويلة، ما أدى إلى ابتكار شبكات الذاكرة طويلة قصيرة الأمد (LSTM) لمعالجة هذه المشكلة.
• 2014: قُدّمت الوحدات المتكررة ذات البوابات (GRUs) بوصفها نسخة أبسط وأسرع من LSTMs. وفي الفترة نفسها تقريباً، طُوّرت آليات الانتباه، ما أتاح للذكاء الاصطناعي التركيز على أهم أجزاء التسلسل لتحسين الفهم.
• 2017: قدّمت بنية Transformer طريقة جديدة لمعالجة النصوص باستخدام الانتباه متعدد الرؤوس والمعالجة المتوازية. وعلى خلاف RNNs، استطاعت المحولات تحليل التسلسلات كاملةً دفعة واحدة، ما جعلها أسرع وأقدر على فهم السياق.

منذ عام 2018، استخدمت نماذج مثل BERT (تمثيلات المشفّر ثنائية الاتجاه من Transformers) وGPT (Transformer التوليدي المُدرّب مسبقاً) بنى المحوّلات، وقدّم BERT المعالجة ثنائية الاتجاه، حيث تتدفق المعلومات إلى الأمام والخلف. وقد حسّنت هذه التطورات بدرجة كبيرة قدرة هذه النماذج على فهم اللغة الطبيعية وإنشائها.

الشكل 2. تطور النماذج اللغوية الكبيرة.

كيف يعمل LLM؟#

لفهم آلية عمل LLM (نموذج اللغة الكبير)، من المهم أولاً توضيح ماهية LLM تحديداً.

تُعد LLMs نوعًا من النماذج التأسيسية، أي أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة الأغراض مدرّبة على مجموعات بيانات ضخمة. ويمكن ضبط هذه النماذج بدقة لمهام محددة، وهي مصممة لمعالجة النصوص وتوليدها بطريقة تحاكي الكتابة البشرية. وتتفوق LLMs في إجراء التنبؤات انطلاقًا من موجّهات مقتضبة، وتُستخدم على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء محتوى بناءً على مدخلات البشر. ويمكنها استنتاج السياق، وتقديم إجابات مترابطة وملائمة، وترجمة اللغات، وتلخيص النصوص، والإجابة عن الأسئلة، والمساعدة في الكتابة الإبداعية، بل وحتى إنشاء الشفرة البرمجية أو تصحيحها.

LLMs ضخمة جدًا وتعمل باستخدام مليارات المعلمات. والمعلمات أوزان داخلية يتعلمها النموذج أثناء التدريب، ما يتيح له إنشاء مخرجات بناءً على المدخلات التي يتلقاها. وبوجه عام، تميل النماذج ذات المعلمات الأكثر إلى تقديم أداء أفضل.

فيما يلي بعض الأمثلة على نماذج LLM الشائعة لعام 2024:

• GPT-4o: أُطلق GPT-4o في مايو 2024، وهو نموذج متعدد الوسائط من OpenAI. ويمكنه معالجة مدخلات النصوص والصور والصوت والفيديو.
• Claude 3.5: قدّمته Anthropic في يونيو 2024، ويطوّر Claude 3.5 سلسلة Claude 3، مع توفير قدرات محسّنة في معالجة اللغة الطبيعية وحل المشكلات.
• Llama 3: تضم سلسلة Llama 3 من Meta، التي أُطلقت في أبريل 2024، نماذج يصل عدد معلماتها إلى 70 ملياراً. وتشتهر هذه النماذج مفتوحة المصدر بفعاليتها من حيث التكلفة وأدائها القوي في مختلف الاختبارات المعيارية.
• Gemini 1.5: أطلقت Google DeepMind نموذج Gemini 1.5 في فبراير 2024، وهو نموذج متعدد الوسائط قادر على التعامل مع النصوص والصور وأنواع أخرى من البيانات.

المكونات الأساسية لـ LLM#

تتضمن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) عدة مكونات أساسية تعمل معاً لفهم مطالبات المستخدمين والرد عليها. ويُنظَّم بعض هذه المكونات ضمن طبقات، تتولى كل منها مهام محددة في مسار معالجة اللغة.

على سبيل المثال، تحوّل طبقة التضمين الكلمات أو أجزاء الكلمات إلى متجهات رقمية تلتقط العلاقات بينها.

واستناداً إلى ذلك، تحلل الطبقة أمامية التغذية هذه المتجهات لاكتشاف الأنماط. وفي الوقت نفسه، تساعد الترميزات الموضعية النموذج على تتبع ترتيب الكلمات.

ومن المكونات المهمة الأخرى آلية الانتباه. فهي تساعد النموذج على التركيز على الأجزاء الأكثر صلة من المدخلات، ما يتيح له إعطاء الأولوية للكلمات المفتاحية أو العبارات على حساب العناصر الأقل أهمية. لنأخذ ترجمة الجملة "The cat sat on the mat" إلى الفرنسية مثالًا: تضمن آلية الانتباه مواءمة "cat" مع "le chat" و"mat" مع "le tapis"، مع الحفاظ على معنى الجملة. وتعمل هذه المكونات معًا خطوة بخطوة لمعالجة النصوص وتوليدها.

أنواع LLMs المختلفة#

تشترك جميع LLMs في المكونات الأساسية نفسها، لكن يمكن بناؤها وتهيئتها لأغراض محددة. وفيما يلي أمثلة على أنواع مختلفة من LLMs وقدراتها الفريدة:

• نماذج التعلم دون أمثلة (Zero-shot): تستطيع هذه النماذج تنفيذ مهام لم تُدرَّب عليها تحديداً. وتستخدم المعرفة العامة التي اكتسبتها لفهم المطالبات الجديدة وإجراء التنبؤات من دون الحاجة إلى تدريب إضافي.
• النماذج المضبوطة بدقة: تستند النماذج المضبوطة بدقة إلى نماذج عامة، لكن يجري تدريبها أكثر لأداء مهام محددة. وهذا التدريب الإضافي يجعلها فعالة جداً في التطبيقات المتخصصة.
• النماذج متعددة الوسائط: تستطيع هذه النماذج المتقدمة معالجة أنواع متعددة من البيانات وإنشاءها، مثل النصوص والصور. وهي مصممة للمهام التي تتطلب الجمع بين فهم النصوص والمحتوى المرئي. ويستطيع بعضها أيضًا تحديد مواقع الأجسام في الصور، وهو ما تقيسه لوحة صدارة VLM على مجموعات بيانات الكشف الواقعية.

العلاقة بين معالجة اللغة الطبيعية وLLMs#

تساعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الآلات على فهم اللغة البشرية والتعامل معها، بينما يركز الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء محتوى جديد مثل النصوص والصور والتعليمات البرمجية. وتجمع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بين هذين المجالين، إذ تستخدم تقنيات NLP لفهم اللغة، ثم تطبق الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء ردود أصلية شبيهة بردود البشر. ويتيح هذا المزيج لـ LLMs معالجة اللغة وإنشاء نصوص إبداعية وذات معنى، ما يجعلها مفيدة لمهام مثل المحادثات وإنشاء المحتوى والترجمة. ومن خلال الجمع بين نقاط قوة NLP والذكاء الاصطناعي التوليدي، تتيح LLMs للآلات التواصل بطريقة تبدو طبيعية وبديهية.

الشكل 3. العلاقة بين الذكاء الاصطناعي التوليدي وNLP وLLMs.

تطبيقات LLMs في قطاعات مختلفة#

بعد أن تناولنا ماهية LLM وآلية عمله، لنلقِ نظرة على بعض حالات استخدامه في قطاعات مختلفة، التي توضح إمكانات LLMs.

استخدام LLMs في التقنية القانونية#

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

ومن المثير للاهتمام أن LLMs لا تقتصر فائدتها على البحث والصياغة، بل إنها أدوات قيّمة أيضًا لضمان الامتثال القانوني وتبسيط سير العمل. ويمكن للمؤسسات استخدام LLMs للامتثال للأنظمة عبر تحديد الانتهاكات المحتملة وتقديم توصيات لمعالجتها. وعند مراجعة العقود، تستطيع LLMs إبراز التفاصيل الرئيسية وتحديد المخاطر أو الأخطاء واقتراح التعديلات.

الشكل 4. لمحة عامة عن استخدام LLMs في البحث القانوني.

البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية: روبوتات محادثة مدعومة بـ LLMs#

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

إضافةً إلى ذلك، تستطيع روبوتات الدردشة القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة الإجابة عن استفسارات العملاء الشائعة بشأن المنتجات والخدمات والشحن. وهذا يتيح لممثلي خدمة العملاء التعامل مع المشكلات الأكثر تعقيداً. ومن الأمثلة البارزة روبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي Rufus من Amazon، الذي يستخدم النماذج اللغوية الكبيرة لإنشاء ملخصات تقييمات المنتجات. ويمكن لـRufus أيضاً اقتراح خيارات مقاسات الملابس للعملاء.

LLMs في البحث والأوساط الأكاديمية#

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

عند ضبط LLMs بدقة باستخدام الكتب المدرسية، يمكنها توفير تجربة تعلم مخصصة تتيح للطلاب التعلم بالوتيرة التي تناسبهم والتركيز على الموضوعات التي يجدونها صعبة. ويمكن للمعلمين أيضًا استخدام LLMs لتصحيح أعمال الطلاب، مثل المقالات والاختبارات، ما يوفر الوقت ويتيح لهم التركيز على جوانب أخرى من التدريس.

علاوة على ذلك، تستطيع هذه النماذج ترجمة الكتب المدرسية والمواد التعليمية إلى لغات مختلفة، ما يساعد الطلاب على الوصول إلى المحتوى التعليمي بلغاتهم الأم.

الشكل 5. مثال على ترجمة نص باستخدام LLM.

إيجابيات نماذج اللغة الكبيرة وسلبياتها#

تقدم LLMs فوائد عديدة بفضل قدرتها على فهم اللغة الطبيعية، وأتمتة مهام مثل التلخيص والترجمة، والمساعدة في البرمجة. كما يمكنها الجمع بين المعلومات من مصادر مختلفة، وحل المشكلات المعقدة، ودعم التواصل متعدد اللغات، ما يجعلها مفيدة في قطاعات عديدة.

لكنها تنطوي أيضًا على تحديات، مثل خطر نشر المعلومات المضللة، والمخاوف الأخلاقية المتعلقة بإنشاء محتوى واقعي لكنه زائف، والأخطاء العرضية في المجالات الحساسة. وإضافة إلى ذلك، قد يكون لها أثر بيئي كبير: إذ قدرت دراسة أجريت عام 2019 أن تدريب نموذج كبير واحد قد ينتج كمية من الكربون تعادل ما تنتجه خمس سيارات طوال عمرها. ويُعد تحقيق التوازن بين مزاياها وقيودها أمرًا أساسيًا لاستخدامها بمسؤولية.

أبرز النقاط#

تعيد نماذج اللغة الكبيرة تشكيل طريقة استخدامنا للذكاء الاصطناعي التوليدي، إذ تسهّل على الآلات فهم النصوص الشبيهة بالنصوص البشرية وإنشاءها. وهي تساعد قطاعات مثل القانون والبيع بالتجزئة والتعليم على العمل بكفاءة أكبر، سواء من خلال صياغة المستندات أو اقتراح المنتجات أو إنشاء تجارب تعلم مخصصة.

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

لمعرفة المزيد، تفضّل بزيارة مستودع GitHub وانضم إلى مجتمعنا. واستكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة والزراعة على صفحات حلولنا.