نموذج اللغة الكبير (LLM)

النموذج اللغوي الكبير (LLM) هو نوع متطور من خوارزمية ذكاء اصطناعي (AI) متطورة التي تطبّق تقنيات التعلّم العميق من أجل لفهم المحتوى الجديد وتلخيصه وإنشائه والتنبؤ به. يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات ضخمة تضم مليارات الكلمات من الكتب والمقالات والمواقع الإلكترونية، مما يسمح لها بفهم الفروق الدقيقة في اللغة البشرية. من الأمور المحورية في وظيفة LLM هي بنية المحول, والتي تستخدم آلية انتباه ذاتية لتقييم أهمية الكلمات المختلفة في تسلسل ما، مما يسهل فهم سياق الجمل الطويلة و والفقرات الطويلة. هذه القدرة تجعل منها حجر الزاوية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الحديثة.

الآليات الأساسية والتدريب

ينطوي تطوير برنامج LLM على مرحلتين أساسيتين: ما قبل التدريب و والضبط الدقيق. أثناء التدريب المسبق، يشارك النموذج في التعلّم غير الخاضع للإشراف على مجموعة واسعة من من النصوص غير الموسومة لتعلم القواعد والحقائق والقدرات المنطقية. تعتمد هذه العملية بشكل كبير على الترميز، حيث يتم تقسيم النص إلى وحدات أصغر أصغر تسمى الرموز. بعد ذلك، يقوم المطورون بتطبيق الضبط الدقيق باستخدام بيانات التدريب لتكييف النموذج لمهام محددة, مثل التشخيص الطبي أو التحليل القانوني. منظمات مثل مركز ستانفورد للأبحاث حول النماذج التأسيسية (CRFM) classify هذه الأنظمة القابلة للتكيف كنماذج تأسيسية نظراً قابليتها للتطبيق على نطاق واسع.

تطبيقات واقعية

لقد انتقلت برمجيات LLM من مختبرات الأبحاث إلى أدوات عملية تعمل على تشغيل عدد لا يحصى من التطبيقات في مختلف الصناعات. وقد أدت قدرتها على توليد نص متماسك ومعالجة المعلومات إلى اعتمادها على نطاق واسع.

• وكلاء المحادثة وروبوتات المحادثة: روبوتات المحادثة المتقدمة روبوتات الدردشة الآلية المدعومة بنماذج مثل GPT-4 أو Meta Llama تقديم الدعم للعملاء، وصياغة رسائل البريد الإلكتروني، والعمل كمساعدين شخصيين مساعدين شخصيين. غالبًا ما تستخدم هذه الأنظمة الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) للوصول إلى أحدث المعلومات الخارجية، مما يقلل من مخاطر الهلوسة.
• إنشاء التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء: أدوات مثل GitHub Copilot التي تستفيد من أدوات GitHub Copilot لمساعدة المطورين من خلال الإكمال التلقائي لمقتطفات التعليمات البرمجية، وتحويل التعليقات إلى كود وظيفي، وشرح المنطق المعقد، وبالتالي تسريع دورة حياة تطوير البرمجيات.

ماجستير في الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط

في حين أن ماجستير LLM متخصص في النصوص، فإن المجال يتطور نحو الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، والذي يدمج النص مع أنواع أخرى من البيانات مثل الصور والصوت. وهذا يسد الفجوة بين النمذجة اللغوية و الرؤية الحاسوبية (CV). على سبيل المثال, نماذج لغة الرؤية (VLMs) تحليل صورة ما والإجابة عن الأسئلة المتعلقة بها.

في هذا السياق، نماذج اكتشاف الأجسام مثل Ultralytics YOLO11 الفهم البصري الذي يكمّل الاستدلال النصي لنموذج LLM. تتيح النماذج المتخصصة مثل YOLO تسمح للمستخدمين detect الأشياء باستخدام مطالبات نصية ذات مفردات مفتوحة، مما يجمع بشكل فعال بين المفاهيم اللغوية والتعرف البصري.

from ultralytics import YOLOWorld

# Load a YOLO-World model capable of understanding text prompts
model = YOLOWorld("yolov8s-world.pt")

# Define custom classes using natural language text
model.set_classes(["person wearing a hat", "red backpack"])

# Run inference to detect these specific text-defined objects
results = model("path/to/image.jpg")

# Display the detection results
results[0].show()

التحديات والاعتبارات

على الرغم من قوتها، إلا أنها تواجه تحديات كبيرة. يمكن أن تظهر التحيز في الذكاء الاصطناعي المستمد من بيانات التدريب الخاصة بها، مما يؤدي إلى مخرجات غير عادلة أو منحرفة. بالإضافة إلى ذلك، حفزت التكلفة الحسابية الهائلة لتشغيل هذه النماذج البحث في تكميم الن ماذج وتحسينها لجعلها أكثر كفاءة على أجهزة مثل تلك الموجودة في NVIDIA. إن فهم هذه القيود أمر بالغ الأهمية لنشر الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل مسؤول.

المفاهيم ذات الصلة

• معالجة اللغات الطبيعية (NLP): المجال الأوسع للذكاء الاصطناعي الذي يركز على التفاعل بين الحواسيب واللغة البشرية. تُعدّ معالجات اللغات الطبيعية أداة قوية ضمن هذا المجال.
• رؤية الكمبيوتر: على عكس نماذج الرؤية الحاسوبية التي تعالج النصوص، تمكّن الرؤية الحاسوبية الآلات من تفسير المعلومات المرئية. نماذج مثل YOLO11 تتفوق هنا، على الرغم من أنها تتداخل بشكل متزايد مع LLMs في التطبيقات متعددة الوسائط.
• الترميز: عملية تحويل النص إلى مدخلات رقمية يمكن للنموذج معالجتها. هذه خطوة أساسية أساسية في المعالجة المسبقة لأي نموذج لغة تعلّم عميق.

للمزيد من القراءة حول البنية التأسيسية لـ LLMs، فإن ورقة الانتباه هو كل ما تحتاجه يوفر التعريف الأصلي لـ نموذج المحول. يمكن العثور على موارد إضافية حول النماذج على مستوى المؤسسات من خلال IBM Research و Google ديب مايند.