نماذج اللغة الكبيرة (LLM)

ما هو نموذج اللغة الكبير؟

نموذج اللغة الكبير (LLM) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي تم تدريبه على كميات هائلة من البيانات النصية لفهم وتوليد ومعالجة اللغة البشرية. تعتمد هذه النماذج على تقنيات التعلم العميق، وتحديدًا الشبكات العصبية التي تستخدم هياكل المحولات، لمعالجة وإنتاج نص طبيعي بطريقة ذات صلة بالسياق ومتسقة. تمتلك نماذج LLM القدرة على أداء مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، بما في ذلك توليد النصوص، والترجمة، والتلخيص، وتحليل المشاعر، والمزيد.

فهم الأساسيات

تُبنى نماذج LLM في جوهرها على الشبكات العصبية، وهي أنظمة حوسبة مستوحاة من شبكة الخلايا العصبية في دماغ الإنسان. وبشكل خاص، أصبحت هياكل المحولات هي الأساس للنماذج الحديثة بسبب قدرتها على معالجة البيانات التسلسلية بكفاءة. تستخدم المحولات آليات مثل الانتباه الذاتي لتقدير أهمية أجزاء مختلفة من البيانات المدخلة، مما يسمح للنموذج بالتقاط السياق عبر تسلسلات نصية طويلة.

نماذج المحولات

تم تقديم بنية المحول في ورقة بحثية عام 2017 بعنوان “الانتباه هو كل ما تحتاجه” من باحثي Google. تتكون المحولات من مشفر ومُفكك شيفرة:

• المشفر: يعالج النص المدخل ويلتقط المعلومات السياقية.
• مُفكك الشيفرة: يولد النص الناتج بناءً على المدخلات المشفرة.

يسمح الانتباه الذاتي داخل المحولات للنموذج بالتركيز على أجزاء محددة من النص الأكثر صلة في كل خطوة من خطوات المعالجة. وتمكن هذه الآلية المحولات من التعامل مع التبعيات في البيانات بشكل أكثر فعالية من الهياكل السابقة مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs).

كيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة؟

تعمل نماذج LLM من خلال معالجة النصوص المدخلة وتوليد المخرجات بناءً على الأنماط التي تعلمتها أثناء التدريب. وتتضمن عملية التدريب عدة مكونات رئيسية:

التدريب على مجموعات بيانات ضخمة

يتم تدريب نماذج LLM على مجموعات بيانات ضخمة يمكن أن تشمل مليارات الكلمات من مصادر مثل الكتب، والمقالات، والمواقع الإلكترونية، وغيرها من المحتوى النصي. ويتيح حجم البيانات للنموذج تعلم تعقيدات اللغة، بما في ذلك القواعد والمعاني والمعرفة الواقعية عن العالم.

التعلم غير الخاضع للإشراف

أثناء التدريب، عادةً ما تستخدم نماذج LLM أساليب التعلم غير الخاضع للإشراف. وهذا يعني أنها تتعلم توقع الكلمة التالية في الجملة بدون بيانات معنونة من البشر. ومن خلال محاولة توقع الكلمات التالية بشكل متكرر وضبط معاييرها الداخلية بناءً على الأخطاء، تتعلم النماذج الهياكل الأساسية للغة.

المعاملات والمفردات

• المعاملات: هي الأوزان والانحيازات داخل الشبكة العصبية التي يتم تعديلها أثناء التدريب. ويمكن أن تحتوي نماذج LLM الحديثة على مئات المليارات من المعاملات، مما يسمح لها بالتقاط الأنماط الدقيقة في اللغة.
• تجزئة النصوص (Tokenization): يتم تقسيم النص المدخل إلى وحدات صغيرة تسمى الرموز (توكنات) قد تكون كلمات أو أجزاء من كلمات. يعالج النموذج هذه الرموز لفهم وتوليد النص.

آلية الانتباه الذاتي

يتيح الانتباه الذاتي للنموذج تقييم العلاقة بين الكلمات المختلفة في الجملة بغض النظر عن موضعها. وهذا أمر بالغ الأهمية لفهم السياق والمعنى، حيث يسمح للنموذج بأخذ تسلسل الإدخال بالكامل في الاعتبار عند توليد كل جزء من المخرجات.

كيف تُستخدم نماذج اللغة الكبيرة؟

تتمتع نماذج LLM بمجموعة واسعة من التطبيقات عبر صناعات مختلفة بفضل قدرتها على فهم وتوليد نص يشبه النص البشري.

توليد النصوص

يمكن لنماذج LLM توليد نص متسق وملائم للسياق بناءً على مدخلات معينة. وتُستخدم هذه القدرة في تطبيقات مثل:

• إنشاء المحتوى: كتابة المقالات والقصص أو محتوى التسويق.
• توليد الشيفرة البرمجية: مساعدة المطورين في إنشاء أجزاء من الشيفرات البرمجية بناءً على الوصف.
• الكتابة الإبداعية: مساعدة الكتّاب على تجاوز عقبة الكتابة عبر اقتراح استمرارية أو أفكار.

تحليل المشاعر

من خلال تحليل المشاعر المعبر عنها في النصوص، تساعد نماذج LLM الشركات على فهم آراء العملاء وتعليقاتهم. وهذا ذو قيمة لإدارة سمعة العلامة التجارية وتحسين خدمة العملاء.

الشات بوت والذكاء الاصطناعي الحواري

تشغل نماذج LLM الشات بوتات المتقدمة والمساعدين الافتراضيين القادرين على إجراء محادثات طبيعية وديناميكية مع المستخدمين. فهي تفهم استفسارات المستخدم وتقدم ردودًا ذات صلة، مما يحسن الدعم والتفاعل.

الترجمة الآلية

تسهل نماذج LLM الترجمة بين اللغات المختلفة من خلال فهم السياق والفروق الدقيقة، مما يتيح ترجمات أكثر دقة وسلاسة في تطبيقات مثل التواصل العالمي والتوطين.

تلخيص النصوص

يمكن لنماذج LLM اختصار كميات كبيرة من النصوص في ملخصات موجزة، ما يساعد على فهم المستندات أو المقالات أو التقارير الطويلة بسرعة. ويُستخدم ذلك في مجالات مثل القانون، والبحث الأكاديمي، وتلخيص الأخبار.

الإجابة على الأسئلة من قواعد المعرفة

تجيب نماذج LLM على الأسئلة من خلال استرجاع وتوليف المعلومات من قواعد معرفية ضخمة، مما يساعد في البحث والتعليم ونشر المعلومات.

تصنيف النصوص

يمكنها تصنيف وفرز النصوص بناءً على المحتوى أو النبرة أو الهدف. وتشمل التطبيقات اكتشاف الرسائل غير المرغوب فيها، والإشراف على المحتوى، وتنظيم مجموعات كبيرة من البيانات النصية.

التعلم المعزز بتغذية راجعة بشرية

من خلال دمج تغذية راجعة بشرية في دورة التدريب، تحسن نماذج LLM من ردودها مع مرور الوقت، لتتوافق بشكل أكبر مع توقعات المستخدمين وتقلل من التحيزات أو الأخطاء.

أمثلة على نماذج اللغة الكبيرة

تم تطوير العديد من نماذج LLM البارزة، ولكل منها ميزات وقدرات فريدة.

سلسلة GPT من OpenAI

• GPT-3: يحتوي على 175 مليار معاملة، ويمكنه توليد نص يشبه نص الإنسان لمهام متنوعة. يمكنه كتابة المقالات، وتلخيص المحتوى، وترجمة اللغات، وحتى توليد الشيفرة البرمجية.
• GPT-4: خليفة GPT-3، ويحتوي على قدرات أكثر تقدمًا ويمكنه معالجة كل من النصوص والصور (متعدد الوسائط)، مع أن عدد معاملاته غير معلن للعامة.

BERT من Google

• BERT (تمثيلات المشفر ثنائية الاتجاه من المحولات): يركز على فهم سياق الكلمة بناءً على جميع ما يحيط بها (ثنائي الاتجاه)، مما يعزز مهام مثل الإجابة على الأسئلة وفهم اللغة.

PaLM من Google

• PaLM (نموذج لغة المسارات): نموذج يحتوي على 540 مليار معاملة وقادر على الاستدلال المنطقي السليم، والاستدلال الحسابي، وشرح النكات. ويطور مهام الترجمة والتوليد.

LLaMA من Meta

• LLaMA: مجموعة من النماذج تتراوح من 7 مليارات إلى 65 مليار معاملة، مصممة لتكون فعّالة وسهلة الوصول للباحثين. تم تحسينها للأداء مع عدد معاملات أقل.

نماذج Watson وGranite من IBM

• IBM Watson: معروف بإمكاناته في الإجابة على الأسئلة، ويستخدم معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لاستخراج المعرفة من مجموعات بيانات ضخمة.
• نماذج Granite: جزء من مجموعة نماذج الذكاء الاصطناعي من IBM المصممة للاستخدام المؤسسي، مع التركيز على الموثوقية والشفافية.

حالات الاستخدام في مختلف الصناعات

تغير نماذج LLM طريقة عمل الشركات عبر قطاعات متعددة من خلال أتمتة المهام، وتعزيز اتخاذ القرارات، وتمكين قدرات جديدة.

الرعاية الصحية

• البحث الطبي: تحليل الأدبيات الطبية للمساعدة في اكتشاف علاجات جديدة.
• تفاعل المرضى: تقديم تشخيصات أولية بناءً على الأعراض الموصوفة نصيًا.
• المعلوماتية الحيوية: فهم بنى البروتينات والمتسلسلات الجينية لاكتشاف الأدوية.

التمويل

• تقييم المخاطر: تحليل الوثائق المالية لتقييم مخاطر الائتمان أو فرص الاستثمار.
• كشف الاحتيال: تحديد الأنماط التي تشير إلى أنشطة احتيالية في بيانات المعاملات.
• أتمتة التقارير: توليد ملخصات مالية وتحليل السوق.

خدمة العملاء

• الشات بوت: تقديم دعم عملاء على مدار الساعة مع تفاعلات تشبه الإنسان.
• المساعدة الشخصية: تخصيص الردود بناءً على سجل العميل وتفضيلاته.

التسويق

• إنشاء المحتوى: توليد نصوص للإعلانات ووسائل التواصل الاجتماعي والمدونات.
• تحليل المشاعر: قياس الرأي العام حول المنتجات أو الحملات.
• أبحاث السوق: تلخيص مراجعات وتعليقات المستهلكين.

القانون

• مراجعة المستندات: تحليل المستندات القانونية لاستخراج معلومات ذات صلة.
• توليد العقود: صياغة العقود أو الاتفاقيات القانونية القياسية.
• الامتثال: المساعدة في التأكد من توافق المستندات مع المتطلبات التنظيمية.

التعليم

• الدروس الشخصية: تقديم شروحات وإجابات على استفسارات الطلاب.
• إنشاء المحتوى: إنشاء مواد تعليمية وملخصات لمواضيع معقدة.
• تعلم اللغات: المساعدة في الترجمة وممارسة اللغة.

تطوير البرمجيات

• مساعدة الشيفرة البرمجية: مساعدة المطورين في توليد أجزاء من الشيفرة أو اكتشاف الأخطاء.
• التوثيق: إنشاء وثائق تقنية استنادًا إلى مستودعات الشيفرة.
• أتمتة DevOps: تفسير الأوامر الطبيعية لتنفيذ مهام التشغيل الآلي.

فوائد نماذج اللغة الكبيرة

تقدم نماذج LLM مزايا عديدة تجعلها أدوات قيمة في التطبيقات الحديثة.

تعدد الاستخدامات

من أبرز فوائد LLM قدرتها على أداء مجموعة واسعة من المهام دون الحاجة لبرمجتها صراحة لكل مهمة. يمكن لنموذج واحد التعامل مع الترجمة، والتلخيص، وتوليد المحتوى، وغير ذلك.

التحسن المستمر

تتحسن نماذج LLM مع تعرضها لمزيد من البيانات. تُمكّنها تقنيات مثل الضبط الدقيق والتعلم المعزز بتغذية راجعة بشرية من التكيف مع مجالات ومهام محددة، مما يعزز أداءها مع الوقت.

الكفاءة

من خلال أتمتة المهام التي كانت تتطلب جهدًا بشريًا تقليديًا، تزيد LLM من الكفاءة. فهي تنجز المهام المتكررة أو المستهلكة للوقت بسرعة، مما يتيح للموظفين التركيز على أنشطة أكثر تعقيدًا.

سهولة الوصول

تقلل LLM من الحواجز أمام الوصول إلى قدرات لغوية متقدمة. يمكن للمطورين والشركات الاستفادة من النماذج المدربة مسبقًا لتطبيقاتهم دون الحاجة إلى خبرة متعمقة في معالجة اللغة الطبيعية.

التعلم السريع

من خلال تقنيات مثل التعلم من أمثلة قليلة أو بدون أمثلة، يمكن لنماذج LLM التكيف بسرعة مع مهام جديدة بقليل من بيانات التدريب الإضافية، مما يجعلها مرنة وسريعة الاستجابة للاحتياجات المتغيرة.

القيود والتحديات

رغم التقدم الكبير، تواجه LLM عدة قيود وتحديات ينبغي معالجتها.

الهلوسة

قد تنتج LLM مخرجات صحيحة نحويًا لكنها غير دقيقة واقعيًا أو غير منطقية، ويُعرف ذلك باسم “الهلوسة”. يحدث ذلك لأن النماذج تولد الردود بناءً على الأنماط في البيانات وليس الفهم الفعلي للصحة الواقعية.

التحيز

قد تتعلم LLM بشكل غير مقصود وتعيد إنتاج التحيزات الموجودة في بيانات التدريب. يمكن أن يؤدي ذلك إلى مخرجات متحيزة أو غير عادلة، وهو أمر مقلق خاصة في التطبيقات التي تؤثر على اتخاذ القرار أو الرأي العام.

مخاوف الأمان

• خصوصية البيانات: قد تكشف LLM المدربة على بيانات حساسة عن معلومات شخصية أو سرية دون قصد.
• الاستخدام الضار: يمكن إساءة استخدامها لتوليد رسائل تصيد احتيالي أو بريد عشوائي أو معلومات مضللة على نطاق واسع.

الاعتبارات الأخلاقية

• الموافقة وحقوق النشر: استخدام بيانات محمية بحقوق النشر أو بيانات شخصية دون موافقة أثناء التدريب يثير قضايا قانونية وأخلاقية.
• المساءلة: تحديد المسؤول عن مخرجات LLM، خاصةً عند حدوث أخطاء، أمر معقد.

متطلبات الموارد

• موارد الحوسبة: يتطلب تدريب ونشر LLM قدرًا هائلًا من قدرة الحوسبة والطاقة، مما يسهم في مخاوف بيئية.
• متطلبات البيانات: قد يكون من الصعب الوصول إلى مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة، خاصة في المجالات المتخصصة.

قابلية الشرح

تعمل LLM كـ"صناديق سوداء"، ما يجعل من الصعب فهم كيفية وصولها إلى مخرجات معينة. يمكن أن يكون هذا النقص في الشفافية مشكلة في الصناعات التي تتطلب قابلية شرح عالية مثل الرعاية الصحية أو المالية.

التطورات المستقبلية في نماذج اللغة الكبيرة

يتطور مجال LLM بسرعة، مع استمرار الأبحاث لتحسين القدرات ومعالجة القيود الحالية.

دقة وموثوقية أفضل

يهدف الباحثون إلى تطوير نماذج تقلل من الهلوسة وتحسن الصحة الواقعية، مما يزيد الثقة في مخرجات LLM.

ممارسات تدريب أخلاقية

يُبذل جهد للحصول على بيانات التدريب بشكل أخلاقي، واحترام قوانين حقوق النشر، وتطبيق آليات لتصفية المحتوى المتحيز أو غير المناسب.

التكامل مع وسائط أخرى

تُطور النماذج متعددة الوسائط التي تعالج ليس فقط النص ولكن أيضًا الصور والصوت والفيديو، مما يوسع من …