تعريف النموذج اللغوي الكبير

في مجال الذكاء الاصطناعي، النماذج اللغوية الكبيرة هي مجموعة فرعية لتدريب الآلة متخصصة ومعروفة باسم التعلم العميق، وتستخدم الخوارزميات المدربة على مجموعات بيانات كبيرة للتعرف على الأنماط المعقدة. تتعلم النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تدريبها على كميات هائلة من النصوص. وعلى المستوى التأسيسي، تتعلم الاستجابة لطلبات المستخدم مع توفر محتوى ذي صلة ومناسب للسياق مكتوب باللغة البشرية—والمقصود نوع الكلمات وبناء الجملة اللذان يستخدمهما الأشخاص خلال المحادثة العادية.

كيف ترتبط النماذج اللغوية الكبيرة والذكاء الاصطناعي؟

فكر بالذكاء الاصطناعي مثل الهرم، مع الذكاء الاصطناعي كالتقنية الأم في الطبقة القاعية القاعدية. والطبقة التالية هي تعلم الآلة، ثم التعلم العميق، والشبكات العصبية، والذكاء الاصطناعي التوليدي، تليها نماذج الأساس ثم نماذج لغوية كبيرة على الطبقتين العلويتين. النماذج اللغوية الكبيرة هي فئة فرعية متقدمة من الذكاء الاصطناعي التي تركز على فهم وتوقع وتوليد نص يشبه الإنسان.

تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة

النماذج اللغوية الكبيرة هي مكون أساسي في قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يجعلها أدوات قوية لمجموعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، مثل:

• البحث عن النصوص وترجمتها وتلخيصها
• الرد على الأسئلة
• إنشاء محتوى جديد، بما في ذلك النص والصور والموسيقى وتعليمات البرنامج البرمجية

ولكن قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على دمج المعلومات وتحليل البيانات وتحديد الاتجاهات هي التي تمكنها من التكيف مع حالات استخدام محددة تتجاوز مجرد إنشاء نص. تمتد قدراتهم الناشئة إلى مجموعة واسعة من المجالات والأدوار والمهام—من التسلسل الجيني إلى تطوير الدواء، من توليد الكود إلى برمجة الروبوت، من تقديم المشورة الاستثمارية إلى الكشف عن الاحتيال. حتى إن النماذج اللغوية الكبيرة مفيدة في التطبيقات الزراعية، وتجارة البيع بالتجزئة، والموارد البشرية.

كيف تعمل النماذج اللغوية الكبيرة؟

تعمل النماذج اللغوية الكبيرة على الشبكات العصبية—وهي نماذج حسابية بعُقد مجمعة معًا تشبه الخلايا العصبية في الدماغ البيولوجي. وتتيح هذه البنية المعالجة السريعة والمتوازية للإشارات، وتحسِّن التعرف على الأنماط والتعلم العميق.

ولكن الإنجاز الحقيقي في النماذج اللغوية الكبيرة يكمن في بنية المحوِّل لديها وآليات الانتباه الذاتي التي تمكِّن النماذج من تقييم أهمية الأجزاء المختلفة من بيانات المدخلات. بعد ذلك، يمكن أن تتنبأ النماذج اللغوية الكبيرة بتسلسل ما يجب أن يأتي لاحقًا بطريقة تشبه وظيفة الإكمال التلقائي. تقوم النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) بفرز مليارات أو حتى تريليونات من معامِلات مجموعات البيانات خلال تحليلها الدلالي، بينما تسعى إلى تطوير فهم لمعنى الكلمات في السياق المحدد الذي تُستخدم فيه.

ومع مرور الوقت، تتعلم خوارزميات التعلم العميق أن لا تتنبأ فقط بالكلمة التالية في الجملة، ولكن بما في الفقرة التالية وحتى القسم التالي في بعض الأحيان. هذه العملية هي كيفية قيام النموذج اللغوي الكبير بسد الفجوة بين البنية الأساسية للبيانات ومفاهيم الأعمال الأساسية التي يحتاج إليها لإنشاء محتوى ذي صلة.

كيف يتم تدريب النماذج اللغوية الكبيرة؟

بغض النظر عن المجال الذي يُستخدَم فيه النموذج، سواء كان في علوم الحياة أو التسويق أو الخدمات المالية أو أي مجال آخر، يجب أن تتعلم النماذج اللغوية الكبيرة قواعد اللغة والمجال—وذلك من خلال فك شفرة الأنماط المعقدة للحصول على فهم عميق لقواعد اللغة والدلالات والعمليات حتى تتمكن من إنتاج استجابات دقيقة في السياق.

بيانات التدريب للنماذج اللغوية الكبيرة

في البداية، يتم إدخال كميات هائلة من البيانات النصية من مجموعة كبيرة من المصادر في النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). ويتضمن هذا التدريب معالجة مليارات الكلمات من الكتب والمقالات ومواقع الويب وغيرها من البيئات الغنية بالنصوص. إن تنوع مجموعة البيانات وحجمها أمر بالغ الأهمية للنموذج ليكون لديه قاعدة تعلم كافية.

عملية تدريب النموذج اللغوي الكبير

يشرف على هذه المرحلة الأولى من التدريب البشر الذين يزوِّدون النموذج بالمحادثات والنصوص الأخرى ليقوم بمعالجتها. المرحلة الثانية هي التدريب بالتعزيز بناءً على الملاحظات البشرية من خلال تصنيف استجابات النموذج. ثم يتم تدريب النموذج على تكرارات متعددة، بما في ذلك التعلم غير المشرف، حيث يتعرض النموذج للنص ويتعلم تحديد الأنماط والارتباطات من أجل التنبؤ بأجزاء منه—دون تعليمات صريحة.

الضبط الدقيق بعد تدريب النموذج اللغوي الكبير (LLM)

بعد التدريب على مجموعة بيانات عامة، يمكن تخصيص النموذج اللغوي الكبير (LLM) بشكل أدق لبيئات معينة، حتى على مستوى الشركة، باستخدام عملية تسمى استدلال النموذج. يستخدم النموذج الذي يتم تدريبه على البيانات الواقعية المتعلقة بالصناعة والبيانات الخاصة بالمؤسسة—أي شيء سواء كان محتوى غير منظم، مثل قواعد البيانات أو محادثات العملاء أو تذاكر الدعم أو العقود القانونية—أنماطه اللغوية التي تعلمها والمعرفة المكتسبة خلال التدريب المسبق والضبط الدقيق لتحليل المدخلات الجديدة. ويمكن بعد ذلك التفاعل بشكل أكثر فعالية وطبيعية مع المستخدمين، وأن يتم تحسينها لتطبيقات محددة وحالات استخدام، وفهم الفروق الدقيقة لسياقات الأعمال والمصطلحات المميزة.

على سبيل المثال، يمكن تدريب النماذج اللغوية الكبيرة المتخصصة في مجالات معينة على أنواع محددة من البيانات الطبية أو العلمية أو القانونية، في حين يمكن تدريب النماذج اللغوية الكبيرة الخاصة على البيانات الخاصة بالشركة من أجل تعزيز القدرة التنافسية والأمان.

من أفضل الممارسات للحفاظ على أداء النموذج تحديث بيانات التدريب بشكل تدريجي عن طريق إضافة أشياء، مثل أوصاف المنتجات الجديدة ومستندات السياسات، وبالتالي تحسين النموذج اللغوي الكبير باستمرار لتعزيز قيمة الأعمال إلى الحد الأقصى.

الموارد المطلوبة لتدريب النموذج اللغوي الكبير

• متطلبات القدرة الحاسوبية: يتطلب تدريب نموذج لغوي كبير قوي موارد حوسبة كبيرة. وهذا يشمل معالجات قوية (لكل من الحوسبة ومعالجة الرسومات)، وذاكرة وافرة، وموارد سحابية كبيرة، اعتمادًا على حجم النموذج وتعقيده.
• استثمار الوقت: إن تدريب النموذج اللغوي الكبير هو عملية تدريجية. تتطلب وقتًا لتزويد النموذج بالبيانات المناسبة، وضبطه، وإعادة تدريبه.

واحدة من أهم مزايا النماذج اللغوية الكبيرة هي أنها يمكن أن تتعلم وتتحسن مع مرور الوقت، فتتكيف مع حالات الاستخدام المختلفة وتستجيب لمتطلبات الأعمال المتطورة. فإن كل خطوة، سواء توفير التدريب التأسيسي أو توفير قدرات متقدمة مدركة للسياق، تتعلق بتطوير النموذج اللغوي الكبير ليكون أكثر اتساقًا وفعالية لمتطلبات المؤسسة الخاصة.

ما هي حالات استخدام النموذج اللغوي الكبير للأعمال؟

وتثبت النماذج اللغوية الكبيرة أنها متعددة الاستخدامات لدرجة أن كل صناعة في كل مرحلة يمكن أن تستفيد بشكل أساسي من تنفيذها في عدد متزايد من العمليات التجارية. وينطبق هذا بشكل خاص مع ظهور أدوات النماذج اللغوية الكبيرة الجديدة والمخصصة والمترابطة التي تتيح لمزيد من الشركات استخدام—إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي وتحقيق الدخل منها.

ومع تقدم التقنية، تتوسع النماذج اللغوية الكبيرة إلى ما هو أبعد من مجرد التطبيقات النصية. بعد أن ينشئ الذكاء الاصطناعي التوليدي نصًا أو صوتًا أو صورًا أو مقاطع فيديو جديدة باستخدام مصادر بيانات لا تعد ولا تحصى، فإن النموذج اللغوي الكبير المدرَّب والمحسَّن لديه القدرة على توظيف نتائج الذكاء الاصطناعي هذه ضمن سياق أعمال.

يمكن أن تعزز النماذج اللغوية الكبيرة من قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي ليكون أكثر تنبؤًا وتكيفًا وذكاءً. ويمكن لبعض النماذج اللغوية الكبيرة العمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى لتنفيذ مهام أكثر تعقيدًا، مما يساعد الشركات على تبسيط العمليات، أو تحسين عملية اتخاذ القرارات، أو توفير تجارب عملاء مخصصة وتفاعلية بصورة أكبر.

ومع إصدار الكثير من التطبيقات الجديدة بوتيرة سريعة، فإن هناك العديد من الإمكانيات الواعدة لمستقبل الذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية الكبيرة في مجال الأعمال.

إمكانات النموذج اللغوي الكبير (LLM) الأكثر شيوعًا في الأعمال

نظرًا لأنها تمكِّن المستخدمين من إنشاء جمل وفقرات مترابطة وملائمة سياقيًا استجابةً لطلب فوري معين، يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة أتمتة العديد من مهام الأعمال:

• تلخيص النصوص
• الترجمة
• إنشاء النصوص والصور
• كتابة التعليمات البرمجية وتصحيحها
• البحث في الويب
• خدمة العملاء وتحليل التوجهات
• الأنظمة المساعدة الافتراضية/روبوتات الدردشة
• تصنيف النص/المستند
• المراجعة المؤتمتة للمستندات واعتمادها
• استجابات قاعدة المعرفة
• كتابة الإعلانات والكتابة التقنية

حالات استخدام النموذج اللغوي الكبير (LLM) للاتصال التقني

يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة أن تقدم مساعدة ذات قيمة لمؤلفي الوثائق التقنية، وخاصة للمهام المملة والمتكررة وضمان الجودة—مما يتيح الوقت لأنشطة أكثر قيمة من الناحية الاستراتيجية تتطلب التدخل البشري.

• أتمتة عملية إنشاء التقارير والملخصات والمستندات التقنية الأخرى.
• تقديم ملاحظات في الوقت الفعلي حول الكتابة.
• التدريب على فهم سياق النص المكتوب، مما يحسن دقة الاتصال التقني وكفائته.
• تقديم رؤى وتحليلات حول الاتصال التقني، مما يساعد على تحديد الاتجاهات والأنماط وتحسين الجودة.
• تحليل ملاحظات العملاء وتذاكر الدعم مما يوفر رؤى حول متطلبات العملاء ويساعد في تحسين وثائق المنتج ومواد الدعم.

حالات استخدام النموذج اللغوي الكبير للخدمات الميدانية

في الميدان، يمكن للتقنيين سؤال روبوت عن كيفية إصلاح قطعة محددة من المعدات في الموقع. وبعد فحص البيانات بدقة، يمكن للروبوت توفير الإرشادات التي يتم إنشاؤها بواسطة النموذج اللغوي الكبير باللغة الطبيعية، مما يوفر إمكانية الوصول السريع إلى المعرفة المتخصصة.

حالات استخدام النموذج اللغوي الكبير لإدارة سلسلة التوريدات

على سبيل المثال، في إدارة سلسلة التوريدات، يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة تحقيق مستوى كفاءة لا مثيل له والقدرة على التكيف المستقبلي:

• التنبؤ بحالات الاضطراب
• تحسين المسارات
• وضع استراتيجيات لتحقيق المرونة
• تحسين دقة التوقع
• اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي

أهم الصناعات ومجالات الأعمال التي تستخدم النماذج اللغوية الكبيرة

• الزراعة
• خدمة العملاء والخدمات الميدانية
• التعليم
• الحكومة
• التمويل والتأمين
• الرعاية الصحية والصناعات الدوائية
• الموارد البشرية
• المجالات القانونية
• وسائل التواصل والمحتوى التقني
• البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية
• المبيعات والتسويق والإعلان
• المرافق

كيف يتم نشر النماذج اللغوية الكبيرة في الأعمال؟

في بيئة الإنتاج، يتم استخدام النماذج اللغوية الكبيرة عادةً في إعداد البرامج الخدمية (SaaS)، حيث يتم تدريبها واستضافتها في السحابة ودمجها مباشرةً في التطبيقات أو المنتجات أو الخدمات. ويمكن للمؤسسات إدخال بياناتها الخاصة مباشرةً في نموذج الذكاء الاصطناعي وتلقي استجابات أو توقعات مخصصة، دون الحاجة إلى معرفة كيفية تصميم نموذج الذكاء الاصطناعي وتدريبه.

خطوات دمج النماذج اللغوية الكبيرة في تطبيقات الأعمال

• مرحلة ابتكار الأفكار: يقوم المطوِّرون واستراتيجيو الأعمال بطرح الأفكار لتحديد حالات الاستخدام المحتملة للنماذج اللغوية الكبيرة.
• مرحلة التحقق من الصحة: يتم إنشاء بيئات اختبار صارمة لتقييم إمكانات النماذج اللغوية الكبيرة، وتقييم كل شيء بدءًا من الأداء ووصولاً إلى الالتزام والاعتبارات الأخلاقية.
• مرحلة التحقيق: يتم دمج النماذج اللغوية الناجحة في الأنظمة القائمة، مما يؤدي إلى تحسين تدفقات العمل الحالية بدلاً من تعطيلها.
• المرحلة التشغيلية: تتم إدارة النماذج المنفذة وتحسينها من خلال ملاحظات العملاء والتحسين المستمر.

مزايا النماذج اللغوية الكبيرة

توفر النماذج اللغوية الكبيرة عددًا من المزايا التجارية واسعة النطاق، بصرف النظر عن صناعات محددة أو حالات استخدام معينة:

• الكفاءة: يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة تحسين كفاءة العمليات بشكل كبير بسبب قدرتها على فهم اللغة الطبيعية ومعالجتها على نطاق واسع.
• تخفيض التكلفة: باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة، يمكن أتمتة مهام، مثل دعم العملاء وتحليل البيانات وغيرها، مما يقلل من التكاليف التشغيلية.
• تحليل البيانات: يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة تحليل كميات هائلة من البيانات وتفسيرها بسرعة وفعالية تتجاوز الإمكانات البشرية، مما يوفر للشركات رؤى ذات قيمة.
• تحسين تجربة العملاء: يمكن للتطبيقات المستندة إلى النماذج اللغوية الكبيرة تحسين التفاعلات مع العملاء من خلال توفير مساعدة مخصصة واستجابات في الوقت الفعلي.
• القابلية للتوسع: يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة التعامل مع كميات متزايدة من العمل نظرًا لقدرتها على التعلم العميق.

تحديات النماذج اللغوية الكبيرة

وعلى الرغم من فوائد النماذج اللغوية الكبيرة وحالات استخدامها الكثيرة، ترافقها مجموعة من التحديات التي يجب أخذها بعين الاعتبار:

• مخاوف خصوصية البيانات: تعالج النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) الكثير من البيانات النصية. إذا كانت البيانات الحساسة أو الشخصية متاحة للنموذج، يجب أن تتوفر أنظمة تضمن سريتها وعدم الكشف عن هويتها.
• المخاوف الأخلاقية حول الانحياز والإنصاف: يتم تدريب النماذج اللغوية الكبيرة على كميات هائلة من البيانات من العديد من المصادر، لذلك قد تعكس وتعيد إنتاج الانحيازات الموجودة في مجموعات البيانات تلك.
• سوء تفسير البيانات أو التوهم: في حين أن النماذج اللغوية الكبيرة يمكن أن تفهم اللغة، إلا أنها لا تفهمها بنفس الطريقة التي يفهم بها البشر. ويمكنها ارتكاب أخطاء وإساءة فهم البيانات، مما يتسبب في مشكلات محتملة، مثل إنشاء بيانات خاطئة. كما تواجه النماذج اللغوية الكبيرة في بعض الأحيان ظاهرة تسمى التوهم، حيث تتعرف أداة الذكاء الاصطناعي على نمط غير موجود فعليًا، مما يؤدي إلى ردود غير دقيقة أو غير منطقية تمامًا.
• تبعية الأعمال واستمراريتها: إن الاعتماد المفرط على النماذج اللغوية الكبيرة يمكن أن يجعل العمل ضعيفًا، إذا توقف النظام عن العمل أو حقق نتائج غير دقيقة.
• التعقيد التقني: يتطلب تنفيذ النماذج اللغوية الكبيرة وضبطها وتحسينها موارد وخبرة تقنية. ويمكن أن يؤدي سوء الإدارة إلى مشكلات وتكاليف غير متوقعة.

الأسئلة المتكررة

ما المقصود بالنموذج اللغوي الكبير (LLM)؟

LLM هو النموذج اللغوي الكبير—وهو نوع من نموذج تدريب الآلة/نموذج التعلم العميق الذي يمكن أن يؤدي مجموعة متنوعة من عمليات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ومهام التحليل، بما في ذلك الترجمة والتصنيف وتوليد النص، والإجابة على الأسئلة بطريقة التحاور، وتحديد أنماط البيانات.

ما الفرق بين النماذج اللغوية الكبيرة والذكاء الاصطناعي؟

يمكنك اعتبار الذكاء الاصطناعي مثل مجموعة من الدوائر المتداخلة، حيث يكون الذكاء الاصطناعي في المركز باعتباره التقنية الرئيسية. والحلقة التالية هي تدريب الآلة، ثم التعلم العميق، والشبكات العصبية، والذكاء الاصطناعي التوليدي، تليها النماذج التأسيسية والنماذج اللغوية الكبيرة. النماذج اللغوية الكبيرة هي فئة متقدمة من الذكاء الاصطناعي تركز على فهم النصوص البشرية والتنبؤ بها وتوليدها.

اقرأ المزيد