يبدو أن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، ستحدث ثورة في كيفية تفكيرنا في الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المحتملة.
يعرف عمالقة التكنولوجيا مثل مايكروسوفت وميتا وجوجل أن نماذج اللغات الكبيرة أصبحت ضرورية للناس للابتكار والأتمتة وتحسين حياة المستخدم النهائي ككل.
ولعل أحد الأمثلة على ذلك هو شات جي بي تي، الذي يستخدم المحول التوليدي المدرّب مسبقًا من شركة أوبن إيه (OpenAI) لإنجاز المهام في بضع ثوانٍ والتي تستغرق عادةً ساعات أو أيامًا.
ولكن أولاً، دعونا نستكشف أساسيات نموذج اللغة الكبيرة وتطبيقاتها في حالات الاستخدام في العالم الحقيقي.
ما النماذج اللغوية الكبيرة؟
– نماذج اللغة الكبيرة هي نماذج تعليم عميق كبيرة جدًا مدرَّبة مسبقًا على كميات هائلة من البيانات. وهي تُستخدم لأغراض إنشاء المحتوى والتلخيص والترجمة والتصنيف وتحليل المشاعر وغير ذلك الكثير.
كيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة؟
– لفهم كيفية عمل نماذج اللغة الكبيرة، تحتاج أولاً إلى فهم بنية المحولات. وهي العمود الفقري لنماذج المحولات مثل جي بي تي والكثير من النماذج البارزة الأخرى.
– بنية المحول هي بنية شبكة عصبية تسمح بالمعالجة المتوازية وتستخدمها نماذج لغوية كبيرة لمعالجة البيانات وتوليد استجابات ذات صلة بالسياق.
– وهو يتألف من سلسلة من الطبقات، حيث تتكون كل طبقة من مكونات معالجة متوازية تسمى آليات الانتباه وشبكات التغذية الأمامية.
– تزن آليات الانتباه أهمية كل كلمة، باستخدام النماذج الإحصائية لتعلم العلاقات بين الكلمات ومعانيها. يسمح هذا لنماذج اللغة الكبيرة بمعالجة التسلسلات بالتوازي وتوليد استجابات ذات صلة بالسياق.
|
ما بعض الأمثلة على النماذج اللغوية الكبيرة؟ |
||
|
تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من نماذج المحولات (BERT) |
|
– أحدثت “بيرت” ثورة في البرمجة اللغوية العصبية من خلال فهم السياق ثنائي الاتجاه. – وهي مصممة لأداء مهام معالجة اللغة الطبيعية مثل تحليل المشاعر والإجابة عن الأسئلة وتصنيف النصوص.
|
|
المحول التوليدي مسبق التدريب (GPT-3) |
|
– تم تطوير جي بي تي-3 بواسطة شركة أوبن إيه، وهو نموذج لغوي كبير يعد أحد أكثر نماذج الذكاء الاصطناعي تقدمًا في العالم. – وقد تم تدريبه على كمية هائلة من البيانات النصية ويمكنه توليد استجابات شبيهة بالإنسان لمجموعة واسعة من الموضوعات والأسئلة.
|
|
النماذج متعددة اللغات (XLM-R) |
|
– هو نموذج لغوي كبير قائم على المحولات تم تدريبه مسبقًا على كمية هائلة من البيانات النصية بلغات متعددة. – ويتم ضبطه لمهام محددة في البرمجة اللغوية العصبية مثل تصنيف النصوص والترجمة الآلية والإجابة عن الأسئلة.
|
|
نظام التعرف التلقائي على الكلام واسع النطاق (Whisper) |
|
– يتم تدريب “ويسبر” على 680 ألف ساعة من البيانات المتنوعة والمتعددة اللغات، مما يؤدي إلى تحسين قوة اللهجات والضوضاء في الخلفية واللغة التقنية. – كما لديه القدرة على نسخ الكلام بلغات متعددة وإجراء الترجمة إلى اللغة الإنجليزية.
|
|
مستقبل نماذج اللغات متعددة المهام (T5) |
|
– هو نموذج لغوي كبير مصمم لأداء مهام البرمجة اللغوية العصبية المختلفة مثل إنشاء النص إلى نص والتلخيص والترجمة. – ويُستخدم لضبط قدراته لمهام محددة في البرمجة اللغوية العصبية، مما يجعله نموذجًا متعدد الاستخدامات للغاية.
|
لماذا تعد النماذج اللغوية الكبيرة مهمة جدًا للمؤسسات؟
تتمتع النماذج اللغوية الكبيرة بإمكانات هائلة للمنظمات، ويمكن أن تحدث نقلة نوعية في كيفية عملها.
|
أهمية النماذج اللغوية الكبيرة للمؤسسات |
|
|
1- قدرات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة |
– في الماضي، تطلب بناء الذكاء الاصطناعي للمحادثة جهدًا كبيرًا من فريق من الخبراء الذين أمضوا ساعات لا تحصى في إنشاء خوارزميات متعددة للتعلم الآلي.
– ومع ذلك، فإن ظهور نماذج لغوية كبيرة قد غير هذا المشهد.
– بدلاً من استخدام خوارزميات متعددة، يقوم نموذج واحد الآن بتنفيذ جميع الوظائف التي كانت تؤديها أنظمة متعددة في السابق.
|
|
2- قدرات مذهلة
|
– تمتلك نماذج تعلم اللغة قدرة توليدية مذهلة تجعلها أصولًا قيمة للمؤسسة.
– من خلال قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة للمحادثة، يمكن لنماذج اللغة الكبيرة مساعدة الشركات في استكشاف أفكار جديدة، وتطوير منتجات وخدمات جديدة، وتحسين المنتجات والخدمات الحالية.
– يمكن لمديري اللغة أيضًا تحليل وفهم كميات كبيرة من البيانات والمعلومات، مما يسمح لهم بتقديم توصيات ثاقبة لتحسين العمليات التجارية وصنع القرار.
– علاوة على ذلك، تسهل واجهة المحادثة الخاصة بنماذج اللغة الكبيرة على فرق العمل المشاركة والتعاون في الأفكار والمشاريع، مما يزيد من الإنتاجية وتبسيط العملية الإبداعية.
|
|
3- تجربة مستخدم سلسة |
– تقدم نماذج تعلم اللغة تجربة مستخدم محادثة سلسة لا مثيل لها في أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية.
– يمكن للمؤسسة تسخيرها من خلال دمج نماذج اللغة الكبيرة في التطبيقات التي تواجه العملاء، مثل روبوتات الدردشة، لتحسين الاتصال الداخلي والدعم.
– تسمح أتمتة بعض مهام الدعم من خلال المحادثة للشركات بتوفير موارد قيمة والتركيز على القضايا الأكثر تعقيدًا التي تتطلب خبرة بشرية.
|
ما نقاط ضعف نماذج اللغة الكبيرة؟
هناك نقاط ضعف رئيسية في نموذج اللغة الكبيرة يجب مراعاتها عند التفكير في كيفية تطبيقها عمليًا في مجال الأعمال.
|
نقاط ضعف نماذج اللغة الكبيرة |
|
|
1- دقة غير متناسقة |
– تُعد نماذج اللغة الكبيرة، بما في ذلك شات جي بي تي، من الأدوات القوية التي يمكن أن توفر إجابات دقيقة على الأسئلة المعقدة.
– على الرغم من قدراتها المثيرة للإعجاب، لا يزال هناك خطر تقديم ردود غير دقيقة أو خاطئة، والمعروفة باسم “الهلوسة”.
– يمكن أن يكون لهذه الظاهرة آثار خطيرة في الصناعات الحيوية مثل الرعاية الصحية والعمليات التجارية.
– لذا، من الضروري تقديم ضمانات مثل الرقابة البشرية لتحسين المدخلات والتحكم في المخرجات للتخفيف من هذه المخاطر.
|
|
2- بيانات التدريب القديمة |
– يتم تدريب النماذج اللغوية الكبيرة على كميات هائلة من البيانات النصية لفهم اللغة الطبيعية والاستجابة لها بطريقة تشبه الإنسان.
– ومع ذلك، تقتصر بيانات التدريب الخاصة بها على فترة زمنية محددة وقد لا تعكس الوضع الحالي للعالم.
– يُعد تحديث المعرفة أمرًا معقدًا ويتطلب إعادة تدريب النموذج، وهو أمر مكلف للغاية.
– حتى ذلك الحين، ليس هناك ما يضمن أن النموذج لن يوفر معلومات قديمة، حتى لو كان محرك البحث المقترن به يحتوي على معلومات محدثة.
|
|
3- مخاطر الخصوصية |
– يتم تدريب نماذج اللغة الكبيرة على كميات هائلة من البيانات النصية، بما في ذلك المعلومات الشخصية الحساسة، والتي قد يكون بإمكانها الوصول إليها أثناء توليد الردود.
– وبطبيعة الحال، يمكن تسريب هذه المعلومات الشخصية من خلال مخرجات النموذج أو بيانات التدريب.
– بالإضافة إلى ذلك، قد لا تكون بيانات التدريب المستخدمة لتطوير نماذج اللغة الكبيرة دائمًا مجهولة المصدر أو آمنة بشكل صحيح، مما يزيد من خطر حدوث اختراقات للبيانات الشخصية. |
