كيف تغير نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مستقبل التواصل والإبداع؟
كتب: سامح عبد الهادي
في زمن تتلاحق فيه الابتكارات التكنولوجية، تبرز نماذج اللغات الكبيرة كواحدة من أكثر التقنيات تأثيرا في عالم الذكاء الاصطناعي.
بقدرتها على معالجة وفهم النصوص بطرق غير مسبوقة، تحدث هذه النماذج تحول جذري في كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا.
من خلال هذه المقالة، سنتعرف على كيفية عمل هذه النماذج وأهميتها في مختلف المجالات، فلنتابع سويا.
ما هي نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)؟
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) هي أنظمة متقدمة تم تدريبها على كميات ضخمة من البيانات، مما يمكنها من فهم وتوليد اللغة الطبيعية وأشكال متنوعة من المحتوى لتنفيذ مهام متعددة.
كما أنها أصبحت معروفة على نطاق واسع بسبب دورها في دفع الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الواجهة، وكذلك بسبب تركيز المؤسسات على تبني الذكاء الاصطناعي في مختلف وظائف الأعمال وسيناريوهات الاستخدام.
خارج الإطار المؤسسي، قد يظن البعض أن شهادات LLM ظهرت فجأة مع التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي التوليدي.
لكن الحقيقة هي أن العديد من الشركات، بما في ذلك IBM، قد استثمرت سنوات في تطبيق LLMs لتحسين فهم اللغة الطبيعية وقدرات معالجة اللغة، جنبًا إلى جنب مع التقدم في مجالات التعلم الآلي والخوارزميات والشبكات العصبية ونماذج المحولات التي تشكل الأساس لهذه الأنظمة الذكية.
LLMs هي فئة من النماذج الأساسية التي يتم تدريبها على كميات هائلة من البيانات لتوفير القدرات اللازمة لتشغيل تطبيقات متعددة وحل العديد من المهام.
هذا يختلف بشكل كبير عن فكرة بناء وتدريب نماذج متخصصة لكل حالة استخدام على حدة، وهو ما يعتبر غير عملي بسبب التكلفة والبنية التحتية المطلوبة، ويحد من التآزر وقد يؤدي إلى أداء أدنى.
تشكل LLMs تقدم هائل في مجال معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي، وهي متاحة بسهولة للعامة من خلال واجهات مثل Chat GPT-3 وGPT-4 من Open AI، اللذين حظيا بدعم من Microsoft.
من الأمثلة الأخرى نماذج Llama من Meta وتمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من Google (BERT/RoBERTa) ونماذج PaLM.
كما أطلقت IBM مؤخرًا سلسلة نماذج Granite على watsonx.ai، والتي أصبحت الأساس التوليدي للذكاء الاصطناعي في منتجات IBM الأخرى مثل watsonx Assistant وwatsonx Orchesstrate.
باختصار، تم تطوير نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتحاكي الإنسان في فهم وإنشاء النصوص، وكذلك في أشكال أخرى من المحتوى، استنادا إلى كم هائل من البيانات المستخدمة في تدريبها.
كما تمتلك هذه النماذج القدرة على الاستنتاج من السياق، وصياغة ردود متماسكة ومتعلقة بالسياق، والترجمة إلى لغات متعددة، وتلخيص النصوص، والإجابة على الأسئلة العامة والمتكررة، وحتى المساعدة في الكتابة الإبداعية أو تطوير البرمجيات.
بفضل مليارات المعلمات التي تمكنها من استيعاب الأنماط المعقدة في اللغة وأداء مجموعة متنوعة من المهام اللغوية، تسهم نماذج اللغة الكبيرة في إحداث ثورة في تطبيقات متنوعة تتراوح من الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين إلى إنشاء المحتوى والمساعدة البحثية وترجمة اللغات.
ومع تواصل تطورها وتحسنها، تستعد نماذج اللغة الكبيرة لتغيير الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا ونصل إلى المعلومات، مما يجعلها عنصر أساسي في المشهد الرقمي العصري.
كيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة؟
تعمل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) عبر استخدام تقنيات التعلم العميق وكميات ضخمة من البيانات النصية.
كما تستند هذه النماذج بشكل عام إلى بنية المحولات، مثل المحولات التوليدية المدربة مسبقًا، والتي تبرع في معالجة البيانات المتسلسلة كالنصوص.
تتألف LLMs من عدة طبقات من الشبكات العصبية، كل طبقة تحتوي على معلمات قابلة للتعديل بدقة خلال التدريب، ويتم تحسينها بواسطة طبقة تعرف بآلية الانتباه، التي تركز على أجزاء معينة من البيانات.
خلال التدريب، تتعلم هذه النماذج التنبؤ بالكلمة التالية في الجملة استنادًا إلى السياق الذي تقدمه الكلمات السابقة.
يتم ذلك عبر تقييم احتمالية تكرار الكلمات المشفرة – المقسمة إلى تسلسلات أصغر من الأحرف – ومن ثم تحويل هذه الرموز إلى تضمينات، وهي تمثيلات رقمية للسياق.
لضمان الدقة، يتم تدريب LLMs على مجموعة هائلة من النصوص (بمليارات الصفحات)، مما يمكنها من تعلم القواعد والدلالات والعلاقات المفاهيمية عبر التعلم الصفري والإشراف الذاتي.
بعد التدريب على هذه البيانات، يمكن للنماذج إنتاج نص بالتنبؤ المستقل بالكلمة التالية استنادا إلى المدخلات المعطاة، واستخدام الأنماط والمعرفة المكتسبة.
النتيجة هي إنتاج لغة متماسكة ومتعلقة بالسياق يمكن استخدامها في مجموعة واسعة من مهام فهم اللغة الطبيعية وإنشاء المحتوى.
كما يمكن تحسين أداء النموذج عبر الهندسة السريعة والضبط السريع والضبط الدقيق وطرق أخرى مثل التعلم المعزز بالتغذية الراجعة البشرية (RLHF).
للتخلص من التحيزات والخطاب المحرض على الكراهية والإجابات غير الصحيحة المعروفة بـ “الهلوسة”، والتي غالبا ما تكون نتائج جانبية غير مرغوب فيها للتدريب على كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة.
هذا الأمر ضروري لضمان أن تكون نماذج LLM جاهزة للاستخدام على مستوى المؤسسات دون أن تشكل خطرًا على المؤسسات أو تضر بسمعتها.
حالات استخدام LLM
تعيد النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) تعريف العديد من العمليات التجارية، وقد أظهرت تنوعها في لا حصر له من حالات الاستخدام والمهام في مختلف القطاعات.
كما أنها تساهم في تعزيز الذكاء الاصطناعي للمحادثة في روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين، مثل IBM Watson Assistant وGoogle’s BARD، لتحسين التفاعلات التي تدعم التميز في خدمة العملاء وتقديم استجابات واعية بالسياق تشابه التفاعلات مع الوكلاء البشريين.
تتميز النماذج اللغوية الكبيرة أيضا في إنشاء المحتوى، كما تسهم في أتمتة إنشاء المحتوى لمقالات المدونات، ومواد التسويق والمبيعات، ومهام الكتابة الأخرى.
في مجال البحث والأوساط الأكاديمية، تساعد في تلخيص المعلومات واستخراجها من مجموعات البيانات الكبيرة، وتُسرع من اكتشاف المعرفة.
كما أنها تلعب دور حيوي في ترجمة اللغات، حيث تساعد في تجاوز حواجز اللغة من خلال توفير ترجمات دقيقة وملائمة للسياق، كما يمكن استخدامها في كتابة الأكواد البرمجية أو “الترجمة” بين لغات البرمجة المختلفة.
بالإضافة إلى ذلك، تساهم في تحسين إمكانية الوصول، من خلال مساعدة الأشخاص ذوي الإعاقة، بما في ذلك تطبيقات تحويل النص إلى كلام وإنشاء محتوى بتنسيقات يسهل الوصول إليها.
من الرعاية الصحية إلى التمويل، تحدث النماذج اللغوية الكبيرة تحولا في الصناعات من خلال تبسيط العمليات وتحسين تجارب العملاء وتمكين اتخاذ القرارات القائمة على البيانات بكفاءة أكبر.
والأكثر إثارة هو سهولة الوصول إلى هذه الإمكانات، حيث يمكن في بعض الحالات تكامل واجهة برمجة التطبيقات (API) بسهولة.
قائمة ببعض المجالات الرئيسية التي تستفيد منها منظمات LLM
من أهم المجالات:-
إنشاء النصوص
تتمثل قدرات إنشاء اللغة في كتابة رسائل البريد الإلكتروني، ومنشورات المدونات، وغيرها من المحتويات المتوسطة إلى الطويلة استجابة للمطالبات التي يمكن تحسينها وصقلها، مثل الجيل المعزز للاسترجاع (RAG).
تلخيص المحتوى
يشمل تلخيص المقالات الطويلة، والقصص الإخبارية، والتقارير البحثية، ووثائق الشركات، وحتى تاريخ العملاء في نصوص موجزة مصممة خصيصا لتنسيق الإخراج.
مساعدو الذكاء الاصطناعي
تشمل روبوتات الدردشة التي تجيب على استفسارات العملاء، وتؤدي مهام الواجهة الخلفية، وتوفر معلومات مفصلة باللغة الطبيعية كجزء من حلول خدمة العملاء ذاتية الخدمة.
إنشاء الأكواد البرمجية
يساعد المطورين في بناء التطبيقات، وإيجاد الأخطاء في الأكواد البرمجية، والكشف عن المشكلات الأمنية في لغات البرمجة المختلفة، وحتى في “الترجمة” بينها.
تحليل المشاعر
يتضمن تحليل النصوص لتحديد لهجة العميل بهدف فهم تعليقات العملاء بشكل أوسع والمساعدة في إدارة سمعة العلامة التجارية.
ترجمة اللغات
توفر تغطية أوسع للمؤسسات عبر اللغات والمناطق الجغرافية بترجمات سلسة وقدرات متعددة اللغات.
من المتوقع أن تؤثر LLMs على كل صناعة، من التمويل إلى التأمين ومن الموارد البشرية إلى الرعاية الصحية وما بعدها،
من خلال أتمتة خدمة العملاء الذاتية، وتسريع أوقات الاستجابة لعدد متزايد من المهام، بالإضافة إلى توفير دقة أكبر وتوجيه معزز وجمع سياق ذكي.
LLMs والحوكمة
تحتاج المؤسسات إلى قاعدة متينة في ممارسات الحوكمة لاستغلال إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تحويل طريقة عملها.
وهذا يشمل توفير الوصول إلى أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي الموثوقة، الشفافة، المسؤولة، والآمنة.
كما تعتبر حوكمة الذكاء الاصطناعي وقابلية التتبع من العناصر الأساسية في الحلول التي تقدمها IBM لعملائها.
حيث يتم إدارة ومراقبة الأنشطة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي لضمان قابلية تتبع الأصول والبيانات والنماذج بشكل يسمح بالتدقيق والمساءلة دائمًا.
مدرس رياضيات حاصل على ماجستير إدارة الأعمال وكاتب ومحاضر في علوم التنمية البشرية والإدارية
