مقدمة عن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)

أحد أكثر التطورات التي تم الحديث عنها في مجال الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة هو استخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). أظهرت LLMs كفاءة استثنائية في مجموعة متنوعة من الأنشطة المتعلقة باللغة، بدءًا من توقع الكلمة التالية في جملة إلى إنتاج نص يمكن تصديقه وشبه الإنسان.

ولكن ما هي LLMs على وجه التحديد، وكيف تعمل، ولماذا تعتبر ثورية للغاية؟ سنذهب إلى عالم LLMs المثير للاهتمام، واستخداماتهم المحتملة، والصعوبات التي يقدمونها في هذه المدونة.

ما هي نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)؟

باستخدام التعلم تحت الإشراف الذاتي أو التعلم شبه الخاضع للإشراف، نماذج لغوية كبيرة (LLMs) وهي نماذج لغوية تتكون من شبكات عصبية بمليارات المعلمات، ويتم تدريبهم على كميات هائلة من النص غير المسمى. ال LLMs هي نماذج الأغراض العامة التي تتفوق في مجموعة متنوعة من المهام بدلاً من التدريب على وظيفة واحدة.

يتم استخدام LLMs في روبوتات الدردشة AI التوليدية مثل ChatGPT، وجوجل Bard، وغيرهم لإنتاج استجابات تشبه تلك التي لدى البشر. تنتج LLMs إجابات تشبه الإنسان على الأسئلة من خلال الجمع بين التعلم العميق وخوارزميات توليد اللغة الطبيعية مع مكتبة نصية كبيرة. يتم استخدام كميات هائلة من البيانات لتدريب LLMs، التي تستخدم بنية الشبكة العصبية المحولة المصممة خصيصًا مع مراعاة معالجة اللغة.

ما الفرق بين LLMs ونماذج اللغة التقليدية؟

يتم تعلم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) باستخدام التعلم تحت الإشراف الذاتي أو التعلم شبه تحت الإشراف على كميات هائلة من النصوص غير المصنفة بدلاً من نماذج اللغة التقليدية، والتي يتم تدريبها على البيانات المصنفة. LLMs هي نماذج للأغراض العامة تعمل بشكل جيد عبر مجموعة متنوعة من التطبيقات بدلاً من التدريب على وظيفة واحدة.

توفر LLMs استجابات للمطالب التي تشبه الإنسان من خلال الجمع بين تقنيات التعلم العميق وتوليد اللغة الطبيعية مع مكتبة نصية كبيرة. يتم تدريب LLMs من خلال توظيف أحدث خوارزميات التعلم الآلي لفهم النص وتحليله، على عكس نماذج اللغات التقليدية التي تم تدريبها مسبقًا من قبل المؤسسات الأكاديمية وشركات التكنولوجيا الكبرى. LLMs هي تدريب ذاتي، وبالتالي فهي تتحسن كلما زاد المدخلات والاستخدام الذي تتلقاه.

كيف يتم إنشاء LLMs؟ وما هي هندستها المعمارية؟

نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) هي أنظمة AI قوية يمكنها فهم وتفسير وإنتاج اللغة البشرية من خلال استخدام كميات هائلة من البيانات والخوارزميات المعقدة.

من أجل معالجة والتعلم من كميات هائلة من البيانات، ويتم إنشاء LLMs عادةً باستخدام تقنيات التعلم العميق, على وجه التحديد الشبكات العصبية. في الطبقة الأساسية يجب تدريب LLM على كمية كبيرة من البيانات وغالبًا ما يتم قياسها بالبيتا بايت.

يمكن أن يستمر التدريب على عدة مراحل، وعادة ما يبدأ باستراتيجية تعلم غير خاضعة للرقابة. في هذه الطريقة يتم تدريب النموذج على البيانات دون إشراك الإنسان. على أساس البيانات من مجموعات البيانات الكبيرة فإن LLMs قادرة على التعرف على التكثيف والترجمة والتنبؤ وحتى إنتاج نصوص تشبه الإنسان بالإضافة إلى أنواع أخرى من المعلومات مثل الصور والصوت.

يجب أن تكون قد صادفت حقيقة أن LLMs تعتمد إلى حد كبير على تقنيات التعلم العميق. ما هي تلك التقنيات؟

من أجل التعامل مع كميات هائلة من البيانات والتعلم منها، ويتم استخدام تقنيات التعلم العميق، ولا سيما الشبكات العصبية إلى حد كبير لإنشاء نماذج لغات كبيرة ( LLMs ). نماذج المحولات، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، والشبكات العصبية الالتصالية (CNNs) هي بعض من طرق التعلم العميق الأكثر شيوعًا المستخدمة لبناء LLMs.

ازدادت شعبية نماذج المحولات مثل BERT من Google و GPT من OpenAI نتيجة لقدرتها على معالجة كميات هائلة من البيانات وإنتاج نص بمستوى عالٍ.

يتم استخدام RNNs بشكل متكرر لمهام التسلسل إلى التسلسل مثل تلخيص النص وترجمة اللغة. بالنسبة لمهام مثل تصنيف النص وتحليل المشاعر، ويتم استخدام CNNs بشكل متكرر. اعتمادًا على الهدف ومجموعة البيانات، ويمكن أيضًا إنشاء LLMs باستخدام مجموعة من هذه الأساليب.

الخلاصة

في الختام، فإن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) يعد تقدم رائد في الذكاء الاصطناعي، ولديها القدرة على تغيير طريقة تفاعلنا مع اللغة بشكل أساسي. يتم استخدام LLMs بالفعل في مجموعة متنوعة من التطبيقات، من روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين إلى ترجمة اللغة وإنتاج المحتوى، بفضل قدرتهم على إنتاج نص يشبه الكلام البشري وتنفيذ عدد من المهام المتعلقة باللغة.

ولكن تمامًا مثل أي تقنية جديدة، تطرح LLMs أيضًا قضايا أخلاقية واجتماعية مهمة تحتاج إلى حل. من الضروري بينما نسعى لتوسيع قدرات LLMs، كما نأخذ في الاعتبار آثارها الأوسع ونناضل من أجل بناء مستقبل أكثر مسؤولية وإنصافًا لهذه التكنولوجيا الرائدة.

كما هو الحال دائمًا، إذا كانت لديك أي أسئلة أو شعرت بالتعثر أو أردت فقط أن تقول مرحبًا، فقم بالإنضمام على Telegram او Discord وسنكون أكثر من سعداء لمساعدتك!