دليل المبتدئين لنماذج اللغة الكبيرة – ما هو نموذج اللغة الكبير وكيف يعمل؟

[Admin]

تم إصدار ChatGPT في نوفمبر 2022، ومنذ ذلك الحين شهدنا تقدمًا سريعًا في مجال الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا. ولكن هل تعلم أن رحلة تطوير روبوتات الدردشة الذكية بدأت منذ عام 1966 مع ELIZA؟ ELIZA لم تكن متقدمة مثل النماذج الحالية مثل GPT، لكنها كانت بمثابة بداية مسار مثير قادنا إلى ما وصلنا إليه اليوم.
​

​

اللغة هي جوهر التواصل البشري، وفي العصر الرقمي، أصبح تعليم الآلات فهم وتوليد اللغة أحد الركائز الأساسية للذكاء الاصطناعي. النماذج التي نتفاعل معها اليوم، مثل GPT، وLlama3، وGemini، وClaude، تُعرف باسم "نماذج اللغة الكبيرة" (LLMs). ويعود السبب في ذلك إلى أنها تُدرب على مجموعات ضخمة من النصوص، مما يمكنها من أداء مجموعة واسعة من المهام المتعلقة باللغة. لكن ما هي بالضبط نماذج اللغة الكبيرة، ولماذا كل هذا الاهتمام بها؟

في هذه المقالة، ستتعرف على ماهية نماذج اللغة الكبيرة والسبب وراء الضجة حولها.​

ما هي نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)؟​

نماذج اللغة الكبيرة هي نماذج ذكاء اصطناعي تُدرب على كميات هائلة من البيانات النصية لفهم وتوليد ومعالجة اللغة البشرية. تعتمد هذه النماذج على بنى التعلم العميق، مثل المحولات (Transformers)، التي تتيح لها معالجة النصوص وتوقعها بطريقة تحاكي الفهم البشري.

بعبارات أبسط، نموذج اللغة الكبير هو برنامج حاسوبي تم تدريبه على العديد من الأمثلة ليتمكن من التفريق بين تفاحة وطائرة بوينغ 787، بل ويستطيع وصف كل منهما.

قبل أن تصبح جاهزة للاستخدام وتتمكن من الإجابة عن أسئلتك، تُدرَّب هذه النماذج على مجموعات ضخمة من البيانات. من الناحية الواقعية، لا يمكن للبرنامج أن يستنتج شيئًا من جملة واحدة فقط، لكن بعد تحليل، على سبيل المثال، تريليونات الجمل، يصبح بإمكانه بناء منطق يسمح له بإكمال الجمل أو حتى توليد جمل جديدة من تلقاء نفسه.​

كيفية تدريب نموذج اللغة الكبير (LLM)​

1. جمع البيانات: الخطوة الأولى تشمل جمع ملايين (أو حتى مليارات) الوثائق النصية من مصادر متنوعة، مثل الكتب والمواقع الإلكترونية والأوراق البحثية ووسائل التواصل الاجتماعي. تُشكل هذه المجموعة الواسعة من البيانات الأساس الذي يعتمد عليه النموذج في عملية التعلم.​
2. تعلم الأنماط: يقوم النموذج بتحليل البيانات المجمعة لاكتشاف وتعلم الأنماط في النص. تتضمن هذه الأنماط قواعد النحو، والعلاقات بين الكلمات، والعلاقات السياقية، وحتى بعض مستوى الفهم المنطقي. من خلال معالجة هذه البيانات، يبدأ النموذج في فهم كيفية عمل اللغة.​
3. التدريب المتقدم (Fine-Tuning): بعد التدريب الأولي، يتم ضبط النموذج لأداء مهام محددة. يشمل ذلك تعديل معايير النموذج لتحسين أدائه في مهام مثل الترجمة، وتلخيص النصوص، وتحليل المشاعر، والإجابة عن الأسئلة.​
4. التقييم والاختبار: بعد انتهاء التدريب، يخضع النموذج لاختبارات صارمة وفق معايير قياسية لتقييم دقته وكفاءته وموثوقيته. تهدف هذه الخطوة إلى ضمان أداء النموذج بشكل جيد في التطبيقات الواقعية.​

بعد انتهاء عملية التدريب، تُجري اختبارات مكثفة على النموذج وفق معايير محددة لضمان الدقة والكفاءة والأمان وما إلى ذلك.​

تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)​

تتمتع نماذج اللغة الكبيرة بمجموعة واسعة من التطبيقات، بدءًا من إنشاء المحتوى وصولاً إلى التنبؤ وغير ذلك الكثير.​

​

إنشاء المحتوى​

• مساعدة في الكتابة: تستخدم أدوات مثل Grammarly نماذج اللغة الكبيرة لتقديم اقتراحات في الوقت الفعلي لتحسين قواعد اللغة والأسلوب ووضوح الكتابة. سواء كنت تكتب بريدًا إلكترونيًا أو تؤلف رواية، يمكن لنماذج اللغة الكبيرة مساعدتك في تحسين نصك.​
• سرد القصص التلقائي: يمكن للنماذج الذكية الآن توليد محتوى إبداعي، بدءًا من القصص القصيرة وصولاً إلى الروايات الكاملة. يمكن لهذه النماذج محاكاة أسلوب الكتاب المشهورين أو حتى إنشاء أنماط أدبية جديدة بالكامل.​

خدمة العملاء​

• روبوتات الدردشة: تستخدم العديد من الشركات روبوتات دردشة مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها فهم استفسارات العملاء والرد عليها في الوقت الفعلي. يمكن لهذه الروبوتات التعامل مع مجموعة واسعة من المهام، بدءًا من الإجابة على الأسئلة المتكررة وصولاً إلى معالجة الطلبات.​
• المساعدون الشخصيون: يعتمد المساعدون الافتراضيون مثل Siri وAlexa على نماذج اللغة الكبيرة لفهم الأوامر الصوتية والرد عليها، مما يوفر للمستخدمين معلومات وتذكيرات وترفيه عند الطلب.​

الرعاية الصحية​

• تلخيص السجلات الطبية: يمكن لنماذج اللغة الكبيرة مساعدة العاملين في مجال الرعاية الصحية من خلال تلخيص سجلات المرضى، مما يسهل مراجعة المعلومات الهامة واتخاذ قرارات مستنيرة.​
• المساعدة في التشخيص: تستطيع النماذج الذكية تحليل بيانات المرضى والأدبيات الطبية لمساعدة الأطباء في تشخيص الأمراض وتوصية العلاجات المناسبة.​

البحث والتعليم​

• مراجعة الأدبيات: يمكن لنماذج اللغة الكبيرة تصفح كميات هائلة من الأوراق البحثية لتقديم ملخصات مختصرة، وتحديد الاتجاهات، واقتراح مسارات جديدة للبحث.​
• أدوات تعليمية: يمكن للمدرسين المدعومين بالذكاء الاصطناعي تقديم تجارب تعلم شخصية من خلال التكيف مع تقدم الطالب واحتياجاته. تتيح هذه الأدوات تقديم تغذية راجعة فورية وخطط دراسية مخصصة.​

الترفيه​

• تطوير الألعاب: تُستخدم نماذج اللغة الكبيرة لإنشاء شخصيات أكثر ديناميكية واستجابة في ألعاب الفيديو. يمكن لهذه الشخصيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التفاعل مع اللاعبين بطريقة أكثر واقعية وتفاعلية.​
• توليد الموسيقى والفن: أصبحت النماذج الذكية قادرة على تأليف الموسيقى، وإنشاء الأعمال الفنية، وحتى كتابة نصوص للأفلام، مما يدفع حدود التعبير الإبداعي.​

التحديات المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)​

على الرغم من قوة نماذج اللغة الكبيرة، إلا أنها ليست خالية من التحديات. لدى ChatGPT أكثر من 150 مليون مستخدم شهريًا، مما يعطينا فكرة عن حجم تأثير الذكاء الاصطناعي. لكن التقنيات الجديدة تطرح بعض التحديات أيضًا.​

• التحيز والإنصاف: تتعلم نماذج اللغة الكبيرة من البيانات التي تم تدريبها عليها، والتي قد تحتوي على تحيزات موجودة في المجتمع. قد يؤدي هذا إلى نتائج متحيزة أو غير عادلة في تنبؤاتها أو ردودها. يتطلب معالجة هذا الأمر انتقاءًا دقيقًا للبيانات وتعديلات في الخوارزميات لتقليل التحيز.​
• خصوصية البيانات: قد تتعلم نماذج اللغة الكبيرة وتحتفظ بمعلومات حساسة من البيانات التي تم تدريبها عليها، مما يثير مخاوف حول الخصوصية. هناك أبحاث جارية حول كيفية جعل هذه النماذج أكثر حفاظًا على الخصوصية.​
• استهلاك الموارد: يتطلب تدريب نماذج اللغة الكبيرة قدرًا هائلًا من القدرة الحاسوبية ومجموعات بيانات كبيرة، مما قد يكون مكلفًا ويؤثر على البيئة. تُبذل جهود لتطوير نماذج أكثر كفاءة تستهلك طاقة وبيانات أقل.​
• قابلية التفسير: غالبًا ما تُعتبر نماذج اللغة الكبيرة "صناديق سوداء"، مما يعني أن من الصعب فهم كيفية وصولها إلى استنتاجات معينة. تطوير طرق لجعل الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتفسير والتوضيح هو مجال بحث مستمر.​

البرمجة باستخدام نماذج اللغة الكبيرة: مثال باستخدام مكتبة Replicate​

لأولئك الذين يحبون تجربة البرمجة، إليكم مثال سريع حول كيفية استخدام نموذج لغة كبير (LLM) باستخدام مكتبة Replicate. وReplicate هي مكتبة Python تُبسط عملية تشغيل نماذج التعلم الآلي في السحابة. توفر واجهة سهلة الاستخدام للوصول إلى مجموعة واسعة من النماذج المدربة مسبقًا من منصة Replicate.​

مع Replicate، يمكنك بسهولة:​

• تشغيل النماذج مباشرة من كود Python الخاص بك أو من دفاتر Jupyter.​
• الوصول إلى أنواع مختلفة من النماذج، بما في ذلك توليد الصور وتوليد النصوص والمزيد.​
• الاستفادة من بنية سحابية قوية لتشغيل النماذج بكفاءة.​
• دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتك دون تعقيدات التدريب والنشر.​

إليكم مقتطف كود بسيط لتوليد النص باستخدام نموذج llama3-70b-instruct من Meta. يُعد Llama 3 أحد أحدث نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر التي طورتها Meta، وهو مصمم ليكون عالي الأداء ومتعدد الاستخدامات وسهل الوصول، مما يسمح للمستخدمين بالتجربة والابتكار وتوسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

import os
import replicate # pip install replicate

# Get your token from -> https://replicate.com/account/api-tokens
os.environ["REPLICATE_API_TOKEN"] = "TOKEN"
api = replicate.Client(api_token=os.environ["REPLICATE_API_TOKEN"])

# Running llama3 model using replicate
output = api.run(
    "meta/meta-llama-3-70b-instruct",
        input={"prompt": 'Hey how are you?'}
    )

# Printing llama3's response
for item in output:
    print(item, end="")

​

تفسير الكود:​

• أولاً، نحفظ رمز الوصول الخاص بمكتبة Replicate باستخدام حزمة os كمتغير بيئي.​
• ثم نستخدم نموذج Llama3 70b-instruct للحصول على استجابة بناءً على المطلوب في prompt. يمكنك تخصيص المخرجات بتغيير النص في الـ prompt.​

وما هو الـ prompt؟ الـ prompt هو ببساطة تعليمات أو استفسار نصي يتم تقديمه لنموذج الذكاء الاصطناعي. يشبه توفير نقطة انطلاق أو توجيه للذكاء الاصطناعي لتوليد نص، أو ترجمة اللغات، أو كتابة محتوى إبداعي متنوع، أو الإجابة على أسئلتك بشكل معلوماتي.​

على سبيل المثال:​

• "اكتب قصيدة عن روبوت يستكشف المحيط."​
• "ترجم 'Hello, how are you?' إلى اللغة الإسبانية."​
• "اشرح الحوسبة الكمومية بطريقة بسيطة."​

كل هذه أمثلة على الـ prompts التي توجه الذكاء الاصطناعي لإنتاج مخرجات محددة.

باستخدام نموذج llama-3-70b-instruct من Meta، يمكنك بناء أدوات متنوعة للتطبيقات المذكورة في هذه المقالة. قم بتعديل الـ prompts بناءً على احتياجاتك وستكون جاهزًا للانطلاق! ️​

خاتمة​

في هذه المقالة، استكشفنا عالم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وقدمنا فهمًا شاملاً لكيفية عملها وعملية تدريبها. تطرقنا إلى المفاهيم الأساسية لنماذج اللغة الكبيرة، بما في ذلك جمع البيانات، وتعلم الأنماط، والتدريب المتقدم، وناقشنا التطبيقات الواسعة لهذه النماذج في مختلف الصناعات.

على الرغم من الإمكانات الهائلة التي تقدمها نماذج اللغة الكبيرة، إلا أنها تأتي مع تحديات مثل التحيز، ومخاوف الخصوصية، ومتطلبات الموارد، وقابلية التفسير. معالجة هذه التحديات أمر ضروري مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي واندماجه بشكل أعمق في حياتنا.

كما قدمنا لمحة عن كيفية البدء في العمل مع نماذج اللغة الكبيرة باستخدام مكتبة Replicate، موضحين أن حتى النماذج المعقدة مثل Llama3 70b-instruct يمكن أن تكون متاحة للمطورين باستخدام الأدوات المناسبة.

مع العلم ان هذا المقال تم نقله وترجمته من موقع FreeCodeCamp​

 

[jassim1]

بالتوفيق شكرا