أولًا: ما هي النماذج اللغوية الكبيرة LLMs؟
النماذج اللغوية الكبيرة (Large Language Models - LLMs) هي واحدة من أبرز تقنيات الذكاء الاصطناعي اليوم، وهي أساس معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT وClaude وGemini وAQL وغيرها.
والنموذج اللغوي الكبير هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي تم تدريبه على كميات ضخمة من النصوص لفهم اللغة البشرية وتوليدها.
- كلمة "نموذج لغوي" تعني نظامًا يتوقع الكلمة التالية في الجملة بناءً على الكلمات السابقة، وكل كلمة تسمى "token".
- و"كبير" تشير إلى عدد المعاملات (parameters)، أي حجم الشبكة العصبية التي تعالج البيانات، والتي تصل أحيانًا لمئات المليارات.
مثال:
إذا كتبت للنموذج: "الذكاء الاصطناعي هو..."
فسوف يتوقع أن تكون الكلمة التالية هي: "المستقبل" أو "فرع من علوم الحاسب"، وهكذا.
ثانيًا: كيف تعمل LLMs؟
1. التدريب المسبق (Pretraining):
- يتم تدريب النموذج على مليارات الكلمات من الإنترنت: كتب، مقالات، مواقع، شيفرات برمجية، إلخ. عن طريق أن يتعلم النموذج التكوين اللغوي، المعاني، الترابط بين الكلمات، والأسلوب.
- يستخدم النموذج ما يُعرف بـ "التعلم الذاتي" ويحاول توقع كلمات محذوفة من النص.
2. الضبط الدقيق (Fine-tuning):
- بعد التدريب العام، يتم ضبط النموذج على بيانات خاصة بمجال معين (مثل الطب أو القانون أو خدمة العملاء).
- يمكن أيضًا استخدام تقنية "RLHF" وهي (التعلم المعزز من الملاحظات البشرية) لتحسين جودة الرد.
3. الاستدلال (Inference):
- عند استخدام النموذج، يتم إدخال "مُوجّه" (prompt) وهو النص الذي تبدأ به المحادثة مع النموذج.
- النموذج يولّد الرد بناءً على ما تعلَّمه خلال التدريب، دون الرجوع إلى قاعدة بيانات أو اتصال فوري بالإنترنت.
ثالثًا: مكونات النموذج تقنيًا
- تعتمد معظم LLMs على بنية "المحوّلات" أو Transformers، التي قدمتها Google في 2017.
- هذه البنية تسمح للنموذج بفهم السياق الكامل للنص، وليس فقط الكلمات المجاورة.
عناصر رئيسية:
العنصر
وظيفته
Tokenization
تقسيم النص إلى وحدات صغيرة (كلمات أو مقاطع).
Embedding
تمثيل الكلمات كأرقام/متجهات قابلة للمعالجة.
Attention Mechanism
يحدد مدى أهمية كل كلمة في السياق.
Decoder
الجزء الذي يولّد الكلمات الجديدة واحدة تلو الأخرى.
رابعًا: أحدث النماذج اللغوية الكبيرة (2025 - 2026)
1. GPT-4o (من OpenAI)
- الإصدار الأحدث من سلسلة GPT.
- يتميز بالسرعة، دعم النص والصوت والصورة في وقت واحد (نموذج متعدد الوسائط).
- متوفر في ChatGPT المجاني والمدفوع.
2. Claude 3 (من Anthropic)
- يُعرف بقدرته العالية على الفهم والسياق العميق، وخاصة في القراءة التحليلية.
- Claude 3 Opus هو الأعلى أداءً ضمن السلسلة.
3. Gemini 1.5 (من Google DeepMind)
- يتميز بذاكرة طويلة الأمد، مما يسمح له بتذكر معلومات كثيرة من جلسة واحدة.
- مدمج في منتجات Google مثل Docs وSearch.
4. AQL (من شركة WideBot AI)
- مغلق المصدر، خفيف وسريع.
- مناسب للأنظمة والمؤسسات العربية التي تتواصل مع العملاء بعدة لهجات عربية.
5. Llama 3 (من Meta)
- مفتوح المصدر.
- LLaMA 3-70B من أقوى النماذج المجانية المتاحة حاليًا.
أمثلة عملية على استخدام LLMs
المجال
الاستخدام
خدمة العملاء
روبوتات دردشة تفهم الأسئلة وترد بدقة.
كتابة المحتوى
توليد مقالات، رسائل تسويقية، سيناريوهات.
البرمجة
مساعدات برمجية مثل GitHub Copilot.
الترجمة
ترجمات سياقية دقيقة وسريعة.
التعليم
شروحات مخصصة، إجابة على الأسئلة، تصميم مناهج.
القانون
تلخيص عقود، تحليل نصوص قانونية.
الخلاصة:
النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) هي أنظمة ذكاء اصطناعي مدربة على كميات هائلة من النصوص لفهم اللغة البشرية وتوليدها بدقة وسلاسة. تعتمد على بنية "المحوّلات" (Transformers) وتُستخدم في مجالات متعددة مثل خدمة العملاء، الترجمة، البرمجة، وكتابة المحتوى. تعمل هذه النماذج عبر ثلاث مراحل: التدريب المسبق لفهم اللغة عمومًا، الضبط الدقيق لتخصصات محددة، ثم الاستجابة الفورية للمستخدم عبر الموجهات. من أبرز النماذج الحديثة: GPT-4o من OpenAI، Claude 3 من Anthropic، Gemini 1.5 من Google، LLaMA 3 من Meta، وAQL من WideBot AI. هذه النماذج تُحدث تحولًا كبيرًا في كيفية تفاعلنا مع التقنية وتساعد الأفراد والشركات على العمل بشكل أسرع وأكثر ذكاءً.
