ماهي نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models أو LLMs)
نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models أو LLMs) هي نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي، وببساطة هي برامج مدربة على كميات هائلة من النصوص، مثل صفحات الإنترنت والكتب والمقالات، بحيث تستطيع إنتاج نصوص ومحتوى يحاكي الكتابة البشرية.
كيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة؟
تعمل نماذج اللغة الكبيرة بشكل أساسي عن طريق التنبؤ بالكلمة التالية في النص بناءً على السياق السابق. تخيل أنك قرأت مئات القصص الخيالية التي تبدأ جميعها بعبارة “كان يا مكان”، ثم طلب منك توقع الكلمة الأولى في قصة جديدة. بالتأكيد ستقول “كان”، ثم “يا”، ثم “مكان”. هذا بالضبط ما تفعله هذه النماذج لكن على نطاق أوسع بكثير.
لكن كيف يحدث ذلك تقنيًا؟ الأمر يبدأ بتحويل الكلمات إلى أرقام يمكن للحاسب فهمها والتعامل معها. يتم ذلك باستخدام تقنية تسمى “التضمينات” (Embeddings)، وهي تحويل الكلمات إلى متجهات رقمية عالية الأبعاد. هذه المتجهات لا تمثل فقط الكلمة نفسها، بل تعكس أيضًا معناها وعلاقتها بالكلمات الأخرى.
بعد تحويل النص إلى هذه المتجهات الرقمية، يدخل في شبكة عصبية معقدة تسمى “المحوّل” (Transformer). هذه الشبكة تتكون من جزئين رئيسيين هما:
- المشفّر (Encoder): يحلل النص المدخل ويستخرج منه المعاني والعلاقات.
- المفكك (Decoder) الذي يستخدم هذه المعلومات لإنتاج النص المتوقع.
تتميز شبكات المحولات (Transformers) المستخدمة في LLMs بقدرتها على معالجة النصوص بشكل متوازٍ بدلًا من تسلسلها كلمة تلو الأخرى، مما يجعل التدريب أسرع وأكثر كفاءة.
مراحل تدريب نماذج اللغة الكبيرة
تدريب نماذج اللغة الكبيرة يتم عادةً على مرحلتين رئيسيتين:
- المرحلة الأولى: التدريب المسبق (Pre-training)
في هذه المرحلة، يتم تدريب النموذج على كميات هائلة جدًا من البيانات النصية غير المصنفة (مثل محتوى الإنترنت بالكامل تقريبًا). يتعلم النموذج خلالها الأنماط اللغوية الأساسية، مثل القواعد النحوية والعلاقات بين الكلمات وبعض الحقائق العامة. - حجم البيانات المستخدمة في التدريب قد يصل إلى بيتابايتات (Petabytes).
- يتم التدريب باستخدام تقنيات التعلم الذاتي (Self-supervised Learning)، حيث يتعلم النموذج توقع الكلمة التالية دون الحاجة لبيانات معنونة يدويًا.
الضبط الدقيق (Fine-tuning)
بعد مرحلة التدريب الأولية يأتي دور مرحلة الضبط الدقيق أو الـ Fine-tuning. في هذه المرحلة، يتم تدريب النموذج على بيانات أكثر تخصصًا لتأدية مهام محددة مثل:
- الإجابة عن الأسئلة
- الترجمة بين اللغات
- تلخيص النصوص
- تحليل المشاعر
هذه المرحلة تجعل النموذج أكثر تخصصًا ودقة في أداء المهام المطلوبة منه.
آلية الانتباه (Attention Mechanism)
من أهم العناصر التي جعلت نماذج اللغة الكبيرة بهذه القوة هي آلية الانتباه الموجودة داخل شبكات المحولات. تساعد هذه الآلية النموذج على تحديد أهمية كل كلمة في الجملة أثناء التنبؤ بالكلمات التالية. بمعنى آخر، تمكنه من فهم السياق بشكل أفضل والتركيز على الكلمات المهمة التي تؤثر على معنى الجملة بشكل عام.
كيف تنتج النماذج إجاباتها؟
عند استخدام النموذح للإجابة عن سؤال أو إكمال نص معين، فإنه لا يفهم السؤال بالطريقة البشرية التقليدية. بدلًا من ذلك، يقوم بتحديد الفضاء الدلالي المناسب للإجابة ويقوم بتوليد الجواب كلمة بكلمة بناءً على الاحتمالات التي تعلمها خلال تدريبه. باختصار، هو أشبه بنظام إكمال تلقائي متقدم جدًا.
| نماذج اللغة الكبيرة | الذكاء الاصطناعي العام (AGI) |
|---|---|
| تتنبأ بالكلمة التالية بناءً على الأنماط السابقة | تفهم العالم بطريقة مشابهة للإنسان |
| ليس لديها وعي حقيقي أو فهم عميق | لديها قدرة حقيقية على التعلم والتكيف |
أمثلة على نماذج اللغة الكبيرة
| النموذج | المطور | عدد المعاملات | سياق الرموز | أبرز الاستخدامات |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.5 | OpenAI | غير معروف | 128,000 | كتابة المحتوى، مساعد افتراضي |
| Claude 3.7 | Anthropic | ~200 مليار | 200,000 | دعم العملاء، التحليل اللغوي |
| Gemini Flash-Lite | Google DeepMind | غير معروف | 128,000 | المهام متعددة الوسائط |
| Falcon 180B | TII | 180 مليار | 8,192 | الترجمة، توليد النصوص |
| LLaMA 3.1 | Meta AI | ~70 مليار | 128,000 | البرمجة، التحليل اللغوي |
في النهاية، رغم أن نماذج اللغة الكبيرة لا تمتلك وعيًا حقيقيًا أو إدراكًا عميقًا مثل البشر، إلا أنها أثبتت قدرتها المدهشة على توليد نصوص واقعية ومفيدة للغاية. ومع استمرار تطورها وتوسع قدراتها، قد نرى مستقبلًا نماذج أكثر ذكاءً وتفاعلًا مع المستخدمين.