• نماذج اللغة الكبيرة (LLM) هي نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة تم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية لفهم وتوليد لغة شبيهة بالبشر. تم بناؤها باستخدام تقنيات التعلم العميق، وخاصة بالاستفادة من معماريات مثل Transformers.
  • من بين النماذج البارزة: PaLM و Gemini من Google، وسلسلة GPT من OpenAI، و Grok من xAI، وعائلة LLaMA من النماذج مفتوحة المصدر من Meta، ونماذج Claude من Anthropic، والنماذج مفتوحة المصدر من Mistral AI، و DBRX مفتوح المصدر من Databricks.
  • يتطلب إنشاء نموذج لغة كبير موارد حاسوبية كبيرة، وخبرة في التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، بالإضافة إلى الالتزام بالمبادئ التوجيهية الأخلاقية المتعلقة بخصوصية البيانات وتخفيف التحيز والنشر المسؤول للذكاء الاصطناعي.

نماذج اللغة الكبيرة (LLM) هيشبكات عصبية اصطناعيةتركز على معالجة البيانات النصية وتُستخدم أساسًا لتوليد محتوى نصي شبيه باللغة البشرية. يتطلب إنشاء نماذج اللغة الكبيرة خبرة كبيرة في علوم الكمبيوتر والالتزام بأخلاقيات نشر الذكاء الاصطناعي.

ما هي نماذج اللغة الكبيرة؟

نماذج LLM هي نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة تم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية لفهم وتوليد لغة شبيهة بالبشر. تم بناؤها باستخدام تقنيات التعلم العميق، وخاصة بالاستفادة من معماريات مثل Transformers.

اقرأ أيضًا:ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج LLM؟

تتميز نماذج LLM بحجمها الهائل، حيث تحتوي عادةً على مئات الملايين إلى مليارات المعلمات، مما يمكنها من التقاط الأنماط المعقدة والفروق الدقيقة في اللغة. يمكن لنماذج LLM أداء مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية بدقة وطلاقة مذهلتين.

تتضمن عملية تدريب نماذج LLM تعريض النموذج لكميات هائلة من النصوص من مصادر متنوعة، مثل الكتب والمقالات والمواقع الإلكترونية والوثائق المكتوبة الأخرى. هذا التعرض يمكن النموذج من تعلم العلاقات الإحصائية والمعاني الدلالية وبناء الجملة والقواعد النحوية للغة.

من بين النماذج البارزة:PaLMوGeminiمن Google، وسلسلةGPTمن OpenAI، وGrokمن xAI، وعائلة النماذج مفتوحة المصدرLLaMAمن Meta، ونماذجClaudeمن Anthropic، والنماذج مفتوحة المصدر منMistral AI، وDBRXمفتوح المصدر منDatabricks.

أكبر وأكثرها أداءً، اعتبارًا من مارس 2024، تم بناؤها بمعمارية تعتمد فقط على وحدات فك التشفير من نوع Transformer، بينما تعتمد بعض التطبيقات الحديثة على معماريات أخرى، مثل متغيرات الشبكات العصبية المتكررة و Mamba (نموذج فضاء الحالة).

كيفية إنشاء نموذج لغة كبير؟

يتطلب إنشاء نموذج لغة كبير موارد حاسوبية كبيرة، وخبرة في التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، بالإضافة إلى الالتزام بالمبادئ التوجيهية الأخلاقية المتعلقة بخصوصية البيانات وتخفيف التحيز والنشر المسؤول للذكاء الاصطناعي. فيما يلي الخطوات والاعتبارات الرئيسية المتضمنة.

اقرأ أيضًا:HPE تجلب نماذج LLM إلى Aruba بينما يسيطر الذكاء الاصطناعي على الشبكة

تحديد الأهداف

حدد الأهداف والتطبيقات المحددة التي تريد استخدام نموذج اللغة من أجلها. قد تشمل هذه توليد النصوص، الترجمة، التلخيص، الإجابة على الأسئلة، تحليل المشاعر، أو مهام معالجة اللغة الطبيعية الأخرى.

جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا

اجمع مجموعة بيانات نصية كبيرة ومتنوعة تتوافق مع أهدافك. يجب أن تغطي مجموعة البيانات نطاقًا واسعًا من الموضوعات والأساليب والمجالات لضمان متانة النموذج وتعدد استخداماته.

نظف البيانات النصية وقم بمعالجتها مسبقًا لإزالة الضوضاء، وتطبيع التنسيق، والتعامل مع الأحرف الخاصة، وتقسيم النص إلى كلمات أو كلمات فرعية، وتنفيذ خطوات المعالجة المسبقة الأخرى الضرورية.

اختيار المعمارية

اختر معمارية مناسبة لنموذج اللغة الخاص بك، مثل المعماريات القائمة على Transformer مثل BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات)، GPT (المحول التوليدي المُدرَّب مسبقًا)، أو T5 (محول النص إلى نص).

التدريب والتقييم

درب نموذج اللغة باستخدام البيانات النصية المعالجة مسبقًا وتقنيات الضبط الدقيق. يتضمن ذلك تحسين معلمات النموذج، وضبط المعلمات الفائقة، واستخدام تقنيات مثل التعلم بالنقل للاستفادة من النماذج المُدرَّبة مسبقًا وتسريع التدريب.

قيم أداء نموذج اللغة المُدرَّب باستخدام مجموعات بيانات التحقق والمقاييس ذات الصلة بأهدافك، مثل الدقة، والتحير، ودرجة BLEU (لمهام الترجمة)، أو درجة ROUGE (لمهام التلخيص).

الضبط الدقيق

اضبط نموذج اللغة بدقة على مهام أو مجالات محددة لتحسين أدائه وقابليته للتكيف مع تطبيقات العالم الحقيقي. قد يتضمن ذلك تدريبًا إضافيًا باستخدام بيانات خاصة بالمهمة وضبط المعلمات الفائقة.

حتى عام 2020، كان الضبط الدقيق هو الطريقة الوحيدة لتكييف نموذج لأداء مهام محددة.

النشر

انشر نموذج اللغة المُدرَّب في بيئات الإنتاج، ودمجه مع التطبيقات أو الأنظمة التي تتطلب قدرات معالجة اللغة الطبيعية، وراقب أدائه وملاحظاته باستمرار من أجل تحسينات تكرارية.