AnGeL
صاحب الامتياز
يحتاج البشر إلى اللغة للتواصل، لذلك من المنطق أن تحتاج الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى اللغة. النموذج اللغوي الضخم أو LLM هو نوع من خوارزميات الذكاء الاصطناعي يعتمد على التعلم العميق وكميات هائلة من البيانات يمكن له فهم وإنتاج وتنبؤ باللغة. النماذج اللغوية ليست جديدة، فأول نموذج للغة للذكاء الاصطناعي يمكن تتبعه إلى عام 1966.
لكن النماذج اللغوية الضخمة تستخدم مجموعة أكبر بكثير من البيانات للتدريب، مما يعني زيادة كبيرة في قدرات النموذج الذكاء الاصطناعي. واحدة من التطبيقات الأكثر شيوعًا للنماذج اللغوية الضخمة في الوقت الحالي هي إنشاء محتوى باستخدام الروبوتات الدردشة الذكية. تظهر المزيد والمزيد في السوق بينما يسعى المنافسون إلى التمييز بين أنفسهم.
إذا فكرنا في حجم النماذج اللغوية الضخمة، حسنًا، ليس هناك رقم مقبول عالميًا لحجم مجموعة بيانات تدريب النموذج اللغوي الضخم، ولكن عادةً ما تكون في مجموعة البيتابايت.
للمقارنة، يعادل البيتابايت الواحد مليون جيجابايت. يُعتقد أن الدماغ البشري يحتفظ بحوالي 2.5 بيتابايت من البيانات الذاكرية. تتكون عملية تدريب النموذج اللغوي من عدة خطوات، عادةً ما تبدأ بالتعلم غير المراقب، حيث يبدأ النموذج في استنتاج العلاقات بين الكلمات والمفاهيم، ثم يتم تنقيحه بالتعلم المراقب.
ثم يمر بيانات التدريب من خلال محول يُمكّن النموذج اللغوي الضخم من التعرف على العلاقات والاتصالات باستخدام آلية الانتباه الذاتي. بمجرد أن يتم تدريب النموذج اللغوي الضخم، يمكنه أن يكون الأساس لأي استخدامات للذكاء الاصطناعي. يمكن لنماذج اللغة الضخمة توليد النص، وترجمة اللغات، وتلخيص أو إعادة كتابة المحتوى، وتنظيم المحتوى، وتحليل مشاعر المحتوى مثل الفكاهة أو النغمة، والتحدث بشكل طبيعي مع المستخدم.
على عكس الأجيال السابقة من تقنيات روبوتات الدردشة الذكية، يمكن أن تكون نماذج اللغة الضخمة مفيدة بشكل خاص كأساس للاستخدامات المخصصة للشركات والأفراد على حد سواء. إنها سريعة ودقيقة ومرنة وسهلة التدريب. ومع ذلك، يجب على المستخدمين أن يتوخوا الحذر أيضًا، فنماذج اللغة الضخمة تأتي مع عدد من التحديات، مثل تكلفة التشغيل والتشغيل والانحياز اعتمادًا على البيانات التي تم تدريبها عليها.
الهلوسات الذكية في الذكاء الاصطناعي تتمثل في الردود التي لا تستند إلى البيانات التدريبية، معقدة تصحيح الأخطاء، والرموز أو الكلمات العطبة أو المدخلات التي تم تصميمها بشكل خبيث لجعل نموذج اللغة الضخمة يتعطل. كيف استخدمت نماذج اللغة الضخمة؟ ما هي الفوائد أو التحديات التي واجهتها؟ شاركنا أفكارك في التعليقات.
الخلاصة:
Large Language Model (LLM) هو نوع من خوارزميات الذكاء الصناعي المستندة إلى التعلم العميق وتدريبها على كميات هائلة من البيانات. تتمتع الLLMs بقدرة على فهم اللغة البشرية وتوليدها وتنبؤها. تحتوي هذه النماذج على شبكات عصبية أكبر بكثير مقارنةً بالنماذج التقليدية للغة، مما يسمح لها بالتقاط الأنماط والعلاقات المعقدة في بيانات اللغة بشكل أكثر فعالية. تُستخدم الLLMs على نطاق واسع في تطبيقات مختلفة، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية، وتوليد النصوص، والترجمة، والتلخيص، وتوليد المحادثات. أمثلة على الLLMs تشمل نماذج GPT (Generative Pre-trained Transformer) التي طورتها OpenAI ونماذج BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) التي طورتها Google.
لكن النماذج اللغوية الضخمة تستخدم مجموعة أكبر بكثير من البيانات للتدريب، مما يعني زيادة كبيرة في قدرات النموذج الذكاء الاصطناعي. واحدة من التطبيقات الأكثر شيوعًا للنماذج اللغوية الضخمة في الوقت الحالي هي إنشاء محتوى باستخدام الروبوتات الدردشة الذكية. تظهر المزيد والمزيد في السوق بينما يسعى المنافسون إلى التمييز بين أنفسهم.
إذا فكرنا في حجم النماذج اللغوية الضخمة، حسنًا، ليس هناك رقم مقبول عالميًا لحجم مجموعة بيانات تدريب النموذج اللغوي الضخم، ولكن عادةً ما تكون في مجموعة البيتابايت.
للمقارنة، يعادل البيتابايت الواحد مليون جيجابايت. يُعتقد أن الدماغ البشري يحتفظ بحوالي 2.5 بيتابايت من البيانات الذاكرية. تتكون عملية تدريب النموذج اللغوي من عدة خطوات، عادةً ما تبدأ بالتعلم غير المراقب، حيث يبدأ النموذج في استنتاج العلاقات بين الكلمات والمفاهيم، ثم يتم تنقيحه بالتعلم المراقب.
ثم يمر بيانات التدريب من خلال محول يُمكّن النموذج اللغوي الضخم من التعرف على العلاقات والاتصالات باستخدام آلية الانتباه الذاتي. بمجرد أن يتم تدريب النموذج اللغوي الضخم، يمكنه أن يكون الأساس لأي استخدامات للذكاء الاصطناعي. يمكن لنماذج اللغة الضخمة توليد النص، وترجمة اللغات، وتلخيص أو إعادة كتابة المحتوى، وتنظيم المحتوى، وتحليل مشاعر المحتوى مثل الفكاهة أو النغمة، والتحدث بشكل طبيعي مع المستخدم.
على عكس الأجيال السابقة من تقنيات روبوتات الدردشة الذكية، يمكن أن تكون نماذج اللغة الضخمة مفيدة بشكل خاص كأساس للاستخدامات المخصصة للشركات والأفراد على حد سواء. إنها سريعة ودقيقة ومرنة وسهلة التدريب. ومع ذلك، يجب على المستخدمين أن يتوخوا الحذر أيضًا، فنماذج اللغة الضخمة تأتي مع عدد من التحديات، مثل تكلفة التشغيل والتشغيل والانحياز اعتمادًا على البيانات التي تم تدريبها عليها.
الهلوسات الذكية في الذكاء الاصطناعي تتمثل في الردود التي لا تستند إلى البيانات التدريبية، معقدة تصحيح الأخطاء، والرموز أو الكلمات العطبة أو المدخلات التي تم تصميمها بشكل خبيث لجعل نموذج اللغة الضخمة يتعطل. كيف استخدمت نماذج اللغة الضخمة؟ ما هي الفوائد أو التحديات التي واجهتها؟ شاركنا أفكارك في التعليقات.
الخلاصة:
Large Language Model (LLM) هو نوع من خوارزميات الذكاء الصناعي المستندة إلى التعلم العميق وتدريبها على كميات هائلة من البيانات. تتمتع الLLMs بقدرة على فهم اللغة البشرية وتوليدها وتنبؤها. تحتوي هذه النماذج على شبكات عصبية أكبر بكثير مقارنةً بالنماذج التقليدية للغة، مما يسمح لها بالتقاط الأنماط والعلاقات المعقدة في بيانات اللغة بشكل أكثر فعالية. تُستخدم الLLMs على نطاق واسع في تطبيقات مختلفة، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية، وتوليد النصوص، والترجمة، والتلخيص، وتوليد المحادثات. أمثلة على الLLMs تشمل نماذج GPT (Generative Pre-trained Transformer) التي طورتها OpenAI ونماذج BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) التي طورتها Google.