ما هو نموذج اللغة الكبير (LLM) وكيف يؤثر عليك؟
الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل ChatGPT، يغزو العالم، لكن المكون السري وراءه، نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، كان موجودًا منذ فترة. مع استمرار تطور الحاصلين على ماجستير إدارة الأعمال، فإنهم على استعداد لإحداث ثورة في كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا تمامًا. يتعمق هذا المنشور في ماهية LLMs، وكيفية عملها، وكيف تؤثر في النهاية علينا، نحن المستخدمين النهائيين.
جيد ان تعلم: تحقق من جميع الطرق التي يمكنك من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي في متصفحك!
ما هو نموذج اللغة الكبير؟
تمثل نماذج اللغات الكبيرة، مثل GPT-3.5 من OpenAI، أنظمة ذكاء اصطناعي معقدة. وقد تم تصميمها ليس فقط لفهم النص الشبيه بالإنسان المقدم كمدخلات، ولكن أيضًا لإنشاء نص استجابة.
بناءً على مبادئ التعلم الآلي، تعتمد LLMs على نماذج المحولات، وهو نوع من الشبكات العصبية المصممة لتوجيه أجهزة الكمبيوتر لمعالجة البيانات بطريقة مشابهة للعقل البشري. يتضمن المبدأ التشغيلي لهذه الشبكات العصبية عقدًا ذات طبقات، تذكرنا بالبنية الملحوظة في الخلايا العصبية البيولوجية.
LLMs هي قوى تعتمد على البيانات. ولكي يعملوا بفعالية، يتم تدريبهم بالعديد من الأمثلة. وتؤهلهم هذه البيانات لفهم وتفسير الفروق الدقيقة في اللغة البشرية، إلى جانب المعلومات المعقدة الأخرى.
يخضع العديد من حاملي شهادة الماجستير في القانون في الوقت الحاضر إلى إجراءات تدريبية تستخدم مجموعات البيانات المستمدة من الإنترنت، ولكن هذه الممارسة يمكن أن تكون سلاحًا ذا حدين. تؤثر جودة البيانات بشكل مباشر على مدى جودة تعلم LLM للغات الطبيعية. يمكن للمبرمجين مواجهة التحدي الكبير المتمثل في تصفية واختيار مجموعات البيانات عالية الجودة لضمان حصول LLM على معرفة دقيقة وغير متحيزة.
تُغير نماذج اللغات الكبيرة قواعد اللعبة بالنسبة للمؤسسات التي تعتمد على البيانات. وتكمن إمكاناتها الهائلة في معالجة وتوليد كميات هائلة من المعلومات. تتفوق الموديلات الأحدث في إنشاء استجابات فورية وفورية، مما يجعلها مثالية للبيئات سريعة الخطى.
المزايا لا تتوقف عند هذا الحد. تم بناء LLMs على أساس قوي وقابل للتكيف، مما يعني أنه يمكن تخصيصها لتلبية الاحتياجات المحددة داخل المنظمة. أفضل جزء؟ LLMs تتعلم وتتطور باستمرار. ومع قيامك بتزويدهم بالمزيد من البيانات وتحسين معلماتهم، تتحسن دقتهم وقدراتهم، مما يجعلهم أصولًا أكثر قيمة من أي وقت مضى.
الفرق بين الذكاء الاصطناعي التوليدي و LLMs
اليوم يتم طرح مصطلح “الذكاء الاصطناعي التوليدي” كثيرًا، ولكن ما هو، وهل يختلف عن ماجستير إدارة الأعمال؟
الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مصطلح شامل لنماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها إنشاء محتوى جديد. تم تصميم هذه النماذج لإنشاء نص أو وسائط أخرى، بينما تتخصص نماذج اللغات الكبيرة في النص.
لعِلمِكَ: إذا كنت بحاجة إلى مساعدة إضافية من الذكاء الاصطناعي لتعزيز مستويات إنتاجيتك، فاطلع على هذه الأدوات.
كيف يعمل نموذج اللغة الكبير؟
يستخدم نموذج اللغة الكبير منهجًا معقدًا يتضمن مراحل متعددة:
التدريب قبل
لا يتم إعطاء LLM أي تعليمات محددة في تدريبها غير الخاضع للرقابة على البيانات. وبدلاً من ذلك، يقوم ببساطة بمعالجة البيانات التي يغذيها، مما يسمح له بتحديد الأنماط والعلاقات داخل المعلومات بشكل مستقل.
هذه هي الطريقة التي يبدأ بها LLM في تطوير فهم أساسي للغة. في هذه المرحلة، يمكنه تعلم معنى الكلمات الفردية وكيفية تفاعلها مع بعضها البعض لتكوين الجمل. علاوة على ذلك، يبدأ النموذج في التمييز بين المعاني المختلفة لنفس الكلمة بناءً على السياق المحدد.
ونتيجة لنظام التدريب الشامل هذا، أصبح حاملو ماجستير إدارة الأعمال (LLM) قادرين على تحقيق العديد من حالات الاستخدام، مما أكسبهم لقب النموذج الأساسي. ويُشار إلى قدرتهم على إنتاج نص لأغراض متنوعة بالتعلم الصفري.
الكون المثالى
يوفر التعلم بدون إطلاق تنوعًا مثيرًا للإعجاب، ولكن في كثير من الحالات، يحتاج المطورون والشركات إلى أداء أكثر تحديدًا من نموذج اللغة الكبير الخاص بهم. الضبط الدقيق يلبي هذه الحاجة. ويقدم مرحلة التعلم تحت الإشراف، حيث يتلقى النموذج تدريبًا متخصصًا لتعزيز قدرته على تحديد المفاهيم المستهدفة بدقة أكبر. وهذا يسمح بمستوى من التحكم والتخصيص يتجاوز القدرات العامة للتعلم الصفري.
توجد العديد من تقنيات الضبط الدقيق، مع كون الضبط الدقيق الخاضع للإشراف هو الأكثر شيوعًا. يوفر التعلم النقلي نهجًا آخر، ولكن من المهم ملاحظة أن جميع أساليب الضبط الدقيق هي شكل من أشكال التعلم النقلي من الناحية الفنية. تستخدم هذه العملية المحددة نموذجًا تم تدريبه مسبقًا كنقطة بداية للضبط الدقيق. تم بالفعل تدريب النموذج المُدرب مسبقًا على مهام مماثلة، ويمكن نقل هذه المعرفة إلى المهمة الجديدة.
التعزيز من التعلم البشري
يمثل تعزيز التعلم من ردود الفعل البشرية (RLHF) وسيلة واعدة لتعزيز LLMs، من خلال دمج المدخلات البشرية في عملية التدريب. يمكّن هذا النهج حاملي شهادات LLM من التعلم والتكيف في الوقت الفعلي، بناءً على تعليقات المقيمين البشريين، وتحسين قدراتهم على توليد اللغة لتلبية توقعات المستخدمين بشكل أفضل.
من خلال الاستفادة من التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية، يمكن لنماذج اللغة الكبيرة تحقيق مستويات أكبر من التطور والفعالية في مختلف المهام المتعلقة باللغة، مما يفيد المستخدمين عبر مجموعة واسعة من التطبيقات والمجالات.
نصيحة: تعرف على كيفية إنشاء الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي في Krita باتباع البرنامج التعليمي الخاص بنا.
ما يجب أن تعرفه عن LLMs
مع زيادة سهولة الوصول إلى نماذج اللغات الكبيرة، فإنها تغير بشكل كبير كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا والمعلومات ككل. تتيح هذه النماذج تواصلًا أكثر بديهية وطبيعية، حيث يمكن للمستخدمين التفاعل مع الأنظمة والتطبيقات باستخدام اللغة اليومية، بدلاً من التنقل في الواجهات المعقدة وتعلم الأوامر الغريبة.
تقدم LLMs العديد من التطبيقات، بدءًا من إنشاء رسائل البريد الإلكتروني وإنشاء التعليمات البرمجية، والإجابة على الاستفسارات، وترجمة النص، وما بعده. بالإضافة إلى ذلك، تقوم محركات البحث بتسخير LLMs لتعزيز أهمية وسياق نتائج البحث الخاصة بهم.
بالنسبة للشركات، يمكن أن يساعد نموذج اللغة الكبير في تبسيط العمليات وتحسين تجربة العملاء. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي هذه تحليل كميات هائلة من البيانات لقياس مشاعر العملاء وتصميم استراتيجيات التسويق وفقًا لذلك. علاوة على ذلك، تتيح دورات LLM تطوير روبوتات الدردشة التي تتعامل مع مهام خدمة العملاء الأساسية، وبالتالي تحرير الوكلاء البشريين للتركيز على مهام أكثر تعقيدًا.
يؤدي صعود LLMs أيضًا إلى إحداث ثورة في التجارة الإلكترونية من خلال تخصيص تجربة التسوق. يتوق العملاء إلى الراحة واقتراحات المنتجات ذات الصلة، وLLMs هي المفتاح لتحقيق ذلك بالضبط. يمكن للشركات الاستفادة من هذه النماذج لتنظيم المحتوى والتوصيات والخدمات المخصصة.
الفوائد واضحة: زيادة رضا العملاء، وزيادة المشاركة، وفي نهاية المطاف، تعزيز المبيعات. يتم تشغيله بالطريقة التي ينشئ بها Spotify قوائم تشغيل مخصصة بناءً على عادات الاستماع الخاصة بك من خلال خدمة Discover Weekly وكيفية تخصيص Netflix لاقتراحات الأفلام بناءً على التفضيلات.
مع استمرار LLM في التقدم والتكامل مع التطبيقات والخدمات المختلفة، فإنها تعمل على تمكين المستخدمين بالمعرفة والقدرات غير المسبوقة، مما يؤدي إلى تحويل الطريقة التي نعمل بها ونتعلم ونتفاعل في العصر الرقمي.
جيد ان تعلم: اكتشف ما إذا كان الذكاء الاصطناعي في الأدوات الذكية ضروريًا حقًا.
يتوسع الذكاء الاصطناعي في نطاقه بسرعة، مع ظهور التطبيقات في كل صناعة تقريبًا. على سبيل المثال، إذا كنت معلمًا، فيمكنك استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي هذه لتحسين دروسك. وبدلاً من ذلك، يمكن للموظفين المستقلين توظيف مساعد اجتماع يعمل بالذكاء الاصطناعي والذي سيقوم بتسجيل الاجتماعات وتدوين الملاحظات وتلخيص ساعات من المحتوى.
حقوق الصورة: فريبيك.
اشترك في نشرتنا الإخبارية!
يتم تسليم أحدث البرامج التعليمية لدينا مباشرة إلى صندوق البريد الوارد الخاص بك
اكتشاف المزيد من تكتك تكنولوجيا
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
