كتبها البشر أم الذكاء الاصطناعي؟ أصبحت الحدود غير واضحة بشكل متزايد! بالإضافة إلى السرعة التي تؤدي بها المهام، تتميز نماذج التعلم الآلي بتعقيدها في معالجة المعلومات، مما يؤدي إلى نتائج تزداد دقة ووفاءً للغة البشرية الطبيعية.
يمكن تعريف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على أنها نماذج تعلم آلي قادرة على أداء مهام مختلفة في مجال اللغة. تم إنشاؤها مع التركيز على فهم النصوص وتوليدها.
يرقى مصطلح "كبير" في LLM إلى حقيقة كونه نموذجًا مدربًا على كمية هائلة من البيانات، مما يؤدي إلى القدرة على ربط جوانب وأنماط متعددة من اللغة.
ما هي الفائدة والسمة المميزة لـ LLM؟
حسناً، إنشاء النصوص بواسطة الذكاء الاصطناعي ليس الابتكار الأحدث، فما الذي يميز LLM؟ يفاجئ LLM على وجه التحديد بسبب قدرته على توليد نصوص متماسكة للغاية وصحيحة نحوياً ومقنعة معرفياً.
يمكن لنماذج اللغة الكبيرة أداء مهام مثل ترجمة اللغة، إنشاء مقالات كاملة من الصفر، تلخيص الوثائق، المساعدة في المساعدات الافتراضية، وحتى البرمجة. الفارق هو قدرته على تفسير وظائف متعددة داخل نفس النموذج.
يعد نجاح روبوتات المحادثة
روبوتات الدردشة، مثل ChatGPT وBard، أمثلة على تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم LLMs. اكتسبت هذه الواجهات شعبية كبيرة في السنوات الأخيرة من خلال تقديم مساعدة افتراضية محسّنة للمستخدمون.
يمكنهم التعامل مع المهام التي تتراوح من الأنشطة الإدارية مثل إنشاء القوائم، وتنظيم جداول البيانات، وإجراء الحسابات، وجدولة الاجتماعات، وتنسيق النصوص إلى المهام الأكثر إبداعًا مثل تقديم نصائح السفر وحتى تأليف القصائد!
ChatGPT هي واجهة تم إطلاقها في عام 2022 بواسطة OpenAI. يستخدم نماذج لغة GPT-3.5 في نسخته المجانية و GPT-4.0 في نسخته المدفوعة.
Bard هي واجهة تم تطويرها بواسطة Google وتم إطلاقها في عام 2023. استند إنشاؤه إلى نموذج اللغة لتطبيقات الحوار (LaMDA) وأُدرج لاحقًا نموذج لغة المسار (PaLM 2)، القادر على تقديم استجابات أكثر دقة. نظرًا لأنها لا تزال في مرحلة الاختبار، فإن هذه الواجهة تعمل فقط في المتصفح ولا تحتوي حتى الآن على إصدارات للتطبيق.
التحديات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي
يمكن أن تجلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي العديد من الفرص للشركات، ولكن هناك مشكلات أخلاقية تتعلق باستخدام الذكاء الاصطناعي، مثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، يجب الانتباه إليها. وتتمثل أهم نقاط القلق فيما يلي:
الحساسية السياسية والاجتماعية: لا تأخذ تدريب LLM في الاعتبار الحساسية الاجتماعية، مما يعني أنه يمكن أن ينتج نصوصًا بدرجة معينة من التحيز أو عدم الدقة السياسية أو حتى المحتوى غير الأخلاقي. يفتقر التعلم الآلي إلى التمييز في العالم الحقيقي، بغض النظر عن مدى جودة التدريب وحجم عدد المعلمات، فإنه لا يمتلك مرشحات اجتماعية معقولة مثل البشر.
أخبار كاذبة: ضمان المعلومات الآمنة هو نقطة مثيرة للقلق عند استخدام LLMs. لا يشمل التدريب على البيانات التحقق من الحقائق. لا يوجد التزام من البيانات بالحقيقة، مما يمكن أن يؤدي إلى محتوى قديم، أو تفسيرات سطحية، أو ما هو أسوأ، إنتاج أخبار زائفة، أو نصوص خبيثة وتشهيرية.
أمن البيانات: نقطة قلق أخرى ذات صلة هي أمن البيانات. لا يمكن للتدريب التمييز بين ما هو سري وما ليس كذلك، لذا يجب مراجعة البيانات التي يتم مشاركتها مع النموذج، لأن نماذج اللغة الكبيرة يجب أن تقتصر على الموجز من البيانات العامة والمصادر الموثوقة.
ولمعالجة هذه المعضلات، يجري العمل على تنقيح المبادئ التوجيهية لمدخلات ومخرجات النموذج. علماء البيانات وخبراء الذكاء الاصطناعي يدرسون بالفعل تقنيات لضبط وتحسين الفهم والدقة لهذه الأنظمة.
كيف يتم بناء LLM؟
يتم تدريب نماذج اللغات الكبيرة بعدد كبير من المعلمات، تصل إلى المليارات. إنها خوارزمية ضخمة تجمع بين التعلم الآلي (تتعلم الخوارزمية القواعد من تلقاء نفسها من البيانات التي تدخلها) وتقنيات التعلم العميق (خوارزميات عالية المستوى تحاكي الدماغ البشري العصبي). يمكن أن تساعد الصورة أدناه في الفهم:
.jpeg)
[https://commons.wikimedia.org/wiki/File:The_relationship_and_main_types_of_artificial_intelligence,_machine_learning_and_deep_learning.webp]
تتمثل الخطوة الأولى في التدريب في تحديد مجموعة البيانات، والتي تعتبر في LLM كبيرة. بعد التدريب، يتم تكوين طبقات هذه الشبكة العصبية الكبيرة (عدة طبقات معالجة غير خطية تحاكي طريقة تفكير الخلايا العصبية). ثم يتم استخدام التعلم الخاضع للإشراف لإنتاج المعلومات ذات الصلة من البيانات المقدمة، وأخيرًا وليس آخرًا، يتم إجراء اختبارات الأداء على النموذج.
مع هذا الكم من البيانات من الإنترنت من مصادر متنوعة (مقالات، كتب، مواقع ويب، فيديوهات)، يقوم النموذج بمعالجتها للتنبؤ بتسلسلات الكلمات التي تولد نصوصًا مقنعة. يحلل النص ويتنبأ بالكلمة التالية، تمامًا مثل الطريقة التي يمكن بها للأشخاص "استنتاج" العبارات في محادثة أو أثناء قراءة نص. ومع ذلك، لا تمتلك LLMs ذكاءً معرفيًا. إنهم يقدمون النتائج فقط بناءً على ما تم تقديمه لهم سابقًا.
تتطلب عملية تدريب نماذج اللغة معرفة تقنية محددة وبرامج متخصصة واستثمارات كبيرة. وفقا لنظرة عامة فنية لنموذج لغة GPT-3 من OpenAI، فإن تكلفة الذكاء الاصطناعي تتزايد بشكل كبير.
كيف تكتب مدخلات نص ذات صلة لنماذج اللغة الكبيرة؟
نظرًا لأن نماذج اللغة الكبيرة لا تمتلك "ذكاء" خاصًا بها، فإن الطريقة الأكثر فعالية لتحسين دقة النتائج هي استخدام الموجهات الصحيحة عند التفاعل مع هذه الشبكة.
مع كل إدخال أمر جديد، يوسع النموذج قاعدة بياناته، ويهدف دائمًا إلى توفير استجابة أكثر دقة. كلما كان أمر الإدخال أكثر سياقية، كانت الاستجابة التي تم الحصول عليها أفضل. فيما يلي مثال:
.jpeg)
.jpeg)
تشير تقنيات نماذج اللغات الكبيرة إلى ثورة في الخدمات المتعلقة باللغة. هل سيصبح من الصعب أكثر كل عام التمييز بين ما تم إنتاجه بواسطة إنسان أو بواسطة الذكاء الاصطناعي؟
في Bureau Work خدمات الترجمة، نعتقد أن التقنيات هي حلفاء وليست منافسين. الرئيسي هو فهم ودراسة الأدوات للعمل لصالح أكبر عدد ممكن من الناس.
Unlock the power of glocalization with our Translation Management System.
Unlock the power of
with our Translation Management System.
.avif)
.avif)
.avif)
.avif)
.avif)
.avif)
