مقدمة: إطلاق العنان لإمكانيات ChatGPT و LLMs الأخرى
هل سمعت عن ChatGPT؟ لقد استحوذ برنامج الدردشة الآلي الرائع هذا على العالم من خلال قدرته على كتابة القصائد والرموز وحتى الروايات. وراء الكواليس ، تكمن القوة الدافعة وراء ChatGPT ، بالإضافة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة الأخرى مثل Google’s Bard ، في قوة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة هذه خصيصًا لفهم اللغة الطبيعية ، مما يسمح لها بمعالجة وإنشاء نص لمجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك الترجمة والتلخيص والإجابة على الأسئلة.
فتح المعرفة: استكشاف عالم LLMs
تم بناء LLM على مجموعات بيانات ضخمة مصممة خصيصًا لأغراضها المحددة. يمكن أن تختلف مجموعات البيانات هذه في الحجم ، حيث تتراوح من عشرات الملايين إلى مئات المليارات من نقاط البيانات. بعبارات بسيطة ، تعمل LLM كقواعد بيانات ضخمة للبيانات النصية ، ومجهزة بالقدرة على الرجوع إلى هذه المعرفة لتوليد استجابات شبيهة بالبشر للمطالبات. تلعب المعلمات ، التي تمثل “المعرفة” المكتسبة خلال مرحلة تدريب النموذج ، دورًا حاسمًا في دقة التنبؤات. تفتخر LLMs الأبرز اليوم بمئات المليارات من المعلمات ، وتمكينها من إجراء تنبؤات سياقية ومستنيرة بشكل متزايد.
فهم LLMs في العمل: ملء الفراغات
لفهم الأعمال الداخلية لـ LLMs بشكل أفضل ، دعنا نغوص في تمرين بسيط. ضع في اعتبارك الجملة ، “أنا ذاهب إلى __ لشراء الحليب”. إذا قمت بملء الفراغ بكلمة “store” أو “market” أو “shop” ، فقد أظهرت للتو كيف يعمل LLM. تعتمد LLM على الشبكات العصبية ، وخوارزميات التعلم الآلي المستوحاة من الدماغ البشري. تعالج هذه الشبكات المعلومات من خلال عقد مترابطة منظمة في طبقات ، وتتوقع أكثر تسلسل محتمل للكلمات بناءً على المدخلات. في جوهرها ، تسخر LLMs قوة الشبكات العصبية لتوليد نص متماسك ومعقول.
تدريب العمالقة: المراحل الثلاث لتدريب ماجستير
يمكن تقسيم عملية التدريب لـ LLM إلى ثلاث مراحل: التدريب المسبق ، والضبط الدقيق ، والاستدلال. أثناء التدريب المسبق ، يتعلم LLM من كميات هائلة من البيانات النصية ، واستيعاب الفروق الدقيقة في استخدام الكلمات ، وهيكل الجملة ، وقواعد القواعد. تساعد الأنماط الموجودة في النص LLM على فهم معنى الكلمات ومعرفة كيفية ملاءمتها معًا. يتبع الضبط الدقيق ، حيث تركز LLM على مهام محددة ، وشحذ مهاراتهم للتميز في الترجمة ، والإجابة على الأسئلة ، والمزيد. أخيرًا ، خلال مرحلة الاستدلال ، يتم إعداد LLMs المدربين لتوليد استجابات بناءً على المعرفة المكتسبة من خلال التدريب المسبق والضبط الدقيق.
عمالقة LLMs: لمحة عن النماذج البارزة
أحدثت العديد من LLMs ثورة في مشهد معالجة اللغة الطبيعية:
GPT-3.5: يقف Transformer-3.5 التوليدي التدريبي مسبقًا من OpenAI ، والذي يعمل كأساس لـ ChatGPT ، كواحد من أكبر LLMs مع 175 مليار معلمة.
LaMDA: خضع نموذج Google اللغوي لتطبيقات الحوار (LaMDA) إلى تدريب مكثف باستخدام بيانات حوار المحادثة ، مما مكنه من المشاركة في محادثات دقيقة. يعمل LaMDA 2 ، الذي يشتمل على نموذج لغة Pathways من Google ، على تحسين هذه التكنولوجيا مع 540 مليار معلمة رائعة.
LLaMA: نموذج LLaMA من Meta AI ، المتوفر بأحجام مختلفة للمعلمات تتراوح من 7 مليارات إلى 65 مليارًا ، يهدف إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى النماذج الكبيرة ، وكسر القيود الحسابية التي أعاقت تدريبهم تقليديًا.
WuDao 2.0: تم تطوير WuDao 2.0 بواسطة أكاديمية بكين للذكاء الاصطناعي ، وهو يحمل لقب أكبر نموذج ، تم تدريبه على 1.75 تريليون معلمة ، مما يسمح له بمحاكاة الكلام البشري وإنشاء محتوى متنوع.
MT-NLG: يقدم جهد Nvidia و Microsoft التعاوني ، Megatron-Turing Natural Language Generation (MT-NLG) ، نموذجًا شاملاً للغة تم تدريبه على مجموعة بيانات تضم 530 مليار معلمة. تتفوق الشبكة العصبية العميقة المكونة من 105 طبقة في MT-NLG في مجموعة واسعة من مهام اللغة الطبيعية.
بلوم: BigScience نموذج لغة متعدد اللغات مفتوح الوصول مفتوح للعلم الكبير من BigScience ، تم إنشاؤه بواسطة اتحاد يضم أكثر من 1،000 باحث في الذكاء الاصطناعي ، ويشمل 176 مليار معلمة ويوفر إنشاء نص بـ 46 لغة بالإضافة إلى إنشاء رمز بـ 13 لغة برمجة.
الخلاصة: إطلاق العنان لإمكانيات LLM للمستقبل
مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي ، أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة في طليعة قيادة التقدم في فهم اللغة الطبيعية وتوليدها. لقد عرضت LLMs مثل ChatGPT و LaMDA وغيرهما بالفعل إمكاناتها الهائلة في تطبيقات مختلفة. بفضل قدرتها على معالجة النصوص وإنشاءها ، تفتح هذه النماذج الأبواب لعوالم جديدة من الإبداع والإنتاجية والابتكار. بينما يدفع الباحثون والمطورون حدود LLM ، يمكننا أن نتوقع المزيد من الإنجازات الرائعة والتطبيقات الرائدة في المستقبل.
