فهم نماذج اللغة الكبيرة
كيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة
فهم الآليات التي تقف وراء نماذج اللغة الكبيرة يساعدك على استخدامها بشكل أكثر فعالية. دعنا نحلل المفاهيم الرئيسية دون الدخول في تفاصيل تقنية معقدة.
التقطيع (Tokenization): تفكيك النص
قبل أن يتمكن نموذج اللغة الكبير من معالجة النص، يحتاج إلى تقسيمه إلى قطع أصغر تسمى الرموز (tokens). قد يكون الرمز:
- كلمة كاملة: "مرحبا" → رمز واحد
- جزء من كلمة: "استخدام" → "است" + "خدام" = رمزين
- حرف واحد للكلمات النادرة
على سبيل المثال، جملة "أنا أحب الذكاء الاصطناعي" قد تصبح: ["أنا", " أحب", " الذكاء", " الاصطناعي"] = 4 رموز.
لماذا هذا مهم: نماذج اللغة الكبيرة لها حدود للرموز. عندما تسمع "سياق 8K" أو "سياق 100K"، فهذا يعني عدد الرموز التي يمكن للنموذج معالجتها دفعة واحدة.
بنية المحولات (Transformer)
نماذج اللغة الكبيرة مبنية على تصميم ثوري يسمى المحول (Transformer) (قدمته Google في 2017). الابتكار الرئيسي هو الانتباه (Attention)—القدرة على النظر إلى جميع أجزاء المدخلات في وقت واحد وتحديد ما هو الأكثر صلة.
فكر في قراءة جملة: "جلس القط على السجادة لأنه كان متعباً." عندما تقرأ "لأنه"، يربط عقلك تلقائياً الضمير بـ"القط". المحولات تفعل شيئاً مشابهاً، حيث تحسب العلاقات بين جميع الكلمات دفعة واحدة.
التدريب: التعلم من النصوص
تتعلم نماذج اللغة الكبيرة من خلال عملية بسيطة لكنها قوية:
- توقع الكلمة التالية: بالنظر إلى "السماء"، توقع "زرقاء"
- المقارنة مع النص الفعلي: التحقق مما إذا كان التوقع يطابق
- ضبط المعاملات: ضبط ملايين القيم لتحسين التوقعات
- التكرار مليارات المرات: معالجة كميات هائلة من النصوص
يسمى هذا التعلم الذاتي الإشراف—بيانات التدريب تصنف نفسها.
الاستدلال: توليد الردود
عندما ترسل طلباً لنموذج اللغة الكبير:
- يتم تقطيع نصك إلى رموز
- يحسب النموذج الانتباه عبر جميع الرموز
- يتوقع الرمز التالي الأكثر احتمالاً
- يُضاف ذلك الرمز، وتتكرر العملية
- يستمر هذا حتى نقطة التوقف
كل عملية توليد رمز تتضمن مليارات الحسابات، لكن الأجهزة الحديثة تجعل هذا سريعاً.
درجة الحرارة والإبداع
نماذج اللغة الكبيرة لديها إعداد درجة الحرارة (Temperature) الذي يتحكم في العشوائية:
- درجة حرارة منخفضة (0.0-0.3): ردود أكثر قابلية للتنبؤ وواقعية
- درجة حرارة عالية (0.7-1.0): مخرجات أكثر إبداعاً وتنوعاً
هذا هو السبب في أن نفس الطلب يمكن أن يعطي إجابات مختلفة—هناك عشوائية متعمدة في اختيار الرموز.
الخلاصة الرئيسية
نماذج اللغة الكبيرة هي في الأساس آلات توقع متطورة جداً. إنها لا تخزن الحقائق في قاعدة بيانات—لقد تعلمت أنماطاً تمكنها من توليد استمرارات محتملة إحصائياً للنص. هذا هو مصدر قوتها وقيودها في آن واحد.
:::