دليل أساسيات LLM: من Tokens إلى Transformations

ملخص

• Large Language Models (LLMs) هي transformer-based neural networks تم تدريبها على كم هائل من text corpora لتوقع next token في sequence.
• فهم tokenization, embeddings, attention, و fine-tuning هو المفتاح لاستخدام LLMs بفعالية.
• LLMs تتفوق في مهام مثل summarization, code generation, و reasoning — لكن لها حدود في الدقة الواقعية وطول السياق.
• Productionizing LLMs يتطلب اهتمامًا دقيقًا لـ latency, cost, security, و observability.
• Testing, monitoring, و prompt engineering بنفس أهمية model selection.

---

ما ستتعلمه

• core architecture و training principles وراء LLMs
• كيف tokenization و embeddings تمثل language رقميًا
• دور transformers و attention في جعل LLMs قوية
• متى تستخدم LLMs — ومتى لا
• كيف تدمج LLMs في تطبيقات العالم الحقيقي
• أفضل الممارسات لـ security, performance, و monitoring

---

المتطلبات الأساسية

يجب أن تكون ملمًا بـ:

• برمجة Python الأساسية
• الاطلاع على مفاهيم machine learning (مثل training, inference)
• فهم APIs و JSON

إذا كنت قد استخدمت من قبل API مثل OpenAI’s gpt-4 أو مكتبة Transformers من Hugging Face، فأنت مستعد للبدء.

---

مقدمة: عصر Language Models

Language models ليست جديدة، لكن حجم وقدرة LLMs اليوم تمثل نقطة تحول. من GPT إلى Claude، Gemini، ونماذج open-weight مثل LLaMA و Mistral، هذه الأنظمة تعيد تشكيل طريقة تفاعلنا مع التكنولوجيا.

At their core، LLMs هي pattern recognizers مدربة على توقع next token في sequence. لكن هذه الآلية البسيطة — scaled عبر مليارات parameters وتدريبها على terabytes من النصوص — تُنتج قدرات ناشئة: reasoning, summarization, translation, وحتى code generation.

Let’s unpack how this works.

---

The Core Concepts Behind LLMs

1. Tokenization: تحويل الكلمات إلى أرقام

Before a model can understand language، it must break text into smaller units — tokens. A token might be a word, subword, or even a single character, depending on the tokenizer.

Example:

النص	Tokens	Token IDs
"The cat sat"	["The", " cat", " sat"]	[464, 310, 732]

Tokenization ensures consistent input for the model. Most modern LLMs use Byte Pair Encoding (BPE) or SentencePiece¹.

2. Embeddings: إعطاء Tokens معنى

Each token is mapped to a high-dimensional vector — an embedding — that captures semantic relationships. Words with similar meanings end up close together in embedding space.

For example, the vectors for “king” and “queen” differ roughly by the same vector as “man” and “woman.” This geometric property underpins much of an LLM’s reasoning ability.

3. Transformers and Attention

The Transformer architecture² introduced by Vaswani et al. in 2017 revolutionized NLP. Its key innovation is self-attention, which allows the model to weigh the importance of different words in a sentence relative to each other.

Simplified Transformer Flow

flowchart LR
A[Input Tokens] --> B[Embedding Layer]
B --> C[Self-Attention]
C --> D[Feedforward Layers]
D --> E[Output Tokens]

Self-attention computes relationships between all tokens in parallel, enabling models to capture long-range dependencies more effectively than recurrent architectures.

4. Training Objective: توقع الرمز التالي

LLMs are trained to predict the next token given a sequence of previous tokens. Over billions of examples, they learn grammar, facts, and reasoning patterns.

Formally:

$$P(x_t | x_{

Where (x_t) is the next token and (x_{

This simple objective, scaled massively, produces models capable of zero-shot and few-shot learning.

---

Comparing Model Types

نوع النموذج	مثال	بيانات التدريب	الاستخدام النموذجي
Decoder-only	GPT, LLaMA	نص فقط	توليد النص، روبوتات الدردشة
Encoder-only	BERT	Masked text	Classification, embeddings
Encoder-decoder	T5, FLAN	Text-to-text	Translation, summarization

Decoder-only models dominate generative tasks, while encoder-based models remain strong for understanding and retrieval.

---

خطوة بخطوة: بناء أنبوب LLM بسيط

Let’s build a small pipeline using Hugging Face Transformers to generate text. This example uses a distilled model for speed.

1. تثبيت Dependencies

pip install transformers torch

2. توليد النص

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "distilgpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

prompt = "Once upon a time in a small village"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50, temperature=0.8)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

مثال الإخراج

Once upon a time in a small village, there lived a kind old man who loved to tell stories to the children...

هذا البرنامج البسيط يوضح حلقة الاستدلال الأساسية: تجزئة → توليد → فك الترميز.

---

متى تستخدم LLMs ومتى لا تستخدمها

عند استخدام LLMs	عند عدم استخدام LLMs
تحتاج إلى فهم أو توليد لغوي طبيعي مرن	تحتاج إلى منطق قابل للتنبؤ وقائم على القواعد
المهام تتضمن التلخيص أو الترجمة أو الكتابة الإبداعية	المهام تتطلب دقة واقعية مضمونة
أنت تبني روبوتات دردشة أو مساعدين أو أنظمة بحث	لديك قيود صارمة على زمن الاستجابة أو التكلفة
يمكنك التحقق من المخرجات أو معالجتها لاحقًا	لا يمكنك تحمل الهلوسات

LLMs قوية ولكنها احتمالية. تقوم بتوليد النص الأكثر احتمالاً، وليس بالضرورة الأصح.

---

أمثلة واقعية

• GitHub Copilot تستخدم نموذجًا قائمًا على GPT لاقتراح إكمالات الكود³.
• Google Search تدمج LLMs لفهم الاستعلامات وتلخيصها⁴.
• الشركات الكبيرة تستخدم نماذج ذات أوزان مفتوحة مثل LLaMA أو Falcon للنشر الخاص حيث أمان البيانات هو الأولوية القصوى.

توضح هذه الأمثلة أن LLMs يمكن أن تُعزز — وليس أن تُستبدل — الأنظمة المتخصصة في المجال.

---

الأخطاء الشائعة & الحلول

الخطأ	الوصف	الحل
الهلوسات	النموذج يولد معلومات مقنعة لكنها خاطئة	أضف طبقات تحسين الاسترجاع أو التحقق من الحقائق
حساسية المُحفز	تغييرات طفيفة في الصياغة تغير المخرجات	استخدم مُحفزات منظمة أو أمثلة قليلة
حدود التوكينات	تجاوز نافذة السياق	لخص أو قسم المدخلات الطويلة
زمن الاستجابة	أوقات استدلال طويلة	استخدم نماذج أصغر أو تكمية
التكلفة	استخدام API مرتفع	خزن الردود مؤقتًا أو ضبط النماذج الأصغر

مثال: تقليل الهلوسات

قبل:

response = model.generate(prompt="What is the capital of Mars?")

بعد (مع الاسترجاع):

def retrieve_fact(query):
    # Simulated retrieval step
    knowledge_base = {"Mars": "Mars has no capital; it is a planet."}
    return knowledge_base.get(query, "Information not found.")

query = "Mars"
context = retrieve_fact(query)
prompt = f"Answer factually: {context}"
response = model.generate(prompt)

---

تأثيرات الأداء

LLMs مكلفة حسابيًا. الاستدلال يزداد تقريبًا خطيًا مع عدد التوكينات وحجم النموذج⁵.

عوامل الأداء الرئيسية

• الدفعات: دمج طلبات متعددة لزيادة الكفاءة.
• التكمية: تقليل الدقة (مثل FP16, INT8) لتقليل الذاكرة.
• التخزين المؤقت: إعادة استخدام مفاتيح/قيم الانتباه للطلبات المتكررة.
• التقطير: تدريب نماذج أصغر لتقليد النماذج الأكبر.

Benchmarks تُظهر عادةً أن quantized models يمكنها تقليل استخدام الذاكرة بنسبة تصل إلى 75% مع فقدان دقة ضئيل⁶.

---

الاعتبارات الأمنية

LLMs تُدخل متجهات أمنية جديدة:

• Prompt Injection: نص Adversarial يُغيّر سلوك النموذج⁷.
• Data Leakage: النماذج قد تتذكر بيانات حساسة إذا لم تُفلتر بشكل صحيح.
• Output Sanitization: يجب التحقق من النص المُنشأ قبل التنفيذ أو العرض.

استراتيجيات التخفيف

• تنقية مدخلات المستخدم قبل إرسالها إلى النموذج.
• استخدام فلاتر الإخراج أو واجهات برمجة التطبيقات للرقابة.
• تسجيل ومراقبة أنماط الأوامر غير الطبيعية.

---

رؤى حول القابلية للتوسع

توسيع تطبيقات LLM يتضمن موازنة الإنتاجية، زمن الاستجابة، والتكلفة.

التوسع الأفقي

نشر نسخ استدلال متعددة خلف عامل تحميل.

Model Sharding

تقسيم النماذج الكبيرة عبر GPUs متعددة — تُستخدم في إعدادات الاستدلال الموزعة.

Async APIs

استخدام معالجة الطلبات غير المتزامنة للحفاظ على إنتاجية عالية.

flowchart LR
A[Client Requests] --> B[Load Balancer]
B --> C1[Inference Node 1]
B --> C2[Inference Node 2]
B --> C3[Inference Node 3]
C1 & C2 & C3 --> D[Response Aggregator]

---

الاختبار والتقييم

اختبار LLMs يختلف عن اختبار البرمجيات التقليدي.

أنواع الاختبارات

• Unit Tests: اختبار قوالب الأوامر وهيكل الإخراج.
• Regression Tests: التأكد من بقاء الإخراج مستقرًا بعد تحديثات النموذج.
• Human Evaluation: تقييم جودة ودقة الإخراج.

مثال: اختبار وحدة الأوامر

def test_summary_prompt():
    prompt = "Summarize: The quick brown fox jumps over the lazy dog."
    response = model.generate(prompt)
    assert "fox" in response.lower()

---

أنماط معالجة الأخطاء

يمكن لـ LLMs أن تفشل بشكل غير متوقع. يجب دائمًا معالجة الاستثناءات بمهارة.

try:
    response = model.generate(prompt)
except Exception as e:
    response = f"Error: {e}"

أضف إعادة المحاولة والبدائل لأنظمة الإنتاج.

---

المراقبة والقابلية للرصد

القابلية للرصد ضرورية للحفاظ على الثقة في تطبيقات LLM الإنتاجية.

المقاييس التي يجب متابعتها

• Latency per request
• Token usage
• Error rate
• User satisfaction scores

أدوات مثل Prometheus و OpenTelemetry يمكنها قياس هذه المقاييس⁸.

---

الأخطاء الشائعة التي يرتكبها الجميع

1. Ignoring token limits: تحقق دائمًا من أقصى سياق للنموذج.
2. Skipping evaluation: التحقق بمشاركة البشر ضروري.
3. Hardcoding prompts: استخدم قوالب والتحكم بالإصدارات.
4. Neglecting cost tracking: API usage يمكن أن يزداد بسرعة.
5. Overtrusting outputs: LLMs احتمالية، وليست مرجعية.

---

جربها بنفسك

التحدي: بناء خط أنابيب تلخيص باستخدام نموذج أصغر مثل t5-small. أضف التخزين المؤقت وقم بتقييم تحسينات زمن الاستجابة.

---

دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها

المشكلة	السبب المحتمل	الحل
النموذج يعيد هراء	tokenizer خاطئ	استخدم tokenizer ونموذج متوافقين
أخطاء نفاد الذاكرة	النموذج كبير جدًا	استخدم النسخة quantized أو distilled
استدلال بطيء	تنفيذ على CPU	التحول إلى GPU أو استخدام التجميع
إخراج متكرر	درجة حرارة منخفضة	زيادة درجة الحرارة أو top_p

---

الاستنتاجات الرئيسية

LLMs قوية ولكنها ليست سحرية. فهم هندستها، وحدودها، والمخاوف التشغيلية هو المفتاح لاستغلال إمكاناتها بأمان وكفاءة.

• ابدأ صغيرًا وكرر.
• تحقق دائمًا من الإخراج.
• راقب التكلفة والأداء.
• عامل LLMs كمساعدين احتماليين، وليس كمنجّمين.

---

الأسئلة الشائعة

1. هل LLMs هي نفس AI؟
لا. LLMs هي مجموعة فرعية من AI تركز على فهم اللغة وإنشائها.

2. هل يمكنني تدريب LLM خاص بي؟
نعم، لكنه مكثف من الموارد. الضبط الدقيق للنماذج الموجودة أكثر عملية.

3. كيف أجعل LLMs أكثر واقعية؟
استخدم توليد مدعوم باسترجاع (RAG) أو مصادر حقائق خارجية.

4. ما الفرق بين GPT و BERT؟
GPT هو نموذج مُفكك فقط للتوليد؛ BERT هو مشفر فقط للفهم.

5. كيف أراقب أداء LLM؟
تتبع التأخير، استخدام الرموز، والمقاييس النوعية مثل رضا المستخدم.

---

الخطوات التالية

• جرب نماذج ذات أوزان مفتوحة مثل LLaMA أو Mistral.
• تعلم تقنيات هندسة المطالبات.
• استكشف التخصيص الدقيق أو التدريب القائم على المحولات.
• اشترك في نشرتنا الإخبارية للحصول على تحليلات متعمقة في هندسة LLM التطبيقية.

---

هوامش

1. SentencePiece: https://GitHub.com/google/sentencepiece ↩

2. Vaswani et al., Attention Is All You Need, 2017 (arXiv:1706.03762) ↩

3. GitHub Copilot: https://GitHub.blog/2021-06-29-introducing-GitHub-copilot-ai-powered-pair-programmer/ ↩

4. Google Search Generative Experience: https://blog.google/products/search/generative-ai-search/ ↩

5. Hugging Face Transformers Documentation: https://huggingface.co/docs/transformers/index ↩

6. NVIDIA TensorRT Quantization Guide: https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html ↩

7. OWASP LLM Security Guidance: https://owasp.org/www-project-top-ten-for-llm-applications/ ↩

8. OpenTelemetry Observability Framework: https://opentelemetry.io/ ↩