إزالة الغموض عن نماذج اللغة الكبيرة
تعرف على ما هي برامج الماجستير في القانون (LLM)، وكيف تعمل وكيف يتم تدريبها، واستكشف النماذج الرائدة في السوق، وقدراتها، وخيارات المصدر المفتوح مقابل المصدر المغلق، وكيفية بناء نموذج من الصفر.
سنغطي ما يلي...
أوضح الدرس السابق كيف يُمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء صور وموسيقى وبرمجة. ولكن هل تساءلت يومًا ما الذي يُحرك هذه الإبداعات الرائعة؟ وراء الكواليس، تقوم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالعمل الشاق!
ما هي درجة الماجستير في القانون؟
تُشكّل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أساس الذكاء الاصطناعي لتوليد النصوص، والإجابة على الأسئلة، والمشاركة في المحادثات. تُدرّب هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات النصية، وتتعلم أنماط اللغة، مما يسمح لها بإنتاج استجابات تُشبه استجابات البشر.
حقيقة ممتعة:
هل تعلم أن بعض برامج ماجستير القانون، مثل GPT-4 وClaude، تدربت على تريليونات الكلمات؟ هذا يُعادل قراءة آلاف المكتبات من النصوص!
دعونا نغوص في عالم LLMs الرائع!
كيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة؟
تخيّل برامج الماجستير في القانون كأنظمة تنبؤية فائقة الذكاء. فهي لا تكتفي بمعرفة الكلمة التالية، بل تفهم السياق والقواعد والمعنى العام لما تُنتجه. إليك كيفية عملها:
الإدخال: أنت تعطي درجة الماجستير في القانون
اِسْتَدْعَى جملة أو سؤال أو فكرة غير مكتملة المعالجة: يستخدم النموذج الأنماط التي تم تعلمها أثناء التدريب للتنبؤ بالكلمة أو العبارة التالية.
الإخراج: إنه يولد استجابة تتناسب بشكل طبيعي مع إدخال، مما يجعلها تبدو في كثير من الأحيان وكأنها تفهم المحادثة حقًا.
يُحلل طلاب الماجستير في القانون بنية الجمل، ويتتبعون المواضيع، ويفهمون معنى الكلمات في علاقتها ببعضها. ولذلك، يستطيعون إجراء حوارات متماسكة أو كتابة مقالات بدقة مذهلة!
حقيقة ممتعة:
حامل شهادة الماجستير في القانون لا يفكر كالبشر، بل هو بارعٌ في استنباط ما سيأتي لاحقًا بناءً على أنماط النص. تخيّلوه كساحر لغوي يتنبأ بمستقبل الجمل!
كيف يتم تدريب نماذج اللغة الكبيرة؟
تدريب طالب ماجستير القانون يُشبه تعليمه فهم جميع المعلومات على الإنترنت. إليك العملية بخطوات بسيطة:
جمع بيانات ضخمة: يتم تدريب طلاب الماجستير في القانون على مجموعات بيانات ضخمة تشمل الكتب والمقالات والمواقع الإلكترونية وغيرها. ولهذا السبب، لديهم معرفة واسعة بمختلف المواضيع.
أنماط التعلم: يدرس النموذج هذه البيانات، ويتعلم العلاقات بين الكلمات والجمل والأفكار. ويتناول القواعد والسياق وبنية اللغة.
الضبط الدقيق : بعد التدريب الأولي، يُصقل طلاب الماجستير في القانون مهاراتهم في مهام أكثر تحديدًا، مثل الإجابة على الأسئلة أو تلخيص النصوص. يُحسّن هذا الضبط الدقيق أداءهم في التطبيقات العملية.
أثناء التدريب، تستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) نهجًا للتعلم العميق يتمحور حول بنية المحول. يتضمن ذلك شبكة من الوحدات المترابطة تُسمى رؤوس الانتباه، والتي تحاكي كيفية معالجة الدماغ البشري للمعلومات. من خلال تعديل الروابط داخل هذه الوحدات، يُعزز النموذج قدرته على التنبؤ باستجابات أكثر دقة وملاءمة للسياق، وتوليدها مع مرور الوقت.
اللاعبون الرئيسيون في مجال LLM
تُعدّ شركات التكنولوجيا المختلفة رائدة في تطوير نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، حيث تُقدّم كلٌّ منها مساهمات فريدة في مجال الذكاء الاصطناعي. إليكم لمحة عامة عن نماذج اللغات الكبيرة من الشركات الكبرى:
OpenAI: سلسلة GPT
تشتهر OpenAI بنماذجها الرائدة، وخاصةً سلسلة GPT (مثل GPT-3 وGPT-4). تُستخدم هذه النماذج على نطاق واسع في مهام مثل إنشاء المحتوى والبرمجة والمساعدين الافتراضيين، مما يجعلها حجر الأساس في الذكاء الاصطناعي التوليدي.
ميتا: LLaMA
يتفوق Llama 3 بشكل كبير على سابقه، Llama 2. فهو يتميز بمجموعة بيانات تدريب أكبر، ومزيد من المعلمات، ويدعم ما يصل إلى 30 لغة مع طول سياق يبلغ 128000 رمز ، مما يعزز أدائه في التعامل مع المهام المعقدة.
حقيقة ممتعة: نماذج صغيرة، تأثير كبير
نماذج اللغة الصغيرة (SLMs) تُشبه نماذج الذكاء الاصطناعي المصغرة . نماذج مثل DistilBERT صغيرة بما يكفي لتشغيلها على هاتفك الذكي، لكنها قوية بما يكفي لأداء مهام مثل تلخيص مقال إخباري أو تصنيف رسائل البريد الإلكتروني، وكل ذلك مع كونها أصغر بنسبة 60% من نظيراتها الأكبر حجمًا مثل BERT!
جوجل: جيميني
جيميني هو برنامج ماجستير في القانون متعدد الوسائط، قادر على معالجة النصوص والصور والصوت والفيديو والرموز في آنٍ واحد. ويهدف إلى تجاوز النماذج الحالية مثل GPT من خلال دمج القدرات المتقدمة لبرنامج AlphaGo من DeepMind.
مايكروسوفت: فاي-2
طرحت مايكروسوفت برنامج فاي-2 ، وهو برنامج ماجستير في القانون عالي الكفاءة، يُوازن بين الأداء واستخدام الموارد. صُمم البرنامج لتطبيقات عملية مثل إنشاء النصوص والإجابة على الأسئلة، مما يجعله مناسبًا لمهام متنوعة.
أنثروبي: كلود 3.5
طورت شركة أنثروبيك سلسلة مساعدي الذكاء الاصطناعي "كلود"، ويُعدّ "كلود 3.5 سونيت" أحدث إصدار اعتبارًا من أكتوبر 2024. يُقدّم "كلود 3.5 سونيت" إمكانية استخدام الحاسوب ، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بأداء مهام تُشبه استخدام الحاسوب البشري، مثل تحريك مؤشرات الماوس والكتابة وتصفح الإنترنت. وقد اعتمدت شركات مثل كانفا ودورداش هذه الميزة.
ميسترال الذكاء الاصطناعي: ميسترال
طورت شركة Mistral AI نماذج مفتوحة الوزن فعّالة مثل Mistral 7B، التي تتميز بأداء جيد حتى مع معايير أقل من النماذج الأكبر حجمًا. أما نموذجها الأخير، Pixtral، فيتعامل مع النصوص والصور، مما يجعله مفيدًا لمهام مثل إضافة تعليقات على الصور وإنشاء محتوى متعدد الوسائط.
xAI: جروك
أسسها إيلون ماسك، وتُركز شركة xAI على تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي تُعطي الأولوية للتوافق البشري والسلامة. يُعزز نموذجها الرئيسي، Grok ، الذكاء الاصطناعي التفاعلي من خلال تقديم استجابات دقيقة واعية بالسياق، مع التركيز على الاعتبارات الأخلاقية.
اكتشف المزيد عن الأنواع المختلفة من برامج الماجستير في القانون من خلال دوراتنا المتخصصة.
قدرات حاملي شهادة الماجستير في القانون
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) هي أدوات متعددة الاستخدامات قادرة على توليد النصوص والرموز والصور، بالإضافة إلى الإجابة على الأسئلة وترجمة اللغات. وتمتد قدراتها لتشمل إنشاء الكلام ومقاطع الفيديو والتفاعل مع الحوار، مما يجعلها قيّمة في مختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
السحر المتعدد الوسائط :
تعمل نماذج لغة الرؤية (VLMs) مثل CLIP وDALL•E على سد الفجوة بين النص والصور، مما يتيح للآلات فهم وإنشاء محتوى يجمع بين الاثنين، مثل إنشاء الفن من الأوصاف النصية.
ماجستير القانون مفتوح المصدر مقابل ماجستير القانون مغلق المصدر
نماذج LLM مغلقة المصدر هي نماذج خاصة طورتها شركات لا تشارك شيفراتها المصدرية أو بيانات تدريبها مع الجمهور. على سبيل المثال، يُعد GPT-4 من OpenAI نموذجًا مغلق المصدر، ما يعني أنه يمكن للمستخدمين الوصول إليه عبر خدمات API) دون إمكانية تعديل بنيته الأساسية أو فحصها. أما Grok من XAI فهو أيضًا نموذج مغلق المصدر ومدفوع.
حقيقة ممتعة: هل ChatGPT هو نموذج لغة كبير؟
نعم! ChatGPT مدعوم بنموذج لغة كبير (LLM) من سلسلة GPT التي طورتها OpenAI. يستخدم التعلم العميق لفهم وإنشاء نصوص شبيهة بالنصوص البشرية، مما يجعله قادرًا على إجراء محادثات، والإجابة على الأسئلة، وحتى كتابة القصص. لذا، عندما تتحدث مع ChatGPT، فأنت تتفاعل مع خبير لغة كبير متقدم!
في المقابل، تتيح برامج ماجستير القانون مفتوحة المصدر للمطورين والباحثين الوصول إلى شيفرة النموذج وتعديلها وتوزيعها. ومن الأمثلة البارزة على ذلك برنامج LLaMA من Meta، وهو متاح للتجريب والابتكار، مما يشجع التعاون داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يؤدي هذا النهج المفتوح إلى تطورات أسرع وتطبيقات مُصممة خصيصًا في مجالات مُختلفة.
Test your knowledge
Imagine you have an LLM trained on a dataset with many grammatical errors. What might happen if you ask it to generate text for a new task?
It will generate flawless text. The model automatically corrects errors.
It may mimic errors. The model might produce text with similar issues due to the training data.
It will become confused. The model cannot generate any meaningful content.
It will always fail the task. LLMs are incapable of adapting.
كيفية إنشاء نموذج لغوي كبير من الصفر
يتضمن إنشاء نموذج لغوي كبير (LLM) من الصفر جمع كميات هائلة من البيانات النصية، وبناء شبكة عصبية (عادةً ما تعتمد على محولات)، وتدريبها على أجهزة قوية مثل وحدات معالجة الرسومات (GPU) أو وحدات معالجة الرسومات (TPU). إنها عملية تتطلب موارد مكثفة تتطلب خبرة في التعلم الآلي، ومعالجة البيانات، وضبط النموذج بدقة.
لمعرفة المزيد عن كيفية استخدام برامج ماجستير القانون وتقييمها، اطلع على دورتنا التدريبية حول نماذج اللغات الكبيرة ، حيث نتناول التطبيقات العملية واستراتيجيات النشر العملية. ولمن يرغب في التعمق أكثر في كيفية تطوير برامج ماجستير القانون، استكشف مسارنا التدريبي حول تطوير نماذج اللغات الكبيرة ، حيث نرشدك خلال عملية جمع البيانات، وهندسة النموذج، والتدريب.
لمزيد من الخبرة العملية، اطلع على هذه المشاريع المذهلة: