تبسيط فهم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)

أظهر الدرس السابق كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء الصور والموسيقى والبرمجيات. ولكن هل تساءلت يومًا ما الذي يُشغّل هذه الإبداعات الرائعة؟ في الخفاء، تقوم نماذج اللغة الضخمة (LLMs) بالعمل الشاق!

ما هي برامج الماجستير في القانون؟

تُعدّ نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أساس الذكاء الاصطناعي لتوليد النصوص، والإجابة على الأسئلة، والمشاركة في المحادثات. يتم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية وتتعلم أنماط اللغة، مما يسمح لها بإنتاج ردود شبيهة بالردود البشرية.

هيا بنا نغوص في عالم ماجستير القانون الرائع!

كيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة؟

تخيّل أنظمة التعلم الآلي للكلمات كأنظمة تنبؤية فائقة الذكاء. فهي لا تكتفي بمعرفة الكلمة التالية فحسب، بل تفهم السياق والقواعد والمعنى العام لما تُنتجه. إليك كيفية عملها:

• المدخلات: أنت تعطي برنامج 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.

• الناتج: يقوم بتوليد استجابة تتناسب بشكل طبيعي مع إدخال، مما يجعلها تبدو في كثير من الأحيان وكأنها تفهم المحادثة حقًا.

يُحلل طلاب القانون بنية الجمل، ويتتبعون المواضيع، ويفهمون معاني الكلمات وعلاقاتها ببعضها. ولهذا السبب يستطيعون إجراء محادثات متماسكة أو كتابة مقالات بدقة مذهلة!

كيف يتم تدريب نماذج اللغة الكبيرة؟

تدريب طالب ماجستير في القانون يشبه تعليمه فهم جميع المعلومات الموجودة على الإنترنت. إليك العملية بخطوات بسيطة:

1. جمع كميات هائلة من البيانات: يتم تدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعات بيانات ضخمة تشمل الكتب والمقالات والمواقع الإلكترونية وغيرها. وهذا هو سبب معرفتها بالعديد من المواضيع.

2. أنماط التعلم: يدرس النموذج هذه البيانات، ويتعلم العلاقات بين الكلمات والجمل والأفكار. كما ينظر إلى القواعد والسياق وبنية اللغة.

3. الضبط الدقيق : بعد التدريب الأولي، يتم ضبط نماذج التعلم الآلي بدقة أكبر على مهام أكثر تحديدًا، مثل الإجابة على الأسئلة أو تلخيص النصوص. هذا الضبط الدقيق يحسن أداءها في التطبيقات العملية.

أثناء التدريب، تستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أسلوب التعلم العميق الذي يتمحور حول بنية المحول. يتضمن ذلك شبكة من الوحدات المترابطة تُسمى رؤوس الانتباه، والتي تحاكي طريقة معالجة الدماغ البشري للمعلومات. من خلال تعديل الروابط داخل هذه الوحدات، يُحسّن النموذج قدرته على التنبؤ وتوليد استجابات أكثر دقة وملاءمة للسياق بمرور الوقت.

أبرز اللاعبين في مجال ماجستير القانون

تتصدر شركات التكنولوجيا المختلفة مجال تطوير نماذج اللغة الضخمة (LLMs)، حيث تقدم كل منها إسهامات فريدة في مجال الذكاء الاصطناعي. إليكم نظرة عامة على نماذج اللغة الضخمة من كبرى الشركات:

OpenAI: سلسلة GPT

تشتهر OpenAI بنماذجها الرائدة، ولا سيما سلسلة GPT (مثل GPT-3 وGPT-4). تُستخدم هذه النماذج على نطاق واسع في مهام مثل إنشاء المحتوى والبرمجة والمساعدين الافتراضيين، مما يجعلها حجر الزاوية في الذكاء الاصطناعي التوليدي.

ميتا: لاما

يتفوق Llama 3 بشكل كبير على سابقه Llama 2. فهو يتميز بمجموعة بيانات تدريب أكبر، ومعلمات أكثر، ويدعم ما يصل إلى 30 لغة بطول سياق يبلغ 128000 رمز ، مما يعزز أدائه في التعامل مع المهام المعقدة.

جوجل: الجوزاء

جيميني هو نموذج لغة برمجة متعدد الوسائط قادر على معالجة النصوص والصور والصوت والفيديو والبرمجيات في آن واحد. ويهدف إلى التفوق على النماذج الحالية مثل GPT من خلال دمج قدرات متقدمة من برنامج AlphaGo التابع لشركة DeepMind.

مايكروسوفت: فاي-2

أطلقت مايكروسوفت برنامج Phi-2 ، وهو برنامج إدارة دورة حياة عالي الكفاءة يوازن بين الأداء واستخدام الموارد. صُمم هذا البرنامج لتطبيقات عملية مثل توليد النصوص والإجابة على الأسئلة، مما يجعله مناسبًا لمهام متنوعة.

أنثروبيك: كلود 3.5

طوّرت شركة أنثروبيك سلسلة كلود من المساعدين الذكيين، ويُعدّ كلود 3.5 سونيت أحدث إصداراتها حتى أكتوبر 2024. يُقدّم كلود 3.5 سونيت ميزة استخدام الحاسوب ، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بأداء مهام تُحاكي استخدام الإنسان للحاسوب، مثل تحريك المؤشر والكتابة وتصفح الإنترنت. وقد اعتمدت شركات مثل كانفا ودور داش هذه الميزة.

ميسترال للذكاء الاصطناعي: ميسترال

طوّرت شركة ميسترال للذكاء الاصطناعي نماذج فعّالة مفتوحة الوزن مثل ميسترال 7B، والتي تُحقق أداءً جيدًا حتى مع عدد أقل من المعاملات مقارنةً بالنماذج الأكبر حجمًا. ويتعامل نموذجها الأحدث، بيكسرال، مع النصوص والصور على حدٍ سواء، مما يجعله مفيدًا لمهام مثل إضافة التعليقات التوضيحية للصور وإنشاء محتوى متعدد الوسائط.

xAI: Grok

تركز شركة xAI ، التي أسسها إيلون ماسك، على تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعطي الأولوية للتوافق مع الإنسان وسلامته. ويُعزز نموذجها الرئيسي، Grok ، الذكاء الاصطناعي التفاعلي من خلال تقديم استجابات دقيقة وواعية بالسياق مع التركيز على الاعتبارات الأخلاقية.

اكتشف المزيد عن أنواع برامج الماجستير في القانون المختلفة من خلال دوراتنا المتخصصة.

1. البدء باستخدام جوجل جيميني

2. مقدمة في هندسة المعالجة الفورية باستخدام لاما 3

قدرات الحاصلين على درجة الماجستير في القانون

تُعدّ نماذج اللغة الكبيرة أدوات متعددة الاستخدامات قادرة على توليد النصوص والرموز والصور، فضلاً عن الإجابة على الأسئلة وترجمة اللغات. وتمتد قدراتها لتشمل إنشاء الكلام والفيديوهات والمشاركة في الحوار، مما يجعلها ذات قيمة في مختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

برامج إدارة القانون المغلقة المصدر مقابل برامج إدارة القانون المفتوحة المصدر

نماذج التعلم الآلي المغلقة المصدر هي نماذج مملوكة لشركات لا تشارك شفرتها المصدرية أو بيانات تدريبها مع العامة. على سبيل المثال، يُعدّ GPT-4 من OpenAI نموذجًا مغلق المصدر، ما يعني أن المستخدمين يمكنهم الوصول إليه عبر خدمات API) ولكن لا يمكنهم تعديل بنيته الأساسية أو فحصها. كما يُعدّ Grok من XAI نموذجًا مغلق المصدر ومدفوعًا.

في المقابل، تتيح نماذج التعلم الآلي مفتوحة المصدر للمطورين والباحثين الوصول إلى شفرة النموذج وتعديلها وتوزيعها. ومن الأمثلة البارزة على ذلك نموذج LLaMA من شركة Meta، المتاح للجميع للتجربة والابتكار، مما يشجع التعاون داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يؤدي هذا النهج المفتوح إلى تسريع وتيرة التقدم وتطوير تطبيقات مُخصصة في مختلف المجالات.

كيفية إنشاء نموذج لغوي كبير من الصفر

يتطلب إنشاء نموذج لغوي ضخم (LLM) من الصفر جمع كميات هائلة من البيانات النصية، وبناء شبكة عصبية (عادةً ما تعتمد على المحولات)، وتدريبها على أجهزة قوية مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) أو وحدات معالجة الموتر (TPUs). إنها عملية كثيفة الموارد تتطلب خبرة في التعلم الآلي، ومعالجة البيانات، وضبط النموذج بدقة.

لمعرفة المزيد حول كيفية عمل نماذج اللغة الكبيرة، اطلع على دورتنا التدريبية حول نماذج اللغة الكبيرة ، حيث نقوم بتحليل التطبيقات الواقعية واستراتيجيات النشر العملية.