معلومات

سلسلة من المقالات حول الذكاء الاصطناعي
هذه هي المقالة الأولى في سلسلة من أربع:

1. LLMs: فهم ما هي وكيف تعمل (هذه المقالة).
2. NLP: استكشاف معالجة اللغة الطبيعية.
3. AI Agents: اكتشاف الذكاءات الاصطناعية المستقلة.
4. المقارنة وموقف AI Smarttalk: تلخيص شامل ورؤية.

ما هو LLM (نموذج اللغة الكبير)؟

تخيل حقلًا من الزهور البرية يمتد بقدر ما تستطيع العين رؤيته، حيث تتجمع سرب ضخم من النحل مشغولًا بالطنين حوله. يرفرفون، يجمعون حبوب اللقاح من كل زهرة، ويحولونها إلى عسل معقد للغاية. هذا العسل هو اللغة. وهؤلاء النحل هم LLMs (نماذج اللغة الكبيرة)، تلك النماذج اللغوية العملاقة التي تعمل بلا كلل لتحويل كميات هائلة من البيانات النصية إلى شيء منظم، متماسك، وأحيانًا حتى مبدع للغاية.

في هذه المقالة، سنغوص عميقًا في خلية النحل النشطة لـ LLMs: فهم كيف تبني هذه النحل الضخمة وتقوم بتنقيح أقراص العسل الخاصة بها (هيكلها)، ما أنواع حبوب اللقاح التي تجمعها (البيانات)، كيف تنسق لإنتاج العسل (توليد النص)، وأخيرًا كيف نوجه ونروض هذه الأسراب حتى تقدم رحيقًا حلوًا ومصنوعًا بشكل جيد بدلاً من مادة عشوائية.

سنغطي عدة نقاط رئيسية:

• أصول وتعريف LLM
• تقنيات التدريب ودور الاهتمام
• حالات استخدام ملموسة والقيود
• التحديات الأخلاقية والطاقة والتقنية
• هندسة المطالبات للحصول على أفضل النتائج من LLM
• خيارات النشر والصيانة

سنأخذ تشبيه النحل إلى أبعد الحدود. قد تجد صورة النحلة لطيفة وغير ضارة، لكن تذكر أن السرب الذي يتم إدارته بشكل سيئ يمكن أن يسبب العديد من اللدغات. قبل أن نشعل الدخان لتهدئتهم، دعنا نستكشف الهيكل الأساسي لـ LLM، الذي لن يحتفظ بالعديد من الأسرار بمجرد أن تنتهي من القراءة.

للبدء، إليك مخطط مبسط (بدون تعليقات إضافية) لمسار قطعة نصية داخل LLM، من الإدخال إلى الإخراج، مرورًا بجميع الخطوات الرئيسية:

---

## 1. ما هو LLM؟ السرب الذي زأر بصوت أعلى من جميع الآخرين

### 1.1. الأصل والمفهوم

على مدى عدة سنوات، ركزت أبحاث **الذكاء الاصطناعي** على **اللغة الطبيعية**: كيف يمكننا جعل نموذج يفهم وينتج نصًا ذا صلة؟ في البداية، استخدمنا تقنيات **NLP** (معالجة اللغة الطبيعية) المعتمدة على قواعد بسيطة أو إحصائيات أساسية. ثم جاء خطوة حاسمة: ظهور **التعلم العميق** و**الشبكات العصبية**.

تنشأ **نماذج اللغة الكبيرة** من هذه الثورة. تُسمى "كبيرة" لأنها تحتوي على عشرات أو حتى مئات المليارات من **المعلمات**. المعلمة تشبه إلى حد ما "موضع مكون صغير" في التنظيم المعقد للخلايا. كل معلمة "تتعلم" وزن أو تعديل إشارة للتنبؤ بشكل أفضل بالرمز التالي في تسلسل معين.

### 1.2. خلية مبنية على كميات هائلة من البيانات

لبناء خليتهم، تحتاج LLMs إلى كمية هائلة من "حبوب اللقاح": **نص**. إنهم يستوعبون كميات هائلة من المحتوى، من الكتب الرقمية إلى المقالات الصحفية، والمنتديات، ووسائل التواصل الاجتماعي. من خلال امتصاص كل تلك البيانات، تتشكل البنية الداخلية للنموذج لت **لتلتقط** و **تعكس** انتظامات اللغة.

لذا، تتعلم هذه النحل الاصطناعي في النهاية أنه، في سياق معين، من المرجح أن تظهر كلمات معينة أكثر من غيرها. إنهم لا يحفظون النص سطراً بسطر؛ بدلاً من ذلك، **يتعلمون** كيفية "إعادة إنتاج" الأشكال النمطية، والنحو، والارتباطات الفكرية الموجودة في اللغة بشكل إحصائي.

## 2. الدخول إلى الخلية: نظرة عامة على كيفية عملها

### 2.1. تحويل النص إلى رموز: جمع حبوب اللقاح قطعة قطعة

الخطوة الأولى هي **تحويل النص إلى رموز**. نأخذ النص الخام ونقسمه إلى **رموز**. تخيل حقلًا من الزهور: كل زهرة تشبه كلمة (أو جزء من كلمة)، حيث تجمع نحلة حبوب اللقاح. يمكن أن تكون "الرمز" كلمة كاملة ("منزل")، أو جزءًا ("من-"، "-زل")، أو أحيانًا مجرد علامة ترقيم.

يعتمد هذا التقسيم على **معجم** محدد للنموذج: كلما كان المعجم أكبر، كان التقسيم أدق. تحويل النص إلى رموز أمر حاسم لأن النموذج يتعامل مع الرموز بدلاً من النص الخام. إنه يشبه النحلة التي تجمع حبوب اللقاح بدقة بدلاً من أخذ الزهرة بأكملها.

### 2.2. التضمينات: تحويل حبوب اللقاح إلى متجهات

بمجرد جمع حبوب اللقاح، يجب تحويلها إلى تنسيق يمكن للنموذج استخدامه: تُسمى هذه الخطوة **التضمين**. يتم تحويل كل رمز إلى **متجه** (قائمة من الأرقام) تشفر المعلومات الدلالية والسياقية.

فكر في الأمر على أنه "لون" أو "نكهة" حبوب اللقاح: كلمتان لهما معاني مشابهة سيكون لهما متجهات مشابهة، تمامًا كما تنتج زهور مرتبطة حبوب لقاح مشابهة. هذه الخطوة أساسية، حيث أن الشبكات العصبية تفهم الأرقام فقط.

### 2.3. طبقات "Transformers": رقصة النحل

في خلية النحل، تتواصل النحل من خلال "**رقصة النحل**"، وهي رقصة معقدة تشير إلى مكان وجود أغنى حبوب اللقاح. في نموذج LLM، يتم تحقيق التنسيق عبر آلية **الانتباه** (العبارة الشهيرة "**الانتباه هو كل ما تحتاجه**" التي تم تقديمها في عام 2017).

تطبق كل طبقة Transformer **الانتباه الذاتي**: بالنسبة لكل رمز، يقوم النموذج بحساب أهميته بالنسبة لجميع الرموز الأخرى في التسلسل. إنها تبادل متزامن للمعلومات، تمامًا مثل كل نحلة تقول، "ها هي نوع حبوب اللقاح التي لدي؛ ماذا تحتاج؟"

من خلال تكديس عدة طبقات Transformer، يمكن للنموذج التقاط **علاقات** معقدة: يمكنه أن يتعلم أنه، في جملة معينة، تشير كلمة "ملكة" إلى مفهوم مرتبط بـ "النحل" أو "الخلية"، بدلاً من "الملكية"، اعتمادًا على السياق.

### 2.4. إنتاج العسل: توقع الرمز التالي

أخيرًا، ينتج الخلية العسل، أي **النص الناتج**. بعد تحليل السياق، يجب على النموذج الإجابة على سؤال بسيط: "ما هو **الرمز التالي الأكثر احتمالًا**؟" يعتمد هذا **التوقع** على الأوزان المعدلة للشبكة.

اعتمادًا على **الهايبر بارامترز** (درجة الحرارة، top-k، top-p، إلخ)، يمكن أن تكون العملية أكثر **عشوائية** أو أكثر **تحديدًا**. درجة حرارة منخفضة تشبه نحلة منضبطة جدًا تنتج عسلًا يمكن التنبؤ به. درجة حرارة عالية تشبه نحلة أكثر غرابة يمكن أن تتجول بحرية أكبر وتأتي بعسل أكثر إبداعًا، مع خطر أن تكون غير متسقة.

## 3. العسل بكل أشكاله: حالات استخدام LLMs

### 3.1. الكتابة المساعدة وتوليد المحتوى

واحدة من أكثر الاستخدامات شيوعًا هي **توليد النصوص التلقائي**. هل تحتاج إلى منشور مدونة؟ نص فيديو؟ قصة قبل النوم؟ يمكن لـ LLMs إنتاج نصوص بطلاقة بشكل مدهش. يمكنك حتى توجيه أسلوب الكتابة: فكاهي، رسمي، شعري، وهكذا.

ومع ذلك، يجب عليك التحقق من جودة العسل المنتج. أحيانًا، يمكن أن تجمع السرب معلومات خاطئة، مما يؤدي إلى "**هلوسات**" - حيث تقوم النحلة باختراع زهور غير موجودة!

### 3.2. أدوات المحادثة والدردشة

**الدردشة الآلية** المدعومة من LLMs قد حازت على اهتمام بفضل محادثاتها الأكثر **طبيعية**. تخيل سربًا، عند تلقي طلبك، يطير من زهرة إلى زهرة (من توكن إلى توكن) لتقديم استجابة مناسبة.

يمكن استخدام هذه الدردشة الآلية لـ:
- **خدمة العملاء**  
- **المساعدة** (نص أو صوت)  
- **التدريب** والتوجيه التفاعلي  
- **تعلم اللغات**  

### 3.3. الترجمة التلقائية

بعد استيعاب نصوص بالعديد من اللغات، غالبًا ما تعرف LLMs كيفية الانتقال من لغة إلى أخرى. تشترك العديد من اللغات في الهياكل النحوية، مما يمكّن النحل الاصطناعي من التعرف عليها وتقديم **ترجمات**. النتائج ليست دائمًا مثالية، لكنها غالبًا ما تتجاوز جودة الأنظمة القديمة المعتمدة على القواعد.

### 3.4. المساعدة في البرمجة

بعض LLMs، مثل تلك التي تقف وراء أنظمة "المساعد" معينة للبرمجة، يمكن أن تقترح **رموز صحيحة**، وتقترح حلولًا، وتصلح الأخطاء. هذا الاستخدام يزداد شعبية، مما يثبت أن "لغات البرمجة" هي مجرد شكل آخر من أشكال اللغة النصية في خلية المحتوى الكبيرة.

### 3.5. تحليل الوثائق وهيكلتها

بالإضافة إلى توليد النصوص، يمكن لـ LLMs أيضًا **تلخيص**، و**تحليل**، و**تصنيف** (تصنيف)، أو حتى استخراج **رؤى** من النصوص. هذا مفيد جدًا لفرز كميات كبيرة من الوثائق، وجمع ملاحظات العملاء، وتحليل المراجعات، إلخ.

## 4. الاحتمالات الممكنة: القيود والمخاطر

### 4.1. الهلوسات: عندما تخترع النحلة زهرة

كما ذُكر، يمكن للنحلة (LLM) أن "تهلوس". إنها غير متصلة بقاعدة بيانات الحقيقة: تعتمد على **الاحتمالات**. وبالتالي، يمكنها تقديم معلومات خاطئة أو غير موجودة بثقة.

تذكر أن LLM ليست عرافة؛ إنها **تتنبأ** بالنص دون "فهمه" بالمعنى البشري. يمكن أن يكون لذلك عواقب وخيمة إذا تم استخدامها في مهام حيوية (طبية، قانونية، إلخ) دون إشراف.

### 4.2. التحيز والمحتوى غير المناسب

تجمع النحل حبوب اللقاح من جميع أنواع الزهور، بما في ذلك الزهور المشبوهة. **التحيزات** الموجودة في البيانات (الصور النمطية، التصريحات التمييزية، إلخ) تتسرب إلى الخلية. قد ننتهي بعسل ملوث بهذه التحيزات.

يسعى الباحثون والمهندسون إلى تنفيذ **مرشحات** وآليات **اعتدال**. لكن المهمة معقدة: تتطلب تحديد التحيزات، وتصحيحها، وتجنب تقييد إبداع النموذج بشكل مفرط.

### 4.3. تكاليف الطاقة والبصمة الكربونية

تدريب LLM يشبه الحفاظ على سرب ضخم في دفيئة مدفأة على مدار الساعة. يتطلب موارد حسابية ضخمة، وبالتالي الكثير من **الطاقة**. لذلك، تعتبر المخاوف البيئية مركزية:  
- هل يمكننا جعل التدريب أكثر صداقة للبيئة؟  
- هل يجب علينا تحديد حجم النموذج؟

النقاش مستمر، والعديد من المبادرات تهدف إلى تقليل البصمة الكربونية من خلال تحسينات في كل من الأجهزة والبرامج.

### 4.4. نقص السياق الواقعي

على الرغم من أن النموذج مثير للإعجاب، إلا أنه غالبًا ما يفتقر إلى **فهم واقعي** يتجاوز النص. هذه النحل الاصطناعية تعرف فقط "حبوب اللقاح" النصية. لا تدرك أن الجسم الفيزيائي يزن مقدارًا معينًا أو أن المفهوم المجرد له تداعيات قانونية، على سبيل المثال.

هذه الفجوة واضحة في المهام التي تتطلب "حسًا مشتركًا" عميقًا أو تجارب واقعية (الإدراك، العمل، التغذية الراجعة الحسية). يمكن أن تفشل LLMs في الإجابة على أسئلة "سهلة" بالنسبة للإنسان لأنها تفتقر إلى السياق الحسي.

## 5. فن الترويض: "هندسة المطالبات"

### 5.1. التعريف

**المطالبة** هي النص الذي تقدمه لـ LLM للحصول على رد. كيف تصوغ هذه المطالبة يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا. **هندسة المطالبات** تتضمن كتابة مطالبة مثالية (أو قريبة من المثالية).

إنها مثل نفخ الدخان في الخلية لتهدئة النحل وإظهار لهم بالضبط ما يجب عليهم فعله: "اذهب لجمع حبوب اللقاح في هذه المنطقة المحددة، في ذلك الاتجاه، لنوع الزهرة هذا."

### 5.2. تقنيات هندسة المطالبات

1. **سياق واضح**: حدد دور LLM. على سبيل المثال، "أنت خبير في علم النبات. اشرح..."  
2. **تعليمات دقيقة**: حدد ما تريده، صيغة الإجابة، الطول، الأسلوب، إلخ.  
3. **أمثلة**: قدم أسئلة وأجوبة نموذجية لتوجيه النموذج.  
4. **قيود**: إذا كنت ترغب في تضييق النطاق، فقل ذلك ("لا تذكر هذا الموضوع؛ استجب فقط في قوائم نقطية"، إلخ).

### 5.3. درجة الحرارة، top-k، top-p…

عند إنتاج العسل، يمكن للنحلة اتباع وصفتها بشكل أكثر أو أقل صرامة. **درجة الحرارة** هي معلمة رئيسية:
- **درجة حرارة منخفضة** (~0): يكون الخلية منضبطة جداً. تكون الردود أكثر "تحفظاً" وتماسكاً ولكن أقل أصالة.  
- **درجة حرارة عالية** (>1): تكون الخلية أكثر إبداعاً ولكن قد تخرج عن المسار.

وبالمثل، يحدد "top-k" النموذج على أكثر k رموز احتمالاً، ويفرض "top-p" عتبة احتمال تراكمي (أخذ العينات من النواة). يتضمن هندسة المطالبات أيضًا ضبط هذه المعلمات لتحقيق النتيجة المرجوة.

## 6. إعداد خلية: النشر والتكامل

### 6.1. خيارات النشر

1. **API مستضاف**: استخدم مزودًا يستضيف النموذج. لا حاجة لبنية تحتية ثقيلة، ولكنك تدفع مقابل الاستخدام وتعتمد على طرف ثالث.  
2. **نموذج مفتوح المصدر**: قم بتثبيت LLM مفتوح المصدر على خوادمك الخاصة. تحتفظ بالتحكم الكامل ولكن يجب عليك التعامل مع اللوجستيات وتكاليف الطاقة.  
3. **نموذج هجين**: استخدم نموذج محلي أصغر للمهام البسيطة واستدعِ API خارجي للمهام الأكثر تعقيدًا.

### 6.2. الأمان والاعتدال

يعني نشر LLM تحمل المسؤولية عن مخرجاته. غالبًا ما تحتاج إلى إضافة:
- فلاتر لحظر المحتوى الكاره أو العنيف أو التمييزي  
- آليات لحظر البيانات الحساسة (مثل المعلومات الشخصية)  
- سياسة **تسجيل** و**مراقبة** لتتبع التبادلات وتعزيز النظام

### 6.3. المراقبة المستمرة والتحسين

حتى الخلية المُعدة بشكل جيد تحتاج إلى إشراف:
- **جمع ملاحظات المستخدمين**  
- ضبط المطالبات ومعايير التوليد  
- تحديث أو إعادة تدريب نموذج أكثر حداثة عند الحاجة  

إنها عملية مستمرة، تشبه إلى حد كبير رعاية سرب حقيقي: راقب صحته، صحح الأخطاء، واستفد من الدروس المستفادة.

## 7. الرحلات المستقبلية: نحو نماذج متعددة الوسائط وقابلة للتكيف

تعتبر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في بداية تطورها فقط. قريبًا، سنتحدث عن نماذج **متعددة الوسائط**، قادرة على التعامل مع النصوص والصور والأصوات ومقاطع الفيديو—سرب يجمع ليس فقط الزهور النصية ولكن أيضًا الزهور البصرية أو السمعية.

تظهر أنظمة تجمع بين **الرؤية** واللغة بالفعل، أو تلك التي تربط **الاستدلال الرمزي** مع توليد النصوص. قد تتمكن النحلة، على سبيل المثال، من تفسير صورة ووصفها، أو التقاط صوت وتحليله في السياق.

على المستوى الاجتماعي، يثير هذا التطور السريع العديد من الأسئلة:
- كيف يمكننا ضمان **المسؤولية** و **الشفافية** في استخدام هذه الأنظمة؟  
- ما تأثير ذلك على الوظائف المتعلقة بالكتابة والترجمة أو تحليل النصوص؟  
- كيف يمكننا تحقيق **التوازن** بين المنافسة بين اللاعبين الرئيسيين في مجال الذكاء الاصطناعي (Big Tech، المختبرات الخاصة، المشاريع مفتوحة المصدر)؟

## 8. مسار رحلتنا القادمة: نظرة على معالجة اللغة الطبيعية التقليدية

في مقالتنا القادمة، سنتناول بشكل عام **NLP** (معالجة اللغة الطبيعية). سنستعرض كيف لا تزال الأساليب الكلاسيكية، التي تكون أحيانًا أخف، تتواجد جنبًا إلى جنب مع هذه النماذج اللغوية الكبيرة.

قبل ظهور LLMs، كان هناك خلية **NLP التقليدية**، التي استخدمت التصنيف الخاضع للإشراف، وخوارزميات البحث الدلالي، والقواعد النحوية، وما إلى ذلك. سنستكشف:
- الأساليب الأساسية (bag-of-words، TF-IDF، n-grams)  
- النماذج العصبية قبل المحولات (RNN، LSTM، إلخ)  
- خطوط أنابيب NLP النموذجية (التقطيع، ووسم أجزاء الكلام، والتحليل، إلخ)  

سيساعدنا هذا في فهم كيف أن سرب LLM قد استمد من نظام بيئي واسع من الأبحاث السابقة.

## 9. الخاتمة: فن الاستمتاع بالعسل

لقد أخذنا نظرة شاملة على **LLMs**، هذه النحل العملاقة القادرة على تحويل النصوص الخام إلى إجابات متطورة. إليك النقاط الرئيسية:

1. **التدريب**: يتم تدريب LLMs على مجموعات بيانات ضخمة، حيث تتعلم الأنماط الإحصائية للغة.  
2. **الهيكلية**: تعتبر طبقات المحولات جوهر النموذج، حيث تلتقط العلاقات السياقية من خلال **الانتباه**.  
3. **حالات الاستخدام**: من الكتابة إلى الترجمة، والدردشة، واقتراحات الشيفرة، والمزيد—النطاق واسع جداً.  
4. **القيود**: الهلوسات، التحيزات، تكلفة الطاقة... LLMs ليست خالية من العيوب. تحتاج إلى توجيه، وإشراف، والتحقق.  
5. **هندسة المطالبات**: فن صياغة الطلب الصحيح (وتحديد المعلمات الصحيحة) للحصول على أفضل استجابة ممكنة.  
6. **النشر**: توجد استراتيجيات متنوعة—الاعتماد على واجهة برمجة تطبيقات مستضافة، أو تثبيت نموذج مفتوح المصدر، أو الجمع بين الاثنين.

تعتبر النحل رمزًا للتنظيم والتعاون وإنتاج العسل اللذيذ. وبالمثل، يمكن أن تكون LLM المدارة بشكل جيد من الأصول الهائلة لتحسين وإنشاء ومساعدة في العديد من المهام المتعلقة باللغة. ولكن، مثل أي سرب قوي، يتطلب الحذر والاحترام، أو أنك تخاطر بلسعات غير متوقعة.

في المقالات القادمة، سنواصل رحلتنا عبر عالم **AI** و**NLP** المليء بالضجيج: سنرى كيف تم تطوير الذكاء الاصطناعي حول وحدات أكثر تحديدًا (معالجة النصوص، التحليل النحوي، التصنيف) قبل استكشاف **AI Agents** والانتهاء بمقارنة عالمية لفهم مكان **AI Smarttalk** في كل هذا.

حتى ذلك الحين، تذكر: لا تحتاج إلى أن تكون خبيرًا لتعرف العسل الجيد، ولكن أخذ الوقت لفهم الخلية ونحلها هو أفضل طريقة للاستمتاع به بثقة.

أراك قريبًا في الخطوة التالية من رحلتنا عبر عالم AI المليء بالضجيج!