ما هو نموذج اللغة الكبيرة؟

نموذج اللغة الكبير (LLM) هو نموذج ذكاء اصطناعي تدربه خوارزميات التعلم العميق للتعرف على كميات كبيرة من اللغة البشرية والبيانات المكتوبة وتوليدها وترجمتها وتلخيصها.تعد نماذج اللغة الكبيرة واحدة من أكثر حلول معالجة اللغات الطبيعية (NLP) الأكثر تقدمًا وسهلة الاستخدام (NLP) المتوفرة اليوم.

تحتوي نماذج اللغة الكبيرة على مجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك ترجمة اللغة ، وإنشاء chatbot وإنشاء المحتوى ، وتلخيص النص ، ويمكن استخدامها أيضًا لتحسين محركات البحث ومساعدي الصوت والمساعدين الافتراضيين.

كيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة؟

تعمل نماذج اللغة الكبيرة بشكل أساسي من خلال بنية المحول المتخصصة ومجموعات بيانات التدريب الكبيرة.

لكي يعمل نموذج لغة كبير ، يجب أولاً تدريبه على كمية كبيرة من البيانات النصية لتوضيح السياق والعلاقات وأنماط النص.يمكن أن تأتي هذه البيانات من العديد من المصادر ، مثل مواقع الويب والكتب والسجلات التاريخية.Wikipedia و Github هما من العينات الأكبر على شبكة الإنترنت المستخدمة في تدريب LLM.بغض النظر عن المصدر ، يجب تنظيف بيانات التدريب وتحقيق الجودة قبل استخدامها لتدريب LLM.

بمجرد تنظيف البيانات وجاهزة للتدريب ، يمكن أن تكون رمزية أو تقسيمها إلى أجزاء أصغر لتفاهم أسهل.يمكن أن تكون الرموز الكلمات والأحرف الخاصة والبادئات واللاحقات والمكونات اللغوية الأخرى التي تجعل المعنى السياقي أكثر وضوحًا.تُبلغ الرموز أيضًا آلية الانتباه لنموذج اللغة الكبير ، أو قدرتها على التركيز بسرعة وذكاء على الأجزاء الأكثر صلة بنص الإدخال حتى يتمكن من التنبؤ و/أو توليد الإخراج المناسب.

بمجرد أن يتلقى نموذج لغة كبير تدريبًا أوليًا ، يمكن نشره على المستخدمين من خلال أشكال مختلفة ، بما في ذلك chatbots.ومع ذلك ، فإن مستخدمي المؤسسة يصلون إلى نماذج لغة كبيرة بشكل أساسي من خلال واجهات برمجة التطبيقات التي تسمح للمطورين بدمج وظائف LLM في التطبيقات الحالية.

يتم تدريب نماذج اللغة الكبيرة بشكل أساسي من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف أو شبه الخاضع للإشراف أو الخاضع للإشراف ذاتيًا ، ويمكن أن يعدل LLMs معلماتها الداخلية و "التعلم" بشكل فعال من مدخلات المستخدم الجديدة مع مرور الوقت.