إن الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل ChatGPT، يكتسح العالم، ولكن المكون السري وراءه، وهو نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، موجود منذ فترة. ومع استمرار نماذج اللغة الكبيرة في التطور، فهي على استعداد لإحداث ثورة في كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا بشكل عام. تتعمق هذه المقالة في ماهية نماذج اللغة الكبيرة، وكيف تعمل، وكيف تؤثر علينا في النهاية، كمستخدمين نهائيين.
جيد ان تعلم:تعرف على جميع الطرق التي يمكنك من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي في متصفحك!
ما هو نموذج اللغة الكبير؟
تمثل نماذج اللغة الكبيرة، مثل GPT-3.5 من OpenAI، أنظمة ذكاء اصطناعي معقدة. وهي مصممة ليس فقط لفهم النص الشبيه بالنص البشري المقدم كمدخلات، بل وأيضًا لتوليد نص استجابة لذلك.
تعتمد برامج الماجستير في القانون، التي تعتمد على مبادئ التعلم الآلي، على نماذج المحولات، وهو نوع من الشبكات العصبية المصممة لتوجيه أجهزة الكمبيوتر لمعالجة البيانات بطريقة مماثلة للدماغ البشري. يتضمن المبدأ التشغيلي لهذه الشبكات العصبية عقدًا متعددة الطبقات، تذكرنا بالبنية التي لوحظت في الخلايا العصبية البيولوجية.
إن طلاب الماجستير في القانون هم من القوى العاملة التي تعتمد على البيانات. ولكي يعملوا بشكل فعال، يتم تدريبهم على العديد من الأمثلة. وهذه البيانات تزودهم بالقدرة على فهم وتفسير الفروق الدقيقة في اللغة البشرية، إلى جانب معلومات معقدة أخرى.
يخضع العديد من طلاب الماجستير في القانون في الوقت الحاضر لإجراءات تدريبية تستخدم مجموعات بيانات مستمدة من الإنترنت، ولكن هذه الممارسة قد تكون سلاحًا ذا حدين. تؤثر جودة البيانات بشكل مباشر على مدى قدرة طالب الماجستير في القانون على تعلم اللغات الطبيعية. قد يواجه المبرمجون تحديًا كبيرًا يتمثل في تصفية واختيار مجموعات البيانات عالية الجودة لضمان حصول طالب الماجستير في القانون على معرفة دقيقة وغير متحيزة.
تُعَد نماذج اللغة الكبيرة بمثابة عوامل تغيير جذرية للمؤسسات التي تعتمد على البيانات. وتكمن إمكاناتها الهائلة في معالجة وتوليد كميات هائلة من المعلومات. وتتفوق النماذج الأحدث في إنشاء استجابات فورية في الوقت الفعلي، وهي مثالية للبيئات سريعة الوتيرة.
لا تتوقف المزايا عند هذا الحد. إذ إن برامج الماجستير في القانون مبنية على أسس متينة وقابلة للتكيف، مما يعني أنه يمكن تخصيصها لمعالجة احتياجات محددة داخل المؤسسة. والجزء الأفضل هو أن برامج الماجستير في القانون تتعلم وتتطور باستمرار. ومع تزويدها بمزيد من البيانات وتحسين معاييرها، تتحسن دقتها وقدراتها، مما يجعلها أصلًا أكثر قيمة على نحو متزايد.
الفرق بين الذكاء الاصطناعي التوليدي ودرجة الماجستير في القانون
يتم تداول مصطلح “الذكاء الاصطناعي التوليدي” كثيرًا اليوم، ولكن ما هو، وهل يختلف عن درجات الماجستير في القانون؟
الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مصطلح شامل لنماذج الذكاء الاصطناعي القادرة على توليد محتوى جديد. تم تصميم هذه النماذج لتوليد النصوص أو الوسائط الأخرى، في حين تتخصص نماذج اللغة الكبيرة في النصوص.
لعِلمِكَ:إذا كنت بحاجة إلى مساعدة إضافية من الذكاء الاصطناعي لتعزيز مستويات إنتاجيتك، فراجع هذه الأدوات.
كيف يعمل نموذج اللغة الكبير؟
يستخدم نموذج اللغة الكبير نهجًا معقدًا يتضمن مراحل متعددة:
التدريب قبل
لا يتلقى برنامج LLM أي تعليمات محددة في تدريبه غير الخاضع للإشراف على البيانات. وبدلاً من ذلك، يقوم ببساطة بمعالجة البيانات التي يتم تغذيتها بها، مما يسمح له بتحديد الأنماط والعلاقات داخل المعلومات بشكل مستقل.
بهذه الطريقة يبدأ الطالب في تطوير فهم أساسي للغة. في هذه المرحلة، يمكنه تعلم معنى الكلمات الفردية وكيفية تفاعلها مع بعضها البعض لتكوين الجمل. علاوة على ذلك، يبدأ النموذج في التمييز بين المعاني المختلفة لنفس الكلمة بناءً على السياق المعطى.
نتيجة لهذا النظام التدريبي الشامل، أصبح طلاب الماجستير في القانون قادرين على تلبية العديد من حالات الاستخدام، الأمر الذي أكسبهم لقب نموذج الأساس. ويشار إلى قدرتهم على إنتاج نصوص لأغراض متنوعة باسم التعلم من الصفر.
الكون المثالى
يوفر التعلم من الصفر تنوعًا مذهلاً، ولكن في العديد من الحالات، يحتاج المطورون والشركات إلى أداء أكثر تحديدًا من نموذج اللغة الكبير الخاص بهم. ويعالج الضبط الدقيق هذه الحاجة. فهو يقدم مرحلة تعلم خاضعة للإشراف، حيث يتلقى النموذج تدريبًا متخصصًا لتعزيز قدرته على تحديد المفاهيم المستهدفة بدقة أكبر. وهذا يسمح بمستوى من التحكم والتخصيص يتجاوز القدرات العامة للتعلم من الصفر.
توجد عدة تقنيات للضبط الدقيق، حيث يُعد الضبط الدقيق المُشرف عليه الأكثر شيوعًا. يوفر التعلم بالتحويل نهجًا آخر، ولكن من المهم ملاحظة أن جميع طرق الضبط الدقيق هي من الناحية الفنية شكل من أشكال التعلم بالتحويل. تستخدم هذه العملية المحددة نموذجًا مُدرَّبًا مسبقًا كنقطة بداية للضبط الدقيق. يتم تدريب النموذج المُدرَّب مسبقًا بالفعل على مهام مماثلة، ويمكن نقل هذه المعرفة إلى المهمة الجديدة.
التعزيز من خلال التعلم البشري
يمثل التعلم التعزيزي من ردود الفعل البشرية (RLHF) طريقًا واعدًا لتعزيز برامج الماجستير في القانون، من خلال دمج المدخلات البشرية في عملية التدريب. يتيح هذا النهج لبرامج الماجستير في القانون التعلم والتكيف في الوقت الفعلي، استنادًا إلى ردود الفعل من المُقيِّمين البشريين، وتحسين قدراتهم على توليد اللغة لتلبية توقعات المستخدم بشكل أفضل.
من خلال الاستفادة من التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية، يمكن لنماذج اللغة الكبيرة تحقيق مستويات أعلى من التطور والفعالية في مختلف المهام المتعلقة باللغة، مما يعود بالنفع على المستخدمين عبر مجموعة واسعة من التطبيقات والمجالات.
نصيحة:تعرف على كيفية إنشاء الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي في Krita من خلال اتباع البرنامج التعليمي الخاص بنا.
ما يجب أن تعرفه عن درجة الماجستير في القانون
مع تزايد سهولة الوصول إلى نماذج اللغة الكبيرة، فإنها تغير بشكل كبير كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا والمعلومات ككل. تتيح هذه النماذج التواصل بشكل أكثر بديهية وطبيعية، حيث يمكن للمستخدمين التفاعل مع الأنظمة والتطبيقات باستخدام اللغة اليومية، بدلاً من التنقل عبر واجهات معقدة وتعلم أوامر غريبة.
توفر برامج الماجستير في القانون العديد من التطبيقات، بدءًا من كتابة رسائل البريد الإلكتروني وإنشاء التعليمات البرمجية، إلى الرد على الاستفسارات وترجمة النصوص وما إلى ذلك. بالإضافة إلى ذلك، تستغل محركات البحث برامج الماجستير في القانون لتعزيز صلة نتائج البحث وسياقها.
بالنسبة للشركات، يمكن لنموذج اللغة الكبير أن يساعد في تبسيط العمليات وتحسين تجربة العملاء. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي هذه تحليل كميات هائلة من البيانات لقياس مشاعر العملاء وتصميم استراتيجيات التسويق وفقًا لذلك. علاوة على ذلك، تمكن أنظمة اللغة المتقدمة من تطوير برامج الدردشة التي تتعامل مع مهام خدمة العملاء الأساسية، وبالتالي تحرير الوكلاء البشريين للتركيز على مهام أكثر تعقيدًا.
كما أن صعود شركات إدارة الأعمال التجارية يُحدث ثورة في التجارة الإلكترونية من خلال تخصيص تجربة التسوق. فالعملاء يتوقون إلى الراحة والاقتراحات المتعلقة بالمنتجات ذات الصلة، وشركات إدارة الأعمال التجارية هي المفتاح لتوفير ذلك بالضبط. ويمكن للشركات الاستفادة من هذه النماذج لتنسيق المحتوى والتوصيات والخدمات المخصصة.
الفوائد واضحة: زيادة رضا العملاء، وزيادة المشاركة، وفي نهاية المطاف زيادة المبيعات. ويتجلى ذلك في الطريقة التي تنشئ بها Spotify قوائم تشغيل مخصصة بناءً على عادات الاستماع الخاصة بك من خلال خدمة Discover Weekly، وكيفية تخصيص Netflix لاقتراحات الأفلام بناءً على التفضيلات.
مع استمرار برامج الماجستير في القانون في التقدم والتكامل مع مختلف التطبيقات والخدمات، فإنها تمكّن المستخدمين من اكتساب معرفة وقدرات غير مسبوقة، مما يؤدي إلى تغيير الطريقة التي نعمل بها ونتعلم بها ونتفاعل بها في العصر الرقمي.
جيد ان تعلم:اكتشف ما إذا كان الذكاء الاصطناعي في الأدوات ضروريًا حقًا.
تتوسع مجالات الذكاء الاصطناعي بسرعة، مع ظهور تطبيقات في كل صناعة تقريبًا يمكن تخيلها. على سبيل المثال، إذا كنت مدرسًا، فيمكنك استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي هذه لتحسين دروسك. بدلاً من ذلك، يمكن للمستقلين توظيف مساعد اجتماعات الذكاء الاصطناعي الذي سيسجل الاجتماعات ويدون الملاحظات ويلخص ساعات من المحتوى.