ما يجب أن تعرفه الشركات عن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)

من تشكيل القصص إلى تبسيط المقالات المعقدة إلى المشاركة في المحادثات التي تبدو إنسانية حقًا، تقود نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) عصرًا جديدًا من الذكاء الاصطناعي.

في هذه المقالة، نشارك خبرتنا التي امتدت لعقد من الزمن كشركة لتطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي ونغوص في عالم حاملي شهادة الماجستير في القانون، ونكشف عن أحشاءهم الداخلية ونستكشف كيف يعيدون تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي.

لنبدأ بالأساسيات: ما هي نماذج اللغات الكبيرة؟

نموذج اللغة الكبير عبارة عن خوارزمية تم تدريبها للتعرف على أي شكل من أشكال النص وتلخيصه وترجمته والتنبؤ به وإنشاءه.

كيف تختلف LLMs عن نماذج اللغات التقليدية؟

تقع النماذج اللغوية الكبيرة تحت مظلة خوارزميات التعلم العميق المعروفة باسم الشبكات العصبية المحولة . إنها بنية المحولات التي ساعدت في تجاوز قيود نماذج اللغة التقليدية التي كانت موجودة منذ سنوات.

تعمل نماذج اللغة التقليدية بطريقة تسلسلية، حيث تعالج كلمة واحدة (أو حرفًا) في كل مرة وتقدم مخرجات بمجرد استهلاك نص الإدخال بالكامل. على الرغم من أنها وظيفية تمامًا، إلا أن هذه النماذج كان بها عيب ملحوظ: فقد اعتادت على "نسيان" بداية التسلسل عند وصولها إلى النهاية.

لقد تغير كل شيء في عام 2014 عندما تم تقديم آلية الانتباه لأول مرة والتي تم نشرها لاحقًا بواسطة Google. أتاحت آلية الانتباه تحولًا نموذجيًا من المعالجة التسلسلية، مما سمح لنموذج المحولات بإدراك التسلسل بأكمله في وقت واحد.

وقد أحدث هذا ثورة في فهم الآلات للسياق. من خلال احتضان كامل المدخلات في وقت واحد، يكتسب نموذج المحولات القدرة على فهم الفروق الدقيقة والعلاقات المعقدة بين الكلمات في النص.

كيف تعمل LLMs تحت الغطاء؟

تتعلم نماذج اللغات الكبيرة من البيانات.

مجموعات البيانات المستخدمة لتدريب LLMs هائلة. على سبيل المثال، يُعتقد أن GPT4 المشهور والمحبوب للغاية من OpenAI قد تم تدريبه على حوالي 13 تريليون رمز (فكر: الوحدات الأساسية للنص التي يمكن للنموذج معالجتها).

يتعلم النموذج تدريجيًا الكلمات والمفاهيم التي تكمن وراءها والعلاقات بينها. بمجرد أن يتعلم النموذج ما يكفي، يمكنه نقل "معرفته" لحل المشكلات الأكثر تعقيدًا، مثل التنبؤ بالنص وإنشاءه.

هذا ممكن بفضل بنية المحولات المكونة من مكونين والتي تتكون من جهاز تشفير ووحدة فك تشفير:

في الصورة، يعني "إزاحة اليمين"، أنه أثناء إنشاء كل رمز مميز في تسلسل الإخراج، يعتبر النموذج الرموز المميزة التي تم إنشاؤها مسبقًا (والتي "توضع" على اليسار) كسياق. لذلك، فإن النموذج "ينظر إلى الوراء" إلى الرموز المميزة التي أنشأها بالفعل لتحديد الرمز المميز التالي في التسلسل. مصدر الصورة: ITRex

بمجرد إدخال نص الإدخال في النموذج، يتم تحويله إلى رموز يمكن أن تكون أجزاء من الكلمات، أو كلمات كاملة، أو أجزاء من الجمل، أو جمل كاملة. يتم بعد ذلك تحويل الرموز المميزة إلى تمثيلات مساحة متجهة تحافظ على معنى الرمز المميز الأولي.

يقوم المشفر ببناء هذه التمثيلات، واختيار التفاصيل المهمة وإنشاء ناقل سياق بناءً على ذلك. لذا، فإن ناقل السياق يحمل جوهر نص الإدخال بأكمله.

استنادًا إلى المخرجات الأولية والاعتماد على ناقل السياق، يقوم مفكك التشفير بإنشاء مخرجات متماسكة، على سبيل المثال، انتقاء الكلمة الأكثر ملاءمة لإنهاء الجملة. من خلال تكرار هذه العملية، يمكن لنموذج المحول أن يولد المقطع بأكمله كلمة بكلمة.

نظرًا لهذه العملية التدريبية المكثفة، لا يقتصر برنامج LLM على أداء أي مهمة محددة ويمكن أن يخدم حالات استخدام متعددة. ويشار إلى هذه الأنواع من النماذج أيضًا باسم النماذج الأساسية. ومع ذلك، يمكنك ضبط النماذج الأساسية بشكل دقيق لتنفيذ مهمة محدودة عن طريق تزويدها بأجزاء صغيرة من البيانات للتركيز عليها.

كيف يتم استخدام نماذج اللغات الكبيرة في الأعمال التجارية؟

أثبتت النماذج اللغوية الكبيرة أنها أصول قيمة في مختلف القطاعات. فيما يلي بعض حالات الاستخدام لإعطائك فكرة عما يستطيع حاملو LLM القيام به.

1. روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين

LLMs تقود تطور خدمة العملاء والمشاركة. يمكن لروبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين الذين تدعمهم LLMs التعامل مع الاستفسارات المعقدة وتقديم توصيات مخصصة والمشاركة في محادثات شبيهة بالإنسان، مما يعزز تجارب المستخدم والكفاءة التشغيلية.

تتعامل شركات الطاقة، مثل Essent، مع التدفق المستمر لمتطلبات خدمة العملاء. يقول جيروين روس، مدير برنامج الذكاء الاصطناعي للمحادثة في Esse nt، إن الشركة اعتمدت على الهاتف كأداة أساسية لخدمة العملاء لعقود من الزمن. ومع ذلك، وفي مواجهة المنافسة المتزايدة والزيادة الكبيرة في طلبات خدمة العملاء، أدركت شركة Essent الحاجة إلى إعادة اختراع عملياتها للحفاظ على الميزة التنافسية.

رأت الشركة فرصة في برامج الدردشة المستندة إلى LLM. ومن خلال تسخير هذه التكنولوجيا المبتكرة، تمكنت Essent من تلبية احتياجات خدمة العملاء المتزايدة.

2. تحليل المشاعر وأبحاث السوق والتنبؤ بالاتجاهات

تستفيد الشركات من ماجستير إدارة الأعمال في تحليل المشاعر لقياس الرأي العام وتتبع إدراك العلامة التجارية والتنبؤ باتجاهات السوق. من خلال تحليل مجموعات البيانات الضخمة، تساعد LLM الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين استراتيجيات التسويق والبقاء في صدارة المنافسة.

على سبيل المثال، تستخدم Sprinklr، وهي منصة لإدارة وسائل التواصل الاجتماعي وإشراك العملاء، نماذج لغوية كبيرة لتحليل المشاعر. يساعد ذلك الشركات في المراقبة والتفاعل مع المناقشات المتعلقة بعلامتها التجارية أو منتجها على وسائل التواصل الاجتماعي. تقوم منصة Sprinklr بتحليل بيانات الوسائط الاجتماعية لتحديد أنماط المشاعر وتقديم رؤى قيمة حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم.

3. إنشاء المحتوى

تعمل LLMs على تغيير الأساليب القديمة لكتابة المحتوى. يمكنهم إنشاء مقالات وتقارير وأوصاف منتجات عالية الجودة. يمكن تخصيص المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة LLMs ليناسب أصوات علامات تجارية محددة، مما يضمن الاتساق والأصالة. فيما يلي بعض شهادات LLM الجديرة بالملاحظة المستخدمة لإنشاء المحتوى عبر القطاعات:

• GPT-3، 4: تتفوق هذه النماذج في توليد الحوار الشبيه بالإنسان، وكتابة النصوص، والترجمة، والعديد من المهام الأخرى المتعلقة باللغة
• LaMDA: تم تصميم LaMDA من Google لجذب المحادثات وإنشاء النصوص، وتقديم تطبيقات قيمة في التفاعل البشري
• Megatron-Turing NLG: نموذج لغوي متعدد الاستخدامات، يُستخدم Megatron-Turing NLG لمجموعة واسعة من المهام المستندة إلى النصوص وهو معروف بشكل خاص بدعمه القوي للغات متعددة.
• DALL-E، وStable Diffusion، وMidJourney: هذه النماذج خبراء في إنشاء الصور بناءً على الأوصاف النصية، مما يفتح إمكانيات جديدة في إنشاء المحتوى الإبداعي

4. توصيات شخصية

تعمل منصات التجارة الإلكترونية وخدمات البث على تسخير LLMs لتقديم توصيات مخصصة للمستخدمين. تعمل هذه النماذج على تحليل سلوك المستخدم وتفضيلاته لتنظيم المحتوى والمنتجات والخدمات المصممة خصيصًا لتناسب الأذواق الفردية، مما يعزز رضا العملاء والاحتفاظ بهم.

على سبيل المثال، تستخدم Instacart، وهي خدمة توصيل البقالة، برامج LLM لمعالجة الاستفسارات المتعلقة بالتغذية وتقديم توصيات مخصصة للمنتجات.

اعتماد LLMs للأعمال: العوامل التي يجب مراعاتها

يعد دمج نماذج اللغة الكبيرة في عمليات عملك خطوة إستراتيجية يمكن أن تحقق فوائد كبيرة. ومع ذلك، من المهم جدًا التعامل مع هذا التحول بشكل مدروس ودقيق. هنا، نتعمق في العوامل الأساسية التي يجب عليك مراعاتها عند اعتماد LLMs لمؤسستك.

1. البنية التحتية والموارد المتاحة

إن حاملي شهادة الماجستير في القانون متعطشون لقوة المعالجة، لذا فهم يحتاجون إلى بنية تحتية قوية. قبل الغوص في الأمر، قم بتقييم البنية التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات لديك وحدد ما إذا كانت قادرة على استيعاب المتطلبات الحسابية الكبيرة لحاملي شهادة LLM، أو ما إذا كانت الترقية أو التوسعة ضرورية.

ضع في اعتبارك أيضًا أن LLMs يمكن أن تكون كثيفة الاستخدام للموارد. مع نمو أعمالك وزيادة اعتمادك على حاملي شهادات LLM، تصبح قابلية التوسع أمرًا محوريًا. تأكد من أن البنية التحتية الخاصة بك ليست مناسبة للاحتياجات الحالية فحسب، بل يمكنها أيضًا التكيف مع الاحتياجات المستقبلية. قد تتضمن قابلية التوسع إضافة خوادم أكثر قوة، أو استخدام الحلول المستندة إلى السحابة، أو مزيج من الاثنين معًا.

2. اختر ما إذا كنت تريد الانتقال إلى مصدر مفتوح أو مخصص

هناك طريقتان شائعتان لاعتماد ماجستير إدارة الأعمال: تحسين نموذج مفتوح المصدر أو تدريب نموذج مخصص. يجب أن يتوافق اختيارك مع أهداف عملك.

توفر النماذج مفتوحة المصدر، مثل GPT-3,5، نقطة دخول فعالة من حيث التكلفة لتجربة التطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. لقد تم تدريبهم مسبقًا على مجموعات البيانات الشاملة ويمكنهم تنفيذ مجموعة واسعة من المهام المتعلقة باللغة. ومع ذلك، قد لا يتم تصميمها وفقًا لاحتياجاتك المحددة، الأمر الذي يستدعي الضبط الدقيق.

إذا كنت تحتاج إلى ميزة تنافسية ومرونة أكبر، فإن النماذج المخصصة هي الحل الأمثل. إنها توفر المرونة في النشر، مما يسمح لك بتخصيص بنية النموذج وتكوينه وحجمه وفقًا لمتطلباتك وأهدافك المحددة. على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بتشغيل منصة للتجارة الإلكترونية، فيمكن تدريب LLM مخصص لفهم الاستعلامات الخاصة بالمنتج وتفاعلات المستخدم بشكل أفضل.

3. الموازنة بين الخبرات والمهارات المتاحة

يعتمد نشر LLM الناجح على فريق ماهر. تعد معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي وخبراء التعلم العميق من الأصول المهمة. يمكن لهؤلاء المحترفين ضبط وتحسين LLMs لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك، مما يضمن تلبية أهداف عملك بفعالية.

وإذا كنت تفتقر إلى الخبرة الداخلية، ففكر في الشراكة مع موفري خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية. متخصصون في صياغة حلول الذكاء الاصطناعي، ويمكنهم توفير المهارات والتوجيه اللازمين.

4. تأكد من مراعاة متطلبات إدارة البيانات والامتثال

تلتزم الشركات العاملة في مجال الرعاية الصحية والتمويل وغيرها من الصناعات الخاضعة للتنظيم بلوائح خصوصية البيانات الصارمة. وبالتالي، عند تنفيذ LLMs، يجب عليهم الاهتمام بحوكمة البيانات والامتثال لها.

وضع سياسات قوية لإدارة البيانات وإجراءات الامتثال لحماية بيانات المستخدم والحفاظ على الثقة. يعد التشفير وعناصر التحكم في الوصول ومسارات التدقيق مكونات أساسية لحماية البيانات. تأكد من أن شهادات LLM الخاصة بك تتوافق مع اللوائح الخاصة بالصناعة أيضًا، مثل HIPAA في الرعاية الصحية.

التحديات والمخاطر المرتبطة بـ LLMs

في حين أن حاملي شهادات LLM يقدمون قدرات رائعة، إلا أنهم يمثلون أيضًا تحديات يجب على الشركات أن تكون على دراية بها. هنا، ننظر إلى هذه التحديات ونقدم الحلول لضمان تنفيذ LLM بنجاح:

التحدي 1. التحيز في بيانات التدريب

تتعلم LLMs من مجموعات البيانات الواسعة، ولكن مجموعات البيانات هذه قد تحتوي على تحيز موجود في المصادر الأصلية. ونتيجة لذلك، قد يؤدي المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة LLM إلى إدامة هذا التحيز أو تضخيمه عن غير قصد.

التخفيف : قم بمراجعة وضبط LLM بانتظام لتحديد وإزالة التحيز. قم بتنفيذ خوارزميات وإرشادات الكشف عن التحيز أثناء التدريب على النموذج لتقليل الانحرافات في المخرجات. بالإضافة إلى ذلك، فكر في تنويع مجموعات بيانات التدريب لتقليل التحيز المتأصل.

التحدي 2. خصوصية البيانات والمخاوف الأمنية

غالبًا ما تتعامل LLMs مع بيانات العملاء الحساسة أو معلومات الملكية. يمكن أن تؤدي التدابير الأمنية غير الكافية إلى اختراق البيانات.

التخفيف : تنفيذ تدابير صارمة لأمن البيانات، بما في ذلك تشفير البيانات الحساسة، وضوابط الوصول لتقييد الوصول إلى البيانات للموظفين المصرح لهم فقط، والامتثال للوائح حماية البيانات ذات الصلة (على سبيل المثال، اللائحة العامة لحماية البيانات، وقانون نقل التأمين الصحي والمساءلة). قم بتحديث بروتوكولات الأمان بانتظام للبقاء في صدارة التهديدات الناشئة.

التحدي 3. منحنى التعلم ومقاومة الموظف

قد يقاوم الموظفون الذين اعتادوا على سير العمل التقليدي تكامل LLMs، حيث ينظرون إليهم على أنهم عوامل معطلة أو تهديدات لأدوارهم.

التخفيف : الاستثمار في برامج تدريبية شاملة لتحسين مهارات الموظفين وتعريفهم بتكنولوجيا LLM. تنفيذ استراتيجيات إدارة التغيير التي تشمل الموظفين في العملية الانتقالية والتأكيد على فوائد LLMs في تعزيز الكفاءة والإنتاجية.

التحدي 4. خطر الاعتماد المفرط

الاعتماد بشكل كبير على ماجستير إدارة الأعمال، خاصة عندما يتعلق الأمر بإنشاء رسائل للاتصالات التجارية، يمكن أن يخفف من أصالة العلامة التجارية والإبداع.

التخفيف : تحقيق التوازن بين الأتمتة والإبداع البشري. استخدم LLMs كأدوات لمساعدة وتعزيز الإبداع البشري بدلاً من استبداله. قم بمراجعة وتحرير المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة LLM باستمرار لمواءمته مع الصوت والقيم الفريدة لعلامتك التجارية.

ليتم تلخيصه

تعد نماذج اللغات الكبيرة أدوات قوية تحمل وعدًا بتعزيز الابتكار وتحسين تجربة العملاء وتحسين العمليات. يعد فهم تعقيدات LLMs والاعتبارات المتعلقة باعتمادها أمرًا حيويًا للشركات التي تسعى إلى الحصول على ميزة تنافسية.

إذا كنت تفكر في الشروع في رحلة LLM واستكشاف الإمكانيات اللامحدودة التي تقدمها، فنحن هنا لمساعدتك! تواصل مع ITRex، وسنجيب على أي سؤال لم تتم الإجابة عليه وسنساعدك على احتضان المستقبل مع LLMs.

نُشر في الأصل على https://itrexgroup.com في 26 سبتمبر 2023.