نماذج اللغة الكبيرة تعيد تشكيل فهم اللغة وتحليل البيانات

في عصر الذكاء الاصطناعي المتقدم، أصبحت نماذج اللغة الكبيرة -Large Language Models – (LLMs) من أكثر التقنيات تأثيرًا في فهم اللغة البشرية ومعالجتها. فهي تشكل العمود الفقري للعديد من التطبيقات الحديثة مثل الترجمة الآلية، والمساعدات الذكية، وتوليد النصوص، وتحليل البيانات الضخمة. فما هي هذه النماذج؟ وكيف نشأت؟ وما علاقتها بالذكاء الاصطناعي؟ وما مستقبلها؟ 

نماذج اللغة الكبيرة هي أنظمة ذكاء اصطناعي تعتمد على تقنيات تعلم الآلة العميقة (Deep Learning) لفهم وتوليد اللغة البشرية. يتم تدريب هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات النصية، مما يمكنها من تحليل النصوص، وتوليد إجابات، والترجمة، والتفاعل مع المستخدمين بطريقة شبه بشرية. وتعتمد هذه النماذج بشكل رئيسي على الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks)، وخاصة شبكات الـ Transformer مثل النموذج الشهير GPT (Generative Pre-trained Transformer) الذي طورته شركة OpenAI، ونموذج BERT الذي طورته. Google

بدأت أبحاث معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في ستينيات القرن العشرين مع ظهور نماذج قائمة على القواعد، مثل برنامج ELIZA الذي تم تطويره عام 1966 لمحاكاة الحوار البشري. وخلال الثمانينيات والتسعينيات، تم تطوير نماذج قائمة على الإحصائيات مثل نماذج ماركوف المخفية (HMMs) والنماذج المستندة إلى السلاسل العصبية (RNNs) التي كانت تستخدم في التعرف على الكلام والترجمة الآلية.

مع تطور التعلم العميق، بدأ الباحثون في استخدام الشبكات العصبية العميقة لمعالجة اللغة الطبيعية، مما أدى إلى تحسين دقة الترجمة، وتحليل المشاعر، واسترجاع المعلومات.

وفي عام 2017، قدم باحثو Google نموذج Transformer في ورقتهم البحثية الشهيرة "Attention is All You Need"، وهو ما مهد الطريق لظهور نماذج حديثة BERT (2018) الذي طوّرته Google لتعزيز فهم النصوص وتحليلها، و- GPT (2018 - حتى الآن) الذي بدأ من GPT-1 ووصل إلى GPT-4، حيث يتمتع بقدرة هائلة على توليد نصوص طبيعية وعالية الجودة، ونموذج LLaMA من شركة ميتا ونموذج - DeepSeek (ديب سيك - 2024) وهو نموذج صيني متطور منافس لـ GPT-4.  بالإضافة لـ   Tongyi Qianwen من مجموعة علي بابا الصينية، والذي يسعى لتطوير الذكاء الاصطناعي في التطبيقات التجارية والخدمات السحابية.

إلى ذلك يمكن تصنيف نماذج اللغة الكبيرة بناءً على وظائفها وطرق تدريبها:

1.  نماذج توليدية (Generative Models): مثل GPT-4، LLaMA، DeepSeek، و Tongyi Qianwen، وهي قادرة على إنشاء نصوص جديدة بناءً على المدخلات. 

2.  نماذج تصنيفية وتحليلية (Discriminative Models): مثل BERT و RoBERTa، وهي مصممة لفهم النصوص وتحليلها مثل تصنيف النصوص، واستخراج المعلومات، والإجابة على الأسئلة.

3.  نماذج هجينة (Hybrid Models): تجمع بين قدرات التوليد والتحليل مثل T5 وUnifiedQA، وتستخدم في تطبيقات شاملة. 

ومن أشهر تطبيقات نماذج اللغة:

• المساعدات الذكية: مثل ChatGPT, Google Bard, Microsoft Copilot, DeepSeek, وTongyi Qianwen التي تساعد المستخدمين في البحث والكتابة والتواصل. 
• الترجمة الآلية: مثلGoogle Translate, DeepL, DeepSeek التي تعتمد على نماذج متقدمة لفهم السياق وتحسين الترجمة.
• تحليل البيانات الضخمة: تُستخدم في تحليل النصوص القانونية، والأبحاث العلمية، والمقالات الإخبارية.
• الرعاية الصحية: مثل تحليل السجلات الطبية، والمساعدة في تشخيص الأمراض من خلال تحليل النصوص الطبية. 
• الأمن السيبراني: تُستخدم في تحليل الهجمات الإلكترونية، واكتشاف الاحتيال الإلكتروني، وتحليل البريد العشوائي والتصيد الاحتيالي. 
• التعليم والتدريب: من خلال تصحيح النصوص، وتقديم الشروحات، وتصميم أنظمة تعليمية ذكية.

الفرق بين نماذج اللغة الكبيرة المختلفة 

النموذج	المطور	نوعه	ميزاته
GPT-4	OpenAI	توليدي	إنشاء نصوص متقدمة، دعم البرمجة، تحليل المحتوى
BERT	Google	تحليلي	تحليل النصوص، البحث الذكي، فهم اللغة السياقية
LLaMA	Meta	توليدي	تحسين أداء التطبيقات الذكية، كفاءة تشغيلية عالية
T5	Google	هجيني	تحويل النصوص، الترجمة، تحليل الأسئلة
DeepSeek	الصين	توليدي	منافس شرس لـ GPT-4، متخصص في فهم اللغات الآسيوية وتحليل النصوص المعقدة
Tongyi Qianwen	علي بابا	توليدي	مخصص لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التجارية والخدمات السحابية

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

تلعب نماذج اللغة الكبيرة دورًا مهمًا في الأمن القومي والاستخبارات، حيث تتيح تقنيات استخراج المعلومات (Information Extraction) واسترجاع المعلومات (Information Retrieval) تحليل كميات ضخمة من البيانات غير المنظمة من المحادثات والمراسلات الإلكترونية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. ويمكن لهذه النماذج أن تحدث ثورة في مجال الاستخبارات الأمنية بفضل قدراتها على فهم اللهجات واللكنات العامية والنصوص المكتوبة بلغات ولهجات متعددة، مما يتيح للأجهزة الأمنية والاستخباراتية فهم الحوارات التي تحتوي على تعبيرات عامية غير واضحة أو مشفرة، ومن خلال قدرتها على تحليل السياقات واستخراج المعلومات الدقيقة مثل تحديد  الكيانات المهمة  (أسماء الأفراد، المواقع، التواريخ، المنظمات) من المحادثات والمقالات الإخبارية، كما يمكنها استنتاج الارتباطات الخفية بين الشخصيات والأحداث ، مما يساعد في التحقيقات الأمنية، كذلك بإمكان هذه النماذج تحليل المشاعر والمواقف في وسائل التواصل الاجتماعي لاستنتاج المشاعر العامة تجاه قضايا معينة، مما يساعد الحكومات في رصد التوجهات الشعبية، وفهم الخطابات المتطرفة، والتفاعل مع الأزمات الأمنية قبل تصاعدها وبذلك يصبح بإمكانها توقع الأنشطة المشبوهة بناءً على الأنماط اللغوية عبر تحليل أنماط الرسائل المشبوهة، أو تتبع المحادثات التي تحتوي على إشارات مشفرة أو مفردات غير مألوفة، وصولاً إلى تحليل التسجيلات الصوتية والمحادثات المسجلة عبر تقنيات  تحليل الكلام والتعرف التلقائي على الكلام(ASR) ، كما يمكن لهذه النماذج تحويل المحادثات الصوتية إلى نصوص، ثم تحليلها لاستخراج المعلومات الاستخباراتية بدقة  حتى في بيئات صاخبة أو عند استخدام لهجات مختلفة. ومن الاستخدامات المفيدة لهذه النماذج رصد الأخبار الكاذبة والمعلومات المضللة عبر التحقق من مصادر الأخبار، واكتشاف التناقضات في السرد، ومنع انتشار المعلومات المغلوطة التي تهدد الأمن القومي. 

مع استمرار تطور نماذج الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تصبح جزءًا أساسيًا في الأنظمة الاستخباراتية والتحليل الأمني، مما يتيح استخبارات أسرع وأكثر دقة، وفهمًا أعمق للاتجاهات السياسية والاجتماعية، وتحليلًا فعالًا للبيانات الضخمة لتعزيز الأمن القومي والاستجابة للأزمات قبل تفاقمها، ومن ناحية أخرى فإنه مع تطوير نماذج مثل  DeepSeek وTongyi Qianwen ، بات من الواضح أن المنافسة العالمية في الذكاء الاصطناعي لن تقتصر على الشركات الغربية فقط، بل ستلعب الصين دورًا متزايدًا في هذا المجال. المستقبل يحمل المزيد من التطورات التي ستجعل هذه النماذج أكثر دقة وفعالية في مختلف التطبيقات اليومية.

 

الذكاء الاصطناعي

إقرأ المزيد في: نقاط على الحروف