أصبحت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 أدوات لا غنى عنها للعديد من الصناعات. إن قدرتهم على فهم النص وتوليده بطريقة إنسانية تفتح إمكانيات لا حصر لها لتحسين وتحويل العمليات التجارية. اكتشف دليلنا العملي لأهم حالات استخدام LLM. لكن أولاً، دعونا نحدد ما هي نماذج اللغة الكبيرة.

نموذج اللغة الكبير (LLM) هو خوارزمية تعلم عميق يمكنها أداء مجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP). وباستخدام نماذج المحولات والتدريب على مجموعات البيانات الكبيرة، يمكنهم التعرف على النصوص والمحتويات الأخرى وترجمتها والتنبؤ بها وإنشائها.

تسمى هذه النماذج أيضًا بالشبكات العصبية (NN)، وهي مستوحاة من كيفية عمل الدماغ البشري مع شبكات العقد المنظمة في طبقات. بالإضافة إلى تعليم اللغات البشرية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI)، يمكن تدريب LLMs على مجموعة متنوعة من المهام، مثل فهم هياكل البروتين أو كتابة كود البرنامج.

مثل الدماغ البشري، تتطلب هذه النماذج تدريبًا مسبقًا وصقلًا حتى تتمكن من تصنيف أو إنشاء نص أو الإجابة على الأسئلة أو تلخيص المستندات. إن قدراتهم على حل مجموعة متنوعة من المشكلات تجد تطبيقات في مجالات مثل الرعاية الصحية والتمويل والترفيه، وتدعم مجموعة متنوعة من تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية، بما في ذلك الترجمة وروبوتات الدردشة ومساعدي الذكاء الاصطناعي.

تحتوي LLMs على عدد كبير من المعلمات، التي يمكن مقارنتها بذكريات الذاكرة البشرية أثناء التعلم، والتي تشكل بنك المعرفة الخاص بها.

‍‍

ما الفرق بين نماذج اللغات الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مصطلح عام لنماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها إنشاء المحتوى. يمكنه إنتاج النصوص والرموز والصور ومقاطع الفيديو والموسيقى. تتضمن أمثلة الذكاء الاصطناعي التوليدي Midjourney و DALL-E و ChatGPT.

نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) هي فئة فرعية من الذكاء الاصطناعي التوليدي. يتم تدريبهم بشكل خاص على البيانات النصية لإنتاج محتوى نصي. ChatGPT هو مثال معروف لنموذج لغوي رائع. باختصار، تعد جميع نماذج اللغات الرئيسية جزءًا من الذكاء الاصطناعي التوليدي.

‍

دعنا نكتشف حالات الاستخدام المختلفة:

‍

1. استرجاع المعلومات

تلعب نماذج اللغات الكبيرة دورًا مهمًا في استرداد المعلومات. تستخدم محركات البحث مثل Bing أو Google LLMs لتحليل مليارات صفحات الويب واستخراج المعلومات ذات الصلة وتقديم إجابات دقيقة ومحادثة لاستفسارات المستخدم. هذه النماذج قادرة على فهم سياق السؤال وتلخيص المعلومات الموجودة وتقديم إجابة موجزة وذات صلة. بعض الأمثلة على التطبيقات العملية قد تكون البحث على الويب للمساعدة في العثور على المعلومات بسرعة وكفاءة، أو قاعدة المعرفة، لمساعدة الشركات على تنظيم المعلومات الداخلية والوصول إليها بسهولة.

2. تحليل المشاعر

تحليل المشاعر هو تطبيق أساسي لـ LLMs في معالجة اللغة الطبيعية. تستخدم الشركات هذه النماذج لتحليل آلاف البيانات النصية من الشبكات الاجتماعية ومراجعات العملاء والمنتديات عبر الإنترنت. يمكن لـ LLMs تحديد المشاعر المعبر عنها في النص واكتشاف الاتجاهات ومساعدة الشركات على فهم التصور العام لمنتجاتها وخدماتها. يتيح ذلك للشركات الاستجابة بسرعة للتعليقات وتحسين عروضها.

3. توليد النص

تقع LLMs في قلب الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهي قادرة على إنتاج نص من تعليمات بسيطة. على سبيل المثال، يمكن لنماذج مثل ChatGPT كتابة مقالات أو قصائد أو نصوص أو حتى كتب كاملة بناءً على التعليمات (الجيدة) المقدمة (وتسمى أيضًا «المطالبة»). يمكنهم اعتماد أساليب كتابة مختلفة أو تقليد المؤلفين المشهورين أو إنشاء محتوى أصلي، مما يجعل من السهل إنشاء المحتوى. يمكن إعطاء أمثلة أخرى في حالة AutoLex، حيث يسمح الذكاء الاصطناعي التوليدي للمحترفين بإنشاء أو تعديل البنود بأمان.

4. توليد التعليمات البرمجية

بالإضافة إلى إنشاء النص، فإن LLMs قادرة أيضًا على إنشاء التعليمات البرمجية. يمكن للمطورين استخدام هذه النماذج لكتابة البرامج النصية وإصلاح الأخطاء وإنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية بناءً على المواصفات المحددة. تتفهم LLMs أنماط البرمجة ويمكنها اقتراح الحلول المثلى التي تسرع تطوير البرامج وتحسن إنتاجية الفرق الفنية.

5. روبوتات المحادثة والذكاء الاصطناعي للمحادثة

تستفيد روبوتات المحادثة وأنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة بشكل كبير من قدرات LLMs. تسمح هذه النماذج لروبوتات المحادثة بفهم أسئلة المستخدم وتفسيرها، وتقديم إجابات مناسبة، وإجراء محادثات طبيعية. يتم استخدامها على نطاق واسع في خدمة العملاء لإدارة طلبات العملاء وحل المشكلات الشائعة وتقديم الدعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وتحسين تجربة العملاء وتقليل التكاليف التشغيلية.

6. إكمال الجملة وملخصات النص

تُستخدم LLMs أيضًا لإكمال الجمل غير المكتملة والإجابة على أسئلة محددة وتلخيص النصوص الطويلة. هذه الإمكانية مفيدة بشكل خاص في تطبيقات معالجة المستندات، حيث يمكن للمستخدمين الحصول بسرعة على ملخصات التقارير أو الأبحاث أو المستندات الكبيرة الأخرى. يمكن لـ LLMs استخراج المعلومات الأساسية وتقديمها بإيجاز، مما يجعل من السهل فهم المحتوى المعقد بسرعة.

تطبيقات في مختلف القطاعات...

- التكنولوجيا

في قطاع التكنولوجيا، تُستخدم LLMs لتحسين محركات البحث ومساعدة المطورين على كتابة التعليمات البرمجية وتقديم توصيات مخصصة. كما أنها تجعل من الممكن تطوير مساعدين افتراضيين متقدمين وتسهيل أتمتة العمليات الفنية.

- الصحة والعلوم

LLMs قادرة على فهم البيانات المعقدة حول البروتينات والجزيئات والحمض النووي والحمض النووي الريبي، مما يجعلها ذات قيمة في البحث الطبي. يمكنهم المساعدة في تطوير اللقاحات وتحديد علاجات الأمراض وتحسين الطب الوقائي. يمكن لروبوتات الدردشة الطبية القائمة على LLMs أيضًا إجراء عمليات قبول المرضى وتقديم التشخيصات الأساسية وتحسين كفاءة الرعاية الصحية.

- خدمة العملاء

في مختلف الصناعات، تُستخدم LLMs لتحسين خدمة العملاء من خلال روبوتات المحادثة وأنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة. فهي تساعد في إدارة طلبات العملاء، وتوفير استجابات فورية، وحل المشكلات الشائعة، وتوفير تجربة سلسة ومرضية للعملاء.

- التسويق

تستخدم فرق التسويق LLMs لتحليل مشاعر المستهلك وتوليد أفكار الحملة وإنشاء المحتوى بسرعة. يمكن للنماذج كتابة الملخصات والشعارات وأوصاف المنتجات، مما يساعد المسوقين على تطوير استراتيجيات فعالة وإشراك جمهورهم.

- المجال القانوني

في المجال القانوني، تساعد LLMs المحامين والحقوقيين من خلال تحليل مجموعات كبيرة من البيانات النصية، والبحث في السوابق القانونية، وتوليد المصطلحات القانونية الدقيقة. ويمكنهم المساعدة في كتابة العقود وتلخيصها، وتوليد النصوص وتحليلها، وإعداد القضايا، والبحث القانوني، وبالتالي تحسين كفاءة ودقة العمل القانوني.

- خدمات مصرفية

تستخدم المؤسسات المصرفية LLMs للكشف عن الاحتيال من خلال تحليل المعاملات المشبوهة وتحديد الأنماط الشاذة. ويمكنهم أيضًا مساعدة العملاء من خلال روبوتات المحادثة، وتقديم المشورة المالية الشخصية، وأتمتة العمليات المصرفية المعقدة، مما يجعل الخدمات المالية أكثر أمانًا وكفاءة.

‍

تقدم نماذج اللغات الكبيرة مجموعة واسعة ومتنوعة من التطبيقات، وتحول العديد من الصناعات من خلال تحسين الكفاءة والدقة وتجربة المستخدم. إن قدرتها على فهم النص وتوليده بطريقة سياقية تجعلها أدوات لا غنى عنها للشركات التي تسعى إلى الابتكار والبقاء في المنافسة في عالم يركز بشكل متزايد على البيانات والذكاء الاصطناعي.

‍