ما الذي يمكن أن تفعله نماذج اللغة الكبيرة؟
نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) هي أدوات قوية لمعالجة اللغة، لكنها ليست عقولًا بشرية ولا تمتلك وعيًا أو معرفة خاصة.
هي بارعة في:
-
فهم النصوص المكتوبة.
-
تحليل المعنى والسياق.
-
توليد نصوص لغوية متماسكة.
لكن فعاليتها تعتمد على نوع المهمة وطريقة استخدامها.
النموذج الذهني لفهم قدرات LLMs
أفضل طريقة لفهم قدرات LLMs هي تخيّلها على أنها:
خريج جامعي جديد
-
ذكي لغويًا.
-
يمتلك معرفة عامة.
-
لكنه لا يعرف شركتك، ولا سياقك، ولا تاريخك.
-
ويبدأ من الصفر في كل مرة.
السؤال الحاسم:
هل يمكن لخريج جامعي جديد، باتباع التعليمات فقط، إنجاز هذه المهمة؟
إذا كانت الإجابة نعم → غالبًا يمكن لـ LLM تنفيذها بنجاح.
أمثلة عملية – متى تنجح ومتى تفشل؟
مهام تناسب LLMs:
-
تحليل المشاعر في مراجعة مطعم ✔
-
التعرّف على شكوى داخل بريد إلكتروني ✔
-
تلخيص نص أو إعادة صياغته ✔
مهام لا تناسب LLMs:
-
كتابة بيان صحفي دون معلومات كافية ✖
(النتيجة ستكون عامة وغير دقيقة)
الخلاصة:
LLMs تعتمد كليًا على ما تقدمه لها من سياق ومعلومات.
ما لا يمكن أن تفعله LLMs – القيود الجوهرية
1. حدود المعرفة (Knowledge Cutoff)
-
معرفة النموذج تتوقف عند تاريخ تدريبه.
-
لا يعرف:
-
أحدث الأخبار
-
الاكتشافات الجديدة
-
المستجدات بعد تاريخ التدريب
-
مخاطر الهلوسة والقيود التقنية
2. الهلوسة (Hallucinations)
-
قد يخترع النموذج معلومات غير صحيحة ويعرضها بثقة.
-
أمثلة:
-
اقتباسات وهمية.
-
قضايا قانونية غير موجودة.
-
-
وقعت بالفعل حالات استخدام خاطئ أدت إلى عواقب قانونية.
3. القيود الفنية
-
لكل نموذج حد أقصى لطول النص.
-
النصوص الطويلة تحتاج إلى تقسيم.
4. البيانات المُنظَّمة
-
LLMs ليست مناسبة للجداول والتحليل الإحصائي.
-
النماذج الإحصائية التقليدية أنسب للبيانات الرقمية.
التحيّز والاستخدام المسؤول + نصائح عملية
5. التحيّز وإنتاج محتوى ضار
-
النماذج تعكس تحيّزات موجودة في بيانات الإنترنت.
-
مثال:
-
الجراح = ذكر
-
الممرضة = أنثى
-
-
لذلك يجب الحذر في الاستخدامات الحساسة.
هل هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي التوليدي غير مفيد؟
بالعكس تمامًا.
فهم القيود هو ما يجعل استخدامه ذكيًا وفعّالًا.
نصائح لتحسين استخدام LLMs
-
استخدم تعليمات واضحة ودقيقة (Prompts).
-
لا تتوقع نتيجة مثالية من أول مرة.
-
كرر وعدّل التعليمات.
-
تجنّب الاعتماد عليها في قرارات طبية أو قانونية حرجة.
-
استخدم أدوات تحليل بيانات تقليدية للبيانات المنظمة.
-
تحقّق دائمًا من المخرجات، خاصة الأرقام والاقتباسات.
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق