التنقل في مشهد نماذج الذكاء الاصطناعي: دليل عملي
تنتشر نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة، وتتجاوز الأسماء المعروفة التي تهيمن على عناوين الأخبار وخلاصات وسائل التواصل الاجتماعي. يضم مشهد الذكاء الاصطناعي الآن المئات من النماذج، بما في ذلك المبادرات مفتوحة المصدر والأنظمة الاحتكارية وعروض من عمالقة التكنولوجيا مثل Gemini و Claude و OpenAI و Grok و Deepseek. هذه النماذج، في جوهرها، عبارة عن شبكات عصبية مدربة بدقة على مجموعات بيانات ضخمة، مما يمكنها من التعرف على الأنماط المعقدة. يقدم العصر الحالي فرصة فريدة للاستفادة من هذه التطورات لأغراض متنوعة، تتراوح من تطبيقات الأعمال إلى المساعدة الشخصية والتعزيز الإبداعي. يهدف هذا الدليل إلى تزويد القادمين الجدد إلى مجال الذكاء الاصطناعي بفهم تأسيسي، وتمكينهم من استخدام هذه التكنولوجيا بشكل فعال. الهدف هو تمكين المستخدمين من البناء باستخدام الذكاء الاصطناعي، وليس مجرد البناء عليه، مع التركيز على فهم المفاهيم الأساسية والتطبيقات العملية وطرق تقييم الدقة.
سيغطي هذا الدليل الجوانب الرئيسية التالية:
- تصنيف نماذج الذكاء الاصطناعي
- مطابقة النماذج بمهام محددة
- فهم اصطلاحات تسمية النموذج
- تقييم أداء دقة النموذج
- الاستفادة من المراجع المعيارية
من الضروري إدراك أنه لا يوجد نموذج ذكاء اصطناعي عالمي واحد قادر على التعامل مع كل مهمة يمكن تصورها. بدلاً من ذلك، تم تصميم نماذج مختلفة لتطبيقات محددة.
فئات نماذج الذكاء الاصطناعي
يمكن تصنيف نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع إلى أربع فئات رئيسية:
- معالجة اللغة البحتة (عام)
- توليدية (صورة، فيديو، صوت، نص، كود)
- تمييزية (رؤية الكمبيوتر، تحليلات النصوص)
- التعلم المعزز
في حين أن العديد من النماذج متخصصة في فئة واحدة، إلا أن البعض الآخر يُظهر قدرات متعددة الوسائط بدرجات متفاوتة من الدقة. يخضع كل نموذج للتدريب على مجموعات بيانات محددة، مما يمكنه من أداء المهام المتعلقة بالبيانات التي تعرض لها. تحدد القائمة التالية المهام الشائعة المرتبطة بكل فئة.
معالجة اللغة البحتة
تركز هذه الفئة على تمكين أجهزة الكمبيوتر من تفسير اللغة البشرية وفهمها وإنتاجها باستخدام الرموز والنماذج الإحصائية. تعتبر روبوتات الدردشة مثالًا رئيسيًا على ذلك، حيث يعد ChatGPT، وهو اختصار لـ ‘Generative Pre-trained Transformer’، توضيحًا بارزًا. تعتمد غالبية هذه النماذج على معماريات المحولات المدربة مسبقًا. تتفوق هذه النماذج في فهم السياق والفروق الدقيقة والجوانب الخفية في اللغة البشرية، مما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتطلب تفاعلًا باللغة الطبيعية. يمكن استخدامها لمهام مثل:
- تحليل المشاعر: تحديد النبرة العاطفية لنص ما، وهو أمر مفيد لفهم ملاحظات العملاء أو قياس الرأي العام.
- تلخيص النصوص: تكثيف كميات كبيرة من النصوص في ملخصات أقصر وأكثر قابلية للإدارة، مما يوفر الوقت والجهد في معالجة المعلومات.
- الترجمة الآلية: ترجمة النصوص تلقائيًا من لغة إلى أخرى، مما يسهل التواصل عبر الحواجز اللغوية.
- الإجابة على الأسئلة: تقديم إجابات للأسئلة المطروحة باللغة الطبيعية، مما يتيح للمستخدمين الوصول إلى المعلومات بسرعة وسهولة.
- إنشاء المحتوى: إنشاء محتوى نصي أصلي، مثل المقالات أو منشورات المدونات أو تحديثات وسائل التواصل الاجتماعي.
تتضمن التقنية الأساسية التي تقف وراء نماذج معالجة اللغة البحتة خوارزميات معقدة تحلل بنية اللغة ومعناها. تتعلم هذه الخوارزميات من مجموعات بيانات ضخمة من النصوص والأكواد، مما يسمح لها بتحديد الأنماط والعلاقات بين الكلمات والعبارات. ثم تستخدم النماذج هذه المعرفة لإنشاء نص جديد أو لفهم معنى النص الحالي.
النماذج التوليدية
غالبًا ما تستخدم النماذج التوليدية، بما في ذلك تلك التي تنتج الصور ومقاطع الفيديو والصوت والنصوص والأكواد، شبكات الخصومة التوليدية (GANs). تتكون GANs من نموذجين فرعيين: مولد ومميز. يمكن لهذه النماذج إنتاج صور ومقاطع صوتية ونصوص وأكواد واقعية بناءً على البيانات الواسعة التي تم تدريبها عليها. يعد الانتشار المستقر تقنية شائعة لتوليد الصور ومقاطع الفيديو. يمكن استخدام هذه النماذج في:
- توليد الصور: إنشاء صور واقعية أو فنية من أوصاف نصية أو مدخلات أخرى.
- توليد الفيديو: إنتاج مقاطع فيديو قصيرة من مطالبات نصية أو مدخلات أخرى.
- توليد الصوت: إنشاء موسيقى أو كلام أو أنواع أخرى من الصوت من أوصاف نصية أو مدخلات أخرى.
- توليد النصوص: إنشاء محتوى نصي أصلي، مثل القصائد أو النصوص أو الأكواد.
- توليد الأكواد: إنشاء الأكواد تلقائيًا من أوصاف اللغة الطبيعية للوظائف المطلوبة.
النموذج الفرعي للمولد في GAN مسؤول عن إنشاء عينات بيانات جديدة، بينما يحاول النموذج الفرعي للمميز التمييز بين عينات البيانات الحقيقية وتلك التي تم إنشاؤها بواسطة المولد. يتم تدريب النموذجين الفرعيين بطريقة معادية، حيث يحاول المولد خداع المميز ويحاول المميز تحديد عينات البيانات الحقيقية بشكل صحيح. تؤدي هذه العملية إلى أن يصبح المولد قادرًا بشكل متزايد على إنتاج عينات بيانات واقعية.
النماذج التمييزية
تستخدم النماذج التمييزية، المستخدمة في رؤية الكمبيوتر وتحليلات النصوص، خوارزميات مصممة لتعلم فئات متميزة من مجموعات البيانات لاتخاذ القرارات. تشمل الأمثلة تحليل المشاعر والتعرف الضوئي على الحروف (OCR) وتصنيف الصور. تم تصميم هذه النماذج للتمييز بين فئات مختلفة من البيانات، مما يجعلها مفيدة لمجموعة واسعة من التطبيقات. يمكن استخدامها في:
- تصنيف الصور: تحديد الكائنات أو المشاهد الموجودة في صورة ما.
- اكتشاف الكائنات: تحديد مواقع الكائنات المحددة وتحديدها داخل صورة أو مقطع فيديو.
- تحليل المشاعر: تحديد النبرة العاطفية لنص ما.
- التعرف الضوئي على الحروف (OCR): تحويل صور النصوص إلى نصوص قابلة للقراءة آليًا.
- اكتشاف الاحتيال: تحديد المعاملات أو الأنشطة الاحتيالية.
تتعلم الخوارزميات المستخدمة في النماذج التمييزية تحديد الميزات الأكثر أهمية للتمييز بين فئات مختلفة من البيانات. يمكن استخدام هذه الميزات لإنشاء نموذج يمكنه تصنيف عينات بيانات جديدة بدقة.
التعلم المعزز
تستخدم نماذج التعلم المعزز طرق التجربة والخطأ والإدخال البشري لتحقيق نتائج موجهة نحو الهدف، كما هو الحال في الروبوتات والألعاب والقيادة الذاتية. يتضمن هذا النهج وكيلًا يتعلم اتخاذ القرارات في بيئة ما لزيادة المكافأة إلى أقصى حد. يتلقى الوكيل ملاحظات في شكل مكافآت أو عقوبات، والتي يستخدمها لضبط سلوكه. تتيح هذه العملية للوكيل تعلم استراتيجيات مثالية لتحقيق أهدافه. يمكن استخدام التعلم المعزز في:
- الروبوتات: تدريب الروبوتات على أداء مهام معقدة، مثل المشي أو الإمساك بالأشياء أو التنقل في البيئات.
- الألعاب: تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم ممارسة الألعاب على مستوى عالٍ.
- القيادة الذاتية: تدريب السيارات ذاتية القيادة على التنقل في الطرق وتجنب العقبات.
- إدارة الموارد: تحسين تخصيص الموارد، مثل الطاقة أو النطاق الترددي.
- التوصيات المخصصة: تقديم توصيات مخصصة للمستخدمين بناءً على سلوكهم السابق.
تتيح عملية التجربة والخطأ للوكيل استكشاف استراتيجيات مختلفة ومعرفة أيها الأكثر فعالية. يوفر استخدام المكافآت والعقوبات ملاحظات توجه الوكيل نحو السلوك الأمثل.
فهم اصطلاحات تسمية النموذج
بمجرد أن تفهم الأنواع المختلفة لنماذج الذكاء الاصطناعي ومهامها الخاصة، فإن الخطوة التالية تتضمن تقييم جودتها وأدائها. يبدأ هذا بفهم كيفية تسمية النماذج. في حين أنه لا يوجد اتفاقية رسمية لتسمية نماذج الذكاء الاصطناعي، فإن النماذج الشائعة عادةً ما يكون لها اسم بسيط متبوعًا برقم إصدار (على سبيل المثال، ChatGPT #، Claude #، Grok #، Gemini #).
غالبًا ما يكون للنماذج الأصغر مفتوحة المصدر والخاصة بمهام معينة أسماء أكثر تفصيلاً. تتضمن هذه الأسماء، التي غالبًا ما توجد على منصات مثل huggingface.co، اسم المؤسسة واسم النموذج وحجم المعلمة وحجم السياق.
فيما يلي بعض الأمثلة لتوضيح ذلك:
MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053
- Mistralai: المؤسسة المسؤولة عن تطوير النموذج.
- Mistral-small: اسم النموذج نفسه.
- 3.1: رقم إصدار النموذج.
- 24b-instruct: عدد المعلمات، مما يشير إلى أن النموذج تم تدريبه على 24 مليار نقطة بيانات ومصمم لمهام اتباع التعليمات.
- 2053: حجم السياق، أو عدد الرموز، الذي يمثل مقدار المعلومات التي يمكن للنموذج معالجتها في وقت واحد.
Google/Gemma-3-27b
- Google: المؤسسة التي تقف وراء النموذج.
- Gemma: اسم النموذج.
- 3: رقم الإصدار.
- 27b: حجم المعلمة، مما يشير إلى أن النموذج تم تدريبه على 27 مليار نقطة بيانات.
اعتبارات رئيسية
يوفر فهم اصطلاحات التسمية رؤى قيمة حول قدرات النموذج واستخدامه المقصود. يشير اسم المؤسسة إلى مصدر ومصداقية النموذج. يساعد اسم النموذج في التمييز بين النماذج المختلفة التي طورتها نفس المؤسسة. يشير رقم الإصدار إلى مستوى التطوير والتحسين. يوفر حجم المعلمة مؤشرًا تقريبيًا لتعقيد النموذج وقدرته على التعلم. يحدد حجم السياق طول الإدخال الذي يمكن للنموذج معالجته بفعالية.
تتضمن التفاصيل الإضافية التي قد تصادفها تنسيق التكميم بالبتات. تتطلب تنسيقات التكميم الأعلى ذاكرة وصول عشوائي (RAM) ومساحة تخزين كمبيوتر أكبر لتشغيل النموذج. غالبًا ما يتم تمثيل تنسيقات التكميم في تدوين الفاصلة العائمة، مثل 4 و 6 و 8 و 16. تشير التنسيقات الأخرى، مثل GPTQ و NF4 و GGML، إلى الاستخدام لتكوينات {hardware} محددة.
التكميم: يشير هذا إلى تقنية تقليل دقة الأرقام المستخدمة لتمثيل معلمات النموذج. يمكن أن يقلل هذا بشكل كبير من حجم النموذج والبصمة الذاكرة، مما يسهل نشره على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. ومع ذلك، يمكن أن يؤدي التكميم أيضًا إلى انخفاض طفيف في الدقة.
اعتبارات الأجهزة: قد تكون تكوينات الأجهزة المختلفة أكثر ملاءمة لتنسيقات التكميم المختلفة. على سبيل المثال، قد تكون بعض الأجهزة مُحسَّنة للتكميم 4 بت، بينما قد يكون البعض الآخر أكثر ملاءمة للتكميم 8 بت أو 16 بت.
تقييم دقة النموذج
في حين أن عناوين الأخبار حول إصدارات النماذج الجديدة يمكن أن تكون مثيرة، فمن الضروري التعامل مع نتائج الأداء المعلنة بحذر. إن مشهد أداء الذكاء الاصطناعي تنافسي للغاية، وفي بعض الأحيان تضخم الشركات أرقام الأداء لأغراض التسويق. هناك طريقة أكثر موثوقية لتقييم جودة النموذج وهي فحص الدرجات ولوحات المتصدرين من الاختبارات الموحدة.
في حين أن العديد من الاختبارات تدعي أنها موحدة، إلا أن تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي يظل تحديًا بسبب الطبيعة ‘الصندوق الأسود’ لهذه الأنظمة والمتغيرات العديدة المتضمنة. النهج الأكثر موثوقية هو التحقق من استجابات ومخرجات الذكاء الاصطناعي مقابل المصادر الواقعية والعلمية.
تقدم مواقع الويب الخاصة بلوحة المتصدرين تصنيفات قابلة للفرز مع الأصوات ودرجات فاصل الثقة، غالبًا ما يتم التعبير عنها كنسب مئوية. تتضمن المعايير الشائعة إدخال أسئلة إلى نموذج الذكاء الاصطناعي وقياس دقة استجابته. تشمل هذه المعايير:
- تحدي AI2 للاستدلال (ARC)
- HellaSwag
- MMLU (فهم اللغة متعدد المهام الضخم)
- TruthfulQA
- Winogrande
- GSM8K
- HumanEval
أوصاف المعايير
تحدي AI2 للاستدلال (ARC): مجموعة من 7787 سؤالًا متعدد الخيارات في العلوم مصممة لطلاب المدارس الابتدائية. يختبر هذا المعيار قدرة النموذج على الاستدلال حول المفاهيم العلمية وحل المشكلات.
HellaSwag: معيار يقيم الاستدلال المنطقي السليم من خلال تمارين إكمال الجمل. يتحدى هذا المعيار النموذج لفهم سياق الجملة واختيار النهاية الأكثر منطقية.
MMLU (فهم اللغة متعدد المهام الضخم): يختبر هذا المعيار قدرة النموذج على حل المشكلات عبر مجموعة واسعة من المهام، مما يتطلب فهمًا لغويًا واسعًا. تغطي المهام مجموعة متنوعة من الموضوعات، بما في ذلك الرياضيات والتاريخ والعلوم والقانون.
TruthfulQA: يقيم هذا المعيار صدق النموذج، ومعاقبة الأكاذيب وتثبيط الإجابات المراوغة مثل ‘لست متأكدًا’. يشجع هذا المعيار النموذج على تقديم استجابات دقيقة وصادقة.
Winogrande: تحدٍ يعتمد على مخطط Winograd، ويضم جملتين متطابقتين تقريبًا تختلفان بناءً على كلمة مشغلة. يختبر هذا المعيار قدرة النموذج على فهم الاختلافات الدقيقة في المعنى وحل الغموض.
GSM8K: مجموعة بيانات مكونة من 8000 سؤال في الرياضيات للمرحلة الابتدائية. يختبر هذا المعيار قدرة النموذج على حل المسائل الرياضية وإجراء العمليات الحسابية.
HumanEval: يقيس هذا المعيار قدرة النموذج على إنشاء كود Python صحيح استجابة لـ 164 تحديًا. يختبر هذا المعيار مهارات الترميز للنموذج وقدرته على فهم وتنفيذ مفاهيم البرمجة.
من خلال فحص هذه المعايير بعناية والتحقق من استجابات الذكاء الاصطناعي مقابل المصادر الواقعية، يمكنك الحصول على فهم أكثر دقة لقدرات النموذج وقيوده. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن النماذج الأنسب لاحتياجاتك الخاصة.