العمل مع الذكاء الاصطناعي

ما هو النموذج اللغوي الكبير (LLM)

النموذج اللغوي الكبير برنامج يقسم النص إلى قطع صغيرة تسمى الرموز، ثم يخمن مرة بعد مرة ما ينبغي أن يكون الرمز التالي. لا يوجد داخله جدول حقائق؛ ما يملكه أوزان استخلصت من كم هائل من النصوص، وهي التي تحدد أي استمرار أرجح.

  • الدرس 2 من 15
  • مبتدئ
  • مجاني، دون تسجيل

ما الذي يدخل هذا الحساب وما الذي لا يدخله

ثلاثة مدخلات تصل إلى الحساب فيخرج نص. أما المدخل الرابع فغير موصول أصلا، وذلك الفراغ يفسر أغلب سلوكيات هذه الأدوات الغريبة.

  • 1مطالبتك والمحادثة كلها

    يعاد قراءته في كل دور، وعليه أن يتسع داخل نافذة السياق. وخارجها لا شيء موجود بالنسبة إليه.

  • 2الأوزان المدربة

    نتيجة التدريب، وثابتة بعده. ومحادثتك اليوم لا تغير فيها شيئا.

  • 3قدر من العشوائية في الاختيار

    لا يؤخذ الخيار الأرجح دائما، ولهذا يحصل سؤال واحد على جوابين.

  • مصدر للحقيقة

    لا وجود لمدخل كهذا ما لم تعط للنموذج أدوات بحث. ولا شيء داخل الحساب يقول إن هذا الجزء حقيقة وذاك مختلق.

  • التنبؤ بالرمز التالي

    رمز واحد في كل مرة، ثم يعاد الحساب كله. والجملة التي تقرأها تكرار لهذه الخطوة الواحدة.

  • النص الذي تقرأه

    طلاقة هذا النص لا تقول شيئا عن صحته؛ فالطلاقة هي ما حسّن هذا الحساب من أجله بالضبط.

هذا الرسم مبسط ولا يقول شيئا عن البنية الداخلية. وكل ما يعرضه هو ما الذي يؤثر في الجواب.

آخر مراجعة: تُراجع الحقائق وأسماء الأدوات في هذا الدرس مقابل مصادرها في هذا التاريخ.

ما الرمز ولماذا يحسب كل شيء به

لا يرى النموذج النص كلمة كلمة. بل يقسمه أولا إلى قطع تسمى الرموز: أحيانا كلمة كاملة، وأحيانا نصف كلمة، وأحيانا علامة ترقيم أو مسافة فقط. ولم يكتب أحد هذا التقسيم يدويا؛ بل استخرج من النص نفسه الذي دُرب عليه النموذج. ولهذا تصير الكلمات الشائعة رمزا واحدا عادة، وتتفتت الكلمات النادرة إلى عدة قطع.

ولماذا يهمك هذا: كل ما يحسب في هذه الأدوات يحسب بالرموز. سقف المدخل وسقف المخرج والفاتورة. وحين تقرأ أن المدخل يكلف كذا دولارا لكل مليون رمز، فهذه هي الوحدة، لا الكلمات ولا الحروف.

ونقطة جادة لمن يكتب بلغة أقل حضورا: اللغة التي ظهرت أقل في نص التدريب تتفتت عادة إلى رموز أدق، أي أن المعنى نفسه يكتب بعدد رموز أكبر فيكلف أكثر. ونحن لم نقس هذا على هذا الخادم، لأن أي مجزئ رموز لهذه النماذج غير مثبت هنا، ولا نكتب رقما بلا مصدر. فإن كان الأمر يهمك، ضع فقرة وترجمتها في عداد الرموز الخاص بالشركة الصانعة وضع الرقمين جنبا إلى جنب؛ يستغرق ذلك عشر ثوان والجواب لك أنت.

ما هو LLM؟ الرموز ونافذة السياق والتنبؤ

كم تبلغ نافذة السياق وما ليست هي

نافذة السياق هي سقف ما يستطيع النموذج رؤيته دفعة واحدة: مطالبتك، والملفات التي أرفقتها، والمحادثة كلها حتى الآن، مجتمعة. وكل ما يبقى خارج هذا السقف غير موجود بالنسبة إليه. لم ينسه؛ بل لم يره أصلا.

والأحجام كبيرة وتختلف بين الشركات. ففي مرجعنا الموثق، يملك كلود أوبس ٥ نافذة مليون رمز، وهذا ما تقوله وثائق نماذج أنثروبيك. ويقف GPT-5.6 Terra عند مليون وخمسين ألف رمز بحسب صفحة النموذج لدى أوبن إيه آي. أما لاما ٤ سكاوت المفتوح الأوزان فمعلن على بطاقة نموذج ميتا بعشرة ملايين رمز؛ وهذا الأخير ادعاء الصانع لا شيء قسناه نحن.

والآن ما ليست هي نافذة السياق: ليست ذاكرة. فالنموذج لا يتذكر شيئا بين محادثتين، وداخل المحادثة الواحدة يعيد قراءة النص كله في كل دور. ولهذا تصير المحادثة الطويلة أغلى وأبطأ. والقاعدة التي نتبعها نحن بسيطة: في الجلسة الطويلة نعيد كتابة التعليمة المهمة قرب النهاية بدل الاكتفاء بذكرها في البداية.

وتحذير بشأن هذه الأرقام نفسها: النافذة الأكبر تعني أن النموذج يرى أكثر، لا أنه يفهم أفضل. ولا تعد أي شركة بأن جودة الجواب في آخر نافذة من عشرة ملايين رمز تساوي جودته في أولها.

ثلاث نوافذ سياق، كل منها من صفحة الشركة الصانعة

سقف الرموز في دفعة واحدة
  1. كلود أوبس ٥ مليون رمز من وثائق نماذج أنثروبيك
  2. GPT-5.6 Terra مليون وخمسون ألف رمز من صفحة النموذج لدى أوبن إيه آي
  3. لاما ٤ سكاوت عشرة ملايين رمز ادعاء بطاقة نموذج ميتا لا قياسنا

هذه الأرقام الثلاثة من الملفات الموثقة في قسم الذكاء الاصطناعي بهذا الموقع، ولكل منها تاريخ قراءة. والنافذة الأكبر تعني أن النموذج يرى أكثر، لا أنه يجيب أفضل؛ ولم تعد أي شركة بجودة متساوية عبر النافذة كلها.

التدريب والتنفيذ: عملان مختلفان تماما

أمران يختلطان باستمرار. التدريب يحدث مرة واحدة، ويستغرق أسابيع أو أشهرا، ويعمل على كتلة من العتاد الغالي، وينتج ملف أوزان يتوقف بعدها عن التغير. أما التنفيذ فهو ما يحدث حين تكتب أنت: الأوزان ثابتة، ومدخلك وحده يمر عبرها لينتج مخرجا.

وما ينتج عن هذا الفصل ولا يتوقعه أغلب الناس: النموذج لا يتعلم من محادثتك. صحح خطأه اليوم، وسيكرر الخطأ نفسه غدا في محادثة جديدة. وما تسميه بعض المنتجات ذاكرة هو مذكرة محفوظة بجوار النموذج وتلصق في بداية المحادثة، لا تغيير في النموذج نفسه.

وشرط يتصل بالفقرة التالية ولا يجوز الخلط بينه وبين ما سبق: كون النموذج لا يتعلم من محادثتك لا يعني أن نصك لا يخزن في مكان ما. فالاحتفاظ بالبيانات، وهل تغذي تدريب النسخ اللاحقة، قرار الشركة الصانعة ويختلف بحسب نوع الحساب والإعدادات.

التدريب مرة، والتنفيذ في كل مرة

التدريب: مرة واحدة قبل الإصدار

  • يستغرق أسابيع أو أشهرا ويعمل على كتلة من العتاد الغالي
  • مخرجه ملف أوزان لا يتغير بعد ذلك
  • يتحدد هنا حد المعرفة لدى النموذج
  • لا دور لك فيه ولا وصول لك إليه

التنفيذ: في كل مرة تكتب

  • يستغرق ثواني وتحسب كلفته بالرموز
  • الأوزان ثابتة ومدخلك وحده يمر عبرها
  • لا يبقى شيء من هذا الدور داخل النموذج
  • المكان الوحيد الذي تملك فيه تحكما فعليا، أي عبر المطالبة

لا أحدهما أفضل من الآخر؛ فهما مرحلتان مختلفتان من عمر النموذج. والخلط بينهما مصدر أغلب التوقعات الخاطئة عن هذه الأدوات.

لماذا كلمة «يعرف» كلمة خاطئة

يفعل النموذج اللغوي في كل خطوة شيئا واحدا: بالنظر إلى كل الرموز حتى الآن، يحسب أي رمز تال أرجح، ويختار واحدا، ثم يبدأ من جديد. والجملة التي تقرأها هي تكرار هذه الخطوة الواحدة، لا استرجاع جواب مخزن في مكان ما.

ويترتب على ذلك أمران مباشرة. الأول أنه يكتب ما لا يعرفه بالطلاقة نفسها، لأن ليس في هذا الحساب أي إشارة تقول إن هذا الجزء حقيقة وذاك مختلق. ولهذا قد يبدو عنوان مقال أو رقم صفحة صحيحا تماما وهو غير موجود. وأنثروبيك نفسها تسمي هذا هلوسة في وثائقها وتشرح سبل تقليله، أي أن الشركة الصانعة تعده ضعفا حقيقيا لا إشاعة.

والثاني أن اختيار الرمز التالي لا يذهب دائما إلى الخيار الأرجح؛ فثمة قدر من العشوائية، وهو ما يجعل السؤال نفسه يحصل على جوابين مختلفين. ويمكن التحكم بذلك عبر الوصول البرمجي، أما في نافذة الدردشة فلا عادة.

ومحك عملي أقصر من أي نقاش فلسفي: كل ادعاء يعطيك إياه النموذج ولا تستطيع فتحه ورؤيته في أقل من دقيقة يبقى ادعاء. وهذه الجملة تصلح لأي نموذج، هذا العام والعام المقبل.

ما فائدة هذا الشرح في العمل اليومي

أربعة أمور، كل منها آت مباشرة من فقرة أعلاه. الأول: بما أن النموذج يعيد قراءة المحادثة كلها في كل دور، فجزّئ الجلسات الطويلة وابدأ كل عمل جديد على صفحة فارغة. والثاني: بما أنه يختلق المراجع، فلا تقبل أي مصدر دون فتح رابطه؛ وإن لم يعطك رابطا أصلا فلم يجرِ بحث.

والثالث: بما أن الفاتورة بالرموز، فطلب مخرج أقصر أرخص فعلا، وإرسال ملف من مئة صفحة للحصول على جواب من سطرين أغلى فعلا. والرابع: بما أن النموذج لا يتعلم من محادثتك، فاحفظ التعليمة التي تكررها في كل مرة في ملف قصير والصقها في بداية كل جلسة. هذه العادة وحدها أعادت لنا في عملنا وقتا أكثر من أي شيء آخر، ولا تحتاج اشتراكا أغلى.

وأمر لا يعطيك إياه هذا الشرح: أي نموذج أفضل لعملك. فذلك الجواب يعتمد على المعايير والسعر والإتاحة، ويتغير من أسبوع إلى آخر، ولهذا مكانه قسم المرجع في هذا الموقع لا درس مفاهيمي يفترض أن يبقى صحيحا العام المقبل أيضا.

المسار السريع مع الذكاء الاصطناعي

حين تعرف أن النموذج يعيد قراءة المحادثة كلها في كل دور ولا يتذكر شيئا بين الجلسات، تخرج من ذلك تقنية عملية قلما يستعملها من يعد نفسه مستخدما متمرسا: بدل أن تمط الجلسة إلى ما لا نهاية، اطلب من النموذج في آخرها أن يكتب ورقة تسليم، ثم الصقها في محادثة جديدة. ونموذج سريع رخيص يكفي هنا، لأن العمل تلخيص لا حكم.

  1. ما إن تشعر أن الجلسة بطؤت أو أن النموذج بدأ يتجاهل شيئا قلته في البداية، فأوقفها عندئذ. وهذه اللحظة تأتي عادة أبكر مما تتوقع.
  2. شغّل الوصفة أدناه داخل الجلسة نفسها واحفظ المخرج في ملف نصي، لا في ذاكرة المنتج.
  3. اقرأ الورقة بنفسك مرة واشطب كل ما لا تذكر أنك قلته. وهذه الخطوة ليست اختيارية، والسبب أدناه.
  4. ابدأ الجلسة الجديدة بتلك الورقة. والملف نفسه هو الأساس في المرة القادمة أيضا، ويتحول تدريجيا إلى تعليمتك الثابتة لذلك العمل.

وصفة جاهزة للنسخ

انتهى العمل في هذه الجلسة. اكتب ورقة تسليم ألصقها في محادثة فارغة لتتابع منها.

صيغة الورقة، بهذه العناوين بالضبط:
الهدف: {جملة واحدة}
القرارات المتخذة: {قائمة قصيرة، كل قرار مع سببه في نصف سطر}
الوضع الحالي: {أين وصلنا}
الأسئلة المفتوحة: {ما لا جواب له بعد}
ما لا تعده مرة أخرى: {ما جُرب في هذه الجلسة ولم ينجح}

القواعد:
١. اكتب فقط مما قيل فعلا في هذه الجلسة. وإن كنت لا تعرف شيئا فاتركه.
٢. لا شرح زائد ولا مقدمة. هذه العناوين الخمسة فقط.
٣. اكتب باختصار. الهدف تقليل الحجم لا إعادة سرد المحادثة.
٤. حيث لا تكون واثقا، ابدأ ذلك السطر بعلامة استفهام لأراه.

قبل أن تثق بالناتج: الورقة يكتبها النموذج نفسه الذي ربما انحرف خلال الجلسة، فكل ما اختلقه ينتقل إلى المحادثة التالية أيضا، لكن هذه المرة بمظهر قرار محسوم. وقراءتها مرة واحدة قبل اللصق هي كل كلفة هذه الطريقة. وإن كان العمل يتعلق ببيانات عملاء أو معلومات سرية، فالورقة تحمل تلك البيانات أيضا؛ والقواعد التي تطبقها على المحادثة تنطبق على هذا الملف كذلك.

الذكاء الاصطناعي في هذا العمل

لفهم هذا الموضوع، أفضل ما يمكن فعله بالأدوات نفسها هو أن تجعلها تريك حدودها. وثلاثة أسئلة تحصل على أجوبة مفيدة: أي جزء من هذه المحادثة لم تعد تراه، وأي جزء من جوابك لست واثقا منه، وأعطني مصدرا أستطيع فتحه. وموقفنا أن سؤال النموذج عن نفسه، كنسخته أو حجم نافذته، يعطي أقل الأجوبة جدارة بالثقة، لأن تلك المعلومة لم تكن موجودة بعد حين انتهى تدريبه.

أدوات تساعد فعلا

  • Claude حين تطلب منه أن يقول أي جزء من جوابه غير واثق منه، تأتي إجاباته أصرح ويملأ الفراغ بثقة مصطنعة أقل. وإيران ليست في أي من قائمتي الدول المدعومة لدى أنثروبيك؛ قرأنا ذلك في صفحة أنثروبيك نفسها لا عبر اختبار شبكة.
  • Gemini يتعامل مع الفارسية جيدا ويصلح لاختبار سلوك نافذة السياق على ملف طويل. وصفحة غوغل نفسها تقول إن تطبيق جيميناي على الويب يعمل في أكثر من مئتين وثلاثين دولة ومنطقة، وإيران ليست في تلك القائمة.
  • ChatGPT الخيار الأشيع ومقبول لهذه المهمة. ولا ندعي شيئا عن الوصول من إيران: فصفحة الدول المدعومة لدى أوبن إيه آي، كبقية ذلك النطاق، ترد على هذا الخادم بخطأ وصول، ونحن لا نكتب ادعاء لا شيء خلفه.

اين ينقلب ضدك

الخطر المحدد في هذا الموضوع أن النموذج راوٍ غير موثوق عن نفسه. وهذا ينتج من الفصل بين التدريب والتنفيذ الذي قرأته أعلاه: فالنموذج لا يعرف نسخته ولا حجم نافذته ولا إعدادات المنتج الذي يعمل داخله ما لم تخبره المطالبة، ولأن مخرجه مبني على الطلاقة لا على اليقين فإنه يجيب بثقة على أي حال. أي أن احتمال اختلاق الجواب يبلغ ذروته في المكان الذي تريد فيه أقصى دقة. وأنثروبيك تسمي هذا هلوسة في وثائقها وقد كتبت سبل تقليله. والخطر الثاني يتعلق بالبيانات لا بالدقة: بحسب نوع الحساب والإعدادات، قد يستعمل النص الذي ترسله في التدريب، وهو ما تشرحه أنثروبيك في صفحة الخصوصية، وورقة التسليم التي بنيتها في القسم أعلاه تدخل في الحساب نفسه. ولمعرفة وضع الوصول والدفع لهذه الأدوات من إيران، انظر دليل الشراء.

المصادر: Anthropic: reduce hallucinations Anthropic: is my data used for model training Anthropic: supported countries Google: where the Gemini web app is available

حدود هذه النصيحة

هذا الدرس يشرح شكل العمل لا داخله. أما لماذا خرج جواب بعينه فسؤال لا يملك جوابه أحد خارج الشركة الصانعة، وفي كثير من الحالات لا يملكه أحد داخلها أيضا. وثانيا، الأرقام الثلاثة في هذه الصفحة لها تاريخ وأخذت من الملفات الموثقة في قسم الذكاء الاصطناعي بهذا الموقع؛ والشركات تغير هذه الأرقام، وهذا بالضبط معنى تاريخ الفحص أعلى الصفحة. وثالثا، النموذج اللغوي نوع واحد من النماذج: فنماذج الصورة والصوت والفيديو تسير بمنطق آخر وهذه الصفحة ليست عنها.

من عملنا نحن

من أجل قسم الذكاء الاصطناعي في هذا الموقع نحتفظ بـ١١٠ صفحة لنسخ النماذج. ويوم مراجعة هذا الدرس، كان ٣٧ منها يحمل نافذة سياق بمصدر محدد: أصغرها ٨٠٠٠ رمز على نموذج ترجمة، وأكبرها العشرة ملايين نفسها لدى لاما ٤ سكاوت. وما فاجأنا أثناء العد أن ١٦ من تلك الـ٣٧ تقف عند مليون بالضبط، ومن شركات مختلفة. ورقم تتفق عليه ستة عشر نموذجا من شركات متنافسة بهذه الدقة ليس سقفا تقنيا؛ بل قرار منتج. وإن أردت أن تعد بنفسك، فملفات wp-content/plugins/rgb-ai/data/versions/ ومفتاح context_tokens تقول الشيء نفسه.

اسئلة متابعة حقيقية

هل يختلف النموذج اللغوي الكبير عن روبوت الدردشة؟

نعم. النموذج هو المحرك، وروبوت الدردشة هو المنتج المبني حوله: الواجهة وسجل المحادثة والأدوات والحدود وسياسات الشركة. وقد يقف نموذج واحد خلف عدة منتجات، وقد يستدعي منتج واحد عدة نماذج بحسب ما تفعله.

لماذا يجيب عن السؤال نفسه بجواب مختلف كل مرة؟

لأن اختيار الرمز التالي لا يذهب دائما إلى الخيار الأرجح؛ ففيه قدر من العشوائية. وهذا الضبط مقصود ويجعل النص أكثر طبيعية وأقل تكرارا. وإن احتجت مخرجا متطابقا فيمكن التحكم به عبر الوصول البرمجي؛ أما في نافذة الدردشة فلا عادة.

هل تعني نافذة السياق الأكبر نموذجا أفضل؟

لا. النافذة الأكبر تعني فقط أن النموذج يرى نصا أكثر دفعة واحدة. أما كم يستعمل منه فعلا فسؤال آخر، ولم تعد أي شركة بجودة متساوية عبر النافذة كلها. وللأعمال العادية، فإن نافذة أرخص نماذج اليوم أكبر أصلا من حاجة أغلب الحالات.