نبدأ سلسلتنا الجديدة عن تفكيك شفرة الذكاء الإصطناعي، وهي سلسلة تتخصص في البحث والتدقيق في عالم الذكاء الاصطناعي وتحديثاته وكل الإضافات به، في هذا الجزء من السلسلة نستفتح الكلام عن روبوتات المحادثات الآلية، كيف تعمل؟ ما أهميتها؟ وبالطبع سنتحدث عن النماذج اللغوية الكبيرة وكيف مكنتنا من وجود روبوتات المحادثات، فتابع معنا لنفك شفرة الذكاء الإصطناعي معًا ومع NVIDIA.

تفكيك شفرة الذكاء الإصطناعي: روبوتات المحادثات

روبوتات المحادثات نوع من انواع الذكاء الإصطناعي تعتمد في عملها على ما يُسمى باسم النماذج اللغوية الكبيرة والتي هي خوارزميات تعلم عميق مُدربة مسبقًا على مجموعات بيانات ضخمة واسعة مثل الإنترنت نفسه، هذه الخوارزميات يمكنها التعرف وتلخيص وترجمة والتنبؤ وإنتاج النصوص وأشكال أخرى من المحتوى، يمكن تشغيل هذه النماذج محليًا على أجهزة الكمبيوتر الشخصية او الـWorkstation المدعومة بواسطة كروت شاشة NVIDIA GeForce خاصة كروت RTX الرسومية.

تتفوق النماذج اللغوية الكبيرة LLM في تلخيص كميات كبيرة من النصوص وتصنيف واستخراج البيانات وكل ذلك من اجل الوصول الى رؤية جديدة للنصوص وانتاج نصوص جديدة بأسلوب ونبرة وتنسيق يحددها المستخدم، هذا يُسهل التواصل بأي لغة حتى تلك التي لا يتحدث بها البشر، سواء كنا نتحدث عن لغات البرمجة او دراسات حيوية مثل سلاسل البروتين والجينات.

مثال على النموذج اللغوي الكبير هو Google Gemma، والذي يمكن تجربته في NVIDIA AI Playground.

من المعروف ان النماذج اللغوية الأولى تم تدريبها على النصوص فقط، بينما تم تدريب الإصدارات اللاحقة على أنواع أخرى من البيانات مثل الوسائط المتعددة فيمكن لهذه النماذج التعرف وانتاج العديد من الوسائط مثل الصور والفيديوهات والصوت وأشكال أخرى من المحتوى المتنوع.

بداية الدردشة الآلية كانت مع ChatGPT الذي انتشر بسرعة، وكان من النماذج اللغوية الأولية التي قُدمت للمستهلكين، وذلك مع واجهة مألوفة مُصممة للتحاور مع المستخدمين والرد على أوامرهم بشكل طبيعي، منذ ذلك الحين تم استخدام روبوتات المحادثة والذكاء الإصطناعي لمساعدة المطورين في كتابة الأكواد ويُساعد العلماء في اكتشاف أدوية أكبر وتطوير اللقاحات بشكل أسرع.

النماذج اللغوية التي تشغل الوظائف الكبيرة بطبعها تتطلب قدرات حسابية كبيرة، لذلك الجمع بين تقنيات التحسين المتقدمة والخوارزميات المختلفة مع وحدات معالجة الرسومات RTX التي صُممت خصيصًا من أجل الذكاء الإصطناعي تساعد في جعل النماذج اللغوية الكبيرة مضغوطة بما يكفي وأجهزة الكمبيوتر قوية بما يكفي لتشغيل هذه النماذج محليًا دون الحاجة الى اتصال بالإنترنت، وتمهد النماذج اللغوية الكبيرة خفيفة الوزن مثل Mistral -والتي هي احد النماذج اللغوية الكبيرة التي تشغل الدردشة مع RTX- الطريق لأداء على أحدث طراز مع أقل متطلبات من الطاقة والتخزين.

أهمية النماذج اللغوية الكبيرة

يمكن تكييف النماذج اللغوية الكبيرة لحالات استخدام كثيرة ولمجموعة واسعة من الصناعات وسير العمل، هذه المرونة جنبًا الى جنب مع الأداء السريع توفر مكاسب في الأداء والكفاءة عبر جميع المهام القائمة على هذه اللغة، تُتسخدم الـ LLM على نطاق واسع في تطبيقات الترجمة اللغوية مثل DeepL والتي تستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتوفير نتائج دقيقة.

يستخدم DeepL، الذي يعمل على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA في السحابة، الذكاء الاصطناعي المتقدم لتوفير ترجمات نصية دقيقة.

نماذج للاستفادة من النماذج اللغوية الكبيرة والذكاء الإصطناعي

يقوم الباحثون في المجال الطبي بتدريب النماذج اللغوية بشكل عام على الكتب المدرسية وغيرها من البيانات الطبية لتعزيز الرعاية الصحية للمرضى، ويستفيد تجار التجزئة من الدردشة الآلية المدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة لتقديم تجارب دعم عملاء متميزة، والمحللون الماليون يستعملون هذه النماذج اللغوية لتفريغ وتلخيص المكالمات الهامة والاجتماعات الأخرى وهذا مجرد غيث من فيض أكبر.

الدردشة الآلية مثل الدردشة مع RTX ومساعدي الكتابة المبنيين على النماذج اللغوية الكبيرة تترك بصمتها على كل جوانب من جوانب العمل المعرفي، بداية من التسويق مرورًا بكتابة النسخ حتى كتابة العمليات القانوية، كانت مساعدة البرمجة من أول التطبيقات المدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة، والتي أشارت الى مستقبل تطوير البرمجيات المُساعد بالذكاء الاصطناعي، الآن مشاريع مثل ChatDev تجمع النماذج اللغوية مع وكلاء الذكاء الإصطناعي -والتي هي روبوتات تعمل بشكل مستقل للمساعدة في الإجابة على الأسئلة أو أداء المهام الرقمية- لإنشاء شركة برمجيات افتراضية حسب الطلب، انت تخبر النظام بما تريد وتتركه ليعمل مع نفسه.