النماذج اللغوية الكبيرة
النموذج اللغوي الكبير هو نموذج تعلم عميق قادر على توليد اللغة ومعالجة اللغة الطبيعية وفهم السياق وابداء الآراء وطرح الاسئلة والإجابة عليها كذلك .
غالباً ماتكون النماذج اللغوية الكبيرة هي الصورة النمطية عن الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة .
النشأة والإمكانيات
في الواقع النماذج اللغوية الكبيرة لم تكن ذات شهرة واسعة قبل عقد 2020 الحالي , فقبل ذلك كانت مهمات الذكاء الاصطناعي تقتصر على وظائف قصيرة كالأتمتة وأنظمة التوصيات ولم تصل إلى هذه المرحلة إلا قبل وقت قليل تقريباً .
على مايبدو أن أول نموذجين لغوية كبيرة كانت :
- Google Bert 2018
- GPT-1 2017
| صورة بيرت | صورة جي بي تي 1 |
|---|---|
 |
 |
مميزات
غالباً ماقامت النماذج اللغوية الكبيرة بتسريع المهمات ودفع عجلة التنمية , على الأرجح حتى مفهوم الذكاء الاصطناعي لم ينتشر إلا من بعد إنتشارها وخصوصاً مع “لحظة إطلاق شات جي بي تي 3.5” الشهيرة في نوفمبر 2022 م .
غالباً ماتُدرب النماذج اللغوية الكبيرة على بيانات ضخمة تعرف بـالبيانات الضخمة تُخزن في قواعد بيانات مختلفة الأنواع وحتى في ملفات نصية ذات صيغٍ مختلفة , وعدد المعاملات في النماذج اللغوية الكبيرة قد يتجاوز المليارات , ومدة التدريب والتكلفة كذلك تكون عالية مقارنة بتكلفة ومدة تدريب النماذج اللغوية الصغيرة والأنواع الأخرى من الذكاء الاصطناعي .
بما معناه
أنك يومياً تستخدم نماذج لغوية كبيرة إذا كنت تستخدم شات جي بي تي 5 أو جوجل جيمناي أو ديب سيك أو حتى كلود .
أمثلة أخرى على نماذج لغوية صغيرة وكبيرة :
- Meta Llama 3.2
- Qwen 2.5
- Google Gemma-2
- OpenAI GPT4o Mini
- Huggingface SmolLM
- TinyLlama
وبسبب إنتشار النماذج اللغوية الكبيرة انتشر استخدام منصات خاصة بهذه النماذج اللغوية الصغيرة والكبيرة مثل : - Huggingface
- Kaggle
- Openrouter
