ما هي نماذج اللغة الكبيرة (LLM)؟ بنية الترانسفورمر ومبادئ العمل الرياضية

التعريف التقني لسؤال ما هو LLM (نموذج اللغة الكبير) هو أنه نماذج تعلم عميق تتعلم البنية الإحصائية للغة من كميات هائلة من البيانات النصية وتستطيع توليد نصوص جديدة بناءً على توزيعات الاحتمالات التي تعلمتها. LLM هو اختصار للعبارة الإنجليزية Large Language Model ويُستخدم في اللغة العربية كـ نموذج اللغة الكبير.

الـ LLM ليس مجرد برنامج يحفظ الكلمات. أثناء التدريب، يمثل العلاقات بين الرموز في كميات ضخمة جدًا من النصوص عبر أوزان رياضية. عندما يرسل المستخدم مطالبة، يقوم النموذج بتقسيم السياق المعطى إلى أجزاء أصغر تسمى "توكنات" ويحسب توزيع الاحتمالات للتوكن التالي. تستمر عملية التوليد بتسلسل هذه التوقعات.

لذلك، فإن الذكاء الاصطناعي من نوع LLM لا يشير إلى كامل منظومة الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي مفهوم أوسع؛ فهو يشمل العديد من المجالات مثل تعلم الآلة، الرؤية الحاسوبية، الروبوتات، أنظمة الكلام، ونماذج اللغة. أما LLM فهو فئة معينة من النماذج تم تطويرها لمعالجة وتوليد اللغة الطبيعية. بعبارة أخرى، الفرق بين LLM والذكاء الاصطناعي هو أن أحدهما يشير إلى مجال تكنولوجي واسع، والآخر يشير إلى نهج نمذجة معين داخل هذا المجال.

ما هو اختصار LLM وماذا يعني نموذج اللغة الكبير؟

اختصار LLM هو Large Language Model. يتم تقييم مصطلح "Large" في إطار تقني لا يشير فقط إلى حجم ملف النموذج، بل أيضًا إلى حجم معلمات النموذج، ونطاق بيانات التدريب، ومتطلبات الحساب.

يقوم نموذج اللغة الكبير، أثناء التدريب، بتشكيل بنية رياضية حول بناء الجملة، العلاقات بين الكلمات، السياق، وتمثيلات المعلومات المختلفة للغة، وذلك من خلال تعلم الأنماط في النصوص. قد يحتوي النموذج على الملايين، أو المليارات، أو حتى عدد أكبر من المعلمات. هذه المعلمات هي قيم رقمية يتم تحديثها أثناء عملية التدريب.

يعتمد مبدأ عمل LLM على التنبؤ الاحتمالي. يمكن التعبير عن هدف النموذج بشكل مبسط على النحو التالي:

P(wₜ | w₁, w₂, ..., wₜ₋₁)

يمثل هذا التعبير احتمال ظهور الرمز التالي عندما تكون الرموز السابقة معروفة. في كل خطوة توليد، ينشئ النموذج توزيع احتمالات بين التوكنات الممكنة ويحدد التوكن التالي من هذا التوزيع وفقًا للطريقة المختارة.

هذه الآلية لا تعني أن LLM "يفكر" في النص بوعي كالإنسان. العملية التي يقوم بها النموذج هي إجراء حسابات احتمالية بناءً على المعلمات المتعلمة أثناء التدريب والسياق الحالي.

العلاقة بين LLM والذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن مصطلحي "LLM والذكاء الاصطناعي" قد يُستخدمان أحيانًا بالتبادل في الاستخدام اليومي، إلا أنهما ليسا نفس المفهوم من الناحية التقنية. يمكن اعتبار الذكاء الاصطناعي عنوانًا أوسع. أما LLM، فيوصف النماذج التي تركز بشكل خاص على معالجة وإنتاج لغة البشر ضمن هذا المجال.

على سبيل المثال، قد يكون نظام تصنيف الصور تطبيق ذكاء اصطناعي يهدف إلى التعرف على الكائنات في الصور، ولكنه ليس LLM. في المقابل، نماذج اللغة واسعة النطاق التي تقوم بتوليد النصوص، التلخيص، الإجابة على الأسئلة، توليد الأكواد، أو معالجة المعلومات عبر اللغة الطبيعية يمكن أن تندرج ضمن فئة LLM.

هذا التمييز يزيل أيضًا اللبس المفاهيمي الأساسي الذي يواجهه البحث عن الفرق بين LLM والذكاء الاصطناعي: كل LLM هو جزء من نظام ذكاء اصطناعي؛ ولكن ليس كل نظام ذكاء اصطناعي هو LLM.

ما هي نماذج LLM؟

يمكن تطوير نماذج LLM بواسطة شركات مختلفة، فرق بحثية، ومجتمعات مفتوحة المصدر باستخدام معماريات واستراتيجيات تدريب مختلفة. تعد عائلات GPT، و Llama، و Gemini، و Claude أمثلة شائعة في منظومة نماذج اللغة الكبيرة.

يجب هنا التمييز بين اسم النموذج والتطبيق. على سبيل المثال، تطبيق الدردشة الذي يتفاعل معه المستخدمون مباشرة ليس هو نفس نموذج اللغة الأساسي الذي يعمل في الخلفية. العلاقة بين LLM و ChatGPT يمكن فهمها من خلال هذا التمييز: يُعتبر ChatGPT منتج ذكاء اصطناعي وطبقة تفاعلية، بينما تستفيد الإصدارات المحددة من النماذج وراءه من تكنولوجيا LLM.

عند فحص أمثلة نماذج اللغة الكبيرة، لا يكفي النظر إلى حجم النموذج وحده. يجب أيضًا تقييم طريقة التدريب، وهندسة النموذج، وسعة السياق، والغرض من الاستخدام، وشروط الترخيص، وتكلفة الاستدلال، وأداء النموذج في مهام محددة.

كيف يعمل LLM؟

يمكن تقسيم الإجابة على سؤال كيف يعمل LLM إلى عدة مراحل أساسية: تحويل النص إلى توكنات، نقل التوكنات إلى تمثيلات رقمية، حساب العلاقات ضمن السياق عبر معمارية Transformer، والتنبؤ الاحتمالي بالتوكن التالي.

لا يتم نقل الجملة التي يدخلها المستخدم إلى النموذج كلمة بكلمة مباشرة. أولاً، يتم تطبيق عملية تسمى tokenization (تقسيم الكلمات). يقوم الـ Tokenizer بتقسيم النص إلى وحدات أصغر تعتمد على قاموس النموذج. قد تكون هذه الوحدات كلمة كاملة أحيانًا، أو جزءًا من كلمة، أو علامة ترقيم.

يتم بعد ذلك تحويل المعرفات الرقمية للتوكنات إلى تمثيلات متجهية عالية الأبعاد عبر طبقات التضمين (embedding layers). يعالج النموذج العلاقات داخل اللغة من خلال هذه المتجهات.

في هذه المرحلة، تدخل معمارية Transformer حيز التنفيذ. على وجه الخصوص، تساعد آلية Self-Attention (الانتباه الذاتي) النموذج على تقييم السياق الحالي عن طريق حساب العلاقات بين التوكنات في التسلسل. وبالتالي، يمكن تمثيل العلاقات بين الأجزاء المختلفة من الجملة رياضيًا.

الناتج الذي يولده النموذج لا يتم سحبه مباشرة من قاعدة بيانات على شكل "إجابة جاهزة". يتم التوليد بناءً على التوزيع المحسوب للتوكنات التالية المحتملة في كل خطوة. لذلك، قد تنتج نفس المطالبة إجابات مختلفة اعتمادًا على النموذج المستخدم ومعلمات التوليد.

كيف يتم بناء LLM؟

الإجابة على سؤال "كيف يتم بناء LLM؟" لا تتعلق بتشغيل خوارزمية واحدة، بل تشير إلى عملية تدريب متعددة المراحل. يتطلب بناء نموذج كبير الحجم مجموعات بيانات ضخمة، ومحلل توكنات (tokenizer)، وهندسة نموذج، وقدرة حاسوبية عالية، وعمليات تدريب طويلة الأجل.

في العملية الأساسية، يتم إعداد البيانات النصية، وتقسيمها إلى توكنات، وتحويلها إلى شكل يمكن للنموذج أن يتعلمه. بعد ذلك، يخضع النموذج لعملية التدريب الأولي (pre-training) واسعة النطاق لتعلم الأنماط في اللغة. في المراحل اللاحقة، يمكن تحسين سلوك النموذج وجودة استجابته في مهام محددة باستخدام طرق مثل الضبط الدقيق (fine-tuning)، والضبط الدقيق المُشرف عليه (Supervised Fine-Tuning - SFT)، والتعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)، أو تحسين التفضيل المباشر (DPO).

لذلك، لا يمكن تفسير سؤال كيف يتم تدريب LLM بمجرد تحميل البيانات وتشغيل النموذج. يتم تقييم جودة البيانات، هندسة النموذج، عدد المعلمات، هدف التدريب، البنية التحتية للأجهزة، والغرض الذي سيُستخدم من أجله النموذج بعد التدريب معًا.

تظهر نقطة التحول الرئيسية لفهم تقنية LLM هنا: الآلية الأساسية التي تمكن النموذج من توليد النصوص هي قدرة معمارية Transformer على معالجة العلاقات ضمن السياق رياضيًا. هذه المعمارية وآلية الانتباه الذاتي تشكل الأساس التقني لمنطق عمل نماذج اللغة الكبيرة.

معمارية Transformer وآلية الانتباه الذاتي

من أهم نقاط التحول في بنية LLM هو نهج Transformer. العمل البحثي الذي نشره فاسواني وزملاؤه عام 2017 تحت عنوان "Attention Is All You Need" (الانتباه هو كل ما تحتاجه)، قدم بنية تركز على آلية الانتباه في معالجة البيانات التسلسلية. كان هذا النهج خطوة مهمة لتجاوز قيود المعالجة المتسلسلة للطرق القائمة على RNN و LSTM التي كانت تستخدم على نطاق واسع في السابق.

لا يكفي لنموذج اللغة أن يقيم الكلمات بشكل فردي فقط. فمعنى الجملة يعتمد على العلاقة بين الكلمات. تحسب بنية Transformer هذه العلاقات رياضيًا عبر آلية الانتباه الذاتي (Self-Attention).

لماذا لم تكن RNN و LSTM كافية؟

في أنظمة معالجة اللغة الطبيعية قبل Transformer، كان للشبكات العصبية المتكررة مثل RNN و LSTM مكانة مهمة. يمكن لهذه النماذج معالجة النص بشكل متسلسل ونقل المعلومات المستخلصة من الخطوات السابقة إلى الخطوات اللاحقة.

ومع ذلك، كان هناك قيد أساسي لهذا النهج: كان تسلسل المعالجة يعتمد بشكل كبير على بعضه البعض. ففي التسلسلات الطويلة، قد يصبح من الصعب إقامة اتصال فعال بين المعلومات الموجودة في المواقع المبكرة والمعلومات اللاحقة.

على سبيل المثال، في جملة طويلة، قد يكون هناك العديد من التوكنات بين الفاعل والفعل في جزء متقدم من الجملة. ومع صعوبة نقل النموذج لهذه العلاقات البعيدة بشكل صحيح، قد تضعف معلومات السياق.

اتبع نهج Transformer مسارًا مختلفًا، من خلال التركيز على آلية الانتباه التي تتيح حساب العلاقات في التسلسل بأكمله بشكل أكثر توازٍ.

ما هو الانتباه الذاتي (Self-Attention)؟

الانتباه الذاتي (Self-Attention) هو آلية تحسب علاقة كل توكن في تسلسل بالتوكنات الأخرى. يشير مصطلح "الذاتي" هنا إلى أن الانتباه يتم تأسيسه بين العناصر داخل نفس التسلسل.

لكل توكن في الجملة، يمكن للنموذج حساب مدى ارتباط التوكنات الأخرى به. وبالتالي، يمكن تقييم معنى الكلمة ليس فقط من الكلمات المجاورة مباشرة، بل أيضًا بالمعلومات القادمة من أجزاء أبعد من الجملة.

في الأساس الرياضي لآلية الانتباه الذاتي توجد ثلاثة تمثيلات مختلفة:

• Query (Q): يمثل المعلومات التي يبحث عنها التوكن الحالي.

• Key (K): يمثل الخصائص التي يمتلكها كل توكن ويتم مقارنتها بالاستعلام.

• Value (V): يحمل المعلومات التي سيتم نقلها كنتيجة للانتباه.

يمكن التعبير عن عملية الانتباه الأساسية بالمعادلة التالية:

Attention(Q, K, V) = softmax(QKᵀ / √dₖ)V

هنا، ينتج ضرب المصفوفة بين Q و K درجات التشابه أو العلاقة بين التوكنات. يتم قياس هذه القيم، ثم تمريرها عبر دالة softmax لتحويلها إلى أوزان، ويتم دمج المعلومات في مصفوفة V مع هذه الأوزان.

بفضل هذه الآلية، يمكن للنموذج حساب أي من المعلومات ضمن السياق يحمل وزنًا أكبر للتوكن الحالي.

الفرق بين Tokenization و Embedding

لفهم كيفية عمل LLM على المستوى التقني، من الضروري التمييز بين مفهومي tokenization (تقسيم الكلمات) و embedding (التضمين).

Tokenization هي عملية تقسيم النص إلى توكنات يمكن للنموذج معالجتها. على سبيل المثال، قد تكون كلمة واحدة توكنًا؛ ولكن وفقًا لـ tokenizer والقاموس المستخدم، يمكن تقسيم الكلمة إلى أجزاء متعددة.

Embedding هو تحويل هذه التوكنات إلى متجهات رياضية. لا يعالج النموذج اللغة الطبيعية مباشرة بالشكل الذي يراه الإنسان من الكلمات. يتم تحويل التوكنات إلى تمثيلات رقمية، وتقوم الشبكة العصبية بإجراء الحسابات على هذه التمثيلات.

تعد هذه المتجهات إحدى المدخلات الأساسية للنموذج لتعلم العلاقات داخل اللغة. ومع تحديث معلمات النموذج أثناء عملية التدريب، يمكن لتمثيلات التوكنات أن تعكس أنماط الاستخدام في اللغة بشكل أكثر فعالية.

لماذا التشفير الموضعي (Positional Encoding) ضروري؟

يمكن لآلية الانتباه الذاتي (Self-Attention) حساب العلاقات بين التوكنات؛ ولكن عند النظر فقط إلى تمثيلات المحتوى للتوكنات، يجب التعبير عن معلومات الموقع في التسلسل بشكل منفصل.

في جمل مثل "رأى علي عائشة" و "رأت عائشة علي"، توجد نفس الكلمات، لكن ترتيب الكلمات يغير المعنى. لكي يتمكن النموذج من فهم هذا الاختلاف، يجب تمثيل مواقع التوكنات في التسلسل.

في بنية Transformer، يتم التعامل مع هذه المشكلة من خلال التشفير الموضعي (Positional Encoding)، أو بشكل أعم، من خلال تمثيلات المعلومات الموضعية. وهكذا، يمكن للنموذج تقييم ليس فقط ماهية التوكن، بل أيضًا موقعه في التسلسل.

كيفية إضافة المعلومات الموضعية إلى النموذج يمكن أن تختلف باختلاف المعمارية المستخدمة. في تصميم Transformer الكلاسيكي، تم استخدام نهج التشفير الموضعي القائم على دوال الجيب وجيب التمام. في معماريات نماذج اللغة اللاحقة، تم تطوير طرق مختلفة لتمثيل الموقع.

كيف يعمل الانتباه متعدد الرؤوس (Multi-Head Attention)؟

لا تتكون معمارية Transformer من حساب انتباه واحد فقط. تتيح آلية الانتباه متعدد الرؤوس (Multi-Head Attention) تشغيل رؤوس انتباه متعددة بشكل متوازٍ.

يمكن لكل رأس انتباه أن يتعلم التركيز على أنماط علاقات مختلفة بين التوكنات. فبينما يركز أحد الرؤوس على علاقة نحوية، قد يمثل رأس آخر رابطًا دلاليًا مختلفًا بشكل أقوى.

يتم دمج مخرجات الرؤوس المحسوبة وتمريرها إلى طبقات Transformer اللاحقة. وبهذه الطريقة، يمكن للنموذج تقييم نفس النص من منظور علاقات مختلفة.

يشير هذا الهيكل إلى أن معمارية LLM ليست مجرد نظام بسيط "يتنبأ بالكلمات". بل تعمل داخل النموذج العديد من التحويلات الرياضية، ومصفوفات الأوزان، والطبقات معًا.

ولادة LLM: مراحل التدريب

لا تنبع قدرات LLM من البنية المعمارية فقط. فالبيانات التي تم تدريب النموذج عليها والهدف من تدريبه هي عوامل حاسمة في تحديد السلوك الناتج.

التدريب الأولي (Pre-training): التدريب الأساسي لنموذج اللغة

التدريب الأولي (Pre-training) هو مرحلة التعلم الأساسية لنماذج اللغة الكبيرة. يحاول النموذج تعلم الأنماط في اللغة من خلال مجموعات بيانات نصية واسعة جدًا.

في هذه المرحلة، المهمة الأساسية للنموذج لمعظم نماذج LLM الحديثة ذاتية الانحدار هي التنبؤ بالتوكن التالي بناءً على التوكنات السابقة. يتم حساب الفرق بين تنبؤ النموذج والتوكن الفعلي عبر دالة خسارة، ويتم تحديث المعلمات باستخدام طريقة الانتشار الخلفي.

يمكن تصور سير العمل المبسّط على النحو التالي:

نص ← تقسيم إلى توكنات ← تضمين ← طبقات Transformer ← تنبؤ بالتوكن التالي ← حساب الخسارة ← تحديث المعلمات

عند تكرار هذه العملية على عدد كبير جدًا من الأمثلة، يبدأ النموذج في تمثيل الهياكل الإحصائية للغة بشكل أفضل وأفضل.

ماذا تعني المعلمات؟

في نماذج LLM، تشير المعلمات إلى القيم الرقمية التي يتم تعلمها أثناء التدريب. تمثل أوزان النموذج وقيم التحيز في بعض المعماريات المكونات الرياضية الأساسية التي تحدد كيفية تحويل المدخلات.

زيادة عدد المعلمات وحدها لا تضمن أن النموذج سيكون أكثر نجاحًا في كل مهمة. جودة البيانات، طريقة التدريب، بنية النموذج، ميزانية الحساب، واستراتيجيات الاستدلال تؤثر أيضًا على الأداء.

لذلك، فإن نهج "النموذج الأكبر هو الأفضل" غير كافٍ من الناحية التقنية.

الضبط الدقيق (Fine-Tuning) و SFT

بعد التدريب المسبق، يمكن تطبيق الضبط الدقيق (Fine-Tuning) لجعل النموذج يتصرف بشكل أكثر تحكمًا في مهام معينة.

في مرحلة الضبط الدقيق المشرف عليه (Supervised Fine-Tuning - SFT)، يتم تزويد النموذج بمدخلات محددة والمخرجات المتوقعة المقابلة لها. يتم إعادة تدريب النموذج بناءً على هذه الأمثلة ليتكيف مع نمط السلوك المحدد.

على سبيل المثال، يمكن أن يهدف ذلك إلى أن يقوم النموذج بإنتاج وثائق تقنية، أو تقديم استجابات بتنسيق معين، أو التكيف بشكل أفضل مع مجال مهمة محدد.

هذه العملية ليست هي نفسها بناء LLM من الصفر. يركز الضبط الدقيق على تغيير معلمات نموذج موجود لغرض محدد.

RLHF و DPO

إن مجرد قدرة نموذج اللغة على التنبؤ بالتوكنات الصحيحة لا يعني أنه سيقدم إجابات تتوافق مع توقعات المستخدم. تم تطوير طرق تستفيد من التقييمات البشرية لجعل الاستجابات مفيدة وآمنة وبالشكل المفضل.

RLHF (التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية) هو أحد المناهج التي تهدف إلى تحسين سلوك النموذج بالاستفادة من التغذية الراجعة البشرية. يمكن أن تشكل الاستجابات التي يقيّمها البشر إشارة للنموذج حول أي أنواع المخرجات يجب أن يفضلها.

أما DPO (تحسين التفضيل المباشر) فهو طريقة تهدف إلى تحسين ميل النموذج لإنتاج الاستجابات المفضلة مباشرة باستخدام بيانات التفضيل.

من المهم التمييز بين مراحل التدريب هذه:

كيف تتعلم نماذج اللغة؟

لا تتعلم نماذج اللغة كالبشر عن طريق الدراسة. أثناء التدريب، يتم تحديث معلمات النموذج بطريقة التحسين الرياضي لتقليل خطأ التنبؤ.

يقوم النموذج بتنبؤ حول أي توكن يجب أن يأتي بعد توكن معين. يتم قياس الفرق بين البيانات الحقيقية والتنبؤ بواسطة دالة الخسارة. ثم يتم حساب التدرجات لتحديد الاتجاه الذي يجب تغيير المعلمات فيه.

في نموذج يحتوي على مليارات المعلمات، قد تتطلب هذه العملية موارد حسابية ضخمة جدًا. عند اكتمال التدريب، يصبح النموذج شبكة عصبية تمثل الأنماط في بيانات التدريب بشكل موزع ضمن معلماته.

هذه الآلية تكشف أحد أهم الفروقات المتعلقة بـ تقنية LLM: لا يلزم أن يكون هناك "قاعدة بيانات للإجابات" يتم البحث عنها واسترجاعها بالمعنى التقليدي داخل النموذج. يتم التوليد بناءً على المعلمات المتعلمة والسياق المعطى.

مجالات استخدام LLM

لا تقتصر مجالات استخدام LLM على تطبيقات الدردشة فقط. يمكن استخدامها في العديد من المهام مثل توليد النصوص، التلخيص، الترجمة، التصنيف، استخراج المعلومات، توليد الأكواد، تحليل المستندات، وخدمة العملاء.

قد يكون التطبيق القائم على LLM أكثر شمولاً من استخدام النموذج الأساسي بمفرده. يمكن أن يحتوي التطبيق على قواعد بيانات، واجهات برمجة تطبيقات (APIs)، وأنظمة بحث، ومكونات RAG، وطبقات أمان، وقواعد عمل مخصصة.

على سبيل المثال، قد يستخدم نظام يعمل في المجال القانوني نموذج لغة مدعومًا بوثائق تشريعية وسوابق قضائية. والمفهوم الذي يُصادف في عمليات البحث مثل "ما هو المحامي LLM" يشير عادةً إلى هذه الأنواع من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموجهة نحو القانون؛ فالـ LLM نفسه ليس محاميًا من الناحية القانونية.

أين تُستخدم LLM؟

• توليد المحتوى والنصوص

• كتابة الأكواد وشرح الأكواد

• تلخيص المستندات

• أنظمة دعم العملاء

• تصنيف النصوص

• استخراج المعلومات

• أنظمة البحث والأسئلة والأجوبة

• التطبيقات التعليمية

• الأنظمة المساعدة للمجالات المتخصصة مثل القانون والمالية

إن نجاح هذه المجالات الاستخدامية لا يعتمد فقط على النموذج المختار. فجودة البيانات، وتصميم المطالبة، وإدارة السياق، وآليات التحقق، وبنية التطبيق هي أيضًا عوامل حاسمة.

كيف يُستخدم LLM؟

تختلف الإجابة على سؤال كيفية استخدام LLM باختلاف الغرض من الاستخدام. في الاستخدام البسيط، يرسل المستخدم المطالبة مباشرة عبر واجهة دردشة. وفي التطبيقات الأكثر تقدمًا، يمكن ربط النموذج ببرنامج عبر واجهة برمجة تطبيقات (API).

على سبيل المثال، يمكن لتطبيق مؤسسي أن يقوم أولاً بتصنيف سؤال المستخدم، والعثور على المستندات ذات الصلة، ثم نقلها إلى النموذج كسياق، وتمرير الإجابة المولّدة عبر طبقة تحقق.

هنا يدخل هندسة المطالبات (Prompt Engineering) أيضًا في الاعتبار. يمكن للمطالبة المصممة جيدًا أن تساعد النموذج على فهم المهمة والسياق وتنسيق الإخراج والقيود بشكل أوضح.

لذلك، فإن نطاق الإجابة على سؤال ما الذي يمكن فعله باستخدام LLM لا يقتصر على كتابة النصوص فقط. يمكن للنموذج أيضًا أن يؤدي دور طبقة معالجة اللغة في بنية برمجية أكبر.

الحدود التقنية لـ LLM

على الرغم من قدراتها القوية في توليد اللغة، إلا أن نماذج LLM ليست محركات معلومات خالية من الأخطاء. فقد يؤدي الهيكل الاحتمالي لعمل النموذج في بعض الحالات إلى إنتاج إجابات غير واقعية أو تحتاج إلى التحقق منها.

تُسمى هذه المشكلة hallucination، أو "هلوسة" باللغة العربية. يمكن للنموذج أن ينشئ معلومة، أو مصدرًا، أو شرحًا يبدو مقنعًا من الناحية اللغوية ولكنه في الواقع غير صحيح.

تشكل حدود نافذة السياق قيدًا تقنيًا آخر. تختلف كمية التوكنات التي يمكن للنموذج تقييمها في عملية واحدة حسب البنية المعمارية وإصدار النموذج المستخدم. في المستندات الطويلة جدًا، يمكن أن يؤثر تضمين معلومات معينة في السياق بشكل مباشر على جودة استجابة النموذج.

عند هذه النقطة، يمكن لمعماريات مثل RAG أن تساعد النموذج على إنتاج استجابات عن طريق جلب المحتوى ذي الصلة من مصادر معلومات خارجية. أما الضبط الدقيق (Fine-Tuning) فيحل مشكلة مختلفة؛ فهو يهدف إلى تغيير سلوك النموذج أو قدرته في مهام معينة.

الفرق الأساسي بين LLM و RAG و Fine-Tuning

RAG والضبط الدقيق (Fine-Tuning) ليسا بديلين مباشرين لبعضهما البعض. يمكن استخدامهما معًا في تطبيق واحد. يعالج RAG مشكلة الوصول إلى المعلومات الخارجية، بينما يمكن أن يركز الضبط الدقيق على طريقة سلوك النموذج أو قدرته في مهام محددة.