- تتيح لك النماذج اللغوية الكبيرة المخصصة تقليل التكاليف، وحماية البيانات الحساسة، وتحسين الأداء في المهام المحددة، مما يجعلها أدوات استراتيجية لحلول الأعمال المصممة خصيصاً.
- حجم النموذج اللغوي الكبير يؤثر على الجودة والتكلفة معاً، لذا يجب الموازنة بين سرعة الاستجابة والدقة والميزانية قبل اتخاذ قرار استخدام نماذج كبيرة مثل GPT-4 أو خيارات أصغر وأسرع.
- تقنيات مثل RAG، والتدريب الإضافي، والتعلم بعدة أمثلة، وهندسة التعليمات، هي أدوات أساسية لتخصيص سلوك النماذج اللغوية الكبيرة، ولكل منها مزايا وتكاليف وتعقيدات خاصة بالصيانة.
النماذج اللغوية الكبيرة تغير طريقة بناء حلول الذكاء الاصطناعي. تظهر نماذج جاهزة جديدة ومحسنة باستمرار.
سؤال يُطرح علي كثيراً: لماذا يختار البعض نموذجاً لغوياً مخصصاً بدلاً من حل جاهز؟
إذا كنت تعمل على مشروع ذكاء اصطناعي، مثل بناء وكيل ذكاء اصطناعي أو روبوت محادثة، فقد ترغب في استخدام نموذج لغوي كبير مخصص.
هناك العديد من الأسباب لاستخدام نموذج لغوي كبير مخصص لوكيلك، والعديد من الخيارات المتاحة. في هذا المقال، سأستعرض معك الطرق المختلفة لتخصيص النماذج اللغوية الكبيرة لمشاريع الذكاء الاصطناعي.
لماذا تستخدم نموذج لغة كبير مخصص؟
هناك عدة أسباب لاستخدام نموذج لغة كبير مخصص:
- ترغب في تقليل التكاليف من خلال التركيز على مهمة معينة مهمة لحالة استخدام عملك، أو تقليل زمن الاستجابة.
- قد ترغب في الحفاظ على خصوصية جميع البيانات، أو استخدام نموذج لغوي داخلي خاص بشركتك.
- قد ترغب في تحسين جودة الإجابات لمهمة محددة.
مهما كان السبب، فإن تخصيص النموذج اللغوي الكبير يتيح لك تحسين الأداء، وتحقيق التوازن بين الدقة والسرعة والتكلفة بما يتناسب مع احتياجات عملك.
اختيار النموذج اللغوي الكبير
للنماذج اللغوية الكبيرة خاصيتان تؤثران على مشاريع الذكاء الاصطناعي: حجمها (بعدد المعاملات)، وجودة الإجابات.
يمكنك اعتبار المعاملات مثل الخلايا العصبية في الدماغ. الدماغ الأكبر غالباً ما يرتبط بالذكاء، لكن هذا ليس دائماً صحيحاً. كما أن أجزاء من الدماغ يمكن أن تكون مُحسَّنة للغاية لمهام معينة مثل الرؤية.
بالنسبة لمشاريع الذكاء الاصطناعي، يؤثر الحجم عادة على سرعة الاستجابة، ويؤثر بشكل كبير على تكلفة الإجابات. المشاريع التي تتطلب استجابة سريعة غالباً ما تستخدم نماذج أصغر، لكن ذلك يكون على حساب جودة الإجابات.
أسئلة يجب طرحها عند اختيار النموذج
إليك قائمة جيدة من الأسئلة التي يجب الإجابة عليها عند اختيار النموذج:
- هل يمكنني استخدام نموذج لغة كبير قائم على السحابة أم يجب أن أستضيف واحدًا بنفسي؟
- ما مدى سرعة الاستجابات التي أحتاجها؟
- ما مدى دقة الاستجابات التي أحتاجها؟
- كم من المال سيوفره أو يحققه مشروعي؟ وما هو السعر الذي يجب ألا يتجاوزه؟
- ما هو الطول المطلوب للإجابات؟
بشكل عام، من الصعب تسريع نموذج قوي أو تقليل تكلفته، ومن الأسهل تحسين نموذج أقل دقة.
ومع ذلك، من الأسرع بكثير البدء بنموذج قوي، وإذا كان يلبي احتياجات مشروعك، فقد لا تحتاج إلى جهد هندسي كبير (كما أنه أسهل في الصيانة).
الاختيار بين RAG، التدريب الإضافي، التعلم بعدة أمثلة، وهندسة التعليمات
هناك خمسة مفاهيم عامة لتحسين جودة إجابات النماذج اللغوية الكبيرة:
- البدء من نموذج مدرب مسبقاً
- RAG
- التدريب الإضافي
- التعلم بعدة أمثلة
- هندسة التعليمات
هذه المفاهيم ليست خاصة بالنماذج المخصصة فقط، بل يجب أخذها بعين الاعتبار دائماً، حيث تعمل معاً بشكل تكاملي.
البدء من نموذج
أول ما يجب فعله هو اختيار نموذج للبدء منه. هناك العديد من قوائم الترتيب على الإنترنت التي تقارن بين النماذج المختلفة.
على سبيل المثال:
- تدير Hugging Face قائمة ترتيب للنماذج مفتوحة المصدر.
- لدى Vellum قائمة ممتازة للنماذج الأكثر شهرة.
إذا كان لدى شركتك نموذج داخلي، فكر في استخدامه ليتناسب مع ميزانيتك ويحافظ على خصوصية البيانات. إذا كنت بحاجة لاستضافة النموذج بنفسك، فكر في نموذج مفتوح المصدر.
الضبط الدقيق
التدريب الإضافي يتضمن تزويد النموذج بأمثلة حتى يتعلم أداء مهمة معينة بشكل جيد. إذا أردت أن يتقن الحديث عن منتجك، يمكنك تزويده بمجموعة من أفضل مكالمات المبيعات في شركتك.
إذا كان النموذج مفتوح المصدر، اسأل نفسك إذا كان لدى فريقك القدرة الهندسية الكافية لضبط النموذج بدقة.
إذا كان النموذج مغلق المصدر ويُقدم كخدمة – مثل GPT-4 أو Claude – غالباً يمكن لمهندسيك تدريب نماذج مخصصة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات. عادة ما ترتفع التكلفة بشكل كبير بهذه الطريقة، لكن الصيانة تكون قليلة أو معدومة.
لكن في كثير من الحالات، التدريب الإضافي ليس الخطوة الأولى لتحسين النموذج.
حالة مناسبة للتدريب الإضافي هي بناء روبوت معرفة لمعلومات ثابتة. من خلال تزويده بأمثلة من الأسئلة والأجوبة، يجب أن يكون قادراً على الإجابة مستقبلاً دون الرجوع للمصدر. لكنه ليس حلاً عملياً للمعلومات الفورية.
التوليد المعزز بالاسترجاع
RAG هو اسم معقد لشيء بسيط قمنا به جميعاً في ChatGPT: لصق نص في ChatGPT وطرح سؤال حوله.
مثال شائع هو سؤال عما إذا كان منتج معين متوفر في متجر إلكتروني، ويقوم روبوت المحادثة بالبحث في كتالوج المنتجات (بدلاً من الإنترنت بشكل عام).
من حيث سرعة التطوير والحصول على معلومات في الوقت الفعلي، يعتبر RAG أمراً أساسياً.
عادة لا يؤثر ذلك على اختيار النموذج، لكن لا يوجد ما يمنعك من إنشاء نقطة نهاية API للنموذج اللغوي تستعلم عن المعلومات وتجيب، واستخدام هذه النقطة كما لو كانت نموذجاً لغوياً مستقلاً.
استخدام RAG في روبوت محادثة معرفي غالباً أسهل في الصيانة، حيث لا تحتاج إلى تدريب النموذج باستمرار – مما قد يقلل التكاليف أيضاً.
التعلم بعدة أمثلة
أسرع طريقة لتحسين جودة الإجابات هي تزويد النموذج بأمثلة في كل طلب API.
التعلم بدون أمثلة – أي عدم إعطاء أي مثال لما تبحث عنه في الإجابة – هو ما يفعله معظمنا مع ChatGPT. إضافة مثال واحد (تعلم بمثال واحد) غالباً ما يكفي لتحسين جودة الإجابة بشكل ملحوظ.
أكثر من مثال واحد يعتبر تعلم بعدة أمثلة. هذا لا يغير النموذج نفسه، بخلاف التدريب الإضافي. أنت فقط تقدم أمثلة قبل كل سؤال في كل مرة.
لكن لا يمكن الإفراط في استخدام هذه الاستراتيجية: النماذج اللغوية الكبيرة لها حجم سياق أقصى، ويتم تسعيرها حسب حجم الرسالة. التدريب الإضافي قد يلغي الحاجة للأمثلة، لكنه يتطلب وقتاً أطول لإتقانه.
تقنيات أخرى لهندسة التعليمات
هناك تقنيات أخرى لهندسة التعليمات، مثل سلسلة الأفكار، والتي تجبر النماذج على التفكير بصوت عالٍ قبل تقديم الإجابة.
هذا يزيد من جودة الرد، لكنه يأتي على حساب طول الرد والتكلفة والسرعة.
توصيتي
رغم أن لكل مشروع احتياجاته الخاصة، سأشاركك رأيي حول منهجية قوية.
مكان جيد للبدء هو استخدام نموذج جاهز يوازن بين السرعة والجودة، مثل GPT-4o Mini. ابدأ بمراجعة جودة الإجابات، وسرعة الاستجابة، والتكلفة، واحتياجات نافذة السياق، ثم حدد ما يجب تحسينه.
بعد ذلك، مع حالة استخدام محددة، يمكنك تجربة هندسة التعليمات البسيطة، ثم RAG، وأخيراً التدريب الإضافي. كل نموذج يمر بهذه المراحل سيحقق تحسناً في الأداء، لذا قد يكون من الصعب تحديد ما يجب استخدامه.
اعتبارات الخصوصية
في عالم مثالي، سيكون كل نموذج لغوي كبير تحت سيطرتك الكاملة، ولن يتم كشف أي شيء خارجه.
للأسف، هذا ليس ما نراه في الواقع – ولأسباب وجيهة.
السبب الأول بسيط: يتطلب استضافة وصيانة نموذج مخصص جهداً هندسياً كبيراً وتكاليف مرتفعة. وعند حدوث أعطال في النموذج المستضاف، تتأثر مؤشرات الأعمال، لذا يجب أن يكون النشر قوياً جداً.
سبب آخر هو أن الشركات الرائدة – مثل OpenAI وGoogle وAnthropic – تطلق باستمرار نماذج أحدث وأكثر قدرة وأقل تكلفة، مما يجعل أي عمل على التدريب الإضافي غير ضروري. هذا ما حدث منذ إصدار ChatGPT 3.5 ولا يبدو أن ذلك سيتغير.
إذا كان لديك بيانات شديدة الحساسية، فمن المنطقي استخدام نموذج وتخصيصه لحالتك. إذا كانت اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أولوية، هناك العديد من النماذج الجاهزة المتوافقة مع GDPR.
البدء في البناء بعد اختيار النموذج اللغوي الكبير
بمجرد اختيارك لنموذج اللغة الكبير (LLM)، يمكنك البدء في تحديد كيفية بناء مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك وصيانته. كمثال، سأختار نوع المشروع الذي لدي خبرة به أكثر: وكيل ذكاء اصطناعي أو روبوت دردشة ذكاء اصطناعي.
يمكنك الإجابة على الأسئلة التالية لتحديد نطاق مشروعك:
- أين أود أن يتواجد وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بي؟ (Slack، واتساب، أداة على موقع إلكتروني، إلخ.)
- ما هي المعرفة التي يجب أن يمتلكها، وأين توجد هذه المعرفة؟
- ما هي القدرات الإضافية التي يجب أن يمتلكها إلى جانب الإجابة على الأسئلة، إن وجدت؟
- هل يجب أن يتم تفعيله عند حدوث شيء ما في مكان ما في العمل؟
تقليل الجهد الهندسي لتوفير التكاليف
الحفاظ على ميزانية محدودة أمر بالغ الأهمية لتحقيق مشروعك. إحدى الطرق لتحقيق ذلك هي تقليل الوقت الهندسي من خلال فصل المتطلبات.
في الوقت الحالي لدينا إمكانية الوصول إلى حلول منخفضة الشيفرة مثل Flutterflow وShopify، والتي يمكن استخدامها من قبل أدوار تقليدية غير تقنية مثل مديري المنتجات. وروبوتات الدردشة ليست استثناءً، وبعض منصات أتمتة الذكاء الاصطناعي تتيح لك حتى استخدام نموذج اللغة الخاص بك.
يمكنك توجيه المهندسين للتركيز على استضافة نموذج اللغة الكبير وإعداده مع منصة الأتمتة. هذا يتيح لمحللي الأعمال ومديري المنتجات وغيرهم من الأدوار ذات الصلة بناء وكلاء ذكاء اصطناعي يلبون متطلبات العمل.
عندما تكون هناك حاجة إلى شيء إضافي، غالبًا ما توفر هذه المنصات طريقة للمهندسين لإضافة بعض الشيفرة البرمجية. بهذه الطريقة، تحتفظ بمزايا النموذج المخصص، وتكسب المرونة والسرعة والتكلفة المنخفضة.
توفير حرية هندسية لحل مشكلات الأعمال
من ناحية أخرى، أحيانًا تكون مشكلات الأعمال صعبة الحل للغاية.
نحن نتحدث هنا عن تطبيقات LLM معزولة عن الشبكة تمامًا، أو تطبيقات على الأجهزة، أو مشاريع تتطلب منح روبوتات الدردشة قدرات متقدمة جدًا تتجاوز مجرد مزامنة البيانات بين منصتين.
في هذه الحالات، من المنطقي السماح للمهندسين باستخدام الأدوات التي يشعرون بالراحة معها. غالبًا ما يكون هذا مجرد كتابة الشيفرة البرمجية، ويقتصر دور أصحاب المصلحة على إدارة المشروع فقط.
اعتبارات استراتيجية لتخصيص نموذج لغة كبير
اختيار نموذج لغة مخصص لمشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك لا يتعلق فقط باختيار أفضل نموذج – بل هو اتخاذ قرارات استراتيجية تتماشى مع أهدافك.
توفر النماذج المخصصة مرونة وتحكمًا وإمكانية تحسين المهام المحددة، لكنها تأتي أيضًا مع تعقيد إضافي. ابدأ بنموذج جاهز، وجرّب هندسة التعليمات، ثم حسّن تدريجيًا بعد ذلك.
تذكر أن النموذج المناسب يجب أن يلبي احتياجات عملك، وليس فقط متطلبات البنية التقنية لديك.
تخصيص باستخدام منصات قوية
هل أنت مستعد للارتقاء بمشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك إلى مستوى أعلى؟
Botpress هي منصة وكلاء ذكاء اصطناعي مرنة وقابلة للتوسعة بالكامل. تتيح منصتنا للمطورين بناء روبوتات دردشة ووكلاء ذكاء اصطناعي لأي حالة استخدام ممكنة.
نقدم منصة تعليمية قوية، Botpress Academy، بالإضافة إلى قناة يوتيوب مفصلة. ويضم Discord الخاص بنا أكثر من 20,000 منشئ روبوتات، ما يتيح لك دائمًا الحصول على الدعم الذي تحتاجه.
ابدأ البناء اليوم. إنها مجانية.
الأسئلة الشائعة
1. كيف أقيم العائد على الاستثمار من الاستثمار في نموذج لغة مخصص لأعمالي؟
لتقييم العائد على الاستثمار عند الاستثمار في نموذج لغة مخصص لعملك، قارن التكاليف الإجمالية (مثل البنية التحتية، وقت المطورين، التخصيص، والاستضافة) مقابل المكاسب القابلة للقياس مثل تقليل العمالة وزيادة معدلات التحويل.
2. ما هي مؤشرات الأداء الرئيسية التي يجب أن أتابعها لقياس فعالية نموذج اللغة المخصص؟
يجب عليك متابعة مؤشرات الأداء مثل دقة الاستجابة (الدقة/الاسترجاع أو إكمال المهام)، زمن الاستجابة (متوسط وقت الاستجابة)، رضا المستخدمين (CSAT/NPS)، معدل الاحتواء أو الحل، وتكلفة كل تفاعل. تعكس هذه المقاييس الأداء الفني للنموذج وتأثيره على نتائج العمل.
3. كيف يمكنني تقدير تكلفة الصيانة طويلة الأجل لحل نموذج لغة مخصص؟
لتقدير تكاليف الصيانة طويلة الأجل لحل نموذج لغة مخصص، قم بتضمين نفقات البنية التحتية (الحوسبة السحابية، التخزين)، تحديثات الهندسة، وتيرة إعادة التدريب أو التخصيص، أدوات المراقبة، والتكيف مع التغيرات التنظيمية. إذا كانت بيانات عملك تتغير بسرعة، توقع زيادة في أعباء إعادة التدريب والتحقق مع مرور الوقت.
4. كيف يمكنني تقييم أداء نماذج اللغة المختلفة لصناعتي أو مجالي المحدد؟
قارن بين نماذج اللغة المختلفة من خلال اختبارها باستخدام تعليمات تمثيلية خاصة بالمجال ومقارنة أدائها من حيث الدقة والوضوح والنبرة وملاءمة المهام. يمكنك استخدام مجموعات بيانات داخلية أو تطبيق معايير مفتوحة المصدر مثل FinancialQA أو MedQA حسب قطاعك.
5. ما هي معايير الامتثال التي يجب أن يلتزم بها نموذج اللغة المخصص إذا كنت أتعامل مع بيانات المستخدمين؟
إذا كنت تتعامل مع بيانات المستخدمين، يجب أن يلتزم نموذج اللغة المخصص بمعايير مثل GDPR (لحماية بيانات الاتحاد الأوروبي)، SOC 2 النوع الثاني (لأمن العمليات)، وHIPAA (إذا كنت تتعامل مع بيانات صحية). يجب أن يوفر مزود النموذج ميزات مثل التحكم في الوصول بناءً على الأدوار، تشفير البيانات أثناء النقل والتخزين، سجلات التدقيق، وسياسات واضحة للاحتفاظ بالبيانات وحذفها.
.webp)
