ما النموذج اللغوي، ولماذا لا يعرف شركتي؟
الجواب المختصر
النموذج اللغوي برنامج تدرّب على كمية ضخمة جدًا من النصوص، وتعلّم أن يتوقع الجزء التالي من النص. وبهذا تعلّم أن يكتب ويلخّص ويفكّر في المسائل. لكن عقودك وأسعارك وعملاءك لم تكن في تلك النصوص أبدًا، ومعرفته تتوقف عند تاريخ محدد. وكل ما يحتاج أن يعرفه عن شركتك، لا بد أن يعطيه له أحد.
كيف تعلّم
النموذج اللغوي language model هو المحرك الذي يعمل داخل كل مساعد ذكاء اصطناعي وكل وكيل. وقد بُني بأن عُرضت عليه مجموعة ضخمة من النصوص: صفحات منشورة على الإنترنت، وكتب، ومواد مكتوبة أخرى. وفي أثناء هذا التدريب، يحاول النموذج مرة بعد مرة أن يتوقع الجزء التالي من النص، ويعدّل نفسه كلما أخطأ.
ومن الصعب تخيّل الحجم. نموذج GPT-3، الذي وصفته ورقة بحثية معروفة في 2020، كان فيه 175 مليار معامل parameter. والمعامل رقم من الأرقام الداخلية التي يعدّلها النموذج في أثناء التدريب. ومن هذه العملية تأتي قدرته على الكتابة والترجمة والتلخيص وحل المشكلات خطوة خطوة.
ما لم يتعلّمه
وثائق شركتك الداخلية لم تكن جزءًا من تلك النصوص أبدًا. قائمة أسعارك، وعقودك، وسجل عملائك، والاستثناءات التي يحفظها فريقك عن ظهر قلب: لم يرَ النموذج شيئًا منها.
وله أيضًا تاريخ تتوقف عنده معرفته. كل نموذج يتوقف عن التعلم عند تاريخ معين، وكثير من الشركات التي تبني النماذج تنشر هذا التاريخ. فمثلًا، تذكر Anthropic لكل نموذج من نماذجها آخر تاريخ تكون فيه معرفته موثوقة reliable knowledge cutoff. وكل ما حدث بعد هذا التاريخ، وكل ما لم يُنشر علنًا أصلًا، لا يمكن الاعتماد على النموذج فيه.
لماذا يجيب مع ذلك
النموذج اللغوي مصنوع ليكتب التكملة الأرجح للنص الذي أمامه. فإن سألته عن شركتك، كتب لك جوابًا يبدو مقنعًا، سواء كان يعرف الحقائق أم لا. ومن هنا تأتي الإجابات الخاطئة التي تُقال بثقة. ويشرح هذا بالتفصيل سؤال لماذا يعطيني وكيل الذكاء الاصطناعي إجابات خاطئة بثقة عن شركتي؟
ماذا يعني هذا لك
اعتبر النموذج محركًا، واعتبر المعرفة بعملك وقودًا عليك أنت أن توفّره. وهناك طريقتان لتوفيره. يمكنك أن تعطي النموذج الوثائق المناسبة في لحظة الجواب، أو أن تدرّبه تدريبًا إضافيًا على بياناتك. وتشرح صفحة هل أدرّب الذكاء الاصطناعي على بيانات شركتي، أم أعطيه البيانات حين يجيب؟ الفرق بينهما، وأيهما تختار.