نموذج اللغة الكبير (Large Language Model, LLM)
نموذج اللغة الكبير هو شبكة عصبية قائمة على المحول بمليارات المعاملات مدرب على نصوص بحجم الإنترنت لنمذجة وتوليد اللغة الإنسانية، قادر على تنفيذ مهام متنوعة من خلال الأوامر بلغة طبيعية بدون إعادة تدريب خاصة بالمهمة.
نموذج اللغة الكبير هو شبكة عصبية قائمة على المحول مدرب مسبقاً على مجموعات نصوص ضخمة - عادة مئات المليارات إلى عدة تريليونات من الرموز المأخوذة من الويب والكتب ومستودعات الأكواد والأدبيات العلمية. تكمن الخصائص المحددة في عدد المعاملات (تتراوح من بضعة مليارات إلى مئات المليارات أو أكثر) والقدرة الناشئة على تنفيذ مهام موصوفة في تعليمات بلغة طبيعية، بما في ذلك المهام غير المرئية أثناء التدريب. يميز هذا التعميم عبر المجالات، والذي يُسمى أحياناً 'التعلم في السياق'، نماذج اللغة الكبيرة عن نماذج معالجة اللغات الطبيعية السابقة الخاصة بمهام معينة.
تُدرب نماذج اللغة الكبيرة مسبقاً بالتنبؤ برمز الكلمة التالية في سلسلة (نمذجة اللغة الانحدارية أو السببية) أو باسترجاع الرموز المخفية (كما في نمذجة اللغة المقنعة بأسلوب BERT). يعقب التدريب المسبق المحاذاة: ضبط التعليمات على مجموعات أزواج الأوامر والاستجابات المنسقة يعلم النموذج اتباع التعليمات، والتعلم المعزز من التعليقات البشرية (RLHF) أو الطرق ذات الصلة (RLAIF، DPO) توجه المخرجات نحو المساعدة والابتعاد عن المحتوى الضار. تعمل التكلفة الحسابية للتدريب المسبق لنماذج الحدود في عشرات إلى مئات الملايين من الدولارات، مما يتطلب مجموعات من عشرات الآلاف من وحدات معالجة رسومات أو معجلات الذكاء الاصطناعي.
جعلت نماذج اللغة الكبيرة الذكاء الاصطناعي الحواري وتوليد الأكواد وتلخيص الوثائق والترجمة المتعددة اللغات متاحة من خلال منتجات المستهلكين: ChatGPT (OpenAI، أطلقت نوفمبر 2022)، Claude (Anthropic)، و Gemini (Google DeepMind) جمعت كل واحدة مئات الملايين من المستخدمين في أول سنة. تنشر المؤسسات نماذج اللغة الكبيرة كخلفيات لخطوط أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، والوكلاء المستقلين، والأتمتة خدمة العملاء، ومساعدات تطوير البرمجيات مثل GitHub Copilot.
بحلول عام 2026، مشهد نموذج اللغة الكبيرة منافسة بشدة، مع نماذج الحدود من OpenAI و Anthropic و Google و Meta (عائلة Llama) و Mistral وعدة مبادرات وطنية. نوافذ السياق للنماذج الرائدة تتجاوز مليون رمز، مما يتيح تحليل وثائق بطول الكتاب في استدعاء واحد. تشمل اتجاهات البحث الرئيسية تعددية الأوجه (دمج الرؤية والصوت والفيديو)، والتفكير الأفضل في الرياضيات والمنطق الشكلي، وكفاءة الاستدلال - تحقيق قدرة قريبة من الحدود بتكلفة حسابية وطاقة أقل بكثير.