نموذج اللغة الكبير (LLM)

A نموذج لغة كبير (LLM) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تُدرَّب على كميات هائلة من النصوص لفهم اللغة البشرية وتوليدها وتحليلها. وتُشغِّل نماذج اللغة البشرية أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية الحديثة مثل ChatGPT وClaude وGemini وغيرها من الأدوات المماثلة. وتعمل هذه النماذج من خلال التنبؤ بالكلمة أو سلسلة الكلمات التالية الأكثر احتمالاً بناءً على السياق، بدلاً من فهم المعنى أو القصد فهماً دقيقاً.

تتمتع برامج التعلم الآلي بقدرات عالية في مهام مثل التلخيص والترجمة وصياغة المحتوى والإجابة على الأسئلة والمساعدة في التحليل. مع ذلك، فهي تفتقر إلى الوعي أو القدرة على التمييز أو المعرفة الجوهرية بالحقيقة. وتعتمد مخرجاتها على الاحتمالات والبيانات التدريبية والإرشادات والضوابط.

ماذا يعني هذا

بالنسبة لأي شركة، يمكن أن تكون برامج إدارة التعلم أدوات إنتاجية قوية، ولكن يجب استخدامها بتوقعات وفهم وضوابط واضحة.

وتشمل التأثيرات الرئيسية ما يلي:

• مكاسب الكفائة
  يمكن لبرامج إدارة التعلم أن تسرع من صياغة رسائل البريد الإلكتروني والسياسات ومحتوى التسويق والوثائق وردود العملاء.
• ليس مصدراً للحقيقة
  قد تُنتج نماذج التعلم القانوني إجابات واثقة ولكنها غير صحيحة. ينبغي مراجعة مخرجاتها، لا سيما فيما يتعلق بالقرارات القانونية أو المالية أو الفنية.
• مخاطر انكشاف البيانات
  إذا قام الموظفون بلصق بيانات حساسة أو سرية في أدوات إدارة التعلم العامة أو غير المعتمدة أو سيئة التكوين، فقد يتم تسجيل تلك البيانات أو الاحتفاظ بها أو استخدامها بطرق لم تكن الشركة تنويها.
• متطلبات الحوكمة
  تحتاج الشركات الصغيرة والمتوسطة إلى سياسات أساسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي تحدد البيانات التي يمكن مشاركتها، والأدوات المعتمدة، وتوقعات المراجعة.

باختصار، تعد أنظمة التعلم القائمة على التعلم أدوات مضاعفة للقوة، وليست بدائل للإشراف البشري.

ماذا يعني هذا بالنسبة لمزودي خدمات الإدارة؟

بالنسبة لمقدمي الخدمات المُدارة، توفر برامج إدارة التعلم فرصاً ومسؤوليات في آن واحد.

تشمل الاعتبارات الرئيسية ما يلي:

• تمايز الخدمة
  يمكن لأنظمة إدارة التعلم أن تعزز مكاتب المساعدة، وفرز التذاكر، وإعداد التقارير، والتوثيق، مما يحسن أوقات الاستجابة وقابلية التوسع.
• مخاطر الأمن والعزلة
  يمكن أن تؤدي أنظمة إدارة التعلم غير المطبقة بشكل صحيح إلى كشف بيانات العميل، أو خلط معلومات المستأجر، أو تسريب مطالبات النظام الداخلية.
• ثقة العميل ومسؤوليته
  ستُحاسب شركات إدارة الخدمات (MSPs) على كيفية تعامل أدوات الذكاء الاصطناعي مع بيانات العملاء، بغض النظر عما إذا كان الذكاء الاصطناعي قد تم بناؤه داخليًا أو تم الحصول عليه من مورد خارجي.
• إدارة التوقعات
  قد يبالغ العملاء في تقدير قدرات الذكاء الاصطناعي. لذا، يجب على مزودي خدمات الإدارة (MSPs) توضيح حدود النموذج، وقيود الدقة، وحدود المخاطر بشكل واضح.
• مواءمة السياسات والهيكلية
  ينبغي أن يتوافق استخدام LLM مع مبادئ انعدام الثقة، والوصول بأقل الامتيازات، والتسجيل، والالتزامات التعاقدية.

الوجبات الجاهزة العملية

تُعدّ نماذج اللغة القوية محركات لغوية قوية، وليست صانعي قرارات أذكياء.

لكل من الشركات الصغيرة والمتوسطة ومزودي خدمات تكنولوجيا المعلومات المدارة:

• استخدم شهادات الماجستير في القانون لـ مساعدة، وليس اتخاذ القرار
• افترض أن المخرجات قد تكون خاطئة أو غير مكتملة
• التحكم في البيانات التي يمكن لنماذج البيانات الوصول إليها
• تعامل مع الذكاء الاصطناعي كجزء من نظام الأمان وإدارة المخاطر لديك، وليس مجرد أداة إنتاجية.

هل ترغب في مشاهدة فيديو تعريفي عن نماذج اللغة الكبيرة؟ مرر لأسفل للعثور على عرض تقديمي مدته ساعة واحدة عن نماذج اللغة الكبيرة من إعداد أندريه كارباثي، خبير الذكاء الاصطناعي الذي يتابعه أكثر من 1.2 مليون شخص على يوتيوب.

---

قراءة إضافية:

يوفر CyberHoot موارد أخرى متاحة لك. تجد أدناه روابط لجميع مواردنا، فلا تتردد في الاطلاع عليها وقتما تشاء:

• المدونة
• المكتبة الإلكترونية
• الرسوم البيانية
• آخر أخبارنا
• الأخبار الصحفية
• مقالات تعليمية (كيفية) - مفيد جدًا لمسؤولينا المتميزين!

---

---

قم بتأمين عملك مع CyberHoot اليوم!