نماذج لغوية كبيرة

نماذج اللغة الكبيرة هي نوع من الذكاء الاصطناعي (AI) المستخدم في تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يتم تدريب هذه النماذج وتحسينها لمعالجة كميات كبيرة من البيانات النصية بكفاءة ودقة. يتم استخدامها لمجموعة متنوعة من المهام المتعلقة بفهم اللغة الطبيعية، مثل تصنيف النص، وتلخيص النص، وتوليد النص، وتحليل المشاعر.

تستخدم نماذج اللغات الكبيرة نوعًا من التعلم الآلي يسمى التعلم العميق. يتضمن ذلك استخدام الشبكات العصبية لتعلم الأنماط المعقدة من كميات كبيرة من البيانات. يتم تدريب هذه النماذج على كميات كبيرة من البيانات النصية مثل الكتب والمقالات الإخبارية والمحادثات. وباستخدام هذه البيانات، يمكنهم تعلم كيفية فهم اللغة الطبيعية وتوليدها.

على عكس أساليب البرمجة اللغوية العصبية التقليدية، يمكن لنماذج اللغات الكبيرة معالجة تدفقات النص بالكامل دون الحاجة إلى المعالجة اليدوية المسبقة. وبدلاً من ذلك، تتعلم النماذج من المهمة التي بين أيديها ويمكنها إجراء تنبؤات وإنشاء نص بدقة أعلى وسرعات أكبر. وعلى هذا النحو، أصبحت ذات شعبية متزايدة في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تم استخدام نماذج اللغة الكبيرة في العديد من التطبيقات، بدءًا من تحليل المحتوى إلى الإجابة على الأسئلة إلى الحوار الآلي. وقد تم استخدامها أيضًا لتحديد السلوك المشبوه عبر الإنترنت في سياق الأمن السيبراني.

باختصار، نماذج اللغة الكبيرة هي أحد أنواع الذكاء الاصطناعي المستخدم لفهم اللغة الطبيعية. من خلال التعلم من كميات كبيرة من البيانات المستندة إلى النصوص، يمكن لهذه النماذج معالجة النص بدقة وتوليده بشكل أسرع وأكثر كفاءة من الأساليب التقليدية. ونتيجة لذلك، أصبحت ذات شعبية متزايدة في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الأمن السيبراني.