هندسة النصوص التوجيهية، والتوليد المعزز بالاسترجاع، والتخصيص، واستخدام الوكلاء

تُعتبر تقنيات تحسين أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتخصيصها من الركائز الأساسية للحصول على حلول فعّالة ومخصصة. تتألف هذه التقنيات من مجموعة أدوات أساسية تشمل هندسة النصوص التوجيهية (Prompt Engineering)، والتوليد المعزز بالاسترجاع (Retrieval-Augmented Generation – RAG)، والتخصيص (Fine-Tuning)، وتطوير أنظمة الوكلاء (Agent Pipelines). في هذه المقالة، سنستعرض هذه التقنيات مع ذكر أمثلة عملية لكل منها، كما سنوضح كيف تسهم في جعل النماذج أكثر قدرة واعتمادية لتلبية احتياجات التطبيقات المتخصصة.

جعل نماذج اللغة أكثر اعتمادية

غالبًا ما تواجه النماذج مثل GPT-4 تحديات في الحصول على المعرفة المتخصصة؛ فهي تفتقر أحيانًا إلى بيانات مجالات دقيقة أو تواجه صعوبة في التعامل مع كميات كبيرة من البيانات والمصطلحات الفنية الجديدة. كما أن ظاهرة "الهلوسة" – حيث يُنتج النموذج معلومات غير دقيقة أو مضللة – تُعد من أبرز العقبات التي تُقلل من ثقة المستخدم.

بالإضافة إلى ذلك، قد يفشل النموذج في استخدام البيانات المتاحة بفعالية، مما يؤدي إلى إجابات غير ذات صلة. ولذلك، غالبًا ما تُستخدم النماذج الإنتاجية في سيناريوهات تشمل رقابة بشرية (مثل تطبيقات الدردشة أو أنظمة المساعدة)، لضمان دقة النتائج.

هندسة النصوص التوجيهية (Prompt Engineering)

تعتمد هندسة النصوص التوجيهية على إعطاء أوامر وتعليمات دقيقة للنموذج بحيث تُقسم المهام الكبيرة إلى خطوات أصغر، مما يُسهل على النموذج معالجتها وتحسين الأداء. وفيما يلي أبرز التقنيات مع أمثلة:

• المطالبة الصفرية (Zero-Shot Prompting): يُعطى النموذج تعليمات دون أمثلة، مما يجبره على الاعتماد على معرفته العامة.
  
  مثال: السؤال: "ترجم الكلمة 'تفاحة' إلى العربية." الإجابة: "تفاحة."



• التفكير المتسلسل (Chain of Thought): يُطلب من النموذج سرد خطوات الحل بالتفصيل قبل تقديم الإجابة النهائية.
  
  مثال 1 (حالة بسيطة): السؤال: "أي خيار أسرع للوصول إلى المنزل؟" - الخيار 1: استقل حافلة لمدة 10 دقائق، ثم حافلة لمدة 40 دقيقة، وأخيرًا قطار لمدة 10 دقائق. - الخيار 2: استقل قطارًا لمدة 90 دقيقة، ثم دراجة لمدة 45 دقيقة، وأخيرًا حافلة لمدة 10 دقائق.
  
  التحليل: 1. الوقت في الخيار 1 = 10 + 40 + 10 = 60 دقيقة. 2. الوقت في الخيار 2 = 90 + 45 + 10 = 145 دقيقة.
  
  الإجابة: بما أن الخيار 1 يستغرق 60 دقيقة والخيار 2 145 دقيقة، فإن الخيار 1 أسرع.
  
  مثال 2 (حالة معقدة): السؤال: "أي خيار أسرع للوصول إلى العمل؟" - الخيار 1: استقل حافلة لمدة 1000 دقيقة، ثم قطار لمدة 30 دقيقة، وأخيرًا دراجة لمدة 10 دقائق. - الخيار 2: استقل حافلة لمدة 800 دقيقة، ثم قطار لمدة 60 دقيقة، وأخيرًا دراجة لمدة 30 دقيقة.
  
  التحليل: 1. الوقت في الخيار 1 = 1000 + 30 + 10 = 1040 دقيقة. 2. الوقت في الخيار 2 = 800 + 60 + 30 = 890 دقيقة.
  
  الإجابة: بما أن الخيار 2 يستغرق 890 دقيقة مقارنة بـ1040 دقيقة، فإن الخيار 2 أسرع.



• التعلم بقليل من الأمثلة (Few-Shot Prompting): يتم عرض أمثلة توضيحية للإجابات المتوقعة لتحديد النمط المطلوب، مما يُحسّن من دقة الاستجابة.
  
  مثال: السؤال: "ترجم الكلمات التالية من الإنجليزية إلى العربية:"

  1. apple => تفاحة  
  2. house => منزل  
  3. cheese => جبنCopy




• الاتساق الذاتي (Self-Consistency): يُطرح السؤال على عدة نسخ من النموذج، ويتم اختيار الإجابة التي تتكرر أكثر لضمان موثوقيتها.
  
  مثال: السؤال: "ما هي عاصمة السعودية؟" إذا تكرر السؤال عدة مرات وكانت الإجابة الأكثر شيوعًا "الرياض"، تُعتبر هذه الإجابة النهائية.

ومن التحديات العملية في هذا المجال هجمات حقن النصوص (Prompt Injection)، حيث يُحاول المستخدم تعديل الإدخال لجعل النموذج يتصرف بطريقة غير مرغوبة؛ لذا فإن ضمان أمان النصوص التوجيهية والتحقق منها يُعد أمرًا بالغ الأهمية.

التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)

يهدف RAG إلى تزويد النموذج بمصادر بيانات محددة ليستخدمها في توليد الإجابات بدلاً من الاعتماد فقط على المعرفة المخزنة داخله. يبدأ هذا النهج بجمع البيانات ذات الصلة وإعدادها بحيث تكون جاهزة للاستعلام.

• تقليل الهلوسة عبر تقييد الإجابات بالبيانات المختارة.
• تحسين قابلية التفسير من خلال الرجوع إلى مصادر المعلومات المستخدمة.
• تمكين النموذج من استخدام بيانات خاصة أو حديثة تتناسب مع احتياجات المجالات المتخصصة.
• تقليل الاعتماد على أساليب التدريب التقليدية (black-box).

مع ذلك، يعتمد نجاح RAG بشكل كبير على جودة وتحديث البيانات، وقد لا تُحقق نظم الاسترجاع الأساسية دائمًا أفضل النتائج.

التخصيص (Fine-Tuning)

يساهم التخصيص في "تدريب" النموذج على مهام محددة باستخدام بيانات متخصصة، مما يُحسّن دقته وكفاءته في تلك المجالات. على سبيل المثال، يمكن تكييف النموذج لتحويل جمل عادية إلى استعلامات SQL أو لإنتاج مخرجات بصيغة JSON.

• الحاجة إلى بيانات عالية الجودة ومتخصصة مما يستلزم جهدًا ووقتًا في جمعها.
• متطلبات حوسبة مرتفعة قد تشكل عائقًا لبعض المؤسسات.
• خطر انحراف النموذج عن المعرفة العامة المكتسبة أثناء التدريب الأولي.

ولتجاوز هذه التحديات، ظهرت تقنيات مثل Low-Rank Adaptation (LoRA) وAdapters، التي تتيح إجراء التخصيص بموارد أقل مع الحفاظ على القدرات الأساسية للنموذج.

استخدام الوكلاء والأدوات (Agents and Tool Use)

مع التطور الكبير في قدرات النماذج، أصبح بالإمكان تطوير أنظمة وكيلة (Agents) تعمل بشكل مستقل. تعتمد هذه الأنظمة على النموذج لتحديد سلسلة من الإجراءات وتستخدم أدوات خارجية – مثل الآلات الحاسبة أو واجهات البحث – لجلب بيانات محدثة أو إجراء عمليات حسابية معقدة.

من خلال دمج الوكلاء مع تقنيات RAG، يُخفف العبء عن النموذج من تخزين جميع المعلومات داخليًا، مما يسمح له بالتركيز على معالجة البيانات واتخاذ قرارات مبنية على معلومات حية. تُستخدم هذه التقنيات لتجميع نداءات API متعددة، أو لتوجيه استعلامات محددة إلى قواعد البيانات، أو لإضافة قدرات تفاعلية مثل الصوت.

لماذا لا نتدرب على النماذج من الصفر؟

يُعتبر تدريب النماذج من البداية عملية باهظة التكلفة وتتطلب موارد ضخمة من حيث الوقت والحوسبة. لهذا السبب، يُفضّل الاعتماد على النماذج القائمة وتعديلها (Fine-Tuning) أو دمجها مع تقنيات RAG بدلاً من تدريب نموذج جديد من الصفر. يُوفر هذا النهج الكثير من الجهد والتكاليف، كما يُتيح الوصول إلى نماذج متطورة عبر واجهات API.

حتى الشركات الكبرى التي كانت تستثمر مبالغ ضخمة في تدريب النماذج باتت تعتمد الآن على التخصيص والتعديل باستخدام النماذج المفتوحة المصدر مثل Llama 3.1. وعلى الرغم من أن النماذج ليست الحل الأمثل لجميع الحالات، فإن استخدام واجهات API العامة يعد الخيار الأمثل للعديد من الاستخدامات.

لماذا نستخدم واجهات API العامة؟

توفر واجهات API العامة، مثل تلك المقدمة من OpenAI وAnthropic وGoogle AI Studio وTogether.ai، وسيلة فعّالة واقتصادية للوصول إلى نماذج متطورة دون الحاجة لبناء بنية تحتية خاصة. تسمح هذه الواجهات بمشاركة موارد وحدات معالجة الرسومات (GPU) عبر تجميع الطلبات، مما يقلل من تكلفة كل طلب.

على الرغم من أن هذه الواجهات قد تُوفر مرونة أقل في التخصيص وبعض التحديات مثل تباين أوقات الاستجابة ومخاوف الخصوصية، فإن شركات السحابة الكبرى مثل Azure وGoogle Cloud تُقدّم ضمانات قوية بعدم استخدام بياناتك. وفي حال الحاجة إلى تحكم أكبر، يمكن اللجوء إلى مثيلات API مخصصة أو نشر النماذج داخليًا باستخدام موارد سحابية مثل AWS أو Google.

ملخص تعزيز قدرات نماذج اللغة الكبيرة

• هندسة النصوص التوجيهية:
  • التفكير المتسلسل (Chain of Thought): التفكير خطوة بخطوة (كما في المثالين المقدمين).
  • التعلم بقليل من الأمثلة (Few-Shot): التعلم من خلال تقديم أمثلة توضيحية.
  • الاتساق الذاتي (Self-Consistency): توليد إجابات متعددة واختيار الأكثر تكرارًا.
  • الأمان: منع هجمات حقن النصوص.
• التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG):
  • يقلل من الظواهر الخاطئة (الهلوسات).
  • يحسن قابلية التفسير عبر الرجوع إلى المصادر.
  • يمكن النموذج من الوصول إلى بيانات خاصة أو حديثة.
  • يتطلب إدارة بيانات عالية الجودة.
• التخصيص (Fine-Tuning):
  • تحسين النموذج لمهام محددة.
  • عملية مكثفة حسابياً.
  • استخدام تقنيات مثل LoRA/Adapters لتحقيق الكفاءة.
  • يُنصح بتبني RAG كبداية للحصول على بيانات أكثر تخصيصاً.
• استخدام الوكلاء والأدوات:
  • دمج أدوات خارجية لتخطيط وتنفيذ مهام معقدة.
  • الحصول على بيانات في الوقت الحقيقي.
  • تحسين قدرات الاستدلال والتخطيط.

الخلاصة

تلخّص هذه المقالة الركائز الأساسية لتحسين وتخصيص نماذج اللغة الكبيرة. من خلال اعتماد تقنيات هندسة النصوص التوجيهية، والتوليد المعزز بالاسترجاع، والتخصيص، واستخدام الوكلاء مع الأدوات الخارجية، يمكن تجاوز القيود الأولية للنماذج وتحقيق أداء عالي الدقة في المهام الخاصة.

على الرغم من التحديات مثل الهلوسة ومحدودية البيانات، تُعد هذه التقنيات أساسًا لبناء حلول ذكاء اصطناعي متقدمة تُحقق الكفاءة والمرونة والقدرة على التوسع في الاستخدامات الحقيقية. مع استمرار التطور في دمج هذه الأدوات ضمن النماذج الأساسية، ستزداد قدرتها على التكيّف مع الاحتياجات المتخصصة.

في المقالات القادمة، سنتعمق أكثر في هذه التقنيات لتزويدك بمعرفة شاملة حول كيفية تطبيقها بنجاح في مشاريعك الخاصة.