شهدت السنوات الأخيرة توجهاً كبيراً نحو بناء نماذج أصغر لكنها أدق. ويعود ذلك إلى حاجات المؤسسات التي تتطلب موثوقية أكبر، وتقليل الهلوسة، وحماية خصوصية البيانات، وإمكانية تدريب النموذج داخل بيئات مغلقة. كما أن تكلفة تدريب النماذج الكبيرة العامة تجعل التوجه نحو نماذج متخصصة، وأحياناً أصغر، خياراً واقعياً وأكثر فاعلية.

ما هي النماذج اللغوية المتخصصة؟

النماذج اللغوية المتخصصة هي نماذج ذكاء اصطناعي تعتمد في بنيتها على النماذج اللغوية الكبيرة، لكنها تطور أو تعدل كي تعمل بكفاءة داخل مجال محدد. بدلاً من تغطية موضوعات عامة، تدرب هذه النماذج على نصوص متعمقة ودقيقة تخص مجالاً واحداً مثل الطب أو القانون أو الشؤون المالية.

والهدف من هذا التخصص هو زيادة الدقة، وتقليل الأخطاء التوليدية (الهلوسة)، وتقديم فهم أعمق للمصطلحات والإجراءات المتخصصة.

لماذا نحتاج إلى نماذج لغوية متخصصة؟

على الرغم من أن النماذج العامة قوية ومرنة، فإنها لا تظهر دائماً الدقة المطلوبة في المجالات الحساسة التي تعتمد على اللغة الدقيقة، مثل التشخيص الطبي أو تفسير القوانين أو تحليل البيانات المالية. هنا تظهر أهمية النماذج المتخصصة التي تبنى على بيانات واقعية ومعايير محددة لكل قطاع، ما يجعلها أكثر قدرة على الفهم والتحليل واتخاذ القرار داخل ذلك المجال.

اقرأ أيضاً: كيف يمكن تطوير نماذج تعلم آلي دون خبرة برمجية أو تقنية؟

كيف تبنى النماذج اللغوية المتخصصة؟

هناك نهجان رئيسيان لبناء هذه النماذج؛ الأول هو التدريب من الصفر على بيانات تخص المجال المستهدف، مثل السجلات الطبية أو العقود القانونية أو الأبحاث العلمية. هذا الأسلوب ينتج نموذجاً "يعيش" داخل المجال، والثاني هو الضبط الدقيق (Fine-tuning)، حيث يؤخذ نموذج عام قوي ويدرب على عشرات الآلاف أو ملايين المستندات المتخصصة، ما يجعله يتكيف مع مهمة محددة مثل تلخيص الدراسات أو تحليل التقارير أو استخراج البنود.

أمثلة على أشهر النماذج المتخصصة

ظهرت نماذج متخصصة في مجموعة واسعة من المجالات. في الطب، نجد ميد بالم Med-PaLM وبايو جي بي تي BioGPT، وهما نموذجان يعتمدان على ملايين النصوص الطبية. وفي القانون، هناك ليغال بيرت LegalBERT ولو جي بي تي LawGPT التي تتعامل مع العقود والتشريعات. أما في الشؤون المالية، فهناك بلومبرغ جي بي تي BloombergGPT، الذي بني على كم هائل من البيانات المالية وتقارير السوق. كما تطور شركات الأمن السيبراني نماذج مثل سيك جي بي تي SecGPT لتحليل التهديدات الرقمية.

اقرأ أيضاً: المنافسة تتصاعد: أوبن أيه آي تطرح نماذج مفتوحة ضد هيمنة الصين

 لماذا تعد النماذج المتخصصة (Domain-specific) أفضل في بعض الحالات؟

قد تكون النماذج المتخصصة أفضل في بعض الحالات للعديد من العوامل، أهمها:

• فهم عميق ودقة مصطلحية داخل المجال

• تدرب النماذج المتخصصة على بيانات ومحتوى خاص بمجال معين، مثل الطب أو القانون أو العلوم، لذا فهي تفهم المصطلحات الدقيقة والسياق المتخصص. هذا يقلل احتمال حدوث أخطاء فادحة أو هلوسة عند التعامل مع محتوى حساس.
• عند تدريبها اعتماداً على تقنيات مثل الضبط الدقيق (fine-tuning) أو التوليد المعزز بالاسترجاع RAG -Retrieval Augmented Generation على معلومات داخلية أو قاعدة معرفة متخصصة، تصبح إجاباتها أكثر موثوقية ومرتبطة بواقع المجال.

• أداء ممتاز على مهام متخصصة

• في مهام مثل الترجمة المتخصصة، كترجمة مصطلحات تقنية أو قانونية أو طبية، تبين أن النماذج العمومية تفشل أحياناً بسبب غياب تدريب مخصص، وقد أظهرت الأبحاث أن الضبط الدقيق (fine-tuning) على بيانات مجال معين يرفع الأداء كثيراً مقارنة باستخدام النموذج العام مباشرة.
• في مجالات علمية دقيقة (كالبيولوجيا أو الكيمياء مثلاً)، تظهر النماذج العلمية المتخصصة القدرة على التعامل مع لغة علمية دقيقة، وتكون نتائجها في أبحاث ومفاهيم علمية أفضل من نموذج عام غير مهيأ لهذا المحتوى.

اقرأ أيضاً: هلوسات الذكاء الاصطناعي: ما الذي يدفع النماذج اللغوية لاختلاق المعلومات؟

• كفاءة وحوسبة أقل في بعض الحالات

• لأن نطاق الاستخدام محدود (مجال واحد أو مجموعة مهام محددة)، قد يكون من الممكن استخدام نماذج أخف أو أصغر من النماذج العملاقة المعدلة، ما يقلل تكلفة الحوسبة والذاكرة.
• مع استخدام أساليب مثل التوليد المعزز بالاسترجاع أو قواعد المعرفة (knowledge-bases)، وهي مخزن من البيانات المنظمة مثل الجداول والمستندات والقواعد الداخلية للشركة أو المجال، بالإضافة إلى الضبط الدقيق، يمكن تحقيق توازن جيد بين الأداء والدقة والتكلفة مقارنة بنموذج عام ضخم.

• موثوقية أعلى عند التعامل مع بيانات حساسة أو خاصة

• في مجالات مثل الطب أو القانون أو التقارير الداخلية، حيث توجد معلومات دقيقة أو سرية، فإن استخدام نموذج مخصص يجعل النتائج أكثر قابلية للاعتماد وأقل عرضة للتعقيد أو التعميم غير المناسب.
• هذا مهم جداً في بيئات إنتاجية أو مهنية، حيث خطأ النموذج قد يعني نتائج سيئة أو قرارات خاطئة.

اقرأ أيضاً: مصطلحات عن الذكاء الاصطناعي ومعلومات ما زال الكثيرون يخطئون فيها في بيئة العمل

ما هي مميزات النماذج العامة (General-Purpose)؟ ومتى تتفوق على المتخصصة؟

• مرونة عالية وقدرة على التعامل مع مهام متنوعة

نماذج اللغة الكبيرة العامة مثل النماذج الشائعة مدربة على كمية ضخمة ومتنوعة من البيانات من مجالات كثيرة: نصوص من الإنترنت والكتب والمقالات والمحادثات واللغات المختلفة. هذا يمنحها مرونة واسعة لتطبيقات متنوعة مثل كتابة المحتوى والترجمة والمحادثة والبرمجة والتلخيص وغير ذلك. إذا لم تكن مطالباتك متخصصة جداً، أو تحتاج إلى نموذج يستطيع التعامل مع مواضيع متعددة أو سريعة التنقل بين مجالات، فإن النموذج العام يكون خياراً عملياً جداً.

• لا حاجة إلى تجميع بيانات متخصصة كثيرة أو تحضيرها

بناء نموذج متخصص يحتاج غالباً إلى بيانات دقيقة، وغالباً لا تكون متاحة للجميع، أو شبكة بحث أو قواعد معرفة خاصة. بينما يأتي النموذج العام جاهزاً لأنه درب على بيانات عامة ومتاحة. لهذا، في حالات الاستخدام العام (مثل المساعدة على الكتابة، وصياغة رسائل، ومحادثة، ومحتوى عام)، تكون النماذج العامة مريحة وسريعة دون الحاجة إلى تخصيص كبير.

اقرأ أيضاً: 7 مخاطر يجب أن تعرفها قبل استخدام الذكاء الاصطناعي في عملك

• دعم واسع للمستخدمين على صعيد اللغات والمهام وتنوع المحتوى

تدعم النماذج العامة غالباً لغات متعددة، وتفهم أنماطاً لسانية متنوعة، وتبلي بلاءً حسناً في المهام المتعددة (ترجمة، وتلخيص، وشرح، وتوليد أفكار، وكتابة رمز برمجي). هذا يجعلها حلاً عالمياً يعتمد عليه المبرمج أو المطور أو المستخدم مساعداً متعدد الاستخدامات بدلاً من أن يكون مقيداً بمجال معين.

• سرعة البدء والتشغيل دون الكثير من الإعداد المسبق

لأن النموذج عام ومدرب مسبقاً على نطاق واسع، يمكنك بدء استخدامه فوراً دون الحاجة إلى تجهيز بيانات متخصصة أو بناء بنية تحتية. وهذا يقلل تكلفة البداية والوقت للوصول إلى نتيجة. وبالنسبة للمشاريع التي تحتاج إلى حل سريع أو نسخة أولية صالحة من المنتج Minimum Viable Product (MVP)، فإن استخدام نموذج عام يكون عملياً جداً قبل أن تقرر ما إذا كنت تحتاج إلى تخصيص لاحق.

اقرأ أيضاً: ما هي الموجة الثانية من البرمجة باستخدام الذكاء الاصطناعي التي نعيشها حالياً؟

كيف تختار النموذج المناسب لك؟

يعتمد اختيار النموذج اللغوي المناسب على طبيعة المهمة ودرجة الدقة المطلوبة والموارد المتاحة. لا توجد قاعدة واحدة تقول أيهما أفضل دائماً؛ فكل نوع له مزايا وقيود.

 اختيار النموذج المتخصص

• يفضل اعتماد النموذج المتخصص عندما تحتاج إلى دقة عالية جداً في مجال محدد، مثل: التشخيص الطبي أو التحليل القانوني أو تقارير مالية دقيقة.
• يقلل اعتماد النماذج المتخصصة الأخطاء المتعلقة بالمصطلحات ويوفر إجابات أكثر موثوقية وارتباطاً بالواقع المهني أو العلمي.

ومع ذلك، بناء نموذج متخصص يحتاج غالباً إلى بيانات دقيقة وبنية تحتية قوية ووقت تدريب إضافي، ما قد يجعل التكلفة أعلى والعملية أكثر تعقيداً.

اختيار النموذج العام

• يناسب النموذج العام المهام المرنة والمتنوعة، مثل الكتابة العامة وتلخيص المقالات أو الردود التفاعلية في الدردشة.
• يمكن استخدامه فوراً دون الحاجة إلى تحضير بيانات خاصة أو إعادة تدريب، ما يوفر الوقت والموارد خاصة في المشاريع الجديدة أو النسخ الأولية (MVP).

لكنه قد يظهر أخطاءً أو هلوسة عند التعامل مع معلومات متخصصة أو حساسة، لذا قد يكون أقل موثوقية في المجالات الدقيقة.

اقرأ أيضاً: طريقة غير متوقعة يستخدم بها البشر الذكاء الاصطناعي اليوم

 قاعدة الاختيار العملية

• إذا كانت المهمة تتطلب دقة عالية ومصطلحات دقيقة، واخترت نموذجاً متخصصاً، فستحصل على أداء موثوق مقابل تكلفة وجهد أعلى.
• إذا كنت تحتاج إلى حل سريع أو تجربة أولية صالحة من المنتج (MVP)، فإن نموذجاً عاماً يكون عملياً أكثر، ويمكن لاحقاً تخصيصه أو دمجه مع قواعد معرفة وطرق مثل الضبط الدقيق والتوليد المعزز بالاسترجاع لتحسين الدقة.

غالباً، الحل الأمثل هو موازنة بين المرونة والدقة والتكلفة حسب احتياجات المشروع والموارد المتاحة.