شارك
الرئيسية
6 دقيقة
تجاوزت نماذج اللغات الكبيرة مرحلة التجارب لتنتقل إلى مرحلة النشر التشغيلي في مختلف أرجاء الشركات، حيث أصبحت الآن جزءاً لا يتجزأ من برمجيات الأعمال. إذ يشير تقرير معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي المركز على الإنسان لعام 2024، إلى تسارع في التبني مع ارتفاع إجمالي استخدام الذكاء الاصطناعي إلى 78%، بزيادة كبيرة على 55% عام 2023.
ومع ذلك لا يزال العديد من المتخصصين في مجال التكنولوجيا يقللون شأن مخاطر نماذج اللغات الكبيرة، لينتهي بهم الأمر إلى الحصول على إجابات خاطئة أو أتمتة غير موثوقة أو حتى مشكلات أمنية. لذلك، نتناول في هذا المقال ستة أخطاء شائعة عند استخدام نماذج اللغات الكبيرة مع شرح خطورة كل منها، وتوضيح كيفية إصلاحها.
6 أخطاء شائعة تجنب ارتكابها عند استخدام نماذج اللغات الكبيرة في شركتك
من خلال فهم هذه المشكلات الست يمكنك استخدام نماذج اللغات الكبيرة بأمان وفاعلية أكبر في عملك. والأخطاء هي:
1. الخطأ الأول: الثقة العمياء بالمخرجات واعتبارها حقيقة ثابتة
تعاني النماذج مشكلة الهلوسة لأنها لا تمتلك آلية واضحة للتحقق من الحقائق، بل تعتمد كلياً على مبدأ الأنماط لملء الفراغات (التوليد بناءً على احتمالية الكلمات)، ما قد ينتج عنه إجابات بثقة مرفقة باستشهادات بأوراق أو إحصاءات وهمية عندما لا تعرف البيانات الحقيقية.
التأثير:
- تقويض القرارات والتحليلات اللاحقة من خلال تسلل معلومات خاطئة إلى التقارير أو قواعد البيانات.
- اهتزاز ثقة المستخدمين والعملاء بالشركة عند حصولهم على معلومات غير صحيحة.
- في المجالات الخاضعة للتنظيم مثل: "المالية، والقانونية، والصحية" قد تشكل الحقائق الخاطئة مخالفة أو تضليلاً.
الإجراءات الوقائية: اتبع الممارسات التالية لضمان موثوقية المخرجات:
- استخدام آلية التوليد المعزز بالاسترجاع: اربط النموذج بمصدر بيانات حقيقي وموثوق مثل: "قاعدة بيانات أو مستندات" لتمكينه من استخراج المعلومات أولاً، واستخدام تلك الحقائق المحددة بدلاً من الاعتماد على ذاكرة التدريب.
- الاقتباس الإجباري: اطلب من النموذج أن يستشهد دائماً بمصادر الادعاءات الواقعية مثل "المستند أو الفقرة"، ما يجبره على الإشارة إلى عدم اليقين بصدق: "عذراً، ليس لدي هذه المعلومات" أو إظهار مصدره المزعوم.
- المراجعة البشرية: تدقيق أي مخرجات تتعلق بالمجالات الحساسة مثل التمويل والقانون والصحة أو السلامة من قبل خبير بشري، وعدم التصرف بناءً على حقائق النموذج فقط دون إشراف بشري.
اقرأ أيضاً: دراسة سعودية: نماذج اللغة الكبيرة لا تزال تواجه تحديات في فهم اللهجات السعودية
2. الخطأ الثاني: استخدام مطالبة واحدة تتضمن عدة تعليمات دفعة واحدة
تؤدي المطالبات الطويلة والمعقدة التي تتضمن عدة تعليمات دفعة واحدة مثل: "لخص المقالة، واذكر الأسماء كلها، وحلل المشاعر، وأخرج ككائن JSON" إلى إرهاق النموذج وجعله يغفل أو يتجاهل أجزاءً منها، وهي مشكلة تعرف باسم "الضياع في المنتصف"، حيث تتجاهل التعليمات المخبأة في منتصف المطالبة الطويلة.
التأثير:
- تميل النماذج إلى تجاهل تفسير القواعد في المطالبات الطويلة أو إساءتها بسبب تركيز اهتمامها على بداية المطالبة ونهايتها فقط، ما يؤدي إلى سلوك غير متوقع ومخرجات مشوهة.
- تحسب المطالبات حسب الرموز، لذا تستغرق المطالبات الطويلة وقتاً أطول للاستجابة وتزيد متطلبات المعالجة والنفقات.
- عند حدوث خطأ، يصبح من المستحيل تقريباً تحديد سببه، ويصبح تصحيح الخطأ بمثابة "التنقيب الأثري" للوصول إلى جزء المشكلة في المطالبة الطويلة.
الإجراءات الوقائية: للحصول على مخرجات منظمة ودقيقة، اتبع ما يلي:
- قسم المطالبة الرئيسية: إلى مطالبات أصغر، كل واحدة منها تنفذ غرضاً واحداً فقط. مثال: اطلب أولاً تلخيص المقالة، ثم مرر الملخص إلى المطالبة الثانية لاستخراج الأسماء، وهكذا.
- ضغط السياق: مرر المعلومات الضرورية فقط من خطوة إلى أخرى. مثال: بعد تلخيص النص مرر الملخص فقط إلى الخطوة التالية (بدلاً من النص الكامل)، لإبقاء كل مطالبة دقيقة وقصيرة.
- توجيهات النظام المركزة: اكتب مطالبة قصيرة ومحددة لكل مهمة فرعية (بضع جمل فقط)، واستخدم نقاطاً مرقمة أو خطوات مرقمة بدلاً من الفقرة السردية الطويلة. مثال: "الخطوة 2: الآن أذكر أسماء الأشخاص جميعهم من النص أعلاه".
اقرأ أيضاً: لا تحظروا الذكاء الاصطناعي: علموا الطلاب استخدامه
3. الخطأ الثالث: عدم معالجة فقدان السياق في المحادثات الطويلة
عادةً ما تعاد كل رسالة سابقة إلى النموذج كسياق، فعندما تنمو المحادثة وتطول قد يصل إجمالي عدد الرموز إلى الحد الأقصى المسموح به كـ "نافذة السياق"، ما قد يدفع النموذج إلى نسيان المعلومات القديمة أو حذفها ويجعله يجيب عن الأسئلة اللاحقة بشكل منفصل، متجاهلاً السياق أو التعليمات السابقة.
التأثير:
- قد تنحرف إجابات النموذج عن الموضوع المقصود، وقد يكرر نفسه أو يطلب توضيحات كان من المفترض أن يعرفها مسبقاً.
- إرسال المحادثة بأكملها في كل مطالبة يستهلك الرموز بسرعة كبيرة، وقد يضاعف التكاليف.
- السياقات الطويلة جداً التي تحتوي على تاريخ غير ذي صلة قد تربك النموذج، ما يجعله يلتقط إشارات قديمة وغير مهمة بدلاً من التركيز على آخر طلب للمستخدم، ومن ثم تقل جودة الإجابة وأهميتها.
الإجراءات الوقائية: يمكن إدارة سجل الدردشة بفاعلية من خلال:
- تلخيص المحادثات القديمة: عندما يقترب طول المحادثة من حد الرمز اطلب منه ضغط المحادثة القديمة في ملخص موجز، مثل: "تلخيص النقاط الرئيسية لمحادثتنا حتى الآن"، ثم استخدم الملخص الناتج سياقاً جديداً للمحادثة التالية.
- استخدام استراتيجية النافذة المنزلقة: تنفيذ سجل دردشة مخصص للرموز لتقليل التكلفة وضمان استمرار التركيز على السؤال الأحدث. ويمكن "تذكير" النموذج بالتفاصيل الرئيسية السابقة عن طريق إضافتها بشكل صريح إلى المطالبة حسب الحاجة.
- استخراج المعلومات الرئيسية مبكراً: التقط السياق المهم في بداية المحادثة وحدده بوضوح، مثل تعريف المستخدم لنفسه: "أنا محلل مالي" وسجله وأضفه مسبقاً إلى المطالبات المستقبلية دون الحاجة إلى تصفح سجل المحادثة.
اقرأ أيضاً: دراسة تكشف: ثلث المراهقين يناقشون مشكلاتهم مع بوتات الذكاء الاصطناعي بدلاً من البشر
4. الخطأ الرابع: الإفراط في الاعتماد على النماذج حتى في المهام البسيطة
عموماً، تعد النماذج غير مضمونة الدقة في المهام الحسابية أو التنسيقات البسيطة، فقد "تتخيل" النتيجة أو تخطئ في التنسيق لأنها لا تحسب أي شيء فعلياً، بل تجيب عن أسئلة الرياضيات بالتخمين بناءً على أنماط التدريب.
التأثير:
- كل استدعاء لواجهة برمجة تطبيقات النموذج يكلف مالاً لكل رمز ويضيف وقتاً إضافياً للاستجابة، بينما تعود الدالة المحلية على الفور تقريباً.
- النماذج غير مضمونة الدقة في الحسابات أو التنسيقات البسيطة، وقد تفشل مهمة بسيطة بشكل غير متوقع، على عكس الدالة الحتمية التي تعطي نتائج صحيحة بنسبة 100%.
- الإفراط في استخدام واجهات برمجة التطبيقات الخارجية للمهام البسيطة يزيد اعتماد النظام على الخدمات الخارجية واستقرار الشبكة، ما يزيد نقاط الفشل ويجعل النظام هشاً.
الإجراءات الوقائية: استخدم النموذج في:
- الشرح المعقد: نفذ العمليات الحسابية وعمليات البحث وتحويلات التنسيق خارج النموذج. إذا احتجت إلى شرح النتيجة فأجرِ العملية الحسابية بالكود، ثم أعطِ النموذج الإجابة الرقمية لشرحها.
- مكتبات التنسيق: استخدم مكتبات التنسيق أو التعبيرات العادية لتحويل المخرجات بدلاً من مطالبة النموذج بتنسيقها.
- استخدام الأدوات: استخدم ميزات مثل استدعاء الدوال للسماح للنموذج بأن يطلب تشغيل أدوات خارجية مثل آلة حاسبة عندما يحتاج إلى إجراء عملية حسابية.
اقرأ أيضاً: كيف تختار أداة تحليل البيانات المناسبة لاحتياجات عملك المتنوعة؟
5. الخطأ الخامس: الفشل في تطبيق آلية عدم الإجابة
نشر وكلاء نماذج اللغة الكبيرة دون آلية واضحة للتعامل مع مخرجات الثقة المنخفضة يسمح له بـ "التخمين" أو اختلاق الإجابات، خاصة عند مواجهة أسئلة متخصصة جداً تفتقر إلى بيانات أساسية كافية بدلاً من الإشارة إلى درجة ثقتها المنخفضة، والامتناع عن الإجابة أو طلب المساعدة أو تصعيد الاستفسار أو إحالته إلى شخص أو نظام موثوق.
التأثير:
- انتشار نطاق الخطأ غير المتحكم فيه وإنتاج أخطاء حرجة وعالية المخاطر في مجالات حساسة مثل القانون أو المالية، ما يؤدي إلى انتهاكات للامتثال وخسائر مالية محتملة.
- فقدان المستخدمين الثقة بسرعة عندما يفشل النظام في إدراك حدوده الخاصة ويقدم معلومات مقنعة لكنها خاطئة.
- أعطال خفية في الإنتاج من خلال عدم تسجيل الأعطال التي تتطلب تدخلاً يمنع المهندسين من تدقيق الاستعلامات التي تحتاج إلى مراجعة وتحسين حدود النظام.
الإجراءات الوقائية: للحيلولة دون ذلك اتبع ما يلي:
- تطبيق سياسة الامتناع: ضبط النموذج بدقة ليعلن صراحةً "لا أعرف" أو يؤجل الإجابة عندما تكون مقاييس الثقة المحسوبة أقل من حد أمان محدد مسبقاً.
- تطبيق منهجية التسليم القائم على الثقة: تصميم سير عمل بشري في الحلقة يوجه الإجابات منخفضة الثقة أو شديدة الحساسية تلقائياً إلى مشرف بشري أو خبير متخصص للمراجعة.
- دمج البدائل القابلة للملاحظة: تسجيل كل محاولة بديلة أو تبديل مسار أو حدث بديل مع شرط التشغيل المحدد له، لتدقيق الأعطال وتحسين حدود النظام بمرور الوقت.
اقرأ أيضاً: أيهما أكثر إبداعاً: تشات جي بي تي أم محرك البحث جوجل؟
6. الخطأ السادس: طرح أسئلة غامضة أو غير محددة
إرسال مطالبات غير واضحة تفتقر إلى التفاصيل أو السياق أو القيود أو الأمثلة، ما يؤدي إلى إجابات عامة أو غير متناسقة. مثل، يكتب مدير منتج: "اشرح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد مشروعي" دون تحديد التفاصيل. حينها سوف يستجيب النموذج بقائمة واسعة وغير مفيدة من فوائد الذكاء الاصطناعي العامة.
التأثير:
- مخرجات منخفضة الجودة، إذ يملأ النموذج السياق الناقص بتخمينات قد تكون خاطئة.
- إيراد الإجابات نفسها بصيغ مختلفة قد تكون غير مفيدة وتضيع وقتك في تحسين السؤال بشكل متكرر.
- قد يركز النموذج على أفكار غير ذات صلة بالغرض المقصود.
الإجراءات الوقائية: للحصول على إجابات مفيدة:
- حدد السيناريو: أدرج الدور والغرض والجمهور والقيود في المطالبة الأولى مباشرة.
- استخدم الأمثلة: قدم أمثلة قصيرة عن الأسلوب أو التنسيق أو مستوى التفصيل المطلوب.
- حدد النجاح: أضف هدفاً بسيطاً مثل: "تحديد خطوات يمكننا تنفيذها خلال شهر واحد".
اقرأ أيضاً: ما هي مزارع البوتات وما هي مخاطرها؟ وكيف يمكن الحماية منها؟
تحدث نماذج اللغة الكبيرة تحولاً جذرياً في كيفية إنجاز العمل في الشركات، لكنها تتطلب وعياً بحدودها. فالأخطاء الموضحة في هذا المقال تعد من الأكثر شيوعاً لأن نماذج اللغة الكبيرة تشعرك بسهولة استخدامها للوهلة الأولى، ولكن بمجرد فهمك قيودها ونقاط قوتها وخصائصها ستبدأ باستخدامها ليس كصناديق سوداء غير متوقعة بل كأدوات فعالة تثري تفكيرك وتعزز إنتاجيتك.
