
هندسة المباخرة:
دليل تفاعلي لتعلم هندسة الإلحاح مع النماذج اللغوية الكبيرة للغة العربية
فن وعلم صياغة التعليمات المقدمة إلى النماذج اللغوية الكبيرة للحصول على النتائج المرجوة بدقة وكفاءة
أبرز النقاط
- فهم أساسيات هندسة الأوامر وتطبيقاتها في اللغة العربية
- إتقان تقنيات التوجيه الأساسية والمتقدمة
- التعامل مع تحديات اللهجات العربية وندرة الموارد
- استخدام أدوات ومنصات هندسة الأوامر
1. مقدمة إلى هندسة الأوامر (Prompt Engineering)
1.1. ما هي هندسة الأوامر؟
هندسة الأوامر، أو ما يُعرف بالـ "Prompt Engineering"، هي فن وعلم صياغة التعليمات (الأوامر أو الموجهات) المقدمة إلى النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) للحصول على النتائج المرجوة بدقة وكفاءة. إنها عملية إبداعية وتكرارية تتضمن فهم كيفية تفاعل النماذج اللغوية مع المدخلات البشرية، واستخدام هذه المعرفة لتصميم أوامر تحقق أهدافًا محددة. ببساطة، هي الطريقة التي "نتحدث" بها إلى الذكاء الاصطناعي لجعله ينفذ ما نريده بالضبط [^49^].
هذه المهارة ليست مجرد كتابة أسئلة عشوائية، بل هي عملية مدروسة لتصميم وتعديل وتحسين الأوامر لتحقيق أهداف محددة، سواء كانت توليد نص، أو تلخيص معلومات، أو الإجابة على أسئلة معقدة.
مع تزايد قوة النماذج اللغوية، أصبحت هندسة الأوامر ذات أهمية متزايدة، حيث يمكن للأوامر المصممة جيدًا أن تحسن بشكل كبير من أداء النموذج وموثوقيته، بينما يمكن للأوامر السيئة أن تؤدي إلى نتائج غير دقيقة أو غير ذات صلة. تعتمد جودة المخرجات بشكل كبير على كيفية صياغة الأوامر والكلمات المفتاحية المستخدمة، حيث تعالج النماذج اللغوية الأوامر كسلسلة من الرموز المميزة (Tokens) والتي تؤثر على طول وسرعة الاستجابة [^307^].
1.2. أهمية هندسة الأوامر في تفعيل إمكانات الذكاء الاصطناعي
تكمن أهمية هندسة الأوامر في قدرتها على تفعيل الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي، وخاصة النماذج اللغوية الكبيرة. تعتمد جودة ودقة مخرجات هذه النماذج بشكل كبير على كيفية صياغة الأوامر المقدمة لها. يمكن لأمر مصمم جيدًا أن يحسن بشكل كبير من أداء النموذج، مما يؤدي إلى استجابات أكثر صلة واتساقًا وإبداعًا، في حين أن الأمر السيئ الصياغة قد يؤدي إلى نتائج غير دقيقة أو غير ذات صلة أو حتى مضللة.
علاوة على ذلك، تمكن هندسة الأوامر المستخدمين من التحكم في أسلوب ونغمة الإخراج، وجعل النموذج يتصرف كخبير في مجال معين، أو حتى شرح المفاهيم المعقدة بطريقة مبسطة [^49^]. بدون مهارات هندسة الأوامر، قد لا يتمكن المستخدمون من الاستفادة الكاملة من القوة الهائلة التي تقدمها النماذج اللغوية الكبيرة، مما يحد من فائدتها العملية. لذلك، تعتبر هندسة الأوامر مفتاحًا لتحقيق التفاعل الأمثل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي.
1.3. تطبيقات هندسة الأوامر في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
تجد هندسة الأوامر تطبيقات واسعة ومتنوعة في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، حيث تعمل على تحسين أداء النماذج اللغوية في العديد من المهام. من بين هذه التطبيقات أتمتة المهام المتكررة، مثل إنتاج نصوص إعلانية متسقة أو إنشاء أوصاف منتجات أو استخراج أرقام الهواتف من النص [^49^].
توليد المحتوى
- • كتابة المقالات والمدونات
- • إنشاء نصوص إعلانية
- • توليد الشعر والقصة القصيرة
- • كتابة رسائل البريد الإلكتروني
معالجة النصوص
- • تلخيص المستندات الطويلة
- • تحليل المشاعر
- • تصنيف النصوص
- • استخراج المعلومات
كما تُستخدم لتسريع عملية الكتابة، سواء في صياغة المسودات الأولى أو حتى النسخ النهائية لنصوص مثل رسائل البريد الإلكتروني ومنشورات المدونات وردود خدمة العملاء [^49^]. بالإضافة إلى ذلك، تُستخدم هندسة الأوامر في توليد الأفكار وإنشاء الهياكل العظمية للمشاريع النصية الكبيرة، مثل الخطوط العريضة للمقالات أو أفكار المشاريع التجارية أو حبكات القصص، مما يساعد على تجنب مشكلة الصفحة الفارغة.
2. المفاهيم الأساسية والمصطلحات
2.1. تعريف الذكاء الاصطناعي (AI)
الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence - AI) هو مجال واسع من علوم الكمبيوتر يهدف إلى إنشاء أنظمة وآلات قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. هذه المهام تشمل التعلم، والتفكير، وفهم اللغة، والإدراك، وحل المشكلات المعقدة، وحتى الإبداع في مجالات مثل الكتابة والرسم والبرمجة [^49^].
باختصار، الذكاء الاصطناعي يحاول جعل أجهزة الكمبيوتر تفكر وتتعلم وتفهم مثل البشر. يتم تحقيق ذلك من خلال خوارزميات وتقنيات متنوعة، بما في ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق.
2.2. فهم معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing - NLP) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تفاعل الحاسوب مع اللغة البشرية. الهدف الرئيسي من NLP هو تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية المنطوقة والمكتوبة، وتفسيرها، وتوليدها، والاستجابة لها بطريقة مفيدة وذات مغزى [^49^].
يتضمن ذلك مجموعة واسعة من المهام، مثل ترجمة النصوص، وتحليل المشاعر، وتلخيص المستندات، والتعرف على الكيانات المسماة، والإجابة على الأسئلة، وحتى إجراء محادثات طبيعية.
2.3. ما هي النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل GPT؟
النماذج اللغوية الكبيرة (Large Language Models - LLMs) مثل GPT (Generative Pre-trained Transformer) هي نماذج ذكاء اصطناعي تم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية، مما يمكنها من فهم اللغة البشرية وتوليدها [^49^]. تعمل هذه النماذج عن طريق تعلم الأنماط والعلاقات الإحصائية بين الكلمات والعبارات في البيانات التي تم تدريبها عليها.
مثال على النماذج اللغوية الكبيرة:
- • GPT-2 وGPT-3 وGPT-3.5 (الذي يستخدمه ChatGPT)
- • تحتوي على مليارات المعلمات (مثلاً GPT-3 يحتوي على 175 مليار معلمة)
- • يمكن تشبيه المعلمات بـ"المقابض" التي يمكن ضبطها لتحسين الأداء
تُستخدم LLMs على نطاق واسع في العديد من تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك الترجمة الآلية، وتلخيص النصوص، وإنشاء المحتوى، والإجابة على الأسئلة، والمحادثة.
2.4. تعريف الموجه (Prompt) ودوره في التفاعل مع النماذج اللغوية
الموجه (Prompt) هو النص الذي يقدمه المستخدم إلى نموذج اللغة الكبير (LLM) للحصول على نتيجة محددة [^49^]. يعمل الموجه كتعليمات أو سؤال يوجه النموذج اللغوي حول ما هو مطلوب منه.
مثال:
"أعطني 5 عناوين مقترحة لفيديوهات يوتيوب عن 'التسويق الإلكتروني'"
يلعب الموجه دورًا حاسمًا في التفاعل مع النماذج اللغوية، حيث أن جودة ودقة الاستجابة تعتمد بشكل كبير على كيفية صياغة الموجه. عندما لا تكون نتائج النموذج كما هو متوقع أو تكون خاطئة، فإن هندسة الأوامر تأتي للتعلم كيفية هندسة أفضل الأوامر للحصول على أفضل ناتج من الذكاء الاصطناعي [^49^].
3. تقنيات هندسة الأوامر الأساسية
3.1. التوجيه المباشر (Direct Prompting)
التوجيه المباشر (Direct Prompting) هو أحد أبسط أشكال التفاعل مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، حيث يقدم المستخدم أمرًا أو سؤالًا مباشرًا إلى النموذج دون تقديم أمثلة إضافية أو سياق مسبق حول كيفية الإجابة [^49^].
مميزات
- • سهل الاستخدام
- • مناسب للمهام البسيطة
- • إجابات سريعة
- • لا يحتاج إلى تخصيص كبير
حدود
- • غير فعال للمهام المعقدة
- • قد لا يفهم التفاصيل المحددة
- • محدودية التحكم في الإجابة
- • يعتمد كلياً على التدريب المسبق
على سبيل المثال، السؤال "ما هي عاصمة الولايات المتحدة الأمريكية؟" هو مثال على التوجيه المباشر [^49^]. يعتبر التوجيه المباشر مفيدًا للمهام البسيطة والواضحة، أو عندما يرغب المستخدم في الحصول على إجابة سريعة دون الحاجة إلى تخصيص كبير.
3.2. التوجيه بالأمثلة (Prompting by Example)
التوجيه بالأمثلة (Prompting by Example)، المعروف أيضًا باسم "Few-Shot Prompting"، هو تقنية في هندسة الأوامر تتضمن تقديم واحد أو أكثر من الأمثلة التوضيحية للنموذج اللغوي الكبير (LLM) ضمن الموجه نفسه. تهدف هذه الأمثلة إلى إظهار النموذج للنمط أو التنسيق أو نوع الاستجابة المطلوبة [^49^].
مثال تطبيقي:
"س: ما هي عاصمة الولايات المتحدة الأمريكية؟
ج: عاصمة (الولايات المتحدة الأمريكية) هي [واشنطن].
س: ما هي عاصمة أستراليا؟
ج:"
يوضح المثال الأول التنسيق المطلوب للإجابة، ويتوقع من النموذج أن يتبع نفس التنسيق عند الإجابة عن السؤال الثاني.
يُعد التوجيه بالأمثلة مفيدًا بشكل خاص عندما يكون من الصعب وصف المهمة المطلوبة بالكلمات، أو عندما يحتاج المستخدم إلى تحكم أكبر في بنية أو أسلوب إجابة النموذج. يمكن أن يؤدي استخدام أمثلة جيدة الصياغة إلى تحسين دقة وملاءمة استجابات النموذج بشكل كبير.
3.3. أمثلة عملية على التقنيات الأساسية
مثال 1: توليد عناوين فيديوهات يوتيوب
التوجيه المباشر:
التوجيه المتقدم (مع تعيين دور):
يوضح هذا الموجه تقنية "توجيه الدور" (Role Prompting) عن طريق تعيين دور "خبير في كتابة عناوين فيديوهات يوتيوب الفيروسية" للنموذج [^49^].
مثال 2: شرح خطوة بخطوة لمشروع SAAS
الموجه:
تقنيات مستخدمة:
- "حيلة الموجه" (prompt hack): "تجاهل جميع التعليمات السابقة قبل هذه التعليمات"
- تقنية "التفكير الصفري سلسلة الأفكار": "اشرح كل شيء خطوة بخطوة"
- توجيه النموذج لطرح الأسئلة قبل الإجابة
هذا المثال يوضح كيف يمكن لتقنيات هندسة الأوامر الأساسية والمتقدمة قليلاً تحسين جودة وملاءمة استجابات النماذج اللغوية بشكل كبير [^49^].
4. استراتيجيات هندسة الأوامر المتقدمة
4.1. سلسلة الأفكار (Chain of Thought - CoT)
سلسلة الأفكار (Chain of Thought - CoT) هي تقنية متقدمة في هندسة الأوامر تهدف إلى تحسين قدرة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) على أداء المهام التي تتطلب التفكير المنطقي والحساب واتخاذ القرارات. تعمل هذه التقنية عن طريق تشجيع النموذج على شرح أسباب استجابته من خلال عرض سلسلة من الخطوات المنطقية أو الأمثلة التوضيحية التي تؤدي إلى الإجابة النهائية [^49^] [^341^].
CoT القليل الطلقات
يتضمن تقديم أمثلة توضح عملية التفكير خطوة بخطوة ضمن الموجه
CoT الصفر طلقة
يعتمد على إضافة عبارة تحفيزية بسيطة مثل "لنفكر خطوة بخطوة"
يمكن تحقيق ذلك من خلال إضافة عبارات مثل "فكر خطوة بخطوة" أو "اشرح استنتاجاتك" إلى الموجه [^341^] [^342^]. أظهرت الأبحاث أن CoT يمكن أن يحسن بشكل كبير من أداء النماذج اللغوية في المهام الحسابية والمنطقية، حيث يساعد النموذج على تحليل المشكلة بعمق أكبر وتجنب الأخطاء الناتجة عن القفز إلى الاستنتاجات.
4.2. تقنيات التوجيه متعدد الخطوات
تشمل تقنيات التوجيه متعدد الخطوات (Multi-Step Prompting Techniques) أساليب مختلفة تهدف إلى تقسيم المهام المعقدة إلى سلسلة من المهام الفرعية الأصغر والأكثر قابلية للإدارة، أو استخدام مخرجات موجه واحد كمدخل لموجه لاحق.
1. توجيه سلسلة الأوامر (Prompt Chaining)
يتم استخدام مخرجات موجه معين كمدخل لموجه تالي. على سبيل المثال:
الموجه الأول: "لخص النقاط الرئيسية لتغير المناخ"
الموجه الثاني: "بناءً على الملخص [إدراج المخرجات السابقة]، اقترح ثلاث توصيات سياسية"
هذا يسمح ببناء استجابات معقدة بشكل تدريجي [^304^]
2. التوجيه الذاتي للتصحيح (Self-Debiasing)
تستخدم قدرات النموذج اللغوي في التوجيه الصفري للتعرف على التحيزات وتصحيحها في مخرجاته الخاصة دون تعديل النموذج نفسه.
- • التصحيح القائم على التفسير: تحديد الافتراضات غير الصحيحة في التفكير
- • التصحيح القائم على إعادة التوجيه: إعادة صياغة الاستجابات لتقليل التحيز
3. الأنابيب متعددة الخطوات المنظمة
تستخدم معالجة متسلسلة أو متوازية لتحديد التحيز والتخفيف منه من خلال تدخلات متعددة منسقة، وقد تتضمن عمل وكلاء متعددين معًا أو خطوات متعددة للتصحيح.
4.3. التحكم في أسلوب ونغمة الردود
يعد التحكم في أسلوب ونغمة الردود (Controlling Style and Tone of Responses) جانبًا مهمًا في هندسة الأوامر، حيث يسمح للمستخدمين بتوجيه النماذج اللغوية لتوليد نصوص تتوافق مع سياق تواصلي محدد أو جمهور مستهدف. يمكن تحقيق ذلك من خلال تضمين تعليمات صريحة في الموجه حول الأسلوب أو النغمة المطلوبة.
أمثلة على الأنماط:
- • رسمي: "اكتب رسالة رسمية تقدم فيها شركتنا خط إنتاج جديد"
- • غير رسمي: "اكتب منشور مدونة عن أفضل المقاهي في المدينة، باستخدام نغمة عارضة"
- • تقني/أكاديمي
- • سردي/قصصي
- • إقناعي/تسويقي
- • فكاهي/ساخر
- • شعري/أدبي
للغة العربية:
عند التعامل مع النماذج اللغوية العربية مثل ArabyGPT، من المهم استخدام لغة مناسبة للغرض وتذكر أن النموذج يعكس عادةً نغمة الأوامر التي يتلقاها [^307^].
- • محتوى تسويقي: حماس وإقناع
- • محتوى أكاديمي: دقة ووضوح
- • اعتبارات ثقافية ولغوية
تسمح هذه القدرة على التحكم في الأسلوب والنغمة بتطويع النماذج اللغوية لتناسب احتياجات اتصالية متنوعة [^290^].
4.4. معلمات مهمة في هندسة الأوامر
عند التفاعل مع النماذج اللغوية الكبيرة، هناك عدة معلمات (parameters) يمكن ضبطها للتأثير على طبيعة الاستجابة التي يولدها النموذج. من أهم هذه المعلمات درجة الحرارة (Temperature) والحد الأقصى للرموز المميزة (Max Tokens).
درجة الحرارة
قيم منخفضة (قريبة من 0)
استجابات أكثر حذراً وتكراراً، اختيار الكلمات الأكثر احتمالاً، إجابات مركزة ومتوقعة
قيم أعلى (قريبة من 1 أو أكثر)
استجابات أكثر إبداعاً وتنوعاً، اختيار كلمات أقل احتمالاً، مع زيادة احتمالية الأخطاء
الحد الأقصى للرموز المميزة
يحدد الطول الأقصى للاستجابة التي يمكن للنموذج توليدها، سواء من حيث عدد الكلمات أو الرموز المميزة (tokens).
مهم للتحكم في طول الإخراج ومنع النماذج من الاسترسال أكثر من اللازم أو التوقف فجأة قبل إكمال الفكرة.
4.5. إتقان هندسة الأوامر: نصائح وأفضل الممارسات
إتقان هندسة الأوامر يتطلب ممارسة وتجريبًا مستمرين، ولكن هناك بعض النصائح وأفضل الممارسات التي يمكن أن تساعد في تحسين فعالية الموجهات.
كن واضحاً ومحدداً
تجنب الغموض وحدد المهمة، السياق، طول الإجابة، وأي تنسيقات خاصة
استخدم لغة طبيعية ولكن دقيقة
لا حاجة لجمل معقدة بشكل مفرط، ولكن تأكد من دقة التعبير عن النية
قم بتعيين دور للنموذج
"تخيل أنك خبير تسويق"، "أنت مساعد مفيد" إذا كان ذلك مناسباً
قسّم المهام المعقدة
خاصة عند استخدام تقنيات مثل "سلسلة الأفكار"
لا تخف من التجربة والتكرار
غالباً ما يتطلب الحصول على أفضل نتيجة عدة محاولات مع تعديلات طفيفة
استفد من التوجيه بالأمثلة
عندما يكون من الصعب وصف المهمة بالكلمات فقط
انتبه إلى معلمات النموذج
مثل درجة الحرارة والحد الأقصى للرموز المميزة، واضبطها وفقاً لاحتياجاتك
اطلب من النموذج طرح الأسئلة
إذا كانت المتطلبات غير واضحة، أو اطلب منه إعادة صياغة الموجه
كن على دراية بإمكانية "الهلوسة"
وتحقق دائمًا من صحة المعلومات الهامة من مصادر موثوقة
تعلم من الأخطاء
والاستجابات غير المرضية لتحسين الموجهات المستقبلية
5. استخدامات هندسة الأوامر في معالجة اللغة الطبيعية للغة العربية
5.1. تطبيقات في الترجمة الآلية للغة العربية
تلعب هندسة الأوامر دورًا مهمًا في تحسين جودة الترجمة الآلية للغة العربية، سواء من العربية إلى لغات أخرى أو العكس. يمكن استخدام الأوامر الدقيقة لتوجيه النماذج اللغوية الكبيرة للتعامل مع تعقيدات اللغة العربية، مثل تشكيلها (الحركات)، ولهجاتها المتعددة، وخصوصياتها النحوية والصرفية.
تقنيات متقدمة
- • الترجمة باستخدام سلسلة الأفكار عبر اللغات (XLT)
- • سلسلة القواميس (CoD) لتحسين ترجمة الكلمات النادرة
- • التعلم بالقليل من الأمثلة للهجات العربية
- • طلب تفسيرات للترجمات أو اقتراحات بديلة
تحديات اللهجات
في سياق اللهجات العربية، التي تعتبر مواردها اللغوية شحيحة، يمكن أن تساعد هندسة الأوامر في التعلم بالقليل من الأمثلة لتحسين ترجمة هذه اللهجات.
5.2. تطبيقات في تلخيص النصوص العربية
تعد هندسة الأوامر أداة قوية في تطبيقات تلخيص النصوص العربية، حيث يمكنها توجيه النماذج اللغوية الكبيرة لإنتاج ملخصات دقيقة وموجزة تلبي احتياجات محددة. يمكن للمستخدمين تصميم أوامر لإنشاء أنواع مختلفة من الملخصات، مثل الملخصات الاستخراجية أو الملخصات التوليدية.
أمثلة على أوامر التلخيص:
تحديد طول الملخص:
"لخص النص التالي في 100 كلمة"
تركيز على جوانب معينة:
"لخص الجوانب القانونية في هذه الوثيقة"
تنسيق النقاط:
"لخص النص التالي في شكل نقاط"
حفظ المعنى الثقافي:
"لخص مع الحفاظ على السياق الثقافي"
توفر بعض المكتبات والأدوات، مثل Hugging Face Transformers، نماذج مدربة مسبقًا مثل BART وT5 يمكن استخدامها مع الأوامر المناسبة لأداء مهمة التلخيص [^134^]. كما تم تطوير طرق لإنشاء كميات كبيرة من الأوامر العربية لتلخيص النصوص كجزء من جهود لتحسين أداء النماذج اللغوية الكبيرة على المهام العربية [^109^] [^155^].
5.3. تطبيقات في تصنيف النصوص العربية
تستخدم هندسة الأوامر على نطاق واسع في مهام تصنيف النصوص العربية، مثل تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) وكشف المواقف (Stance Detection). في تحليل المشاعر، يمكن للأوامر توجيه النماذج اللغوية الكبيرة لتحديد ما إذا كان النص العربي يعبر عن مشاعر إيجابية، أو سلبية، أو محايدة تجاه موضوع ما.
مثال على تحليل المشاعر:
يمكن أيضاً استخدام تقنيات مثل "التوجيه المقنع" (Cloze Prompting) أو "توجيه البادئة" (Prefix Prompting) مع نماذج مثل BERT وRoBERTa لتصنيف المشاعر، خاصة في اللغات قليلة الموارد مثل بعض اللهجات العربية [^131^].
كشف المواقف (Stance Detection):
في تحدي StanceEval 2024، تم استخدام أوامر مختلفة مع نماذج لغوية كبيرة لاكتشاف الموقف من نصوص عربية متعلقة بمواضيع مثل تمكين المرأة وجائحة كوفيد-19 [^107^] [^143^].
نتائج مهمة:
- • استخدام الأوامر الإنجليزية مع ترجمة أسماء الأهداف إلى العربية أدى إلى أفضل أداء
- • طلب إجابات باللغة العربية من النموذج أدى أحياناً إلى "هلوسة"
- • تحقيق نتائج جيدة باستخدام نموذج Command-R مع أوامر مصممة بعناية
5.4. تطبيقات في توليد النصوص العربية
تساهم هندسة الأوامر بشكل كبير في تطبيقات توليد النصوص العربية، مثل كتابة المقالات وإنشاء محتوى مخصص. يمكن للمستخدمين من خلال أوامر دقيقة توجيه النماذج اللغوية الكبيرة لتوليد نصوص عربية أصيلة، ومتماسكة، وملائمة للسياق والغرض المطلوب.
أنواع المحتوى
- • منشورات المدونات
- • وصف المنتجات
- • نصوص الإعلانات
- • الشعر والقصة القصيرة
- • المقالات الأكاديمية
- • المحتوى الإعلامي
تقنيات متقدمة
- • تقديم أمثلة على النمط المطلوب
- • توليد النص في نقاط ثم التوسع
- • استخدام تقنيات متعددة الخطوات
- • تكييف ArabyGPT للغة العربية [^140^]
تحديات مهمة
- • الحفاظ على الدقة والحقائق
- • تجنب التكرار
- • منع "هلوسة" النموذج عند توليد نصوص طويلة أو معقدة
- • مراعاة الخصوصيات اللغوية والثقافية العربية
5.5. أمثلة عملية باستخدام نماذج لغوية عربية
تم استخدام العديد من النماذج اللغوية العربية، مثل ARABERT وJais، في تطبيقات عملية معتمدة على هندسة الأوامر.
ARABERT
في تصنيف المشاعر:
تم استخدام ARABERT مع تقنيات التعلم المعتمدة على الأوامر (Prompt-Based Learning) لتصنيف نصوص عربية، حيث أظهرت هذه الطريقة فعاليتها [^132^].
المعالجة المسبقة المطلوبة:
- • التشكيل الجزئي
- • تجزئة الكلمات
استخراج التمثيلات السياقية:
يمكن استخدام ARABERT لاستخراج التمثيلات السياقية للنصوص العربية (embeddings)، والتي يمكن استخدامها في مهام أخرى مثل تحديد مدى صلة مقالة عربية بموجه معين [^125^].
Jais
نموذج Jais هو نموذج لغوي كبير مدرب على اللغة العربية والإنجليزية، يمكن استخدامه في تطبيقات مثل الدردشة باللغة العربية. تم توضيح كيفية نشر نموذج Jais-13b-Chat على منصات سحابية مثل Google Cloud Platform وإنشاء واجهة مستخدم للدردشة باستخدام Streamlit [^135^].
تنسيق الموجه المطلوب لـ Jais:
يتضمن هذا الأمر تعليمات مفصلة حول هوية النموذج، وقدراته، وإرشادات السلوك، وتنسيق محدد للتفاعل [^186^].
نماذج أخرى
يمكن أيضًا استخدام نماذج أخرى مثل ALLam، وهي ثنائية اللغة (العربية والإنجليزية)، وتوفر مرونة في استخدام الأوامر النظامية (system prompts) باللغة العربية أو الإنجليزية [^111^].
توفر هذه الأمثلة لمحة عن كيفية تطبيق هندسة الأوامر مع نماذج لغوية عربية محددة لتحقيق أهداف متنوعة في معالجة اللغة الطبيعية.
6. أدوات ومنصات لهندسة الأوامر باللغة العربية
6.1. مقدمة عن منصات التفاعل مع النماذج اللغوية
تُعد منصات التفاعل مع النماذج اللغوية، مثل OpenAI Playground أو واجهات برمجة التطبيقات (APIs) المماثلة، أدوات أساسية لممارسة هندسة الأوامر وتجربة تقنياتها المختلفة. تسمح هذه المنصات للمستخدمين بإدخال أوامر نصية والحصول على استجابات فورية من النماذج اللغوية الكبيرة.
المميزات
- • واجهة مستخدم سهلة
- • تجربة فورية
- • تعديل المعلمات بسهولة
- • نتائج مباشرة
الوظائف
- • كتابة الأوامر
- • ضبط درجة الحرارة
- • تحديد طول الإجابة
- • اختبار الأوامر العربية
الفائدة
- • تعلم أساسيات هندسة الأوامر
- • تحسين المهارات بالتجريب
- • فهم استجابة النماذج
- • التحضير لاستخدام APIs
العديد من هذه المنصات تدعم اللغة العربية، أو يمكن استخدامها مع النماذج التي تدعم العربية، مما يتيح للمستخدمين اختبار أوامرهم باللغة العربية وتقييم جودة المخرجات. تعتبر هذه المنصات أيضًا مكانًا جيدًا للبدء في تعلم أساسيات هندسة الأوامر قبل الانتقال إلى استخدام واجهات برمجة التطبيقات لدمج قدرات النماذج اللغوية في التطبيقات.
6.2. استخدام مكتبات مثل Hugging Face Transformers
تعتبر مكتبات مثل Hugging Face Transformers من الأدوات القوية للغاية للتعامل مع النماذج اللغوية، بما في ذلك النماذج المخصصة للغة العربية أو المتعددة اللغات التي تدعم العربية. توفر هذه المكتبة إطار عمل شامل لتحميل النماذج المدربة مسبقًا، ومعالجة النصوص، وتدريب النماذج، وتقييمها.
النماذج العربية المتاحة على Hugging Face:
- ARABERT - نموذج BERT للغة العربية
- MARBERT - نموذج BERT متعدد اللهجات
- CAMeLBERT - للغة العربية الحديثة
- AraGPT2 - نموذج توليد النصوص
- Jais - نموذج ثنائي اللغة
- العديد من النماذج الأخرى
يمكن للمطورين والباحثين العثور على هذه النماذج في Hugging Face Hub [^35^]
مثال تحميل نموذج ARABERT:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel ARBERT_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("UBC-NLP/ARBERT") ARBERT_model = AutoModel.from_pretrained("UBC-NLP/ARBERT")
هذا يجعل من السهل على الباحثين والمطورين تطبيق هذه النماذج في مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك تلك التي تستخدم هندسة الأوامر.
6.3. أمثلة عملية باستخدام Python وHugging Face
لتوضيح كيفية استخدام Python ومكتبة Hugging Face Transformers لهندسة الأوامر مع النماذج العربية، لنفترض أننا نريد استخدام نموذج Jais-13b-chat للدردشة باللغة العربية. يتطلب هذا النموذج أمرًا محددًا للحصول على أفضل أداء.
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # تحميل النموذج وأداة التمييز model_name = "inception-mbzuai/jais-13b-chat" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) # صياغة الموجه user_input = "ما هي عاصمة فرنسا؟" prompt = f"أكمل المحادثة أدناه بين [|Human|] و [|AI|]: ### Input: [|Human|] {user_input} ### Response: [|AI|]" # تحويل الموجه إلى رموز مميزة وإرساله للنموذج inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50) # فك تشفير الإجابة وعرضها response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(response.split("[|AI|]")[-1].strip()) # سيطبع: عاصمة فرنسا هي باريس.
شرح الكود:
- التحميل: يتم تحميل النموذج وأداة التمييز الخاصة بنموذج Jais-13b-chat
- صياغة الموجه: يتم إنشاء الموجه وفقًا للتنسيق المطلوب للنموذج
- المعالجة: تحويل النص إلى رموز مميزة (tokens) وإرسالها للنموذج
- التحويل للغة الطبيعية: فك تشفير الإجابة وعرض الجزء المطلوب فقط
هذا مثال بسيط يوضح كيفية تحميل نموذج لغوي عربي واستخدامه مع Python وHugging Face Transformers للرد على سؤال باللغة العربية باستخدام توجيه محدد [^186^].
يمكن تطبيق نفس المبادئ على نماذج أخرى مثل ARABERT لمهام مثل تصنيف النصوص أو استخراج المعلومات، حيث يتم تصميم الموجه ليتناسب مع المهمة المحددة.
7. التحديات والاعتبارات المستقبلية
7.1. تحديات هندسة الأوامر الخاصة باللغة العربية
يواجه تطبيق هندسة الأوامر في معالجة اللغة الطبيعية للغة العربية مجموعة فريدة من التحديات، والتي تنبع بشكل رئيسي من طبيعة اللغة العربية نفسها ومدى توفر الموارد اللازمة.
التحدي الأول: تنوع اللهجات العربية
اللغة العربية الفصحى الحديثة (MSA) هي الشكل المستخدم في الكتابة الرسمية، ولكن اللهجات العامية المحكية تختلف اختلافًا كبيرًا من منطقة إلى أخرى.
- • اختلافات في المفردات
- • اختلافات في القواعد النحوية
- • اختلافات في الصوتيات
- • ازدواجية لغوية وأحياناً تعدد لهجات
تأثير ذلك على هندسة الأوامر:
يجعل من الصعب تطوير نماذج وأوامر تعمل بشكل جيد عبر جميع أشكال اللغة العربية.
التحدي الثاني: ندرة الموارد
التحدي الآخر المهم هو ندرة الموارد المُعلّمة عالية الجودة والمتنوعة مقارنةً بلغات مثل الإنجليزية [^350^]. تشمل هذه الموارد:
مجموعات البيانات
مقارنةً بالإنجليزية، تعتبر مجموعات البيانات العربية شحيحة
القواميس
قواميس متخصصة محدودة للغة العربية
أدوات المعالجة
أدوات ما قبل المعالجة اللازمة للتدريب
مثال: في مهمة كشف المواقف StanceEval 2024، تم استخدام مجموعة بيانات Mawqif، والتي تحتوي على 4,121 جملة. بينما يعتبر هذا حجمًا معقولاً، إلا أنه يظل صغيرًا نسبيًا مقارنة بمجموعات البيانات المتوفرة للغات الأخرى.
التحدي الثالث: تعقيد اللغة العربية
الخصائص المعقدة للغة العربية تزيد من صعوبة معالجتها آليًا [^350^]:
- التشكيل (الحركات) الذي يغير معنى الكلمات
- الكتابة غير المنقوطة أحياناً
- الطبيعة الصرفية الغنية للغة
- الحاجة لفهم دقيق للخصائص اللغوية
التطلع للمستقبل
على الرغم من هذه التحديات، تظهر الأبحاث الحديثة أنه من الممكن تحقيق نتائج جيدة باستخدام تقنيات مثل هندسة الأوامر مع النماذج اللغوية الكبيرة. ومع ذلك، للتغلب على هذه التحديات بشكل كامل، هناك حاجة إلى مزيد من الجهود في تطوير موارد لغوية عربية أكثر ثراءً وتنوعًا، وإنشاء نماذج وأدوات معالجة لغوية تأخذ في الاعتبار خصوصيات اللغة العربية بجميع أشكالها.
7.2. الاعتبارات الأخلاقية والتحيز في النماذج اللغوية
عند استخدام النماذج اللغوية الكبيرة وهندسة الأوامر، من الضروري أن نكون على دراية بالاعتبارات الأخلاقية والمشكلة الخطيرة المتمثلة في التحيز (Bias) في النماذج اللغوية. يتم تدريب هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات النصية من الإنترنت، والتي قد تحتوي على تحيزات موجودة في العالم الحقيقي.
أشكال التحيز
- • تحيز متعلق بالجنس
- • تحيز عرقي
- • تحيز ديني
- • تحيز ثقافي
- • تحيز اجتماعي
آثار التحيز
- • نتائج غير عادلة أو مسيئة
- • تعزيز الصور النمطية السلبية
- • تأثير سلبي على الأفراد والمجتمعات
- • انعكاس تحيزات العالم الحقيقي
المسؤولية الأخلاقية
لذلك، من المهم لمهندسي الأوامر والمستخدمين عمومًا أن يكونوا يقظين لهذه الاحتمالية، وأن يحاولوا تصميم أوامر تخفف من التحيز قدر الإمكان، وأن يتحققوا بشكل نقدي من مخرجات النماذج.
ما يمكن فعله:
- • تصميم أوامر تخفف من التحيز
- • التحقق النقدي من المخرجات
- • اختبار النماذج على سيناريوهات متنوعة
احتياجات بحثية:
- • تطوير تقنيات كشف التحيز
- • تقنيات التخفيف من التحيز
- • ممارسات هندسة الأوامر المسؤولة
7.3. مستقبل هندسة الأوامر في تطوير الذكاء الاصطناعي العربي
يُتوقع أن تلعب هندسة الأوامر دورًا متزايد الأهمية في تطوير الذكاء الاصطناعي العربي في المستقبل. مع استمرار تطور النماذج اللغوية الكبيرة وتصبح أكثر قوة، ستكون القدرة على التواصل معها وتوجيهها بشكل فعال عبر هندسة الأوامر أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق أقصى استفادة من إمكاناتها في السياق العربي.
التحديات المستقبلية
التطوير الاستراتيجي
سيكون التحدي الرئيسي هو"text-sm text-gray-700"> سيكون التحدي الرئيسي هو تطوير استراتيجيات هندسة أوامر متقدمة ومخصصة للغة العربية، تأخذ في الاعتبار خصوصياتها اللغوية والثقافية.
مجالات التركيز
- • تعدد اللهجات العربية
- • ندرة الموارد اللغوية المُعلّمة
- • تعقيد البنية الصرفية والنحوية
الفرص المستقبلية
التطورات المتوقعة
- • تصميم أوامر فعالة للهجات العربية المختلفة
- • تحسين أداء النماذج في الترجمة الآلية للهجات
- • تحليل المشاعر في النصوص العامية
- • توليد محتوى عربي أصيل ومتنوع
تطوير الأدوات
تطوير أدوات ومنصات لهندسة الأوامر باللغة العربية، مما يجعل هذه المهارة في متناول جمهور أوسع.
الجوانب الحاسمة للمستقبل
الأدوات والمنصات
تطوير أدوات متخصصة للغة العربية
إتاحة المهارة
جعل هندسة الأوامر في متناول المطورين والباحثين
معالجة التحيز
معالجة قضايا التحيز في النماذج
خاتمة
هندسة الأوامر تمثل بوابة الوصول إلى الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي في العالم العربي. من خلال فهم التقنيات الأساسية والمتقدمة، والتعامل مع التحديات الخاصة باللغة العربية، واستخدام الأدوات المناسبة، يمكننا بناء مستقبل رقمي يعكس ثراء لغتنا وثقافتنا.