الذكاء الاصطناعي يكتب مثل البشر.. أسرار تحويل الرموز إلى نصوص مذهلة

ما الذي يجعل نموذجاً لغوياً ضخماً قادراً على إنتاج نصوص تبدو بشرية للغاية؟ هذا سؤال يثير فضول الكثيرين، ولكنه لا يزال محاطاً بتعقيدات تقنية.
إن عملية توليد النصوص عملية معقدة لكن مخرجاتها تبدو سهلة، بدءاً من تقسيم الكلمات إلى أجزاء يسهل التعامل معها، وصولاً إلى التنبؤ بالكلمة التالية بدقة مذهلة، صُممت كل مرحلة من هذه العملية لتحقيق التوازن بين التماسك والإبداع والسياق.
المراحل الخمس الرئيسية التي تُشكل أساس توليد النصوص:
1. التجزئة: تقسيم النص إلى وحدات قابلة للإدارة
تتمثل الخطوة الأولى في توليد النصوص في تجزئة النص إلى وحدات أصغر تُسمى الرموز.
يمكن لهذه الرموز أن تُمثل كلمات كاملة، أو أجزاء من الكلمات، أو حتى أحرفًا منفردة، وذلك بحسب تصميم النموذج.
يُخصص لكل رمز مُعرّف رقمي فريد، مما يسمح للنموذج بمعالجة النص حسابياً.
2. التضمينات: ربط الرموز بالمعنى
يحوّل النموذج كل قطعة نصية إلى شكل رقمي يُظهر معناها، بحيث تكون الكلمات ذات المعاني المتقاربة قريبة من بعضها في الحاسوب."
على سبيل المثال، قد تشغل كلمتا "كلب" و"جرو" نقاطًا متجاورة في هذا الفضاء، مما يعكس تشابههما الدلالي.
3. آلية التحويل: بناء الفهم السياقي
يكمن جوهر نماذج التعلم اللغوي الحديثة في آلية المحول، وهي بنية جديدة تمكّن النموذج من معالجة النصوص وتوليدها بدقة فائقة.
النموذج يركز على أهم الكلمات والجمل أثناء تكوين الرد، حتى يكون النص الناتج متناسقاً ومناسباً للسياق."
تتم هذه العملية عبر طبقات متعددة، حيث تُحسّن كل طبقة فهم النموذج للسياق.
تُعدّ هذه الآلية فعّالة للغاية لأنها تُمكّن النموذج من التركيز على أهم أجزاء المدخلات أثناء توليد النص.
فعلى سبيل المثال، عند الإجابة على سؤال، يُحدّد النموذج أجزاء المدخلات الأكثر صلةً بالسؤال.
وتضمن هذه الخاصية أن يكون النص المُولّد متماسكاً، ومناسبًا للسياق، ومتوافقاً مع غرض المستخدم.
4. حساب الاحتمالية: التنبؤ بالرمز التالي
بعد معالجة السياق، يتوقع النموذج ما الكلمة الأكثر مناسبة لتأتي بعد الكلمة الحالية، بناءً على أمثلة تعلمها سابقًاً.ُعيّن النموذج احتمالات لجميع الكلمات التالية المحتملة.
على سبيل المثال، بعد عبارة "الشمس مشرقة"، قد تكون احتمالية كلمة "مشرقة" أعلى من احتمالية كلمة "تمطر"، وذلك بحسب السياق.
5. أخذ العينات: اختيار الرمز التالي
في خطوة اختيار الكلمة التالية، يقرر نموذج الذكاء الاصطناعي أي كلمة يضعها بعد الكلمة الحالية بناءً على الاحتمالات التي تعلمها أثناء التدريب.
يمكن التحكم في هذه العملية لتكون أكثر دقة أو أكثر تنوعًا، حيث تجعل القيم المنخفضة الاختيارات أكثر حتمية، بينما تتيح القيم العالية تنوعًا وإبداعًا أكبر.
كما يُمكن تقييد الاختيار إلى الكلمات الأكثر ترجيحاً للحفاظ على تماسك النص.
تتكرر هذه العملية كلمة كلمة حتى يتم توليد النص الكامل، سواء لأغراض دقيقة مثل الإجابات الواقعية، أو لأغراض إبداعية مثل الكتابة الأدبية.