أحدثت نماذج اللغة الضخمة ثورة غير مسبوقة في الفترة الأخيرة في مجال فهم ومعالجة اللغات الطبيعية، حيث أظهرت قدرات هائلة في مهام كثيرة متعلقة بالذكاء اللغوي، مثل: استرجاع المعلومات، وتلخيص النصوص، والدردشة بمرونة كالإنسان، وغيرها. ومنذ ظهور هذه التقنية، بدأت العديد من الشركات الناشئة بالظهور بمنتجات معتمدة على هذه التقنية، وأصبحت كل المنظمات والمؤسسات بمختلف المجالات والتخصصات في سباق لتبني هذه التقنية والاستفادة منها بالصورة الأمثل. لكن في خضم هذا الحماس لتبني تقنية نماذج اللغة الضخمة، ظهرت على السطح عدة تحديات وعقبات تحول من ذلك، أبرزها المتعلق بخصوصية البيانات، حيث إن أغلب نماذج اللغة تكون مستضافة في السحابة التي توفرها الشركة المزودة، ومن هنا يأتي السؤال فيما إذا كان من السليم مشاركة بيانات الشركة الخاصة مع هذه الشركات العملاقة. كما أن هناك تحدي آخر يتمثل في التخصيص والتأكد من دقة هذه النماذج عند استخدامها في مجال خبرة معين، بسبب خطر استخدام المعلومات المغلوطة المقدمة من هذه النماذج في اتخاذ قرار مهم، والذي قد يؤدي إلى عواقب سلبية. في هذه الفرصة، قم ببناء حل متكامل يقوم بتذليل تقنيات نماذج اللغة الضخمة للمؤسسات والمنظمات بمختلف تخصصاتها وأهدافها.
لحل هذه المشكلة، يمكن الاستفادة من مجموعة من الأمثلة التعليمية:
- https://blog.langchain.dev/tutorial-chatgpt-over-your-data/
- https://blog.langchain.dev/from-foundation-models-to-fine-tuned-applications-using-label-studio/
- https://aituts.com/local-llms/#:~:text=on%20your%20computer-,Local%20LLMs,hundreds%20of%20billions%20of%20parameters.
إلى جانب ذلك، يوجد بعض نماذج اللغة الضخمة المفتوحة المصدر: