كيف يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي

يمثل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واحدًا من أكثر التحديات تعقيدًا في مجال التطور التكنولوجي المعاصر. فالتدريب الفعّال لنموذج ما ليس مجرد مسألة خوارزمية بسيطة، بل يتطلب نهجًا منهجيًا ومتعدد التخصصات يدمج البيانات وعلم البيانات ومعرفة المجال وهندسة البرمجيات. وكما أوضح جيمس لوك في كتابه المرجعي "Beyond Algorithms: Delivering AI for Business"، فإن نجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل أكبر بكثير على إدارة البيانات وتصميم النظام مقارنة بالخوارزميات نفسها. والمشهد يتطور بسرعة، مع ابتكارات مثل نموذج DeepSeek-R1 التي تعيد تعريف التكاليف وإمكانية الوصول.

الأساس: جمع البيانات وإدارتها

الجودة بدلاً من الكمية

على عكس ما يُعتقد في كثير من الأحيان، فإن كمية البيانات ليست دائمًا العامل المحدد للنجاح. فجودة البيانات وطابعها التمثيلي أكثر أهمية بكثير. وفي هذا السياق، من الأهمية بمكان دمج المصادر المختلفة:

بيانات خاصة: يتم جمعها وإخفاء هويتها بطريقة أخلاقية من التطبيقات القائمة
بيانات مرخصة: مصدرها موردون موثوقون يستوفون معايير جودة صارمة
مجموعات بيانات مفتوحة المصدر: تم التحقق منها بعناية لضمان التنوع والدقة
بيانات اصطناعية: يتم توليدها بشكل مصطنع لسد الثغرات وحل مشكلات الخصوصية

ويؤدي هذا التكامل إلى إنشاء قاعدة تدريب شاملة تجسد سيناريوهات العالم الحقيقي مع الحفاظ على المعايير الأخلاقية والخصوصية.

تحدي إعداد البيانات

تمثل عملية "معالجة البيانات" ما يصل إلى 80% من الجهد المطلوب في مشاريع الذكاء الاصطناعي. وتتضمن هذه المرحلة:

تنظيف البيانات: إزالة التناقضات والتكرارات والقيم الشاذة
تحويل البيانات: التحويل إلى صيغ مناسبة للمعالجة
دمج البيانات: توحيد مصادر مختلفة غالبًا ما تستخدم مخططات وصيغًا غير متوافقة
إدارة البيانات المفقودة: استراتيجيات مثل التعويض الإحصائي أو استخدام بيانات بديلة

وكما أشارت هيلاري باكر، المديرة التقنية لشركة أمريكان إكسبريس: "لحظة الاكتشاف الحقيقية بالنسبة لنا، بصراحة، كانت البيانات. يمكنك اختيار أفضل نموذج في العالم... لكن البيانات هي المفتاح. التحقق والدقة هما الكأس المقدسة في هذه المرحلة من الذكاء الاصطناعي التوليدي."

بنية النموذج: الحجم المناسب

يجب أن يسترشد اختيار بنية النموذج بالطبيعة المحددة للمشكلة المراد حلها، وليس بالميول أو التفضيلات الشخصية. فالأنواع المختلفة من المشاكل تتطلب نهوجاً مختلفة:

نماذج لغوية قائمة على المحولات (ترانسفورمر) للمهام التي تتطلب فهمًا لغويًا عميقًا
الشبكات العصبية الالتفافية للتعرف على الصور والأنماط
الشبكات العصبية البيانية لـتحليل العلاقات المعقدة بين الكيانات
التعلم المعزز لمشكلات التحسين واتخاذ القرار
البنى الهجينة التي تجمع بين عدة أساليب لحالات الاستخدام المعقدة

يتطلب التحسين المعماري إجراء تقييم منهجي بين التكوينات المختلفة، مع التركيز على الموازنة بين الأداء والمتطلبات الحاسوبية، وهو جانب أصبح أكثر أهمية مع ظهور نماذج مثل DeepSeek-R1 التي توفر قدرات تفكير متقدمة بتكاليف أقل بكثير.

منهجيات التدريب المتقدم

التقطير النموذجي

برزت عملية التقطير كأداة قوية بشكل خاص في منظومة الذكاء الاصطناعي الحالية. هذه العملية تجعل من الممكن إنشاء نماذج أصغر حجماً وأكثر تحديداً ترث القدرات المنطقية للنماذج الأكبر والأكثر تعقيداً، مثل DeepSeek-R1.

كما تم توضيحه في حالة DeepSeek، قامت الشركة بتقطير قدراتها في التفكير المنطقي إلى عدة نماذج أصغر، بما في ذلك نماذج مفتوحة المصدر من عائلة Llama التابعة لـMeta وعائلة Qwen التابعة لـAlibaba. ويمكن لاحقًا تحسين هذه النماذج الأصغر لمهام محددة، مما يسرّع الاتجاه نحو نماذج سريعة ومتخصصة.

يقول سام ويتفين، مطور التعلم الآلي: "لقد بدأنا في الدخول إلى عالم يستخدم فيه الأشخاص نماذج متعددة. فهم لا يستخدمون نموذجًا واحدًا فقط طوال الوقت." ويشمل ذلك النماذج المغلقة منخفضة التكلفة مثل Gemini Flash و GPT-4o Mini، والتي "تعمل بشكل جيد للغاية في 80 في المائة من حالات الاستخدام".

التعلم متعدد المهام

بدلاً من تدريب نماذج منفصلة للمهارات ذات الصلة، يسمح التعلم متعدد المهام للنماذج بمشاركة المعرفة بين الوظائف المختلفة:

تعمل النماذج على التحسين المتزامن لأهداف متعددة مترابطة
تستفيد الوظائف الأساسية من التعرض الأوسع لمهام مختلفة
تتحسن الأداءات في جميع المهام، خصوصًا تلك التي تحتوي على بيانات محدودة
تزداد الكفاءة الحاسوبية بفضل مشاركة المكونات

الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT)

بالنسبة للشركات التي تعمل في مجالات محددة للغاية، حيث لا تتوفر المعلومات على نطاق واسع على شبكة الإنترنت أو في الكتب المستخدمة عادةً لتدريب النماذج اللغوية، فإن الضبط الدقيق تحت الإشراف (SFT) يعد خيارًا فعالاً.

أظهر DeepSeek أنه من الممكن تحقيق نتائج جيدة باستخدام "الآلاف" من مجموعات بيانات الأسئلة والأجوبة. على سبيل المثال، أظهر مهندس شركة IBM كريس هاي كيف قام بإعداد نموذج صغير باستخدام مجموعات البيانات الخاصة بالرياضيات الخاصة به وحصل على إجابات سريعة للغاية تجاوزت أداء نموذج o1 الخاص بـ OpenAI على نفس المهام.

التعلُّم المعزز (RL)

الشركات التي ترغب في تدريب نموذج مع مزيد من المواءمة مع تفضيلات محددة - على سبيل المثال، جعل روبوت الدردشة الآلي الخاص بدعم العملاء متعاطفًا وموجزًا - ستحتاج إلى تطبيق تقنيات التعلم المعزز (RL). هذا النهج مفيد بشكل خاص إذا أرادت الشركة أن يقوم روبوت الدردشة الآلي الخاص بها بتكييف أسلوبه وتوصياته بناءً على ملاحظات المستخدمين.

الاسترجاع-التوليد المعزز (RAG)

بالنسبة لمعظم الشركات، يعتبر التوليد المعزز للاسترجاع (RAG) أبسط الطرق وأكثرها أمانًا. إنها عملية مباشرة نسبيًا تسمح للمؤسسات بتثبيت نماذجها بالبيانات الخاصة الموجودة في قواعد بياناتها، مما يضمن دقة المخرجات وملاءمتها للمجال.

يساعد هذا النهج أيضًا في التصدي لبعض مشكلات الهلوسة المرتبطة بنماذج مثل DeepSeek، التي تُظهر حاليًا هلوسة في 14% من الحالات مقارنة بـ8% لنموذج o3 من OpenAI، وفقًا لدراسة أجرتها Vectara.

يكمن السحر في الجمع بين تقطير النماذج و RAG بالنسبة لمعظم الشركات، حيث أصبح من السهل جدًا تطبيقه، حتى بالنسبة لأولئك الذين لديهم مهارات محدودة في علم البيانات أو البرمجة.

التقييم والتنقيح: ما وراء مقاييس الدقة

لا يقاس الذكاء الاصطناعي الفعال من حيث الدقة الأولية فحسب، بل يتطلب إطار تقييم شامل يأخذ في الاعتبار:

الدقة الوظيفية: مدى تكرار إنتاج النموذج لنتائج صحيحة
المتانة: ثبات الأداء مع تغير المدخلات والظروف
الإنصاف: أداء متسق عبر مختلف فئات المستخدمين والسيناريوهات
المعايرة: التوافق بين درجات الثقة والدقة الفعلية
الكفاءة: المتطلبات الحاسوبية ومتطلبات الذاكرة
القابلية للتفسير: شفافية عمليات اتخاذ القرار، وهو جانب تتفوق فيه نماذج DeepSeek المقطّرة، إذ تُظهر عملية تفكيرها

تأثير منحنى التكلفة

يتمثل التأثير الأكثر فورية لإصدار DeepSeek في انخفاض أسعاره بشكل كبير. فقد توقعت صناعة التكنولوجيا أن تنخفض التكاليف بمرور الوقت، لكن القليلين توقعوا مدى سرعة حدوث ذلك. فقد أظهر DeepSeek أن النماذج القوية والمفتوحة يمكن أن تكون رخيصة وفعالة في الوقت نفسه، مما يخلق فرصاً للتجريب على نطاق واسع والتنفيذ الفعال من حيث التكلفة.

وقد أكد عمرو عوض الله، الرئيس التنفيذي لشركة فيكتارا، على هذه النقطة، مشيراً إلى أن نقطة التحول الحقيقية ليست فقط تكلفة التدريب، بل تكلفة الاستدلال، والتي تبلغ بالنسبة لـ DeepSeek حوالي 1/30 من تكلفة نماذج OpenAI o1 أو o3 لكل رمز. وقال عوض الله: "إن الهوامش التي تمكنت OpenAI وAthropic وGoogle Gemini من الحصول عليها يجب أن تنخفض الآن بنسبة 90 في المائة على الأقل لأنها لا تستطيع أن تظل قادرة على المنافسة بهذه الأسعار المرتفعة".

ليس هذا فحسب، بل ستستمر هذه التكاليف في الانخفاض. فقد ذكر داريو أمودي الرئيس التنفيذي لشركة أنثروبيك مؤخرًا أن تكلفة تطوير النماذج تستمر في الانخفاض بمعدل أربعة أضعاف كل عام تقريبًا. ونتيجة لذلك، سيستمر أيضًا انخفاض المعدل الذي يتقاضاه موردو نماذج LLM مقابل استخدامها.

"أتوقع تمامًا أن تصل التكلفة إلى الصفر،" قال أشوك سريفاستافا، مدير البيانات في Intuit، وهي شركة دفعت بقوة نحو الذكاء الاصطناعي في عروضها البرمجية الضريبية والمحاسبية مثل TurboTax وQuickbooks. "...وأن يصل زمن الاستجابة إلى الصفر. ستصبح ببساطة قدرات أساسية يمكننا استخدامها."

الخاتمة: مستقبل الذكاء الاصطناعي في الشركات مفتوح واقتصادي وقائم على البيانات

إن "DeepSeek" و"Deep Research" من OpenAI أكثر من مجرد أدوات جديدة في ترسانة الذكاء الاصطناعي، بل هي علامات على تغيير عميق ستنشر فيه الشركات أعداداً كبيرة من النماذج المصممة لهذا الغرض، والتي تتسم بالفعالية من حيث التكلفة والكفاءة العالية والمتجذرة في بيانات الشركة ونهجها.

بالنسبة للشركات، الرسالة واضحة: أدوات بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قوية ومخصصة لمجال معين أصبحت في متناول اليد. تخاطر بالتخلف عن الركب إذا لم تستفد من هذه الأدوات. لكن النجاح الحقيقي سينبع من كيفية تنظيم البيانات، والاستفادة من تقنيات مثل RAG والتقطير، والابتكار بما يتجاوز مرحلة التدريب المسبق.

وكما قال باكر من AmEx: الشركات التي تدير بياناتها بشكل صحيح هي التي ستقود الموجة التالية من الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.

ما وراء الخوارزمية: كيف يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وصقلها

لخّص هذا المقال بالذكاء الاصطناعي