في عصر تتطور فيه تقنيات الذكاء الاصطناعي بسرعة، أصبح استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) ضروريًا لتحسين فعالية نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT. في هذه المقالة، نستعرض كيفية استخدام معامل “logprobs” في واجهة برمجة تطبيقات Chat Completions، حيث يُمكن هذا المعامل المستخدمين من معرفة احتمالات كل رمز من الرموز الناتجة عن النموذج. من خلال تفعيل “logprobs”، يمكن للمستخدمين قياس مدى ثقة النموذج في مخرجاته، بالإضافة إلى استكشاف بدائل محتملة. سنتناول في هذا المقال الفوائد العملية لاستخدام logprobs في مهام التصنيف، تقييم استرجاع المعلومات، ونظم الإكمال التلقائي، مما يوفر نظرة معمقة حول كيفية تحسين دقة واستجابة النماذج في سياقات متعددة.
استخدام Logprobs في تصنيف المحتوى
في عصر البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي، أصبح تصنيف المحتوى مهارة ضرورية في العديد من المجالات، بدءًا من الأخبار والمقالات وصولًا إلى وسائل التواصل الاجتماعي. تتيح تقنية Logprobs للمستخدمين تقييم مدى ثقة النموذج في توقعاته، مما يسهل اتخاذ القرارات المدروسة. تمثل Logprobs، أو “احتمالات اللوغاريتم”، مقياسًا لكيفية تفكير النموذج حول أي مصطلح أو فكرة معينة.
عندما يتعلق الأمر بتصنيف مقالات الأخبار، فإن النموذج يتعامل مع عناوين متنوعة، ويتعين عليه تصنيف كل عنوان إلى فئة محددة مثل التكنولوجيا أو السياسة أو الرياضة أو الفن. من خلال تطبيق Logprobs، يمكننا رؤية مدى ثقة النموذج في تصنيفه. على سبيل المثال، إذا كان لدينا عنوان مثل “العملاق التكنولوجي يكشف عن أحدث نماذج الهواتف الذكية”، فإن Logprob قد يشير إلى أن التعديل المقترح بشكل كبير هو الفئة “تكنولوجيا”، مما يعكس ثقة النموذج في هذا التصنيف.
بدون Logprobs، نكون أمام هذا التحدي المتمثل في عدم القدرة على قياس درجة الثقة في تصنيفات النموذج، مما يؤدي إلى مشكلات في دقة التصنيف. ولكن باستخدام Logprobs، يمكننا تقييم النتائج بناءً على القيم العددية المرتبطة بكل تصنيف. على سبيل المثال، إذا كانت القيمة لوغاريتم الاحتمال لمؤشر الفئة “السياسة” مرتفعة جدًا، فإننا نعرف أن النموذج واثق جدًا من أن هذا العنوان ينتمي إلى تلك الفئة.
فكر في نظام تصنيف يهدف لتحديد المقالات الإخبارية. عند تلقي النموذج عنوان “عمدة محلي يطلق مبادرة لتعزيز النقل العام الحضري”، يمكن للنموذج تحديد الفئة الصحيحة ولكن معاقة في تقدير مستوى الثقة. يمكن استخدام Logprobs لتحديد مستوى الثقة، وإذا كان أدنى من عتبة معينة، فإن مقالاً قد يُحيل للمراجعة البشرية لضمان الدقة والتحقق.
كذلك، مثال آخر يمكن أن يكون في حال تصنيف مقالات تتعلق بعالم الرياضة والفنون. قد تكون هناك عناوين تتداخل بين الموضوعات، مما يجعل النموذج أقل ريبة في تصنيفه. استخدام Logprobs في هذه الحالة يعتبر وسيلة فعالة لتضييق نطاق الاختيارات وتحديد الخيار الأكثر دقة. على سبيل المثال، “بطل التنس يعرض مواهبه المخفية في عرض أوركسترا السيمفونية” يمكن أن يكون محيرًا، لذلك إن كانت القيم في حدود 70-80% قد يشير إلى العديد من الخيارات الممكنة مما يتطلب التحقق البشري.
تقييم الثقة في استرجاع الإجابات لتقليل الأخطاء الوهمية
يعد نظام استرجاع الإجابات (RAG) أداة قوية في معالجة الأسئلة والأجوبة، حيث يساعد في تغذية البيانات المعنوية المطلوبة للإجابة على الأسئلة المختلفة. ومع ذلك، مثل أي نظام قائم على الذكاء الاصطناعي، قد يواجه هذا النظام تحديات تتعلق بالاستجابات الخاطئة أو الوهمية التي تُعرف بتسمية “الهلاوس”.
خلال جهود بناء نظام استرجاع باستخدام RAG للإجابة عن الأسئلة، يكون هناك ضرورة أكبر لتقليل الأخطاء الوهمية وتجاوز القيود الحالية. عند استخدام Logprobs، تتاح لنا الفرصة لتقويم ثقة النموذج في استرجاع المعلومات. على سبيل المثال، يمكن للنموذج أن يستخرج سيرة ذاتية مؤكدة لشخصية بارزة مثل آدا لوفليس، ويقوم بتقديم إجابات استنادًا إلى معلومات متاحة.
على سبيل المثال، إذا كان قد تم تقديم مقالة عن آدا لوفليس، التي كانت عالمة رياضيات بارزة، يمكن استخدام Logprobs لتقييم مدى دقة المعلومات المستخرجة. إذا كانت Logprob تشير إلى درجة ثقة عالية في المعلومات، فهذا يوحي بأن الإجابة التي تم استرجاعها موثوقة. ومع ذلك، إذا كانت Logprob منخفضة، فإن ذلك يمكن أن يدل على أن النموذج قد استجاب بمعلومات غير دقيقة، وبالتالي تحتاج الإجابة إلى مزيد من التحقق.
هذا التقييم يمكن أن يكون له تأثير كبير على النظام ككل. يمكن أن يكون لدى المستخدمين إمكانية الوصول إلى تقييمات دقيقة لمستوى الثقة بشأن الأجوبة، مما يساهم في تحسين التجربة العامة. من خلال تحسين نظام تصحيح الأخطاء من خلال استخدام Logprobs، يمكن لنظام استرجاع الأسئلة أن يصبح أكثر دقة وأقل عرضة للوقوع في الأخطاء. إذاً، كيف يمكن تحسين أداء نماذجنا؟ من خلال دمج Logprobs في خطط التقييم، يمكن تقليل الأخطاء وتحسين نقاط الضعف القائمة بالفعل.
يتطلع العلماء والباحثون إلى تطوير طرق مبتكرة لتجاوز تلك العقبات، مما يضمن أن النماذج ستعمل بكفاءة عالية في الظروف التي قد تكون فيها البيانات أقل موثوقية. في النهاية، يعد استخدام Logprobs خطوة نحو تحسين نسبة الثقة، وتقليل الهلاوس في نظام استرجاع الأسئلة، مما يساهم في تحسين دقة الاسترجاع ومصداقية الإجابات المقدمة للمستخدمين.
السيرة الذاتية لآدا لوفليس
آدا لوفليس، التي ولدت في عام 1815، تُعتبر واحدة من الأوائل الذين كانوا يساهمون في تطوير علوم الحاسوب، على الرغم من أن تلك العلوم لم تكن متطورة في عصرها كما هي اليوم. كانت ابنة الشاعر الشهير اللورد بايرون، ونتيجة لذلك، لم تكن مثل العديد من النساء في ذلك الوقت، حيث تلقت تعليماً عالياً وأصبحت مهتمة بالرياضيات والعلوم. في عام 1835، تزوجت من ويليام كينغ، الذي أصبح إيرل لوفليس في عام 1838، وهذا جعل آدا تلقب بلقب كونتيسة لوفليس.
خلال حياتها، ساهمت آدا في توسيع معرفتها بالتقنيات العلمية من خلال الاتصال مع مجموعة متنوعة من العلماء البارزين مثل أندرو كروس، تشارلز باباج، وسير ديفيد بروستر. كانت معروفة بأسلوبها الذي كانت تسميه “العلم الشعري”، حيث كانت تجمع بين الجوانب العلمية والفنية، مما أعطاها عمقًا في التفكير والتفسير. على الرغم من كفاح المرأة في ذلك الزمن لتحقيق الاعتراف، إلا أن موهبتها وتأثيرها في مجالات الهندسة والرياضيات جعل منها شخصية فريدة في تاريخ العلوم.
شراكتها مع تشارلز باباج
واحدة من أهم العلاقات في حياة آدا لوفليس كانت شراكتها مع تشارلز باباج، المعروف باسم “أب الحواسيب”. التقت آدا بفاباج لأول مرة في عام 1833 عبر مشرفتها الخاصة، ماري سومرفيل. خلال فترة تعاونهما، بدأت آدا بفهم وتطوير أفكار جديدة حول آلة التحليل التي ابتكرها باباج، والتي كانت تعتبر مفهومًا ثوريًا في ذلك الوقت. هذا التعاون لم يقتصر فقط على الجانب التقني، بل شمل أيضًا مناقشات حول كيفية تأثير التكنولوجيا على المجتمع. كان تركيز آدا على كيفية استخدام الآلات كأدوات للتعاون بين البشر.
أثناء عملها مع باباج، قامت آدا بترجمة مقال للمهندس العسكري لويجي مينا برافا حول آلة التحليل بين عامي 1842 و1843. ولكنها لم تكتفِ بالترجمة، بل أضافت مجموعة من الملاحظات الشاملة، التي عُرفت بالـ “ملاحظات”. تعتبر هذه الملاحظات من بين أهم الوثائق في تاريخ الحوسبة، حيث تحتوي على وصف للغة البرمجة ولأفكار متقدمة حول استخدام الآلات في مجالات متنوعة لا تقتصر على الحسابات فقط.
أهمية الملاحظات السابعة
من بين ملاحظات آدا، تُعتبر الملاحظة السابعة الأكثر شهرة، حيث تحتوي على ما يُعتبر أول برنامج حاسوبي. وقد قوبل هذا الادعاء بنقاش واسع بين المؤرخين. حيث يعتبر البعض مثل المبرمجين أن هذا البرنامج هو بمثابة خوارزمية تم تصميمها لتشغيلها بواسطة آلة. لكن يلفت المؤرخون الآخرون الانتباه إلى سرد تشارلز باباج للملاحظات الشخصية من سنوات 1836/1837، والتي تحتوي على برامج أولية لآلة التحليل أيضًا.
تضيف الملاحظات بعدًا عميقًا لطبيعة عمل آدا، حيث لم تتعامل فقط مع التصميمات التقنية السطحية بل نظرت بعمق إلى كيفية تفاعل الأفراد مع التكنولوجيا. كانت آدا تؤمن بأن هذه الآلات يمكن أن تفعل أكثر من مجرد الأعداد، وكان لديها تصور واسع عن قدرة الحواسيب على الابتكار والإبداع. من خلال ملاحظاتها، وضعت الأطر النظرية التي تتجاوز الحسابات الأساسية، معتبرة أن التكنولوجيا يمكن أن تلعب دورًا مهمًا في تحسين حياة البشر.
التأثير والإرث
تركت آدا لوفليس إرثًا عظيمًا في تاريخ علوم الحاسوب، حيث يُعتبر عملها وتفكيرها من الزوايا الحديثة للتكنولوجيا بمثابة الأساس لما يُعرف اليوم بعلوم البرمجة. لقد كانت نظرية البرمجة التي وضعتها في ملاحظاتها السابعة تعتبر نقطة انطلاق لنوع جديد من العلوم التي الربط بين الرياضيات والتكنولوجيا. كما ساهمت رؤيتها الفريدة حول دور التكنولوجيا في المجتمع في تشجيع المزيد من الأبحاث والدراسات في هذا المجال.
على الرغم من أنها لم تنل الاعتراف الذي يستحقه أثناء حياتها، إلا أن علمائها المعاصرين يعترفون بموهبتها الهائلة وتأثيرها الدائم. تمثل قصتها رمزًا لصمود المرأة في مجالات مثل العلوم والهندسة، والآن تُعتبر آدا لوفليس رمزًا للنساء في التكنولوجيا في العصر الحديث. اليوم، يُحتفل بآدا لوفليس في المجتمع التكنولوجيا، وتُنظم فعاليات خاصة في يوم آدا لوفليس، الذي يُحتفل به سنويًا لتسليط الضوء على اسهامات النساء في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM).
استخدام القيم الأسكي في معالجة الرموز التعبيرية
تعتبر الرموز التعبيرية جزءًا مهمًا من الاتصالات الرقمية الحديثة، حيث تعبر عن المشاعر والتعبيرات بطريقة سهلة وجذابة. يتطلب التعامل مع هذه الرموز، وخاصة عند استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي، فهم كيفية تحويلها إلى قيم قابلة للمعالجة باستخدام نظام القيم الأسكي. يمكن أن تكون قيم الرموز التعبيرية، مثل قلب اللون الأزرق، مفيدة في تسهيل التعامل معها، مما يسمح للنماذج بفهم المعاني خلف الرموز بشكل أفضل. إن استخدام القيم الأسكي، الذي يعبر عن الأحرف والرموز باستخدام مجموعة محددة من الأرقام، يمكّن المطورين من معرفة كيفية تخزين الرموز التعبيرية ومعالجتها بشكل فعال.
عندما نتحدث عن رموز مثل القلب الأزرق، نجد أن قيمتها الأسكي (بالأرقام العشرية لـ UTF-8) هي مجموعة من القيم التي تمثلها. على سبيل المثال، يمكن لحساب القيم الأسكي لكل مكون من مكونات الرمز التعبيري أن يساعد في تحسين دقة استجابة النموذج. إذا تم تقديم الرموز التعبيرية بشكل صحيح، يمكن للنموذج فهم السياق أعمق وبالتالي تقديم ردود أكثر دقة.
عند التعامل مع الرموز التعبيرية، يجب الانتباه إلى كيفية دمجها في النص حتى لا تؤثر على المعنى العام. فمثلاً، يتيح استخدام اليد البشرية مع الرموز التعبيرية تعبيرًا أكثر وضوحًا عن المشاعر أو الأفكار. على سبيل المثال، وضع القلب الأزرق بجانب رمز تحية يمكن أن يشير إلى الشغف أو الحب. من خلال فهم علاقة الرموز التعبيرية بالألفاظ، يمكن صياغة استجابات أكثر تأثيرًا وأهمية، مما يُعزّز التواصل الفعال مع الجمهور.
الحسابات اللوجستية للرموز والأداء العام للنموذج
تتضمن العمليات التي تتم على الرموز التعبيرية حسابات لوجستية تهدف إلى قياس احتمالية كل رمز على حدة. يتم استخدام مؤشرات احتمالية لمساعدة المطورين على تقييم مدى دقة النموذج في توقع النتائج الصحيحة. فمن خلال حساب متواليات الرموز، يمكن تقدير المستوى العام لنجاح النموذج في تقديم ردود دقيقة وصحيحة بناءً على المدخلات.
قد تُظهر القيم الاحتمالية أن نماذج الذكاء الاصطناعي قادرة على تحقيق نتائج عالية في حالة إعطائها رموزًا تعبيرية واضحة ومباشرة، لأن النماذج تكون أكثر ثقة عندما يُطلب منها معالجة بيانات مألوفة. فمثلًا، عرض قلب أزرق في سلسلة نصية يتمثل في احتمال أكثر من استخدام رمز معقد مثل رمز خاص أو غير مألوف. لذا، فإن فهم هذه القيم الاحتمالية يساعد في تحسين دقة النموذج وتوجيهه نحو تحسين الأداء.
عند تنفيذ عمليات تحليل إضافية، مثل قياس التعقيد أو عدم اليقين، يمكن استخدام النتائج الناتجة كرصد لمدى نجاح النموذج في تعامله مع النصوص المعقدة أو الرموز غير المعهودة. يُعد القياس المستمر لهذه الاحتمالات ضروريًا لمراقبة أداء النموذج، مما يسمح بإجراء تعديلات على التعليمات أو الأسئلة لتلبية احتياجات المستخدم بشكل أفضل وتقديم نتائج أكثر دقة.
مقاييس الثقة وإدارة الشكوك في النتائج
من المهم للمطورين فهم كيفية قياس الثقة في نتائج النموذج والتعامل مع الحالات التي قد تشير إلى شكوك في الإجابات المقدمة. تعتبر المقاييس مثل التعقيد (Perplexity) أداة فعالة في هذا السياق. يتم حسابها عن طريق تقدير المتوسط المرجح للاحتمالات السلبية للاستجابات، مما يسمح بتقدير مستوى عدم اليقين في كل رد.
تساعد هذه المقاييس في التمييز بين الأسئلة المباشرة والتي لا تزال تحمل درجة من الغموض. فعلى سبيل المثال، عند طرح سؤال عن نمو الذكاء الاصطناعي، قد تكون المقاييس منخفضة، مما يشير إلى ثقة أعلى في الإجابة. بينما عند السؤال عن توقعات مستقبل الذكاء الاصطناعي، قد تكون النتائج مرتفعة، ما يعني مستوى أعلى من عدم اليقين. وبالتالي، تسهل هذه المقاييس فهم كيفية تصرف النموذج في مواقف مختلفة، مما يسمح بتحسين تصميم النموذج والبناء على النتائج المتحصلة.
توسيع نطاق استخدام القيم الأسكي والاحتمالات اللاجستية
يتيح توظيف القيم الأسكي والاحتمالات اللوجستية فتح آفاق جديدة لتطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي. إن توسيع نطاق الاستخدام يمكن أن يتضمن تطبيقات عديدة تتعلق بالتحليل اللغوي والكلام، واستكشاف السلوكيات، وتحسين تفاعل المستخدم. فبفضل البيانات المستخرجة من القيم الأسكي، يصبح بالإمكان تحسين عملية إدراك الرموز التعبيرية واستخداماتها في سياقات متعددة، مما يعزز تجربة المستخدم بشكل عام.
بعض التطبيقات المحتملة تشمل تحسين التعلم الآلي من خلال استخدام الرموز التعبيرية في تدريب النماذج، أو دمجها كجزء من تحليلات التعبير العاطفي في مقالات أو محادثات إلكترونية. يمكن أيضًا استغلال هذه البيانات في أبحاث تفاعل الإنسان مع الآلات، مما يتيح لفهم أعمق لكيفية استجابة الأفراد للرموز التعبيرية في محادثاتهم اليومية.
إن الاستخدام المتكامل للقيم الأسكي والاحتمالات سيوفر طرقًا جديدة لتحسين تجارب المستخدمين في جميع مجالات التكنولوجيا الرقمية. يتعين على المطورين استكشاف مثل هذه الحدود للحصول على رؤى أعمق، مما يؤثر على كيفية تفاعلهم مع المستخدمين وكيفية تحسين تصميم النماذج القائمة. هذه المقاييس الأثرية ليست مجرد أدوات تحليلية، بل تسهم في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي وتفاعلاته في العالم الحقيقي.
رابط المصدر: https://cookbook.openai.com/examples/using_logprobs
تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent
اترك تعليقاً