التحول إلى النماذج التي ت推理 isn't properly translated here as it seems there was an error, let me correct it: التحول نحو النماذج التي تفكر: خطوة جديدة في تطوير نماذج اللغات الكبيرة ذات الذكاء الحقيقي

لماذا لم يعد التنبؤ برموز النص التالية كافياً؟ التحول نحو الاستدلال في نماذج اللغات الكبيرة تشكل النماذج الذاتية الرقابية للغات الكبيرة (LLMs) مثل GPT و BERT الأساس الذي بنيت عليه أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. هذا النهج، المعروف بالتنبؤ بالرمز التالي (next token prediction)، مكن هذه النماذج من كتابة مقالات، تصحيح أخطاء البرمجة، الإجابة على الأسئلة، وحتى اجتياز اختبارات المحاماة. ومع ذلك، فإن هذا العصر يُطرح فيه العديد من الأسئلة والتحديات. في عام 2025، بدأ هناك توافق متزايد بين الباحثين والممارسين في مجال الذكاء الاصطناعي على أنه إذا أردنا أنظمة ذكية وموثوقة، خاصة في البيئات عاليةstakes، فلا يمكننا الاستمرار في التنبؤ بما يأتي بعد ذلك فحسب؛ بل نحتاج إلى نماذج تستدل على ما يجب أن يأتي بعد ذلك. من الاستدلال الداخلي إلى الفائدة الخارجية ليس التحول نحو نماذج تعتمد على الاستدلال مجرد تقنية جديدة؛ بل هو يفتح الباب أمام تحسينات عملية في كيفية عمل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي. عندما تبدأ النماذج في تكوين سلاسل استدلال داخلية، فهي لم تعد مجرد "إكمال النص". بدلاً من ذلك، تمضي في مسار منطقي، كما لو كان شخصًا يحاول حل مشكلة. لقد رأيت هذا الديناميكي يلعب دوره بشكل غير متوقع في التدريب على مهارات تقنية المعلومات. الأشخاص الذين يتفوقون في هذا المجال ليسوا أولئك الذين يحفظون النصوص، بل هم الذين يطرحون الأسئلة. يتأملون، يفكرون، ويقولون أشياء مثل: "هذه ليست مجرد تخمينات؛ إنها عمليات تفكير منظمة." وهذا ما بدأت نماذج مثل RPT في محاكاته. بدلاً من القفز إلى الإجابة، تظهر هذه النماذج خطوات الاستدلال الخاصة بها، وأحيانًا حتى تعترف بالشك أو تزن عدة عوامل. هذا يعد قفزة كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي. تحسينات في المقاييس العملية في مقاييس OmniMATH، لم يكن النموذج المدرب على RPT مجرد إنتاج إجابات. لقد أظهر أنماطاً استدلالية قابلة للتعرف: الاستنتاج، اختبار الفرضيات، وحتى استخدام الأمثلة. هذا النوع من التفكير هو ما تتوقعه من محلل مساعد قوي أو مهندس منهجي، وليس مجرد نظام يكمل النص بشكل مبالغ فيه. هذه المنطقية الداخلية ليست مفيدة فقط في المقاييس الأكاديمية؛ بل تترجم مباشرة إلى مدى موثوقية النموذج تحت الضغط. تخيل نظامًا يعالج حدثًا أمنيًا حرجًا. قد يقول نظام LLM التقليدي: "قد يكون هذا مشكلة. يرجى التحقيق." بينما قد يستجيب نموذج يعتمد على الاستدلال أولًا بـ: "تم تشغيل الإنذار أثناء التزامن المجدول للبيانات. لا يوجد انحراف عن الأنماط المرورية المعتادة. لا يتطلب الأمر أي إجراء." هذه ليست مجرد إجابات أفضل؛ بل هي قرارات أفضل. وفي بيئات حيث تكون الثقة مهمة، مثل المالية، القانونية، الطبية، أو العمليات، هذا النوع من التفسير الشفاف خطوة بخطوة هو بالضبط ما يرغب فيه المستخدمون والمدققون. لا تُترك عاجزًا عن فهم كيف وصل النموذج إلى القرار. يمكنك رؤيته، تتبعه، وحتى تحديه إذا لزم الأمر. بروتوكولات الاستدلال كمخرجات رئيسية بدأت أرى نماذج مبكرة حيث يتم التعامل مع سلاسل الاستدلال كمخرجات رئيسية؛ تسجل، تراجع، وحتى تحسّن يدويًا كأنها مذكرات داخلية. هذا يشبه وضع كل تنبؤ مع تقرير داخلي قصير. هذا ليس مجرد مفيد؛ بل هو واجهة جديدة تمامًا للتعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي. الخلاصة قد يبدو الاستدلال الداخلي مجرد مفهوم مجرّد في البداية، لكن فائدته已经开始显现，并且非常强大。然而，为了保持文章的连贯性和一致性，最后一句话需要翻译成阿拉伯语： الخلاصة قد يبدو الاستدلال الداخلي مجرد مفهوم مجرّد في البداية، لكن فائدته بدأت تظهر وهي قوية للغاية.