كيف يعمل ضرب النقطة في تحقيق التنبؤ السلس لل الذكاء الاصطناعي ولكنه يفتقد الفهم الحقيقي

التفكير باستخدام الضرب النقطي في نماذج اللغات الكبيرة: لماذا تتنبأ الذكاء الصناعي بشكل سلس ولكنها لا تفهم شيئًا الخدعة الإدراكية: كيف تضرب نماذج اللغات الكبيرة العناصر دون أن تفهم المعنى الرياضيات التي تقف خلف طريقة إكمال الآلات لجملنا – ولماذا هذا لا يزال ليس فهمًا حقيقيًا. الدقة توجه التنبؤ، أما الحضور فيمنحه المعنى. عندما يقوم ChatGPT بإكمال جملتك بشكل أفضل من أقرب صديق لك، ما الذي يحدث في الواقع؟ تحت السطح، نماذج اللغات الكبيرة مثل GPT لا تتفكّر أو تفهم أو تستنتج. ما تقوم به هو قياس الزاوية بين المتجهات ذات الأبعاد العالية باستخدام عملية رياضية تُعرف بالضرب النقطي. هذه العملية البسيطة والمفعمة بالقوة تحدد مدى قرب علاقة عنصر واحد (كلمة، جملة، جزء من كلمة) بعنصر آخر داخل فضاء التمثيل الداخلي للنموذج. كلما اقترب متجها العنصرين من التحديد، زاد ضربهما النقطي – وأصبح أحدهما أكثر احتمالًا للتتابع الآخر في النص المولد. الضرب النقطي لا "يفهم" ما هو القط أو البساط. إنه ببساطة يقيم التوافق بين التمثيلات المتجهية. هذا هو الطريق الذي يعرف به ChatGPT ما يناسب – حتى عندما لا يكون لديه أي فكرة عن السبب. سنستكشف في هذا الموضوع كيف يدفع هذا المفهوم نماذج اللغات الحديثة، ولماذا يعمل بشكل جيد للغاية، ولماذا لا يزال بعيدًا كل البعد عن الفهم الحقيقي. الضرب النقطي هو عملية رياضية تقيس مدى تقارب متجهات البيانات. في سياق نماذج اللغات، يتم استخدام هذه العملية لقياس مدى تشابه العناصر بعضها البعض. على سبيل المثال، في نموذج لغوي، يمكن أن يُمثل الكلمة "قط" بمتجه في فضاء متعدد الأبعاد، ويُمثل الكلمة "بالنسبة" بمتجه آخر. إذا كان هذان المتجهان قريبين من بعضهما البعض، فإن ضربهما النقطي سيكون مرتفعًا، مما يعني أن النموذج يعتقد أنه من المحتمل أن تأتي الكلمة "بالنسبة" بعد الكلمة "قط" في النص. هذه العملية تعتمد على تمثيل الكلمات والعبارات كمتجهات في فضاء عالي البعد، حيث يتم تدريب النموذج على مجموعات بيانات ضخمة لتعلم العلاقات بين هذه المتجهات. عندما يتلقى النموذج دخلًا، فإنه يقوم باستخدام الضرب النقطي لتحديد العنصر الأكثر احتمالًا للتتابع في الجملة. رغم فعالية هذه الطريقة في إنتاج نصوص سلسة وجذابة، إلا أنها تفتقر إلى الفهم العميق للمعاني. فالنموذج لا يدرك السياق أو الدلالات الثقافية للكلمات، بل يعتمد فقط على العلاقات الرياضية بين المتجهات. هذا يمكن أن يؤدي إلى أخطاء أو سوء فهم في بعض الحالات، خاصة عند التعامل مع نصوص معقدة أو غير مباشرة. على سبيل المثال، قد يُقدم النموذج إجابات دقيقة وسليمة من الناحية اللغوية، لكنها تفتقر إلى الفهم الحقيقي للسؤال أو السياق المحيط به. وهذا يفسر لماذا يمكن أن تكون الإجابات التي ينتجها النموذج مغرِّرة بالدقة من الناحية الشكلية، ولكنها قد تكون خاطئة تمامًا من الناحية المعنوية. في الختام، تُظهر عملية الضرب النقطي القوة الكبيرة لنماذج اللغات الحديثة في التنبؤ وإكمال الجمل، لكنها تظل بعيدة عن تحقيق الفهم الحقيقي للغة والمعاني. هذا يفتح الباب أمام البحث المستمر لتطوير نماذج أكثر تطورًا وفهمًا للغة البشرية، مع الحفاظ على الدقة والكفاءة في التنبؤ والإنتاج.