في هذا المقال، سنستخدم نموذج LLaMA بحجم مليار معلمة لتوليد النصوص، للإضاءة على كيفية التعامل مع الهلوسات في النماذج الصغيرة. سنركز على ستة أنواع من الهلوسات ونستعرض التقنيات المختلفة التي يمكن استخدامها للتغلب على هذه المشكلات. من الجدير بالذكر أن كل مجموعة بيانات تتطلب خطوات محددة، لذلك سنقدم دليلًا مفاهيميًا ورمزيًا لفهم كيفية حل كل مشكلة، مما يتيح لك تطبيق هذه الاستراتيجية على بياناتك الخاصة. نموذجنا ذو المليار معلمة ونموذج التمثيل سنعتمد في هذا العمل على نموذج LLaMA ذو حجم المليار معلمة، بالإضافة إلى نموذج تمثيل (Embedding) لتحسين جودة النتائج. هذه المكونات الأساسية ستساعدنا في فهم وكيفية معالجة الهلوسات المختلفة. تصحيح الحقائق باستخدام RAG RAG (Retrieval-Augmented Generation) هو تقنية تعتمد على استرجاع المعلومات ذات الصلة من قاعدة بيانات خارجية وتضمينها في عملية توليد النص. هذا يساعد في ضمان دقة المعلومات المقدمة. على سبيل المثال، إذا كان النموذج يولد نصًا يحتوي على معلومة غير دقيقة، يمكن استخدام RAG لتصحيحها من خلال الاستعانة بمعلومات موثوقة من قاعدة البيانات. تصحيح الزمان باستخدام التوجيه الزمني التوجيه الزمني (Time-Aware Prompting) هو تقنية تهدف إلى تحسين الدقة الزمنية في النصوص المولدة. من خلال إضافة معلومات زمنية إلى النصوص الأولية (Prompts)، يمكن للنموذج فهم السياق الزمني بشكل أفضل، وبالتالي تجنب الهلوسة الزمنية. على سبيل المثال، يمكن أن يتم تقديم النموذج بعبارة مثل "في عام 2023" لضمان أنه يولد معلومات محدثة ودقيقة زمنيًا. معالجة القضايا السياقية باستخدام عدسة الرجوع الخلفي عدسة الرجوع الخلفي (Lookback Lens) هي أداة تساعد في تحليل السياق السابق للنصوص المولدة لضمان اتساقها ودقتها. عند تطبيق هذه العدسة، يتم مراجعة النصوص السابقة واستخدامها لتصحيح أي اختلافات أو أخطاء سياقية قد تظهر في النص الحالي. هذا يساهم في تحسين الترابط والمنطقية بين الجُمل. معالجة القضايا اللغوية باستخدام تصفية التوافق الدلالي تصفية التوافق الدلالي (Semantic Coherence Filtering) هي تقنية تهدف إلى التحقق من اتساق المعنى داخل النص. يتم استخدام خوارزميات التعلم العميق لفحص الجُمل وتقييم مدى ملاءمتها وتوافقها مع السياق العام للنص. هذا يساعد في القضاء على الهلوسات اللغوية التي قد تؤدي إلى عدم فهم النص أو تشويه معناه. معالجة القضايا الداخلية باستخدام التحقق من التناقض التحقق من التناقض (Contradiction Checking) هو أسلوب يعتمد على الكشف عن التناقضات داخل النص المولد. يتم استخدام أدوات التحليل اللغوي لفحص النص وتحديد أي تضارب في المعلومات أو الأفكار. هذا يساهم في تحسين الدقة والاتساق الداخلي للنص، مما يجعله أكثر موثوقية. معالجة القضايا الخارجية باستخدام آليات النسخ/الإشارة آليات النسخ/الإشارة (Copy/Pointer Mechanism) هي تقنيات تستخدم لإعادة استخدام المعلومات من النصوص الأولية في النص المولد. هذا يساعد في الحفاظ على الدقة ومراجعة المعلومات التي تم توليدها، مما يقلل من فرص حدوث الهلوسات الخارجية. على سبيل المثال، يمكن للنموذج أن يشير إلى جملة سابقة في النص الأصلي لتأكيد معلومة معينة. الخلاصة الهلوسات في النماذج اللغوية الصغيرة هي مشكلة شائعة لكنها قابلة للحل من خلال استخدام التقنيات المناسبة. من خلال تطبيق استراتيجيات مثل RAG، التوجيه الزمني، عدسة الرجوع الخلفي، تصفية التوافق الدلالي، التحقق من التناقض، وآليات النسخ/الإشارة، يمكن تحسين جودة النتائج بشكل كبير. هذه التقنيات تساهم في تعزيز الدقة والاتساق والسياقية للنصوص المولدة، مما يجعلها أكثر قيمة وأقل عرضة للأخطاء.