فهم عينات نماذج اللغة الكبيرة: Top-K، Top-P، ودرجة الحرارة إتقان الإبداع والتحكم من خلال درجة الحرارة، Top-K، وTop-P تُعد عينات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) الطريقة التي يُحدد بها النموذج الكلمة التالية في النص من بين قائمة من الاحتمالات. بدلًا من اختيار الكلمة الأكثر احتمالًا فقط، تُستخدم تقنيات العينة مثل Top-K وTop-P ودرجة الحرارة لإدخال عشوائية مُحكَمة، مما يُنتج نصوصًا أكثر طبيعية وإبداعًا. عينة Top-K تخيل أنك في اختبار اختيار من متعدد، وُأُخبرت فقط باختيار الخمسة إجابات الأكثر احتمالًا. هذا ما تفعله عينة Top-K فعليًا. تُحدِّد هذه الطريقة عددًا ثابتًا من الكلمات، يُرمز له بـ k، الأكثر احتمالًا أن تأتي بعد الكلمة الحالية. تُستبعد جميع الكلمات الأخرى تمامًا. على سبيل المثال، إذا كانت k = 5، فإن النموذج يرتب جميع الكلمات الممكنة حسب احتمالها، ويختار فقط الخمس كلمات الأعلى احتمالًا. ثم يختار الكلمة النهائية عشوائيًا من بين هذه المجموعة المحدودة. مزايا Top-K: - تُبقي النموذج ضمن نطاق معقول من الاحتمالات، مما يقلل من التوليد غير المنطقي. - تُعطي توازنًا بين التحكم والتنوع، خاصة عند اختيار k مناسب (مثل 30 أو 50). - سهلة الفهم والتطبيق، وتعمل جيدًا في المهام التي تتطلب دقة مع الحفاظ على بعض الإبداع. عيوب Top-K: - إذا كانت k صغيرة جدًا، قد تُحذف كلمات مهمة ذات احتمال منخفض لكنها منطقية. - إذا كانت k كبيرة جدًا، قد تُصبح العينة أقل تأثيرًا، وتُقلل من التحكم في الناتج. عينة Top-P (أو عينة النسبة التراكمية) تُعد Top-P تطويرًا أكثر ذكاءً لـ Top-K. بدلًا من تحديد عدد ثابت من الكلمات، تُحدد نسبة من الاحتمال الكلي. النموذج يجمع الكلمات من الأعلى إلى الأدنى حتى تصل مجموع احتمالاتها إلى قيمة معينة، مثل 0.9 (أي 90%). مثلاً، إذا كانت القيمة المحددة هي 0.9، فإن النموذج يجمع الكلمات حتى تصل احتمالاتها التراكمية إلى 90%، ثم يختار عشوائيًا من هذه المجموعة. هذا يعني أن عدد الكلمات المُسموح بها يختلف حسب التوزيع الاحتمالي، مما يجعلها أكثر مرونة. مزايا Top-P: - أكثر مرونة من Top-K، حيث تتكيف مع توزيع الاحتمالات. - تقلل من خطر استبعاد كلمات مهمة ذات احتمال منخفض لكنها منطقية. - تُستخدم بشكل شائع في التطبيقات الواقعية بسبب كفاءتها. عيوب Top-P: - قد تُنتج نتائج غير متوقعة إذا كان التوزيع الاحتمالي غير متساوٍ. - أقل وضوحًا من Top-K، مما يصعب تفسيرها أحيانًا. درجة الحرارة (Temperature) درجة الحرارة تتحكم في مستوى العشوائية في التوليد. كلما كانت الدرجة أعلى، كلما زادت العشوائية، وقلّ التحكم في الناتج. وكلما كانت أقل، كلما أصبح التوليد أكثر توقعًا ودقة. درجة حرارة منخفضة (مثل 0.1 إلى 0.5): تُركز النماذج على الكلمات الأكثر احتمالًا، مما يُنتج نصوصًا دقيقة، مناسبة للمهام مثل التلخيص أو الإجابة على الأسئلة. درجة حرارة عالية (مثل 1.0 إلى 2.0): تُزيد من الاحتمالات المنخفضة، مما يُنتج نصوصًا أكثر إبداعًا وتنوعًا، لكنها قد تكون أقل منطقية أو متسقة. مزايا درجة الحرارة: - تُعطي تحكمًا سهلًا في التوازن بين الإبداع والدقة. - تُستخدم بكثرة في التطبيقات الإبداعية مثل الكتابة القصصية أو توليد الأفكار. عيوب درجة الحرارة: - لا تُتحكم في عدد الكلمات المُسموح بها، مما قد يؤدي إلى نتائج غير متوقعة. - تؤثر على كل الكلمات بنفس الطريقة، مما قد لا يكون مثاليًا في كل السياقات. الخلاصة لتحقيق التوازن المثالي بين الإبداع والتحكم، غالبًا ما تُستخدم هذه التقنيات معًا: - استخدام Top-K أو Top-P للحد من عدد الخيارات. - ضبط درجة الحرارة للتحكم في درجة العشوائية. بالتلاعب بقيم هذه المعلمات، يمكن للمطورين والمستخدمين توجيه نماذج اللغة الكبيرة نحو نتائج تتناسب مع هدفهم — سواء كان ذلك إنتاج نص دقيق، أو قصة مبتكرة، أو محادثة طبيعية.
تُعد تقنيات العينة (Sampling) في النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) أداة حاسمة لضبط التوازن بين الإبداع والتحكم في النص الناتج. بدلاً من اختيار الكلمة الأكثر احتمالاً في كل خطوة، تُستخدم تقنيات مثل "الدرجة العليا (Top-K)" و"الاحتمال التراكمي (Top-P)" و"درجة الحرارة (Temperature)" لإدخال عنصر من العشوائية المُحكَمة، مما يؤدي إلى نصوص أكثر طبيعية وتنوعاً. تُعد "Top-K Sampling" واحدة من أبسط هذه التقنيات. تخيل أنك تُشارك في اختبار اختيار من متعدد، وتُطلب منك النظر فقط إلى الخمسة إجابات الأكثر احتمالاً، دون النظر إلى باقي الخيارات. هكذا يعمل Top-K: يحدد النموذج عددًا ثابتاً من الكلمات، يُرمز له بـ "k"، وهي الكلمات الأكثر احتمالاً لتكون التالية. تُحذف جميع الخيارات الأخرى، ويُختار الكلمة النهائية بشكل عشوائي من بين هذه المجموعة المحدودة. على سبيل المثال، إذا كانت k = 5، فسيتم تقييم جميع الكلمات الممكنة، وترتيبها حسب احتمالات التوليد، ثم اختيار إحدى الخمسة الأولى عشوائياً. تُعد هذه الطريقة فعّالة في تقليل التكرار وتجنب الكلمات النمطية، مع الحفاظ على الاتساق النسبي. لكنها قد تُفقد بعض الخيارات النادرة التي قد تكون مفيدة في السياقات الإبداعية، خصوصاً إذا كانت k صغيرة. أما "Top-P Sampling" (تُعرف أيضًا بـ "النسبة التراكمية")، فهي تختلف عن Top-K من حيث المبدأ. بدلاً من تحديد عدد ثابت من الكلمات، تُحدد نسبة من الاحتمال التراكمي الكلي. على سبيل المثال، إذا كانت P = 0.9، فسيُختار كل الكلمات التي تُشكل معاً 90% من احتمالات التوليد. هذا يعني أن العدد الفعلي للكلمات المسموح بها يختلف حسب التوزيع الاحتمالي، ويكون أكثر مرونة في التعامل مع التوزيعات غير المتجانسة. هذه الطريقة تُقلل من احتمال اختيار كلمات نادرة جداً، لكنها تُحافظ على تنوع المخرجات. أما "درجة الحرارة (Temperature)"، فهي معلمة تؤثر على مدى تشتت التوزيع الاحتمالي. عند درجة حرارة عالية (مثل 1.0 أو أعلى)، يصبح التوزيع أكثر تسطيحًا، ما يزيد من احتمال اختيار كلمات أقل احتمالاً، مما يُعزز الإبداع والتنوع. في المقابل، عند درجة حرارة منخفضة (مثل 0.1)، يصبح التوزيع أكثر حدة، ويُفضل الكلمة الأكثر احتمالاً بشكل كبير، ما يُنتج نصوصاً أكثر تنبؤاً ودقة. في الحالة القصوى (درجة حرارة صفر)، يصبح التوليد محددًا تمامًا (كأن يكون النموذج يختار دائمًا الكلمة الأعلى احتمالاً). بالتوازي، يمكن دمج هذه التقنيات. على سبيل المثال، يمكن استخدام Top-K أو Top-P مع درجة حرارة منخفضة لضمان جودة عالية، أو دمج Top-P مع درجة حرارة مرتفعة لتحقيق نصوص إبداعية دون فقدان الاتساق. اختيار القيم المناسبة يعتمد على الهدف: هل نريد إجابة دقيقة مثل خبير؟ أم نصاً شعرياً متنوعاً؟ باختصار، فهم هذه التقنيات لا يُعد مجرد مهارة تقنية، بل هو مفتاح لاستغلال كامل إمكانات النماذج اللغوية، حيث يُمكن للمستخدمين توجيه النموذج نحو النتائج المرغوبة بدقة، سواء في التوليد الإبداعي، أو في الإجابات التقنية الدقيقة، أو في التفاعل الطبيعي مع المستخدم.
