LLM

هل تساءلت يوماً كيف تقرأ نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 أو Claude أو Llama الأوامر والطلبات التي تدخلها؟ إنها لا ترى الكلمات بالطريقة التي يراها بها البشر، بل تعالج النصوص في مجموعات صغيرة تُعرف باسم الرموز (Tokens). إن فهم عملية الترميز وتصورها يعد أحد أهم المهارات لمطوري نماذج اللغة الكبيرة ومهندسي الأوامر؛ حيث يؤثر ذلك بشكل مباشر على سلوك النموذج، وجودة الإجابة، والأهم من ذلك كله، تكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API).

اجتاحت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) العالم، ليس فقط لأنها تستطيع إنشاء نصوص تشبه نصوص البشر، ولكن لأنها تبدو وكأنها “تستدل” من خلال مشكلات معقدة. ولكن كيف يقوم نموذج إحصائي يعتمد على التنبؤ بالكلمات (Tokens) بمهام منطقية بالفعل؟ في هذا المنشور، نستكشف آليات استدلال النماذج اللغوية الكبيرة، من مطابقة الأنماط البسيطة إلى الاستراتيجيات المتقدمة مثل “سلسلة الأفكار” (Chain of Thought - CoT).