نماذج اللغة هي برامج كمبيوتر يمكنها إنشاء لغة طبيعية أو فهمها، مثل النص أو الكلام.
جدول المحتويات
تحتوي نماذج اللغة على العديد من التطبيقات، بما في ذلك تحليل المستندات وتلخيصها وروبوتات الدردشة وإنشاء التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء والمزيد.
لماذا استخدام لانجشين؟
من أجل تبسيط إنشاء التطبيقات التي تستخدم نماذج لغة كبيرة، يتم استخدام LangChain. GPT-3أو أنثروبي أو Hugging Face جميعها تستخدم LangChain. تعتبر LLMs قوية جدًا ومتعددة الاستخدامات، ولكن لديها أيضًا بعض التحديات والقيود.
فمثلا:
- LLMs مكلفة في الاستخدام وتتطلب الكثير من موارد الحوسبة.
- LLMs ليست دائمًا موثوقة أو دقيقة ويمكن أن تؤدي إلى نتائج متحيزة أو ضارة.
- لا يتم دمج LLMs بسهولة مع مصادر أو أنظمة البيانات الأخرى.
- LLMs غير قادرين على التفاعل مع بيئتهم أو تنفيذ الإجراءات.
تهدف LangChain إلى معالجة هذه التحديات من خلال توفير إطار عمل يمكّن التطبيقات؛
علم البيانات:
قم بتوصيل نموذج اللغة بمصادر البيانات الأخرى مثل قواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وتجميع الويب وما إلى ذلك.
وكيل:
السماح لنموذج اللغة بالتفاعل مع بيئته، على سبيل المثال، تنفيذ الأوامر، وإرسال الطلبات، وتحديث البيانات، وما إلى ذلك.
حالات استخدام LangChain
يمكن استخدام LangChain في مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام التي تتضمن معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي. بعض الأمثلة هي؛
- تحليل الوثيقة وتلخيصها: استخراج المعلومات من المستندات ذات التنسيقات والأنواع المختلفة، مثل ملفات PDF وجداول البيانات والعروض التقديمية وما إلى ذلك، وإنشاء ملخصات أو تقارير.
- Chatbots: قم بإنشاء وكلاء محادثة يمكنهم الإجابة على الأسئلة أو تقديم المعلومات أو تنفيذ المهام.
- إنشاء الكود وتصحيح الأخطاء: قم بإنشاء تعليمات برمجية بلغات متعددة من أوصاف أو مواصفات اللغة الطبيعية، أو قم بتصحيح التعليمات البرمجية الموجودة من خلال البحث عن الأخطاء أو اقتراح التحسينات.
- تجريف الويب واستخراج البيانات: قم بإلغاء البيانات من مواقع الويب أو واجهات برمجة التطبيقات باستخدام استعلامات أو أوامر اللغة الطبيعية، أو استخرج البيانات من مصادر نصية غير منظمة.
- إجابة السؤال والجيل: أجب عن الأسئلة من خلال إدخال اللغة الطبيعية أو قم بإنشاء أسئلة من النص أو المواضيع.
- تعيين النص والبحث: قم بتعيين النص إلى المتجهات باستخدام التضمينات وإجراء بحث عن التشابه أو التجميع.
- تحويل المنطقة الزمنية وإدارة التقويم: تحويل المناطق الزمنية أو التواريخ باستخدام إدخال أو إخراج اللغة الطبيعية، أو إدارة التقويمات أو الأحداث باستخدام أوامر اللغة الطبيعية.
نماذج لانج تشين
يدعم LangChain نماذج لغوية مختلفة يمكن استخدامها لأغراض ومهام مختلفة. بعض النماذج التي يتكامل معها LangChain هي؛
- OpenAI: منظمة بحثية تعمل على تطوير وتوفير الوصول إلى LLMs مثل GPT-3، والتي يمكنها إنشاء نص حول أي موضوع أو مجال تقريبًا.
- أنثروبي: منظمة بحثية تعمل على تطوير وتوفير الوصول إلى LLMs مثل Anthropic AI 1 (AAI1)، والتي يمكنها إنشاء نص أكثر تماسكًا واتساقًا من GPT-3.
- وجه يعانق: شركة تقوم بتطوير وتوفير الوصول إلى LLMs مثل BERT، والتي يمكنها أداء العديد من مهام فهم اللغة الطبيعية مثل تحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات المسماة، وما إلى ذلك.
هل لانج تشين مجاني؟
LangChain هو مشروع مفتوح المصدر وهو مجاني للاستخدام والتعديل. ومع ذلك، قد تتطلب بعض نماذج اللغة التي تتكامل معها LangChain الوصول المدفوع أو الاشتراك.
أمثلة لانج تشين
لإعطائك فكرة عما يمكن أن تفعله LangChain بنماذج اللغة، إليك بعض الأمثلة للتطبيقات التي تم إنشاؤها باستخدام LangChain؛
- شات جي بي تي: برنامج chatbot يستخدم GPT-3 للإجابة على الأسئلة المتعلقة بالبيانات المالية.
- DocSummarizer: أداة تستخدم GPT-3 لتلخيص المستندات ذات التنسيقات والأنواع المختلفة.
- كود GPT: أداة تستخدم GPT-3 لإنشاء تعليمات برمجية بلغات مختلفة من أوصاف أو مواصفات اللغة الطبيعية.
- ويب سكريبر: أداة تستخدم GPT-3 لاستخراج البيانات من مواقع الويب أو واجهات برمجة التطبيقات باستخدام استعلامات أو أوامر اللغة الطبيعية.
- QAGPT: أداة تستخدم GPT-3 للإجابة على الأسئلة من مدخلات اللغة الطبيعية أو إنشاء أسئلة من نص أو موضوع.
بدائل لانج تشين
لا يعد LangChain الإطار الوحيد الذي يبسط عملية إنشاء التطبيق باستخدام نماذج اللغة. بعض البدائل هي؛
بحيرة عميقة
إطار عمل يوفر واجهة عالية المستوى للعمل مع LLMs مثل GPT-3 أو Anthropic أو Hugging Face.
انسيابي
إطار عمل لإنشاء تطبيقات الويب التفاعلية باستخدام كود بايثون.
Gradio
إطار عمل لإنشاء واجهات مستخدم لمجالات LLM مثل GPT-3 أو Anthropic أو Hugging Face. يمكن استخدام Gradio لاختبار أو تصحيح الأخطاء أو تقديم LLMs أو مخرجاتها.
دروس LangChain
إذا كنت تريد معرفة كيفية استخدام LangChain وإنشاء تطبيقاتك الخاصة بناءً على نماذج اللغة، فيمكنك اتباع ما يلي وثائق رسمية من LangChain، والذي يوفر دليلاً شاملاً للمكونات وحالات الاستخدام وأمثلة LangChain.
يمكنك أيضًا الاطلاع على الأقسام الخاصة باللغة في الوثائق، والتي توضح كيفية استخدام LangChain مع Python أو JavaScript.
الحد الأدنى
LangChain هو إطار عمل لتطوير التطبيقات القائمة على نماذج اللغة. فهو يمكّن التطبيقات المدركة للبيانات والقائمة على الوكيل ويوفر تجريدات معيارية وتطبيقات للمكونات اللازمة للعمل مع نماذج اللغة.
يدعم LangChain نماذج لغوية مختلفة يمكن استخدامها لأغراض ومهام مختلفة، مثل تحليل المستندات وتلخيصها، وروبوتات الدردشة، وإنشاء التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء، والمزيد.
LangChain هو مشروع مفتوح المصدر يمكن استخدامه وتعديله مجانًا، ولكن بعض نماذج اللغة التي يتكامل معها قد تتطلب وصولاً مدفوع الأجر أو اشتراكًا.
-
ماذا يمكنك أن تفعل بنماذج اللغة؟
يمكنك إنشاء لغة طبيعية أو فهمها، مثل النص أو الكلام.
-
ما هي أمثلة نماذج اللغة؟
بعض الأمثلة على نماذج اللغة هي GPT-3، وAnthropic AI 1، وBERT.
-
ما هو نموذج اللغة الأكثر شعبية؟
نموذج اللغة الأكثر شيوعًا هو GPT-3، والذي يمكنه إنشاء نص حول أي موضوع أو مجال تقريبًا.
-
كيف يمكنك تدريب نموذج اللغة؟
يمكنك تدريب نموذج اللغة عن طريق تغذيته بكميات كبيرة من البيانات النصية واستخدام تقنيات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية.
-
هل اليكسا نموذج لغوي؟
Alexa ليس نموذجًا لغويًا، ولكنه يستخدم نماذج لغوية لمعالجة إدخال وإخراج اللغة الطبيعية.