الاستدلال

يمرّ أي نموذج ذكاء اصطناعي بمرحلتين أساسيتين. الأولى هي التدريب، حيث يتعلّم النموذج من كميات ضخمة من بيانات التدريب. والثانية هي الاستدلال، وهي لحظة الاستخدام الفعلي: أنت تكتب طلبًا، والنموذج يستخدم ما تعلّمه ليُنتج إجابة جديدة. التدريب يحدث مرة واحدة وبتكلفة هائلة، أما الاستدلال فيحدث ملايين المرات يوميًا، في كل مرة يضغط فيها مستخدم زر الإرسال.

كيف يعمل الاستدلال عمليًا؟ عندما ترسل سؤالًا إلى نموذج لغوي، يحوّله النموذج إلى وحدات صغيرة تُسمى التوكنات (أجزاء الكلمات التي يفهمها النموذج)، ثم يمرّرها عبر الشبكة العصبية (بنية حسابية مستوحاة من الدماغ) ليتنبأ بالكلمة التالية، ثم التي بعدها، حتى تكتمل الإجابة. المهم هنا أن النموذج لا يتعلّم شيئًا جديدًا أثناء الاستدلال، بل يطبّق فقط ما رسّخه التدريب في معامِلاته (الأرقام الداخلية التي تخزّن معرفته).

أنت تمارس الاستدلال يوميًا دون أن تعرف اسمه. تظهر هذه المرحلة في مواقف كثيرة:

• كل إجابة تحصل عليها من ChatGPT أو Claude هي نتيجة عملية استدلال.
• كل صورة يولّدها Midjourney من وصف نصي هي استدلال.
• اقتراحات الكتابة في هاتفك، وترجمة غوغل، وفلاتر الصور، كلها استدلال.

ولأن الاستدلال يستهلك قدرة حاسوبية في كل طلب، فهو السبب المباشر في وجود حدود على عدد الرسائل في الخطط المجانية، وفي أن النماذج الأكبر والأذكى تكون عادةً أبطأ وأغلى في الاستخدام.