ما هو "النموذج"؟

لقد كنت تتحدث مع «ذكاء اصطناعي»، لكنك في الحقيقة تتحدث إلى نموذج: نظام ذكاء اصطناعي محدد دُرِّب على البيانات لتوليد الردود.

"AI" هو المفهوم العام؛ أما "model" فهو إصدار محدد يمكنك استخدامه فعليًا. ومن النماذج الشائعة GPT-4 وClaude وGemini وLlama، وقد طوّرت كلًّا منها شركات مختلفة.

يمكن أن ينتج عن الطلب نفسه نتائج مختلفة جدًا اعتمادًا على النموذج.

ما هي المعاملات؟

يُقاس حجم النموذج بـالمعلمات: وهي أرقام تعلّمها أثناء التدريب وتُشكّل طريقة استجابته.

تعني زيادة المعلمات عمومًا قدرات أكبر، لكنها تعني أيضًا الحاجة إلى قدرة حاسوبية أكبر لتشغيله.

يُقدَّر أن GPT-4 يحتوي على أكثر من تريليون مُعامِل. نستخدم في هذا الموقع Qwen3 1.7B، أي 1.7 مليار فقط. وهذا صغير عمدًا.

تحتاج النماذج الكبيرة إلى وحدات GPU باهظة الثمن وذاكرة كبيرة؛ ويمكن تشغيل نموذج بحجم 1.7B على حاسوب محمول عادي.

المقابل هو قدرة أقل على المهام المعقدة، لكنه مثالي لتعلّم هندسة المطالبات. إذا استطعت الحصول على نتائج جيدة من نموذج صغير، فستعمل مطالباتك بشكل أفضل حتى على النماذج الأكبر.