هندسة السياق في نماذج اللغات الكبيرة: خارطة طريق تقنية

تُعدّ هندسة السياق مجالاً تقنياً متنامياً، يتجاوز مفهوم هندسة المطالبات (Prompt Engineering) بكثير. فهي تُعنى بتنظيم، وتجميع، وتحسين جميع أشكال السياق المُدخلة إلى نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لتعظيم أدائها في مجالات الفهم، والتفكير، والتكيف، والتطبيقات الواقعية. هذا المقال يستعرض المفاهيم الرئيسية، والتحديات المفتوحة، والتطبيقات المستقبلية لهندسة السياق.

ماهية هندسة السياق

تُعرّف هندسة السياق بأنها العلم والهندسة المُختصّة بتنظيم، وتجميع، وتحسين جميع أشكال السياق المُغذّى إلى نماذج اللغات الكبيرة لتعظيم الأداء عبر الفهم، والتفكير، وقابلية التكيّف، والتطبيقات في العالم الحقيقي. بخلاف هندسة المطالبات التي تعتبر السياق سلسلة ثابتة من النصوص، تُعامل هندسة السياق السياق كوحدة ديناميكية ومنظمة من المكونات، يتم اختيارها وتنظيمها بواسطة وظائف مُحددة، غالباً تحت قيود موارد ومعمارية صارمة.

تصنيف هندسة السياق

يقسّم البحث هندسة السياق إلى:

1. المكونات الأساسية:

• أ. استرجاع وتوليد السياق: يشمل هذا الجانب هندسة المطالبات، والتعلم ضمن السياق (التعلم من صفر/عدد قليل من الأمثلة، سلسلة الأفكار، شجرة الأفكار، رسم بياني للأفكار)، واسترجاع المعرفة الخارجية (مثل توليد مُعزز باسترجاع المعلومات، ورسوم المعرفة)، والتجميع الديناميكي لعناصر السياق. تُسلط الضوء على تقنيات مثل إطار CLEAR، وتجميع القوالب الديناميكية، وهياكل الاسترجاع النمطية.

• ب. معالجة السياق: يتناول هذا الجانب معالجة التسلسلات الطويلة (باستخدام هياكل مثل Mamba، LongNet، FlashAttention)، وتحسين السياق الذاتي (التغذية الراجعة التكرارية، التقييم الذاتي)، ودمج المعلومات متعددة الوسائط والمنظمة (الرؤية، الصوت، الرسوم البيانية، الجداول). تشمل الاستراتيجيات تفرُّد الانتباه، وضغط الذاكرة، وتحسين التعلم ضمن السياق.

• ج. إدارة السياق: يشمل هذا الجانب التسلسلات الهرمية للذاكرة وهياكل التخزين ( نوافذ سياق قصيرة المدى، ذاكرة طويلة المدى، قواعد بيانات خارجية)، وتقسيم صفحات الذاكرة، وضغط السياق (مشفرات تلقائية، ضغط متكرر)، والإدارة القابلة للتطوير في إعدادات متعددة الأدوار أو متعددة الوكلاء.

2. التنفيذ النظامي:

• أ. توليد مُعزز باسترجاع المعلومات (RAG): تُدمج هياكل RAG النمطية والوكيلة والمعززة بالرسوم البيانية المعرفة الخارجية وتدعم خطوط أنابيب الاسترجاع الديناميكية، وأحياناً متعددة الوكلاء. يُمكن ذلك تحديثات المعرفة في الوقت الفعلي والتفكير المعقد في قواعد البيانات/الرسوم البيانية المُنظمة.

• ب. أنظمة الذاكرة: تُنفذ التخزين الدائم والهرمي، مما يُمكّن التعلم الطويل الأمد واستدعاء المعرفة للوكلاء (مثل MemGPT، MemoryBank، قواعد بيانات المتجهات الخارجية). وهو أمر أساسي للحوارات المُمتدة ومتعددة الأدوار، والمساعدين الشخصيين، ووكلاء المحاكاة.

• ج. التفكير المُتكامل مع الأدوات: تستخدم نماذج اللغات الكبيرة أدوات خارجية (واجهات برمجة التطبيقات، محركات البحث، تنفيذ التعليمات البرمجية) عبر استدعاء الوظائف أو التفاعل مع البيئة، مما يُجمع بين التفكير اللغوي وقدرات العمل في العالم الحقيقي. يُمكّن ذلك مجالات جديدة (الرياضيات، البرمجة، التفاعل مع الويب، البحث العلمي).

• د. أنظمة متعددة الوكلاء: التنسيق بين نماذج لغات كبيرة متعددة (وكلاء) عبر بروتوكولات مُعيارية، ومنظمين، ومشاركة السياق – وهو أمر أساسي لحل المشكلات المعقدة والتعاونية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المُوزعة.

الرؤى الرئيسية والفجوات البحثية

• عدم التماثل بين الفهم والتوليد: تستطيع نماذج اللغات الكبيرة، مع هندسة سياق مُتقدمة، فهم سياقات مُعقدة ومتعددة الجوانب، لكنها لا تزال تُصارع في توليد مخرجات تُطابق هذه التعقيدات أو الأطوال.

• التكامل والنمطية: يأتي أفضل أداء من الهياكل النمطية التي تجمع بين تقنيات متعددة (الاسترجاع، الذاكرة، استخدام الأدوات).

• قيود التقييم: غالباً ما تفشل مقاييس/معايير التقييم الحالية (مثل BLEU، ROUGE) في التقاط السلوكيات التكوينية، والمتعددة الخطوات، والتعاونية التي تُمكّنها هندسة السياق المُتقدمة. هناك حاجة إلى معايير جديدة ونماذج تقييم ديناميكية شاملة.

• الأسئلة البحثية المفتوحة: تبقى الأسس النظرية، والتحجيم الفعال (خاصةً من الناحية الحسابية)، ودمج السياق متعدد الوسائط والمنظم، والانتشار في العالم الحقيقي، والسلامة، والمحاذاة، والشواغل الأخلاقية، تحديات بحثية مفتوحة.

التطبيقات والأثر

تدعم هندسة السياق الذكاء الاصطناعي القوي، القابل للتكيّف مع المجالات المختلفة عبر:

• الإجابة على الأسئلة/المستندات الطويلة.
• المساعدون الرقميون الشخصيون ووكلاء الذاكرة المُعززة.
• حل المشكلات العلمية، والطبية، والتقنية.
• التعاون متعدد الوكلاء في الأعمال، والتعليم، والبحث.

الاتجاهات المستقبلية

• نظرية موحدة: تطوير أطر رياضية ونظرية للمعلومات.
• التحجيم والكفاءة: ابتكارات في آليات الانتباه وإدارة الذاكرة.
• التكامل متعدد الوسائط: التنسيق السلس للنص، والرؤية، والصوت، والبيانات المُنظمة.
• الانتشار القوي، والآمن، والأخلاقي: ضمان الموثوقية، والشفافية، والإنصاف في الأنظمة الواقعية.

باختصار، تُعتبر هندسة السياق مجالاً محورياً لتوجيه الجيل القادم من الأنظمة الذكية القائمة على نماذج اللغات الكبيرة، حيث تُغيّر التركيز من كتابة المطالبات الإبداعية إلى العلم الدقيق لتحسين المعلومات، وتصميم النظام، والذكاء الاصطناعي المُدار بالسياق.

المصدر: MarkTechPost