الاختبار: ما هي نماذج LLM؟
اختبر معرفتك بنماذج اللغة الكبيرة وأساسياتها.
30 سؤالاً — انقر على كل سؤال لكشف الإجابة الصحيحة.
السؤال 1
ماذا تعني أحرف LLM؟
A) Large Learning Machine
B) Large Language Model
C) Linguistic Logic Module
D) Language Learning Mechanism
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
LLM تعني Large Language Model. هذه نماذج ذكاء اصطناعي مدرَّبة على كميات هائلة من البيانات النصية وقادرة على فهم لغة شبيهة بالبشر وتوليدها.
السؤال 2
ما المهمة الأساسية التي تؤديها نماذج اللغة؟
A) حفظ كتب كاملة
B) التنبؤ بالكلمة أو الـ token التالي
C) تخزين الحقائق في قاعدة بيانات
D) الترجمة بين اللغات
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
نماذج اللغة تتنبأ في جوهرها بالنص التالي. كل ما تفعله — من الإجابة عن الأسئلة إلى كتابة الشيفرة — يقوم على التنبؤ بالكلمة أو الـ token التالي.
السؤال 3
ماذا تعني أحرف GPT؟
A) General Purpose Technology
B) Generative Pre-trained Transformer
C) Giant Pattern Translator
D) Guided Processing Text
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
GPT تعني Generative Pre-trained Transformer. Generative يعني أنه ينشئ نصاً، وPre-trained يعني أنه يتعلم من البيانات قبل الاستخدام، وTransformer هو نوع الهندسة.
السؤال 4
لماذا يهم وصف «كبير» في نماذج اللغة الكبيرة؟
A) يبدو أكثر إبهاراً
B) النماذج الكبيرة لا تعمل إلا على حواسيب كبيرة
C) المقياس يتيح قدرات ناشئة مثل الاستدلال
D) كبير يعني ردوداً أطول
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
مقياس نماذج LLM (مليارات من الـ parameters وبيانات تدريب هائلة) يتيح قدرات ناشئة — مثل الاستدلال والبرمجة — لم تُبرمج صراحة لكنها تظهر عند المقياس الكبير.
السؤال 5
ما هي «الـ parameters» في نموذج LLM؟
A) الأسئلة التي يمكنك طرحها
B) القيم القابلة للضبط التي تُتعلَّم أثناء التدريب
C) الأوامر للتحكم في النموذج
D) اللغات التي يعرفها النموذج
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
الـ parameters هي القيم القابلة للضبط (الأوزان) في النموذج التي تُعدَّل أثناء التدريب. زيادة عددها تعني عادةً قدرة أكبر على تعلّم الأنماط.
السؤال 6
كم كان عدد الـ parameters في GPT-3؟
A) 1.5 مليون
B) 1.5 مليار
C) 175 مليار
D) 1.75 تريليون
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
ضم GPT-3 175 مليار parameter، وهي قفزة هائلة مقارنة بـ 1.5 مليار في GPT-2. هذا المقياس أتاح قدرات جديدة مثل few-shot learning.
السؤال 7
ما الذي ميّز ChatGPT عن GPT-3؟
A) كان أكبر بكثير
B) دُرِّب على إجراء المحادثات باستخدام RLHF
C) استطاع توليد الصور
D) كان مفتوح المصدر
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
استخدم ChatGPT تقنية Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) لإجراء fine-tuning للنموذج على المحادثات الطبيعية، فصار أسهل استخداماً بكثير من GPT-3 الأساس.
السؤال 8
بأي سرعة وصل ChatGPT إلى 100 مليون مستخدم؟
A) أسبوعان
B) شهران
C) 6 أشهر
D) سنة واحدة
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
وصل ChatGPT إلى 100 مليون مستخدم في شهرين فقط، فصار أسرع تطبيق استهلاكي نمواً في التاريخ.
السؤال 9
أي شركة أنشأت GPT, ChatGPT؟
A) Google
B) Microsoft
C) OpenAI
D) Meta
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
أنشأت OpenAI كلاً من GPT, ChatGPT. Microsoft مستثمر رئيسي لكنها لم تنشئ النماذج.
السؤال 10
أي شركة طوّرت Claude؟
A) OpenAI
B) Google
C) Anthropic
D) Microsoft
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
طوّرت Anthropic، التي أسسها باحثون سابقون في OpenAI، نموذج Claude مع تركيز على سلامة الذكاء الاصطناعي والمواءمة.
السؤال 11
بما يُعرف Claude مقارنة بنماذج LLM الأخرى؟
A) بأنه الأسرع
B) بأن لديه أطول نافذة سياق
C) بأنه الأرخص
D) بأنه يعمل بالإنجليزية فقط
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يُعرف Claude بنافذة سياقه الطويلة جداً (حتى 200K tokens)، ما يسمح له بمعالجة كتب كاملة أو قواعد شيفرة كبيرة في prompt واحد.
السؤال 12
ماذا تعني «القدرات الناشئة» (emergent abilities) لنماذج LLM؟
A) قدرات تُشترى بشكل منفصل
B) قدرات تظهر عند المقياس الكبير دون تدريب صريح
C) ميزات نسخ احتياطي للطوارئ
D) قدرات تعمل فقط عند الخروج من وضع السكون
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
القدرات الناشئة قدرات لم تُبرمج صراحة لكنها «تنبثق» عندما تبلغ النماذج مقياساً كافياً — مثل الاستدلال والبرمجة والترجمة.
السؤال 13
ما اسم نموذج LLM الرئيسي لدى Google؟
A) Bard
B) Gemini
C) Lambda
D) Pixel AI
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
نموذج LLM الرئيسي لدى Google هو Gemini. كان Bard الاسم السابق للمنتج الاستهلاكي، ثم أُعيدت تسميته إلى Gemini.
السؤال 14
أي شركة أطلقت Llama مفتوح المصدر؟
A) OpenAI
B) Google
C) Meta
D) Microsoft
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
أطلقت Meta نموذج Llama مفتوح المصدر (مع بعض الشروط)، ما يسمح للباحثين والشركات باستخدام النماذج وتعديلها بحرية.
السؤال 15
ما إحدى المزايا الكبرى لنماذج LLM مفتوحة المصدر مثل Llama؟
A) دائماً أكثر قوة
B) يمكنك تشغيلها محلياً للحفاظ على الخصوصية
C) لا ترتكب أخطاء أبداً
D) لا تحتاج إلى أي قدرة حاسوبية
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يمكن تشغيل نماذج LLM مفتوحة المصدر محلياً على أجهزتك، ما يعني أن بياناتك لا تغادر جهازك — أمر مهم للتطبيقات الحساسة للخصوصية.
السؤال 16
في أي عام قُدّمت هندسة Transformer؟
A) 2015
B) 2017
C) 2019
D) 2022
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
قُدّمت هندسة Transformer عام 2017 في الورقة "Attention Is All You Need". صارت الأساس لكل نماذج LLM الحديثة.
السؤال 17
لماذا ترددت OpenAI في البداية في نشر GPT-2؟
A) كان بطيئاً جداً
B) مخاوف من إساءة استخدامه في الأخبار المزيّفة
C) لم يعمل جيداً
D) مشكلات قانونية
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
خشيت OpenAI أن تُستخدم قدرة GPT-2 على توليد نص مزيّف مقنع في التضليل والأخبار المزيّفة.
السؤال 18
ما معنى "few-shot learning" في سياق GPT-3؟
A) التعلّم من بضعة أخطاء
B) أداء مهام ببضعة أمثلة فقط داخل الـ prompt
C) التدريب ببيانات محدودة
D) أخذ بضع محاولات لتوليد إجابة
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يعني few-shot learning أن النموذج يفهم المهمة من بضعة أمثلة فقط داخل الـ prompt، دون أي تدريب إضافي.
السؤال 19
أي قدرة جديدة أضافها GPT-4 مقارنة بـ GPT-3؟
A) توليد الصوت
B) الرؤية (فهم الصور)
C) الروبوتات المادية
D) اكتشاف الروائح
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
أضاف GPT-4 قدرات متعددة الوسائط، وتحديداً القدرة على فهم الصور والاستدلال بشأنها إلى جانب النص.
السؤال 20
ما اسم مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي من Microsoft؟
A) Microsoft Coder
B) Azure AI
C) GitHub Copilot
D) Visual Studio Bot
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
GitHub Copilot هو مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي من Microsoft، مدعوم بنماذج OpenAI ومدمج في محررات الشيفرة.
السؤال 21
كيف «تعرف» نماذج LLM حقائق مثل "عاصمة فرنسا هي باريس"؟
A) لديها قاعدة بيانات للحقائق
B) تعلّمت أنماطاً تربط تلك الكلمات
C) تصل إلى الإنترنت في الوقت الفعلي
D) يُدخل المبرمجون الحقائق يدوياً
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
نماذج LLM لا تخزّن الحقائق في قاعدة بيانات. تعلّمت من بيانات التدريب أنماطاً تربط بقوة بين "capital of France" و"Paris".
السؤال 22
ما هي «نافذة السياق» في نماذج LLM؟
A) واجهة المستخدم الرسومية
B) أقصى كمية نص يستطيع النموذج معالجتها دفعة واحدة
C) نافذة تعرض تفكير النموذج
D) الحد الزمني للردود
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
نافذة السياق هي أقصى كمية نص (tokens) يستطيع النموذج «رؤيتها» ومراعاتها عند توليد الرد.
السؤال 23
بما تُعرف Anthropic، منشئة Claude، من حيث التركيز؟
A) السرعة والكفاءة
B) سلامة الذكاء الاصطناعي والمواءمة
C) تطبيقات الألعاب
D) التكامل مع وسائل التواصل
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
تأسست Anthropic مع تركيز على سلامة الذكاء الاصطناعي والمواءمة — ضمان أن تتصرف الأنظمة وفق القيم البشرية.
السؤال 24
ما العلاقة بين Microsoft, OpenAI؟
A) هما منافستان
B) Microsoft مستثمر رئيسي في OpenAI
C) OpenAI تملك Microsoft
D) لا علاقة بينهما
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
Microsoft مستثمر رئيسي في OpenAI وتملك حقوق شراكة سحابية حصرية، وتدمج تقنية OpenAI في منتجات Microsoft.
السؤال 25
أي نموذج LLM الأنسب لتحليل مستند قانوني من 500 صفحة؟
A) GPT-3.5 (سياق قصير)
B) Claude (سياق طويل جداً)
C) أي نموذج — كلها سواء
D) Llama (أصغر حجم)
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
نافذة سياق Claude الطويلة جداً (حتى 200K tokens) تجعله مثالياً لتحليل مستندات طويلة جداً لا تتسع في نوافذ سياق النماذج الأخرى.
السؤال 26
ما هو "RLHF" الذي استُخدم لتدريب ChatGPT؟
A) Really Large Human Files
B) Reinforcement Learning from Human Feedback
C) Rapid Language Human Formatting
D) Real-time Learning for Higher Functions
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) تقنية تدريب يقيّم فيها البشر مخرجات النموذج، فيتعلم إنتاج ردود أعلى تقييماً.
السؤال 27
ماذا يعني «متعدد الوسائط» (multimodal) لنموذج LLM مثل GPT-4؟
A) يستطيع العمل على عدة حواسيب
B) يستطيع معالجة أنواع مختلفة من البيانات (نص، صور، إلخ)
C) لديه شخصيات متعددة
D) يتحدث عدة لغات
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
متعدد الوسائط يعني أن النموذج يستطيع فهم أنواع متعددة من البيانات والعمل معها — مثل النص والصور، وربما الصوت والفيديو.
السؤال 28
أي عبارة عن بيانات تدريب نماذج LLM صحيحة؟
A) تُدرَّب نماذج LLM على ويكيبيديا فقط
B) تشمل بيانات التدريب صفحات ويب وكتباً وشيفرة والمزيد
C) بيانات التدريب سرية ولا تُناقش أبداً
D) نماذج LLM لا تحتاج إلى بيانات تدريب
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
تُدرَّب نماذج LLM الحديثة على مجموعات بيانات متنوعة تشمل صفحات الويب والكتب والأوراق العلمية ومستودعات الشيفرة والمزيد.
السؤال 29
ما إحدى مزايا نماذج LLM مغلقة المصدر (مثل GPT-4) مقارنة بالمفتوحة؟
A) دائماً مجانية
B) تجربة مستخدم أكثر صقلاً وتحديثات منتظمة
C) يمكنك تعديل شيفرة النموذج
D) خصوصية أفضل
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
تقدّم نماذج LLM مغلقة المصدر عادة تجربة مستخدم أكثر صقلاً وتحديثات منتظمة ودعماً للعملاء — مقابل التنازل عن السيطرة والتخصيص.
السؤال 30
بناءً على ما تعلمته، لماذا تعطي نماذج LLM معلومات غير صحيحة أحياناً؟
A) مبرمجة على الكذب أحياناً
B) تتنبأ بنص محتمل استناداً إلى أنماط، لا إلى حقائق موثّقة
C) الإنترنت لا يحتوي معلومات صحيحة
D) تعمل دون اتصال فقط
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
تتنبأ نماذج LLM بالنص المحتمل استناداً إلى أنماط تعلّمتها. إذا وُجد نمط غير صحيح، أو إذا ولّد النموذج معلومات تبدو معقولة لكنها خاطئة، تحدث الأخطاء.
النتائج
| الدرجة | المستوى |
|---|---|
| 27-30 | ممتاز — فهم قوي لأساسيات نماذج LLM |
| 21-26 | جيد — قد تفيد بعض المراجعة |
| 15-20 | متوسط — راجع الفصول مرة أخرى |
| أقل من 15 | يحتاج إلى مراجعة شاملة |