كيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة (LLM)

يتنبأ نموذج اللغة الكبير بالرموز التالية المحتملة من السياق. يمكنه تقديم دعم استدلالي مفيد، لكنه لا يعرف الحقيقة كما يعرفها استعلام قاعدة بيانات.

تُقسَّم النصوص إلى رموز (tokens) وتُعالَج عبر شبكة عصبية مدرَّبة.

يُولِّد النموذج مخرجات من أنماط إحصائية وسياق.

الاسترجاع والأدوات والمصادقة تُحسِّن الموثوقية لكنها لا تُزيل الحاجة إلى التحقق.

يستطيع نموذج لغة كبير تلخيص وثيقة بروتوكول، لكن يجب على المستخدم رغم ذلك مصادقة عناوين العقود وأرقام الرسوم ومزاعم المخاطرة من مصادر أساسية.

الكتابة السلسة تبدو موثوقة. هذا خطير في التمويل لأن جملة واثقة يمكن أن تكون مُلفَّقة أو متقادمة رغم ذلك.

الهلوسة، والمعلومات المتقادمة، وحقن الأوامر (prompt injection)، والافتراضات الخفية يمكن أن تقود إلى قرارات تداول أو أمان ضعيفة.