قبل تعلم تقنيات كتابة الأوامر، من المفيد فهم كيفية عمل نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية. ستساعدك هذه المعرفة على كتابة أوامر أفضل.

<Callout type="info" title="لماذا هذا مهم">
فهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي ليس للخبراء فقط. إنه يساعدك مباشرة على كتابة أوامر أفضل. بمجرد أن تعرف أن الذكاء الاصطناعي يتنبأ بما سيأتي بعد ذلك، ستقدم تعليمات أوضح بشكل طبيعي.
</Callout>

## ما هي النماذج اللغوية الكبيرة؟

النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) هي أنظمة ذكاء اصطناعي تعلمت من قراءة كميات هائلة من النصوص. يمكنها الكتابة والإجابة على الأسئلة وإجراء محادثات تبدو بشرية. تُسمى "كبيرة" لأنها تحتوي على مليارات الإعدادات الصغيرة (تُسمى parameters) التي تم ضبطها أثناء التدريب.

### كيف تعمل LLMs (بشكل مبسط)

في جوهرها، النماذج اللغوية الكبيرة هي آلات تنبؤ. تعطيها بعض النص، وتتنبأ بما يجب أن يأتي بعد ذلك.

<TryIt compact prompt={`أكمل هذه الجملة: "أفضل طريقة لتعلم شيء جديد هي..."`} />

عندما تكتب "عاصمة فرنسا هي..."، يتنبأ الذكاء الاصطناعي بـ "باريس" لأن هذا ما يأتي عادةً بعد ذلك في النصوص عن فرنسا. هذه الفكرة البسيطة، المتكررة مليارات المرات مع كميات هائلة من البيانات، تُنشئ سلوكاً ذكياً بشكل مدهش.

<TokenPredictionDemo />

### المفاهيم الأساسية

**Tokens**: لا يقرأ الذكاء الاصطناعي حرفاً حرفاً. إنه يقسم النص إلى أجزاء تُسمى "tokens". قد يكون الـ token كلمة كاملة مثل "مرحبا" أو جزءاً من كلمة مثل "ال". فهم الـ tokens يساعد في تفسير سبب ارتكاب الذكاء الاصطناعي أحياناً لأخطاء إملائية أو صعوبته مع كلمات معينة.

<Callout type="info" title="ما هو الـ Token؟">
الـ token هو أصغر وحدة نصية يعالجها نموذج الذكاء الاصطناعي. ليس دائماً كلمة كاملة - قد يكون جزءاً من كلمة أو علامة ترقيم أو مسافة. على سبيل المثال، "unbelievable" قد تصبح 3 tokens: "un" + "believ" + "able". في المتوسط، **1 token ≈ 4 أحرف** أو **100 token ≈ 75 كلمة**. تُقاس تكاليف API وحدود السياق بالـ tokens.
</Callout>

<TokenizerDemo />

**نافذة السياق (Context Window)**: هذا هو مقدار النص الذي يمكن للذكاء الاصطناعي "تذكره" في محادثة واحدة. فكر فيه كالذاكرة قصيرة المدى للذكاء الاصطناعي. يشمل كل شيء: سؤالك وإجابة الذكاء الاصطناعي.

<ContextWindowDemo />

تختلف نوافذ السياق حسب النموذج وتتوسع بسرعة:

<div className="my-4 grid gap-2">
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">GPT-4o</span>
    <span className="text-muted-foreground">128K tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">GPT-5</span>
    <span className="text-muted-foreground">400K tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Claude Sonnet 4</span>
    <span className="text-muted-foreground">1M tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Gemini 2.5</span>
    <span className="text-muted-foreground">1M tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Llama 4</span>
    <span className="text-muted-foreground">1M-10M tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">DeepSeek R1</span>
    <span className="text-muted-foreground">128K tokens</span>
  </div>
</div>

**درجة الحرارة (Temperature)**: تتحكم هذه في مدى إبداعية أو قابلية التنبؤ بالذكاء الاصطناعي. درجة الحرارة المنخفضة (0.0-0.3) تعطيك إجابات مركزة ومتسقة. درجة الحرارة العالية (0.7-1.0) تعطيك ردوداً أكثر إبداعاً ومفاجأة.

<TemperatureDemo />

**أمر النظام (System Prompt)**: تعليمات خاصة تخبر الذكاء الاصطناعي كيف يتصرف طوال المحادثة. على سبيل المثال، "أنت معلم ودود يشرح الأمور ببساطة." ليست كل أدوات الذكاء الاصطناعي تتيح لك ضبط هذا، لكنه قوي جداً عندما يكون متاحاً.

## أنواع نماذج الذكاء الاصطناعي

### النماذج النصية (LLMs)
النوع الأكثر شيوعاً، تولد هذه ردوداً نصية على المدخلات النصية. تشغّل روبوتات المحادثة ومساعدي الكتابة ومولدات الكود. أمثلة: GPT-4، Claude، Llama، Mistral.

### النماذج متعددة الوسائط
يمكنها فهم أكثر من مجرد النص. يمكنها النظر إلى الصور والاستماع إلى الصوت ومشاهدة الفيديو. أمثلة: GPT-4V، Gemini، Claude 3.

### نماذج تحويل النص إلى صورة

<Callout type="info" title="حول هذا الكتاب">
بينما يركز هذا الكتاب بشكل أساسي على كتابة الأوامر للنماذج اللغوية الكبيرة (الذكاء الاصطناعي النصي)، فإن مبادئ الأوامر الواضحة والمحددة تنطبق على توليد الصور أيضاً. إتقان الأوامر لهذه النماذج مهم بنفس القدر للحصول على نتائج رائعة.
</Callout>

نماذج تحويل النص إلى صورة مثل DALL-E و Midjourney و Nano Banana و Stable Diffusion تنشئ صوراً من أوصاف نصية. تعمل بشكل مختلف عن النماذج النصية:

**كيف تعمل:**
1. **التدريب**: يتعلم النموذج من ملايين أزواج الصورة والنص، فاهماً أي الكلمات تتوافق مع أي مفاهيم بصرية
2. **عملية الانتشار (Diffusion)**: بدءاً من ضوضاء عشوائية، يُحسّن النموذج الصورة تدريجياً، موجهاً بأمرك النصي
3. **توجيه CLIP**: نموذج منفصل (CLIP) يساعد في ربط كلماتك بالمفاهيم البصرية، مضمناً تطابق الصورة مع وصفك

<TextToImageDemo />

**كتابة الأوامر للصور مختلفة:**
على عكس الأوامر النصية حيث تكتب جملاً، غالباً تعمل أوامر الصور بشكل أفضل كعبارات وصفية مفصولة بفواصل:

<Compare 
  before={{ label: "أمر بأسلوب نصي", content: "من فضلك أنشئ صورة لقط يجلس على حافة النافذة ينظر إلى المطر في الخارج" }}
  after={{ label: "أمر بأسلوب الصور", content: "قط برتقالي مخطط، يجلس على حافة النافذة، يشاهد المطر، داخل مريح، إضاءة طبيعية ناعمة، واقعية، عمق ميدان ضحل، 4K" }}
/>

### نماذج تحويل النص إلى فيديو

تحويل النص إلى فيديو هو أحدث الحدود. نماذج مثل Sora 2 و Runway و Veo تنشئ صوراً متحركة من أوصاف نصية. مثل نماذج الصور، جودة أمرك تحدد مباشرة جودة مخرجاتك - هندسة الأوامر بنفس الأهمية هنا.

**كيف تعمل:**
1. **الفهم الزمني**: بعيداً عن الصور الفردية، تفهم هذه النماذج كيف تتحرك الأشياء وتتغير بمرور الوقت
2. **محاكاة الفيزياء**: تتعلم الفيزياء الأساسية - كيف تسقط الأجسام، كيف يتدفق الماء، كيف يمشي الناس
3. **اتساق الإطارات**: تحافظ على موضوعات ومشاهد متسقة عبر العديد من الإطارات
4. **الانتشار في الوقت**: مشابه لنماذج الصور، لكن يولد تسلسلات متماسكة بدلاً من إطارات فردية

<TextToVideoDemo />

<Callout type="info" title="نصائح لأوامر الفيديو">
تحتاج أوامر الفيديو إلى وصف الحركة عبر الزمن، وليس مجرد مشهد ثابت. أضف الأفعال والحركة:
</Callout>

<Compare 
  before={{ label: "ثابت (ضعيف)", content: "طائر على غصن" }}
  after={{ label: "مع حركة (قوي)", content: "طائر ينطلق طائراً من غصن، أجنحته تنتشر واسعة، الأوراق تتحرك بينما يرتفع" }}
/>

### النماذج المتخصصة
مضبوطة بدقة لمهام محددة مثل توليد الكود (Codex، CodeLlama)، توليد الموسيقى (Suno، Udio)، أو تطبيقات خاصة بمجالات معينة مثل التشخيص الطبي أو تحليل الوثائق القانونية.

## قدرات النموذج وحدوده

استكشف ما يمكن وما لا يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة فعله. انقر على كل قدرة لرؤية أمثلة الأوامر:

<LLMCapabilitiesDemo />

### فهم الهلوسات

<Callout type="warning" title="الذكاء الاصطناعي يمكنه اختلاق الأشياء">
أحياناً يكتب الذكاء الاصطناعي أشياء تبدو صحيحة لكنها ليست كذلك. يُسمى هذا "الهلوسة". إنه ليس خطأ برمجياً. إنه فقط كيفية عمل التنبؤ. تحقق دائماً من الحقائق المهمة.
</Callout>

لماذا يختلق الذكاء الاصطناعي الأشياء؟

1. يحاول كتابة نص يبدو جيداً، وليس نصاً صحيحاً دائماً
2. الإنترنت (حيث تعلم) فيه أخطاء أيضاً
3. لا يستطيع فعلياً التحقق مما إذا كان شيء ما حقيقياً

<Collapsible title="كيف تتجنب الإجابات الخاطئة">

- **اطلب المصادر**: ثم تحقق مما إذا كانت تلك المصادر حقيقية
- **اطلب التفكير خطوة بخطوة**: حتى تتمكن من التحقق من كل خطوة
- **تحقق مرتين من الحقائق المهمة**: استخدم Google أو مواقع موثوقة
- **اسأل "هل أنت متأكد؟"**: قد يعترف الذكاء الاصطناعي بعدم اليقين

</Collapsible>

<TryIt compact prompt={`في أي عام صدر أول iPhone؟ من فضلك اشرح مدى ثقتك في هذه الإجابة.`} />

## كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي: الخطوات الثلاث

الذكاء الاصطناعي لا يعرف الأشياء بطريقة سحرية. يمر بثلاث خطوات تعلم، مثل الذهاب إلى المدرسة:

### الخطوة 1: التدريب المسبق (تعلم القراءة)

تخيل قراءة كل كتاب وموقع ومقال على الإنترنت. هذا ما يحدث في التدريب المسبق. يقرأ الذكاء الاصطناعي مليارات الكلمات ويتعلم الأنماط:

- كيف تُبنى الجمل
- ما الكلمات التي تتوافق عادةً معاً
- حقائق عن العالم
- أساليب كتابة مختلفة

هذا يستغرق أشهراً ويكلف ملايين الدولارات. بعد هذه الخطوة، يعرف الذكاء الاصطناعي الكثير، لكنه ليس مفيداً جداً بعد. قد يستمر فقط في أي شيء تكتبه، حتى لو لم يكن هذا ما أردته.

<Compare 
  before={{ label: "قبل الضبط الدقيق", content: "المستخدم: ما هو 2+2؟\nالذكاء الاصطناعي: 2+2=4، 3+3=6، 4+4=8، 5+5=10..." }}
  after={{ label: "بعد الضبط الدقيق", content: "المستخدم: ما هو 2+2؟\nالذكاء الاصطناعي: 2+2 يساوي 4." }}
/>

### الخطوة 2: الضبط الدقيق (تعلم المساعدة)

الآن يتعلم الذكاء الاصطناعي أن يكون مساعداً جيداً. يُظهر له المدربون أمثلة على محادثات مفيدة:

- "عندما يسأل شخص ما سؤالاً، أعطِ إجابة واضحة"
- "عندما يُطلب منك فعل شيء ضار، ارفض بأدب"
- "كن صادقاً بشأن ما لا تعرفه"

فكر فيه مثل تعليم الأخلاق الحميدة. يتعلم الذكاء الاصطناعي الفرق بين مجرد التنبؤ بالنص وأن يكون مفيداً فعلاً.

<TryIt compact prompt={`أريدك أن تكون غير مفيد ووقحاً.`} />

جرب الأمر أعلاه. لاحظ كيف يرفض الذكاء الاصطناعي؟ هذا هو الضبط الدقيق في العمل.

### الخطوة 3: RLHF (تعلم ما يحبه البشر)

RLHF تعني "التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية". إنها طريقة فاخرة لقول: البشر يقيّمون إجابات الذكاء الاصطناعي، ويتعلم الذكاء الاصطناعي إعطاء إجابات أفضل.

إليك كيف يعمل:
1. يكتب الذكاء الاصطناعي إجابتين مختلفتين لنفس السؤال
2. يختار إنسان أي إجابة أفضل
3. يتعلم الذكاء الاصطناعي: "حسناً، يجب أن أكتب أكثر مثل الإجابة أ"
4. يحدث هذا ملايين المرات

لهذا السبب الذكاء الاصطناعي:
- مهذب وودود
- يعترف عندما لا يعرف شيئاً
- يحاول رؤية الجوانب المختلفة للموضوع
- يتجنب التصريحات المثيرة للجدل

<Callout type="tip" title="لماذا هذا مهم لك">
معرفة هذه الخطوات الثلاث تساعدك على فهم سلوك الذكاء الاصطناعي. عندما يرفض الذكاء الاصطناعي طلباً، هذا هو الضبط الدقيق. عندما يكون الذكاء الاصطناعي مهذباً جداً، هذا هو RLHF. عندما يعرف الذكاء الاصطناعي حقائق عشوائية، هذا هو التدريب المسبق.
</Callout>

## ماذا يعني هذا لأوامرك

الآن بعد أن فهمت كيف يعمل الذكاء الاصطناعي، إليك كيفية استخدام تلك المعرفة:

### 1. كن واضحاً ومحدداً

يتنبأ الذكاء الاصطناعي بما سيأتي بناءً على كلماتك. الأوامر الغامضة تؤدي إلى إجابات غامضة. الأوامر المحددة تحصل على نتائج محددة.

<Compare 
  before={{ label: "غامض", content: "أخبرني عن الكلاب" }}
  after={{ label: "محدد", content: "اذكر 5 سلالات كلاب جيدة للشقق، مع شرح بجملة واحدة لكل منها" }}
/>

<TryIt compact prompt={`اذكر 5 سلالات كلاب جيدة للشقق، مع شرح بجملة واحدة لكل منها.`} />

### 2. أعطِ السياق

لا يعرف الذكاء الاصطناعي أي شيء عنك إلا إذا أخبرته. كل محادثة تبدأ من جديد. ضمّن المعلومات الخلفية التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي.

<Compare 
  before={{ label: "سياق مفقود", content: "هل هذا سعر جيد؟" }}
  after={{ label: "مع السياق", content: "أنا أشتري سيارة Honda Civic 2020 مستعملة مع 45,000 ميل. البائع يطلب 18,000 دولار. هل هذا سعر جيد للسوق الأمريكي؟" }}
/>

<TryIt compact prompt={`أنا أشتري سيارة Honda Civic 2020 مستعملة مع 45,000 ميل. البائع يطلب 18,000 دولار. هل هذا سعر جيد للسوق الأمريكي؟`} />

### 3. اعمل مع الذكاء الاصطناعي، وليس ضده

تذكر: تم تدريب الذكاء الاصطناعي ليكون مفيداً. اطلب الأشياء بالطريقة التي تطلبها من صديق مفيد.

<Compare 
  before={{ label: "محاربة الذكاء الاصطناعي", content: "أعرف أنك ستركض على الأرجح، لكن..." }}
  after={{ label: "العمل معاً", content: "أنا أكتب رواية غامضة وأحتاج مساعدة في تحول الحبكة. هل يمكنك اقتراح ثلاث طرق مفاجئة يمكن للمحقق اكتشاف الشرير بها؟" }}
/>

### 4. تحقق دائماً من الأشياء المهمة

يبدو الذكاء الاصطناعي واثقاً حتى عندما يكون مخطئاً. لأي شيء مهم، تحقق من المعلومات بنفسك.

<TryIt compact prompt={`ما هو عدد سكان طوكيو؟ أيضاً، حتى أي تاريخ معرفتك محدثة؟`} />

### 5. ضع الأشياء المهمة أولاً

إذا كان أمرك طويلاً جداً، ضع التعليمات الأكثر أهمية في البداية. يولي الذكاء الاصطناعي اهتماماً أكبر لما يأتي أولاً.

## اختيار الذكاء الاصطناعي المناسب

نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة جيدة في أشياء مختلفة:

<div className="my-4 grid gap-2">
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">الأسئلة السريعة</span>
    <span className="text-muted-foreground">نماذج أسرع مثل GPT-4o أو Claude 3.5 Sonnet</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">المشاكل الصعبة</span>
    <span className="text-muted-foreground">نماذج أذكى مثل GPT-5.2 أو Claude 4.5 Opus</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">كتابة الكود</span>
    <span className="text-muted-foreground">نماذج متخصصة في الكود أو أذكى النماذج العامة</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">المستندات الطويلة</span>
    <span className="text-muted-foreground">نماذج بنوافذ سياق كبيرة (Claude، Gemini)</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">الأحداث الجارية</span>
    <span className="text-muted-foreground">نماذج مع وصول للإنترنت</span>
  </div>
</div>

## الملخص

نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية هي آلات تنبؤ مدربة على النص. إنها مذهلة في أشياء كثيرة، لكن لها حدود حقيقية. أفضل طريقة لاستخدام الذكاء الاصطناعي هي فهم كيفية عمله وكتابة أوامر تستفيد من نقاط قوته.

<Quiz 
  question="لماذا يختلق الذكاء الاصطناعي أحياناً معلومات خاطئة؟"
  options={[
    "لأن هناك أخطاء في الكود",
    "لأنه يحاول كتابة نص يبدو جيداً، وليس نصاً صحيحاً دائماً",
    "لأنه لا يملك بيانات تدريب كافية",
    "لأن الناس يكتبون أوامر سيئة"
  ]}
  correctIndex={1}
  explanation="تم تدريب الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بما يبدو صحيحاً، وليس للتحقق من الحقائق. لا يستطيع البحث عن الأشياء أو التحقق مما إذا كان شيء ما صحيحاً، لذا أحياناً يكتب بثقة أشياء خاطئة."
/>

<TryIt 
  title="اسأل الذكاء الاصطناعي عن نفسه"
  prompt="اشرح كيف تعمل كذكاء اصطناعي. ماذا يمكنك أن تفعل، وما هي حدودك؟"
  description="اسأل الذكاء الاصطناعي ليشرح نفسه. انظر كيف يتحدث عن كونه نموذج تنبؤ ويعترف بحدوده."
/>

في الفصل التالي، سنتعلم ما الذي يجعل الأمر جيداً وكيفية كتابة أوامر تحصل على نتائج رائعة.
