لماذا تفوقت البولندية على الإنجليزية في اختبارات السياق الطويل؟
انقر على الصورة للتكبير
لماذا تفوقت البولندية على الإنجليزية في اختبارات السياق الطويل؟ دراسة OneRuler تغير قواعد اللعب في عالم الـAI
شهد مجال الذكاء الاصطناعي مفاجأة كبرى بعد صدور دراسة متعددة اللغات ضمن مؤتمر COLM 2025، حيث كشفت التجارب أن النماذج اللغوية لا تتعامل مع كل اللغات بالطريقة ذاتها عندما تصبح المستندات طويلة جدًا.
الدراسة، التي استخدمت معيارًا جديدًا باسم OneRuler، اختبرت قدرات النماذج على الاسترجاع والدمج عبر 26 لغة مختلفة، ووضعت اللغات في مواجهة حقيقية مع التحدي الأصعب: نوافذ سياقية تتجاوز 64 ألف رمز وصولًا إلى 128 ألف رمز.
وهنا جاءت المفاجأة...
اللغة البولندية احتلت الصدارة بأداء غير متوقع، متفوقة على الإنجليزية، الصينية، الكورية وحتى الفرنسية والإسبانية في بعض التجارب!
موقع ClearTechAI | كلير تك AI يسلط الضوء على هذا التحول الجذري الذي يعيد التفكير بمستقبل النماذج متعددة اللغات.
نتائج غير متوقعة: البولندية في القمة والإنجليزية تتراجع
وفقًا لما جاء في الصفحة 6 من الورقة العلمية، فقد سجلت اللغة البولندية:
متوسط دقة وصل إلى 88% عند التعامل مع مستندات طويلة جدًا.
بينما تراجعت الإنجليزية إلى المركز السادس.
وجاءت الصينية ضمن أضعف أربع لغات في الاختبارات.
هذه النتائج صدمت كثيرين، لأن الإنجليزية لطالما كانت المعيار الذهبي لتقييم النماذج، ولكن — كما توضّح الدراسة — هذا قد يكون تضليلًا كبيرًا عند التعامل مع المهام طويلة السياق.
لماذا تفوقت البولندية؟ عوامل تتجاوز حجم البيانات
يعتقد البعض أن الفارق بين اللغات يعود إلى كمية النصوص المتاحة أثناء تدريب النماذج، ولكن الدراسة أوضحت أن هذا ليس السبب الحقيقي.
العوامل الحاسمة كانت:
1) كفاءة نظام الكتابة والترميز اللغوي
تستخدم البولندية نظامًا أبجديًا لاتينيًا واضحًا وسهل التقسيم النصي، مما يسمح للنموذج بتجميع الرموز وفهم العلاقات بشكل أكثر استقرارًا مع توسع السياق.
2) بنية الكلمات وتجانس القواعد
اللغات اللاتينية مثل البولندية، الفرنسية، الإسبانية حققت نتائج عالية لأنها لا تنتج انفجارًا في عدد الرموز مثل اللغات الآسيوية.
3) تعقيد الأنظمة الكتابية
في المقابل، تراجعت لغات مثل الصينية، الكورية، التاميلية؛ لأن كل رمز يمكن أن يحمل معنى مستقلًا، مما يربك عملية تتبع السياق الطويل عندما يتجاوز النص آلاف الرموز.
الفجوة تزداد كلما أصبح النص أطول
واحدة من أهم نتائج الدراسة:
ارتفع التفاوت بين أفضل وأسوأ أداء لغوي من 11% عند 8K رمز إلى 34% عند 128K رمز.
بمعنى:
كلما أصبح النص أطول، ازدادت صعوبة المهمة وبدأت البنى اللغوية تلعب دورًا أكبر مما كان متوقعًا.
هذا يكشف أن معيار اختبارات الإنجليزية فقط قد يكون خطرًا عند تقييم قدرات النماذج في التطبيقات الواقعية مثل:
تحليل عقود قانونية طويلة
تلخيص تقارير شركات
مراجعة دراسات أكاديمية
معالجة كتب كاملة أو سجلات حكومية
وهذه المهام تتطلب فهمًا مستقرًا عبر عشرات آلاف الرموز.
الإنجليزية تتأثر بسهولة بالتعليمات
أظهرت الدراسة جانبًا مثيرًا آخر:
عند السماح للنموذج بالإجابة بـ “none”، انخفض أداء الإنجليزية بنسبة 32% عند 128K رمز.
وهذا يعني أن اللغة الإنجليزية أكثر حساسية للتعليمات في المهام الطويلة مقارنة بلغات أخرى.
أمر يفتح بابًا لتساؤلات جديدة حول كيفية تدريب النماذج على اتباع التعليمات بشكل متنوع عبر لغات مختلفة.
ما الذي يعنيه ذلك لمستقبل الذكاء الاصطناعي؟
توضح الدراسة أن الاعتماد على الإنجليزية لتقييم قوة النماذج أصبح غير كافٍ وخطيرًا في سياقات عديدة.
فهناك ثلاث رسائل واضحة:
السياق الطويل ليس عادلاً بين اللغات.
أنظمة الكتابة المتوازنة outperform الأنظمة المعقدة.
الاختبارات المستقبلية يجب أن تكون متعددة اللغات بشكل حقيقي.
وفي عالم يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل المعلومات الضخمة بلغات متعددة، هذه النتائج ستجبر المطورين على إعادة تصميم طرق التدريب والتقييم.
موقع ClearTechAI | كلير تك AI يرى أن السنوات القادمة ستشهد موجة جديدة من أبحاث "السياق الطويل" التي لن تكتفي بالإنجليزية بعد اليوم.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
1) هل يعني هذا أن البولندية أفضل لغة للذكاء الاصطناعي؟
ليس بالضرورة، لكن نظام الكتابة البولندي كان أكثر استقرارًا مع ازدياد طول السياق.
2) لماذا تراجعت الصينية والكورية؟
لأن رموزها تحمل معنى مستقلًا، مما يزيد من تعقيد المعالجة عندما يصبح النص طويلًا للغاية.
3) هل هذه النتائج ثابتة لجميع النماذج؟
لا، لكنها تظهر اتجاهًا واضحًا يجب أن يأخذه المطورون بعين الاعتبار.
4) هل ستعتمد الشركات على اختبارات متعددة اللغات مستقبلًا؟
نعم، لأن الاعتماد على الإنجليزية فقط لم يعد يعكس القدرة الحقيقية للنموذج.
5) هل سيؤثر هذا على تطبيقات مثل الترجمة أو تحليل المستندات؟
بالتأكيد؛ النتائج قد تغيّر تصميم نماذج مخصصة للغات معينة ذات بنية معقدة.
خلاصة المقال
تقدم دراسة OneRuler رؤية جديدة حول الأداء اللغوي في المهام طويلة السياق، وتؤكد أن اللغة ليست مجرد محتوى بل بنية تؤثر جذريًا على فهم النماذج.
ورغم تصدر الإنجليزية في كثير من المهام، إلا أن سيادتها تبدأ بالتراجع عندما تتجاوز النصوص عشرات آلاف الرموز.
ويبقى موقع ClearTechAI | كلير تك AI وجهتك الأولى لفهم أحدث أبحاث الذكاء الاصطناعي وتحليلها بوضوح واحترافية.
