النماذج اللغوية الكبيرة واسترجاع المعلومات في البيئة الرقمية: دراسة تحليلية نظرية - محمد عبدالله سعيد العمري (المجلة الدولية للحاسبات والمعلوماتية, 2025)
تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف دور النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في استرجاع المعلومات داخل البيئة الرقمية، من خلال تحليل نظري لمفاهيمها وآليات عملها، ومقارنتها بالأساليب التقليدية، واستجلاء أبرز التحديات والتطبيقات المعاصرة. كشفت النتائج أن النماذج اللغوية الكبيرة تمثل نقلة نوعية في التعامل مع اللغة الطبيعية بفضل قدرتها على فهم السياق وتوليد استجابات دقيقة. كما أظهرت الدراسة تفوقها في دعم أنظمة الاسترجاع من خلال تكاملها مع تقنيات معرفية مثل الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG) والرسوم البيانية المعرفية (KGs)، مما يعزز موثوقية النتائج وفعاليتها في المجالات المتخصصة. وعلى الرغم من هذه الإمكانات، بيّنت الدراسة وجود تحديات تقنية ومنهجية مثل الهلوسة المعلوماتية وصعوبة التفسير. وأكدت أن النماذج اللغوية الكبيرة لا تُغني عن النماذج التقليدية، بل تكملها بحسب طبيعة المهمة وسلوك المستخدم. توصي الدراسة بتطوير نماذج هجينة، وتحسين تقنيات الوسائط المتعددة، وتوسيع نطاق التقييم الواقعي، خاصة في البيئات اللغوية محدودة الموارد. وتخلص إلى أن التكامل بين النماذج اللغوية الكبيرة والبنى المعرفية يمثل مسارًا واعدًا لتطوير نظم استرجاع معلومات أكثر دقة وعدالة وذكاء.