1. المقدمة
يتناول هذا البحث تحدي جعل واجهات برمجة التطبيقات (APIs) البرمجية أكثر سهولة في الوصول من خلال الاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يتطلب التفاعل التقليدي مع واجهات برمجة التطبيقات معرفة تقنية بالبنية والمعاملات والاستدعاءات المحددة، مما يشكل حاجزًا أمام المستخدمين غير التقنيين. يستخدم النظام المقترح نماذج اللغة الكبيرة لوظيفتين رئيسيتين: 1) تصنيف مدخلات المستخدم اللغوية الطبيعية إلى استدعاءات واجهات برمجة التطبيقات المقابلة، و2) أتمتة توليد مجموعات بيانات اصطناعية مخصصة للمهمة لتقييم أداء نماذج اللغة الكبيرة لمهام تصنيف واجهات برمجة التطبيقات. يهدف هذا النهج المزدوج إلى خفض حاجز استخدام البرمجيات مع توفير أداة عملية للمطورين لتقييم مدى ملاءمة نماذج اللغة الكبيرة لإدارة واجهات برمجة التطبيقات المخصصة.
2. الأعمال ذات الصلة
يُبنى هذا البحث على أعمال سابقة في معالجة اللغة الطبيعية وهندسة البرمجيات، مركزًا على ربط اللغة البشرية بالأوامر القابلة للتنفيذ آليًا.
2.1 نماذج اللغة الكبيرة لربط اللغة الطبيعية بواجهات برمجة التطبيقات
استكشفت الدراسات السابقة استخدام نماذج التسلسل إلى التسلسل (sequence-to-sequence) ومتغيرات نموذج BERT المُعدلة (fine-tuned) لربط اللغة الطبيعية بالكود أو تسلسلات واجهات برمجة التطبيقات. أدى ظهور نماذج اللغة الكبيرة القوية ذات الأغراض العامة مثل GPT-4 إلى تحويل النموذج السائد، مما مكّن من ربط أكثر مرونة ووعيًا بالسياق دون الحاجة إلى تدريب مكثف مخصص للمهمة.
2.2 توليد البيانات الاصطناعية في معالجة اللغة الطبيعية
تطور توليد البيانات الاصطناعية، وهو أمر بالغ الأهمية للتدريب والتقييم عندما تكون البيانات الحقيقية شحيحة، من القوالب القائمة على القواعد إلى التوليد المعزز بنماذج اللغة الكبيرة. يمكن لنماذج مثل GPT-4 إنتاج أمثلة نصية متنوعة وذات صلة بالسياق، وهو ما يتم الاستفادة منه في هذا العمل لإنشاء مجموعات بيانات لوظائف واجهات برمجة التطبيقات المحددة.
3. الإطار المقترح
يكمن الابتكار الأساسي في إطار عمل موحد يتعامل مع كل من مهمة التصنيف وإنشاء معيار التقييم الخاص به.
3.1 بنية النظام
يتكون النظام من وحدتين مترابطتين: وحدة التصنيف ووحدة توليد البيانات الاصطناعية. يدير منسق مركزي سير العمل، حيث يأخذ مواصفات واجهات برمجة التطبيقات كمدخل ويخرج إما استدعاء واجهة برمجة تطبيقات مصنفًا أو مجموعة بيانات تقييم مُولدة.
3.2 تصنيف اللغة الطبيعية إلى واجهات برمجة التطبيقات
بالنظر إلى استعلام لغوي طبيعي $q$ ومجموعة من استدعاءات واجهات برمجة التطبيقات المحتملة $A = \{a_1, a_2, ..., a_n\}$، يعمل نموذج اللغة الكبيرة كمصنف $C$. الهدف هو العثور على واجهة برمجة التطبيقات $a_i$ التي تعظم الاحتمال الشرطي: $a^* = \arg\max_{a_i \in A} P(a_i | q, \theta)$، حيث تمثل $\theta$ معلمات نموذج اللغة الكبيرة. يستخدم النظام التوجيه بعدد قليل من الأمثلة (few-shot prompting) لتوجيه النموذج.
3.3 خط أنابيب توليد مجموعة البيانات الاصطناعية
لوظيفة واجهة برمجة التطبيقات المستهدفة، تستخدم وحدة التوليد نموذج لغة كبيرة (مثل GPT-4-turbo) لإنشاء مجموعة متنوعة من الاستعلامات اللغوية الطبيعية $Q = \{q_1, q_2, ..., q_m\}$ التي تتوافق مع تلك الواجهة. يتم توجيه العملية من خلال توجيهات تحدد الغرض من واجهة برمجة التطبيقات ومعاملاتها والتباينات المطلوبة في الصياغة والتعقيد ونية المستخدم.
4. الإعداد التجريبي والنتائج
4.1 عملية توليد مجموعة البيانات
تم توليد مجموعات بيانات عينة لوظائف واجهات برمجة تطبيقات متعددة (مثل استرجاع الطقس، استعلام قاعدة البيانات، معالجة الدفع) باستخدام GPT-4-turbo. احتوت كل مجموعة بيانات على مئات الاستعلامات اللغوية الطبيعية المقترنة بتسمية استدعاء واجهة برمجة التطبيقات الصحيحة، وتغطي مجموعة من إعادة الصياغة والتعبيرات المستخدمة.
4.2 مقارنة أداء النماذج
تم تقييم عدة نماذج لغة كبيرة على مجموعات البيانات المُولدة باستخدام دقة التصنيف القياسية.
GPT-4
0.996
الدقة
GPT-4o-mini
0.982
الدقة
Gemini-1.5
0.961
الدقة
LLaMA-3-8B
0.759
الدقة
4.3 تحليل النتائج
تُظهر النتائج فجوة أداء كبيرة بين النموذج الاحتكاري الرائد (GPT-4) والمنافس مفتوح المصدر القوي (LLaMA-3-8B). يسلط هذا الضوء على الأهمية البالغة لقدرة النموذج للنشر الموثوق في العالم الحقيقي. تدعم الدقة العالية للنماذج المتصدرة جدوى استخدام نماذج اللغة الكبيرة لتصنيف استدعاءات واجهات برمجة التطبيقات بدقة.
5. التحليل الفني والرؤى الأساسية
الرؤية الأساسية: لا يتعلق هذا البحث فقط باستخدام نموذج لغة كبيرة كمصنف لواجهات برمجة التطبيقات؛ بل هو إطار عمل شمولي (meta-framework) لتقييم أي نموذج لغة كبير يجب استخدامه لتلك المهمة المحددة. المنتج الحقيقي هو محرك توليد البيانات الاصطناعية، الذي يحول المشكلة الغامضة لـ"ملاءمة نموذج اللغة الكبيرة" إلى مقياس قابل للقياس والمعايرة. هذه خطوة ذكية، تعترف بأنه في عصر نماذج اللغة الكبيرة، فإن القدرة على إنشاء بيانات التقييم عالية الجودة الخاصة بك لا تقل قيمة عن النموذج نفسه.
التدفق المنطقي: الحجة دائرية وأنيقة وتعزز نفسها: 1) نحتاج إلى نماذج لغة كبيرة لفهم اللغة الطبيعية لواجهات برمجة التطبيقات. 2) لاختيار نموذج اللغة الكبيرة المناسب، نحتاج إلى بيانات مخصصة للمهمة. 3) من الصعب الحصول على بيانات حقيقية. 4) لذلك، نستخدم نموذج لغة كبير قوي (GPT-4-turbo) لتوليد تلك البيانات. 5) ثم نستخدم تلك البيانات لاختبار نماذج اللغة الكبيرة الأخرى. إنها عملية بدء تشغيل (bootstrapping) تستفيد من أقوى نموذج متاح لتقييم المجال.
نقاط القوة والضعف: القوة الرئيسية هي العملية. يقدم هذا الإطار حلًا قابلًا للاستخدام فورًا للشركات التي تواجه مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات ولوحة تحكم بنماذج اللغة الكبيرة المتاحة (OpenAI، Anthropic، Google، مفتوحة المصدر). أما العيب، الذي يعترف به المؤلفون، فهو خطر "التداخل في نماذج اللغة الكبيرة" (LLM-inception): استخدام نموذج لغة كبير لتوليد بيانات لاختبار نماذج لغة كبيرة أخرى يمكن أن يرث ويضخم التحيزات. إذا كان لدى GPT-4 نقطة عمياء في فهم نوع معين من الاستعلامات، فسيولد بيانات اختبار معيبة، وسيتم الحكم على جميع النماذج مقابل معيار معيب. هذا يعكس التحديات التي شوهدت في مجالات توليدية أخرى، مثل دورات تدريب الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) حيث يمكن للمولد والمميز تطوير أمراض مشتركة.
رؤى قابلة للتنفيذ: بالنسبة لرؤساء التكنولوجيا ومديري المنتجات، فإن الاستنتاج واضح: لا تقم فقط بتجربة GPT-4 لواجهة اللغة الطبيعية لواجهات برمجة التطبيقات الخاصة بك. جرب هذا الإطار. استخدمه لإجراء مقارنة تنافسية بين GPT-4o، وClaude 3، وGemini على مواصفات واجهات برمجة التطبيقات الفعلية الخاصة بك. فجوة الدقة البالغة 24 نقطة بين GPT-4 وLLaMA-3-8B هي تحذير صارخ من أن اختيار النموذج ليس أمرًا تافهًا وأن التكلفة (مجاني مقابل مدفوع) هي وكيل خطير للأداء. يوفر الإطار الدليل الكمي اللازم لاتخاذ قرار المنصة الذي تبلغ قيمته ملايين الدولارات.
6. مثال تطبيقي للإطار
السيناريو: تريد شركة تقنية مالية إضافة واجهة لغة طبيعية إلى "واجهة برمجة تطبيقات تحليل المعاملات" الداخلية لديها والتي تحتوي على وظائف مثل get_transactions_by_date(date_range, user_id)، وflag_anomalous_transaction(transaction_id, reason)، وgenerate_spending_report(user_id, category).
تطبيق الإطار:
- توليد مجموعة البيانات: تستخدم الشركة وحدة توليد البيانات الاصطناعية (المعززة بـ GPT-4-turbo) مع توجيهات تصف كل وظيفة لواجهة برمجة التطبيقات. بالنسبة لـ
get_transactions_by_date، قد تولد استعلامات مثل: "أرني مشترياتي من الأسبوع الماضي"، "ماذا أنفقت بين 1 و10 مارس؟"، "هل يمكنني رؤية سجل معاملاتي للشهر الماضي؟" - تقييم النموذج: يستخدمون مجموعة البيانات المُولدة (مثل 500 استعلام عبر 3 وظائف لواجهات برمجة تطبيقات) لاختبار نماذج اللغة الكبيرة المرشحة: GPT-4o، وClaude 3 Sonnet، ونموذج Llama 3 مُعدل داخليًا (fine-tuned). يقيسون الدقة وزمن الاستجابة.
- الاختيار والنشر: تظهر النتائج أن Claude 3 Sonnet يحقق دقة 98.5% بنصف تكلفة الاستدعاء لـ GPT-4o، مما يجعله الخيار الأمثل. يسجل نموذج Llama 3 المُعدل 89% ولكنه يوفر خصوصية البيانات. يوجه المخرجات الكمية قرارًا واضحًا قائمًا على الأدلة.
7. التطبيقات المستقبلية والاتجاهات
تمتد آثار هذا العمل إلى ما هو أبعد من تصنيف واجهات برمجة التطبيقات البسيط:
- تعزيز منصات البرمجة المنخفضة/بدون كود: يمكن أن يؤدي دمج هذا الإطار في منصات مثل Zapier أو Microsoft Power Platform إلى تمكين المستخدمين من بناء أتمتة معقدة باستخدام لغة طبيعية بحتة، والتي يترجمها النظام إلى سلسلة من استدعاءات واجهات برمجة التطبيقات عبر خدمات مختلفة.
- ديمقراطية برمجيات المؤسسات: يمكن أن تصبح مجموعات برامج المؤسسات المعقدة (مثل SAP، Salesforce) التي تحتوي على مئات واجهات برمجة التطبيقات في متناول محللي الأعمال من خلال واجهات المحادثة، مما يقلل بشكل كبير من عبء التدريب ويوسع الفائدة.
- أنظمة واجهات برمجة التطبيقات الديناميكية: في بنى إنترنت الأشياء أو الخدمات المصغرة حيث تتغير واجهات برمجة التطبيقات بشكل متكرر أو تتم إضافة واجهات جديدة، يمكن تشغيل وحدة توليد البيانات الاصطناعية بشكل دوري لتحديث مجموعة بيانات التقييم وإعادة تقييم نموذج اللغة الكبيرة الأفضل أداءً، مما يخلق طبقة واجهة قابلة للتكيف ذاتيًا.
- اتجاه البحث - تقليل الهلوسة: الخطوة الحاسمة التالية هي دمج التحقق الرسمي أو فحص القيود، مستوحى من تقنيات تركيب البرامج (program synthesis)، لضمان أن استدعاء واجهة برمجة التطبيقات المصنف ليس معقولًا فحسب، بل صالحًا دلاليًا وآمنًا للتنفيذ.
- اتجاه البحث - المدخلات متعددة الوسائط: يمكن للإطارات المستقبلية قبول استعلامات متعددة الوسائط (مثل إشارة المستخدم إلى عنصر في لوحة التحكم أثناء طرح سؤال) وربطها باستدعاء واجهة برمجة تطبيقات مركب، مما يدمج رؤية الكمبيوتر مع معالجة اللغة الطبيعية.
8. المراجع
- Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33.
- OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. arXiv:2303.08774.
- Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision.
- Raffel, C., et al. (2020). Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. Journal of Machine Learning Research, 21.
- Schick, T., & Schütze, H. (2021). Generating Datasets with Pretrained Language Models. Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.
- Microsoft Research. (2023). The Era of Copilots: AI-Powered Software Development. Retrieved from Microsoft Research Blog.
- Google AI. (2024). Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models. Technical Report.