تشير الأبحاث الأخيرة إلى أن نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) تُستخدم بشكل متزايد للإجابة على الأسئلة اليومية، إلا أن أدائها في التعامل مع المحتوى الثقافي واللهجات مختلف بين اللغات. لذلك، تم تقديم منهج شامل يهدف إلى صياغة أسئلة مفتوحة تدعم هذا المجال بشكل أفضل.

يقوم هذا المنهج على أربع مراحل رئيسية: أولاً، يتم ترجمة الأسئلة متعددة الخيارات باللغة العربية الفصحى (Modern Standard Arabic) إلى الإنجليزية وعدة لهجات عربية. ثانياً، تحويل هذه الأسئلة إلى صيغ مفتوحة لتعزيز التفكير النقدي. ثم يتم تقييم أداء مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي في كل من صيغ الأسئلة، ويتم استخدام استراتيجيات التفكير المتسلسل (Chain-of-Thought) لتحسين دقة النموذج في التحليل.

تشير النتائج إلى أن النماذج تواجه تحديات كبيرة في اللهجات العربية، حيث تكشف الدراسات عن فجوات مستمرة في المعرفة الثقافية. في حين أن النماذج التي تركز على اللغة العربية تؤدي بشكل جيد في الأسئلة متعددة الخيارات، إلا أنها تعاني عند مواجهة الأسئلة المفتوحة.

هذا البحث يفتح الأبواب لفرص جديدة في تصميم نماذج تشمل التنوع الثقافي واللغوي بشكل أكبر، مما يساهم في تحسين دقة نتائج الذكاء الاصطناعي. وفوق كل ذلك، سيتم نشر مجموعة البيانات المطورة للعامة لدعم المزيد من الأبحاث في هذا المجال المهم.