اكتشف BERT: نموذج ثوري في مجال البرمجة اللغوية العصبية من خلال Google تحويل فهم اللغة من خلال السياق ثنائي الاتجاه وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
BERT، وهو اختصار لـ BERT، وهو اختصار لـ BERT، وهو اختصار لـ BERT، وهو اختصار لـ BERT، وهو اختصار لـ BERT، وهو نموذج رائد في مجال معالجة اللغات الطبيعية (NLP) الذي أحدث تقدمًا كبيرًا في كيفية فهم الآلات للغة البشرية ومعالجتها. تم تطويره من قبل Google وتم إصداره في عام 2018، وقد مثّل نموذج BERT قفزة كبيرة إلى الأمام من خلال تقديم طريقة جديدة لتفسير سياق الكلمات في الجملة، مما أدى إلى فهم اللغة بشكل أكثر دقة ودقة. وعلى عكس النماذج السابقة التي كانت تعالج الكلمات في تسلسل من اليسار إلى اليمين أو من اليمين إلى اليسار، فإن برنامج BERT يفحص تسلسل الكلمات بالكامل في وقت واحد، مما يسمح له بالتقاط السياق الكامل للكلمة من خلال النظر إلى الكلمات التي تأتي قبلها وبعدها - ومن هنا جاء مصطلح "ثنائي الاتجاه".
تعتمد بنية BERT على نموذج المحوّل، الذي يستخدم آلية انتباه لتقييم أهمية كل كلمة بالنسبة للكلمات الأخرى عند معالجة جملة ما. تتيح هذه الآلية ل BERT فهم السياق والعلاقات بين الكلمات بطريقة أكثر تطوراً من النماذج السابقة. تُعدّ ثنائية الاتجاه في برنامج BERT ابتكارًا رئيسيًا، حيث تسمح له بفهم السياق الكامل للكلمة من خلال النظر في كل من الكلمات التي تسبقها وتليها. يحسّن هذا الفهم الشامل للسياق بشكل كبير من قدرة النموذج على تفسير الفروق الدقيقة في اللغة، مثل التعابير الاصطلاحية والمترادفات وتراكيب الجمل المعقدة.
تتضمن عملية التدريب الخاصة ببرنامج BERT مرحلتين رئيسيتين: التدريب المسبق والضبط الدقيق. أثناء التدريب المسبق، يتم تدريب BERT على كمية هائلة من البيانات النصية من الإنترنت، مثل الكتب وصفحات الويب، باستخدام مهمتين غير خاضعتين للإشراف: نموذج اللغة المقنعة (MLM) والتنبؤ بالجملة التالية (NSP). في MLM، يتم إخفاء نسبة مئوية معينة من الرموز المدخلة عشوائيًا، ويتمثل هدف النموذج في التنبؤ بمعرف المفردات الأصلي للكلمة المقنعة استنادًا إلى سياقها فقط. يتضمن NSP تدريب النموذج على فهم العلاقة بين الجمل من خلال التنبؤ بما إذا كانت جملة معينة تتبع جملة أخرى في النص الأصلي. يسمح هذا التدريب المسبق المكثف للنموذج بتعلم فهم عميق لبنية اللغة ودلالاتها.
الضبط الدقيق هو العملية التي يتم فيها تدريب نموذج BERT المُدرّب مسبقًا على مجموعة بيانات أصغر حجمًا ومحددة المهام لتكييف فهمه اللغوي العام مع مهام محددة مثل تحليل المشاعر أو الإجابة عن الأسئلة أو التعرف على الكيانات المسماة. تتضمن هذه العملية إضافة طبقة مخرجات خاصة بمهمة محددة إلى النموذج المدرّب مسبقًا وتدريبه على مجموعة البيانات الجديدة. يستفيد الضبط الدقيق من الفهم اللغوي الثري المكتسب أثناء التدريب المسبق، مما يتطلب بيانات تدريب ووقتًا أقل للمهام المحددة مقارنةً بتدريب نموذج من الصفر.
لقد وجدت BERT استخدامًا واسع النطاق في العديد من تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية المختلفة، مما يعزز أداء الأنظمة والخدمات التي نتفاعل معها يوميًا.
يتمثل أحد التطبيقات البارزة في تحسين دقة نتائج محرك البحث. من خلال فهم سياق استعلامات البحث، تساعد تقنية BERT محركات البحث على تقديم نتائج أكثر ملاءمة، مما يعزز تجربة المستخدم بشكل كبير. For instance, if a user searches for "parking on a hill with no curb," BERT can understand that "no" is a crucial part of the query, indicating the absence of a curb, and return results relevant to that specific situation.
تستفيد روبوتات المحادثة والمساعدون الافتراضيون أيضاً من الفهم اللغوي المتقدم الذي توفره BERT. يمكن لهذه الأنظمة تقديم استجابات أكثر دقة ومناسبة للسياق، مما يجعل التفاعلات تبدو أكثر طبيعية وشبيهة بالبشر. على سبيل المثال، يمكن أن يفهم روبوت الدردشة الآلي المدعوم من BERT استفسارات العملاء المعقدة أو الدقيقة على موقع التجارة الإلكترونية بشكل أفضل، مما يؤدي إلى تحسين خدمة العملاء ورضاهم.
بالإضافة إلى البحث والذكاء الاصطناعي للمحادثة، تمتد قدرات BERT لتشمل:
في حين أن BERT أحدثت ثورة في البرمجة اللغوية العصبية، فمن الضروري فهم كيفية اختلافها عن النماذج الأخرى.
تستند نماذج GPT (المحول التوليدي المُدرَّب مسبقًا) ، التي طورتها OpenAI، إلى بنية المحول ولكنها مصممة بشكل أساسي لتوليد النصوص. على عكس نماذج BERT، فإن نماذج GPT أحادية الاتجاه، حيث تعالج النص في اتجاه واحد. هذا يجعلها جيدة بشكل استثنائي في توليد نص متماسك وذي صلة بالسياق ولكنها أقل فعالية من BERT في المهام التي تتطلب فهمًا عميقًا للسياق ثنائي الاتجاه. اعرف المزيد عن GPT-3 و GPT-4.
كانت الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) هي المعيار للعديد من مهام البرمجة اللغوية العصبية قبل ظهور المحولات. تقوم الشبكات العصبية المتكررة بمعالجة تسلسلات البيانات عنصرًا واحدًا في كل مرة، مع الحفاظ على "ذاكرة" للعناصر السابقة. ومع ذلك، فهي تكافح مع التبعيات بعيدة المدى وهي أقل كفاءة في التدريب من النماذج القائمة على المحولات مثل BERT بسبب طبيعتها المتسلسلة.
يمثل برنامج BERT علامة فارقة في تطور البرمجة اللغوية العصبية حيث يقدم قدرات لا مثيل لها في فهم اللغة البشرية ومعالجتها. يمكّنه نهجها ثنائي الاتجاه، جنبًا إلى جنب مع بنية المحول القوية، من أداء مجموعة واسعة من مهام فهم اللغة بدقة عالية. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، تلعب نماذج مثل BERT دوراً حاسماً في سد الفجوة بين الفهم البشري والآلة، مما يمهد الطريق لأنظمة أكثر سهولة وذكاءً. للراغبين في استكشاف أحدث نماذج الرؤية الحاسوبية، Ultralytics YOLO يوفر حلولاً متطورة تكمّل التطورات في مجال البرمجة اللغوية العصبية. قم بزيارة الموقع الإلكترونيUltralytics لمعرفة المزيد عن عروضهم وكيف يمكنهم تعزيز مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
%25202.png)
%202.png)
