اكتشف BERT، نموذج البرمجة اللغوية العصبية الثوري Google. تعرّف على كيفية تحويل فهم السياق ثنائي الاتجاه لمهام الذكاء الاصطناعي مثل البحث وروبوتات الدردشة.
BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) هو نموذج رائد لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) تم تطويره بواسطة Google. على عكس النماذج السابقة التي كانت تعالج النص في اتجاه واحد، يمكن لنموذج BERT تحليل سياق الكلمة من خلال النظر إلى الكلمات التي تأتي قبلها وبعدها، ومن هنا جاء مصطلح "ثنائي الاتجاه". تعزز هذه القدرة بشكل كبير من فهم النموذج للفروق اللغوية الدقيقة، مما يجعله فعالاً للغاية في مختلف مهام البرمجة اللغوية العصبية. شكّل إدخال نموذج "ثنائية الاتجاه" تقدماً كبيراً في مجال الذكاء الاصطناعي، خاصةً في كيفية فهم الآلات للغة البشرية ومعالجتها.
تعتمد بنية BERT على نموذج المحول الذي يستخدم آليات الانتباه لتقييم أهمية الكلمات المختلفة في الجملة. وهذا يسمح ل BERT بالتقاط العلاقات المعقدة بين الكلمات، بغض النظر عن موقعها في النص. أحد الابتكارات الرئيسية في BERT هو نهج التدريب المسبق. حيث يتم تدريبه أولاً على كمية هائلة من البيانات النصية بطريقة غير خاضعة للإشراف، ويتعلم تعقيدات بنية اللغة وسياقها. يمكن بعد ذلك صقل هذا النموذج المُدرَّب مسبقًا لمهام نهائية محددة، مثل تحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات المسماة (NER)، والإجابة على الأسئلة، بكميات صغيرة نسبيًا من البيانات المصنفة.
يتضمن التدريب المسبق لـ BERT هدفين رئيسيين: نمذجة اللغة المقنعة (MLM) والتنبؤ بالجملة التالية (NSP). في MLM، يتم إخفاء نسبة معينة من الرموز اللغوية المدخلة بشكل عشوائي، وتتمثل مهمة النموذج في التنبؤ بمعرف المفردات الأصلي للكلمة المقنعة بناءً على سياقها. تساعد هذه العملية نموذج BERT على تعلم التمثيلات ثنائية الاتجاه للكلمات. في NSP، يتم إعطاء النموذج جملتين ويجب أن يتنبأ ما إذا كانت الجملة الثانية هي الجملة التالية الفعلية التي تلي الأولى في النص الأصلي. يساعد هذا النموذج على فهم العلاقات بين الجمل، وهو أمر بالغ الأهمية لمهام مثل الإجابة عن الأسئلة وتلخيص النص.
لقد وجدت BERT استخدامًا واسع النطاق في العديد من التطبيقات الواقعية نظرًا لقدراتها الفائقة في فهم اللغة. وفيما يلي مثالان ملموسان:
محركات البحث: حسّنت تقنية BERT دقة نتائج محرك البحث وأهميتها بشكل كبير. فمن خلال فهم أفضل لسياق استعلامات البحث، يمكن لمحرك البحث BERT تقديم نتائج أكثر دقة تتماشى مع نية المستخدم. على سبيل المثال، إذا كان المستخدم يبحث عن "أفضل أحذية الجري للأقدام المسطحة"، يمكن لمحرك البحث BERT أن يفهم أن المستخدم يبحث عن أنواع محددة من أحذية الجري المصممة خصيصًا للأشخاص ذوي الأقدام المسطحة، وليس فقط أي حذاء جري. وهذا يؤدي إلى نتائج بحث أكثر ملاءمة وتحسين تجربة المستخدم. Google ويُعدّ دمج خوارزمية BERT في خوارزمية البحث الخاصة بها دليلاً على فعاليتها في فهم ومعالجة استعلامات البحث. يمكنك قراءة المزيد حول هذا الأمر في منشور المدونة الرسمي Google حول فهم عمليات البحث بشكل أفضل من أي وقت مضى.
روبوتات الدردشة الآلية لدعم العملاء: عززت تقنية BERT من أداء روبوتات الدردشة الآلية، لا سيما في تطبيقات دعم العملاء. من خلال فهم السياق والفروق الدقيقة في استفسارات العملاء، يمكن لروبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بتقنية BERT تقديم إجابات أكثر دقة وفائدة. على سبيل المثال، إذا سأل أحد العملاء، "أريد إرجاع منتج ما، ولكن نافذة الإرجاع قد أغلقت"، يمكن لروبوتات الدردشة القائمة على BERT فهم المشكلة المحددة وتقديم المعلومات ذات الصلة حول سياسة الإرجاع أو اقتراح حلول بديلة. تعمل هذه الإمكانية على تحسين رضا العملاء وتقليل عبء العمل على وكلاء الدعم البشري.
في حين أن هناك نماذج أخرى قوية في مجال البرمجة اللغوية العصبية مثل GPT (المحول التوليدي المدرب مسبقًا)، إلا أن BERT تتميز بنهجها التدريبي ثنائي الاتجاه. يتم تدريب نماذج GPT على التنبؤ بالكلمة التالية في التسلسل، مما يجعلها أحادية الاتجاه. على النقيض من ذلك، يسمح التدريب ثنائي الاتجاه لنموذج BERT بالنظر في السياق الكامل للكلمة، مما يؤدي إلى فهم أعمق للغة. وهذا يجعل BERT فعالاً بشكل خاص في المهام التي تتطلب فهماً دقيقاً للسياق، مثل الإجابة عن الأسئلة وتحليل المشاعر.
هناك مصطلح آخر ذو صلة هو Transformer-XL، الذي يوسع نموذج Transformer الأصلي للتعامل مع تسلسلات نصية أطول من خلال إدخال آلية التكرار. بينما يتفوق نموذج BERT في فهم السياق داخل جملة أو زوج من الجمل، فإن Transformer-XL مصمم لالتقاط التبعيات عبر مستندات أطول. ومع ذلك، فإن أهداف التدريب المسبق لـ BERT وطبيعته ثنائية الاتجاه غالبًا ما تجعله أكثر ملاءمة للمهام التي تتطلب فهمًا عميقًا للسياق على مستوى الجملة.
يمثل برنامج BERT تقدمًا كبيرًا في مجال معالجة اللغات الطبيعية. إن قدرتها على فهم سياق الكلمات ثنائي الاتجاه، بالإضافة إلى نهج التدريب المسبق والضبط الدقيق، يجعلها أداة قوية لمجموعة واسعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية. من تحسين نتائج محرك البحث إلى تحسين روبوتات الدردشة لدعم العملاء، يظهر تأثير BERT في العديد من التطبيقات في العالم الحقيقي. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، ستلعب نماذج مثل BERT دورًا حاسمًا في سد الفجوة بين اللغة البشرية وفهم الآلة. لمعرفة المزيد حول التفاصيل التقنية لنموذج BERT، يمكنك الرجوع إلى الورقة البحثية الأصلية " BERT: التدريب المسبق للمحوّلات العميقة ثنائية الاتجاه لفهم اللغة". للحصول على فهم أوسع لمفاهيم البرمجة اللغوية العصبية يمكنك استكشاف الموارد على Hugging Face الموقع الإلكتروني.
