اكتشف كيف تعمل نمذجة اللغة على تشغيل تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي مثل توليد النصوص والترجمة الآلية والتعرف على الكلام باستخدام تقنيات متقدمة.
النمذجة اللغوية هي مهمة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي (AI) تركز على التنبؤ باحتمالية حدوث تسلسل من الكلمات في لغة معينة. وهي تنطوي بشكل أساسي على بناء نماذج تفهم الأنماط الإحصائية والتراكيب النحوية للغة البشرية، مما يمكّن الآلات من معالجة وفهم وتوليد نص يشبه التواصل البشري. تتعلم هذه النماذج من كميات هائلة من البيانات النصية لالتقاط العلاقات بين الكلمات وأنماط استخدامها النموذجية.
يقوم نموذج اللغة في جوهره بتعيين احتمال لتسلسل من الكلمات. اعتمدت المقاربات المبكرة على أساليب إحصائية مثل ن-غرام، والتي تحسب احتمال كلمة ما بناءً على الكلمات "ن-1" السابقة. وعلى الرغم من بساطة هذه النماذج، إلا أنها تعاني في التقاط التبعيات بعيدة المدى في النص. تستخدم النمذجة اللغوية الحديثة بشكل كبير الشبكات العصبية (NN)، خاصةً البنى مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ، ومؤخرًا المحولات. تستخدم المحولات، التي تم تقديمها في ورقة "الانتباه هو كل ما تحتاجه" ، آليات مثل الانتباه الذاتي لتقييم أهمية الكلمات المختلفة في تسلسل ما، بغض النظر عن المسافة بينها، مما يسمح بفهم أفضل بكثير للسياق. يتضمن تدريب هذه النماذج معالجة مجموعة كبيرة من النصوص، وتقسيم النص عن طريق الترميز، وتعلم التمثيلات(التضمينات) لهذه الرموز.
النمذجة اللغوية هي تقنية أساسية تدعم العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتفاعل مع اللغة البشرية. كما أن قدرتها على التنبؤ بتسلسل الكلمات وفهمها تجعلها لا تقدر بثمن في مختلف المجالات.
تشمل التطبيقات الواقعية ما يلي:
يتضمن فهم النمذجة اللغوية الإلمام بالمصطلحات ذات الصلة:
AR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
