نمذجة اللغة

كيف تعمل النمذجة اللغوية

تعمل نماذج اللغة من خلال تحليل الأنماط والقواعد والعلاقات السياقية في البيانات النصية التي يتم تدريبها عليها. اعتمدت المقاربات المبكرة على أساليب إحصائية مثل n-grams، والتي تحسب احتمالية الكلمة بناءً على الكلمات "n" السابقة. وعلى الرغم من أن هذه الأساليب كانت مفيدة، إلا أنها غالبًا ما كانت تعاني من التبعيات بعيدة المدى والتقاط المعنى الدلالي الأعمق.

أدى ظهور التعلم العميق (DL) إلى تقدم كبير في نمذجة اللغة بشكل كبير. معماريات الشبكات العصبية (NN) ، مثل:

• الشبكات العصبية المتكررة (RNNs): تعالج التسلسلات من خلال الحفاظ على حالة داخلية أو ذاكرة، وهو ما تم شرحه جيدًا في منشور مدونة كولا هذا.
• الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM): نوع متقدم من شبكات الذاكرة الشبكية العصبية العصبية ذات التسلسلات الطويلة المجهزة بشكل أفضل للتعامل مع التسلسلات الطويلة والتخفيف من مشكلة التدرج المتلاشي.
• المحولات: الاستفادة من آليات الانتباه، لا سيما الانتباه الذاتي، مما يسمح للنموذج بتقييم أهمية الكلمات المختلفة في تسلسل المدخلات بغض النظر عن المسافة بينها. هذه البنية، التي تم تقديمها في ورقة"الانتباه هو كل ما تحتاجه" الأساسية، تدعم معظم النماذج الحديثة.

عادةً ما يتم تدريب هذه النماذج العصبية باستخدام أطر عمل مثل PyTorch أو TensorFlow على مجموعات نصية ضخمة، وتعلُّم السمات اللغوية المعقدة من خلال تقنيات مثل التكاثر الخلفي.

تطبيقات النمذجة اللغوية

إن القدرة على التنبؤ بتسلسل الكلمات وفهمها تجعل النمذجة اللغوية متعددة الاستخدامات بشكل لا يصدق. فيما يلي بعض التطبيقات الرئيسية:

• النص التنبؤي والإكمال التلقائي: عندما تقترح لوحة مفاتيح هاتفك الذكي الكلمة التالية أو عندما يكمل محرك البحث استفسارك، تعمل نماذج اللغة على التنبؤ بالاستمرار الأكثر احتمالاً بناءً على المدخلات حتى الآن. وهذا يحسّن تجربة المستخدم وسرعة الكتابة، كما هو واضح في أدوات مثل "التأليف الذكي" منGoogle.
• الترجمة الآلية: تستخدم أدوات مثل ترجمةGoogle Translate نماذج لغوية متطورة، غالبًا ما تستند إلى نماذج التسلسل إلى التسلسل، لترجمة النصوص بين اللغات بدقة وطلاقة. تتعلم النماذج التوافقات بين اللغات وتنتج ترجمات تحافظ على المعنى والتركيب النحوي. راجع مدخل مسرد مصطلحات الترجمة الآلية لمعرفة المزيد.
• التعرف على الكلام: ينطوي تحويل اللغة المنطوقة إلى نص على التنبؤ بالتسلسل الأكثر احتمالاً للكلمات المطابقة للمدخلات الصوتية، مما يعمل على تشغيل تقنيات مثل سيري من أبل.
• توليد النص: إنشاء نص شبيه بالبشر للمقالات، والملخصات، وأنظمة الحوار(روبوتات الدردشة)، والكتابة الإبداعية.
• تحليل المشاعر: تحديد النغمة العاطفية (إيجابية، سلبية، محايدة) التي يتم التعبير عنها في جزء من النص، وغالبًا ما تُستخدم لتحليل مراجعات العملاء أو وسائل التواصل الاجتماعي.
• الإجابة على الأسئلة: فهم الأسئلة المطروحة بلغة طبيعية وتقديم إجابات ذات صلة بناءً على سياق معين أو قاعدة معرفية معينة، مثل الأنظمة التي طورها معهد ألين للذكاء الاصطناعي.

المفاهيم ذات الصلة

من المفيد التمييز بين النمذجة اللغوية والمصطلحات ذات الصلة:

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): نمذجة اللغة هي مجال فرعي أو مهمة أساسية ضمن البرمجة اللغوية العصبية. البرمجة اللغوية العصبية هي المجال الأوسع المعني بتمكين الحواسيب من معالجة اللغة البشرية وتحليلها وفهمها بشكل عام. ألقِ نظرة عامة على البرمجة اللغوية العصبية.
• نماذج اللغات الكبيرة (LLMs): وهي في الأساس نماذج لغوية كبيرة وقوية للغاية، وعادةً ما يتم إنشاؤها باستخدام بنية المحولات ويتم تدريبها على مجموعات بيانات هائلة (غالبًا ما تستفيد من مبادئ البيانات الضخمة ). ومن الأمثلة على ذلك نماذج مثل GPT-4 و BERT. غالبًا ما تُعتبر نماذج LLMs نماذج تأسيسية، وهو مفهوم مفصّل من قبل مركز ستانفورد لأبحاث النماذج التأسيسية (CRFM).
• الرؤية الحاسوبية (CV): بينما تعالج النماذج اللغوية النصوص، تركز السيرة الذاتية على تمكين الآلات من تفسير وفهم المعلومات المرئية من الصور ومقاطع الفيديو. تشمل المهام اكتشاف الأشياء، وتصنيف الصور، وتجزئة الصور، وغالبًا ما يتم التعامل معها بواسطة نماذج مثل Ultralytics YOLO. يتم استكشاف التقاطع بين هذه المجالات في النماذج متعددة الوسائط ونماذج لغة الرؤية، والتي تعالج كلاً من البيانات النصية والمرئية. تعمل منصات مثل Ultralytics HUB على تبسيط تدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك تلك الخاصة بمهام الرؤية. يمكنك استكشاف مهام السيرة الذاتية المختلفة التي تدعمها Ultralytics.