توليد النص

كيف يعمل إنشاء النصوص

تعمل نماذج توليد النصوص عادةً من خلال التنبؤ بالكلمة (أو الرمز المميز) التالية في تسلسل ما، بالنظر إلى الكلمات السابقة. يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات ضخمة تضم نصوصًا من مواقع إلكترونية وكتب ومقالات ومصادر أخرى. أثناء التدريب، يتعلم النموذج العلاقات الإحصائية بين الكلمات وتراكيب الجمل والمعاني الدلالية. تتضمن الخطوات الرئيسية:

1. المعالجة المسبقة للبيانات: يتم تنظيف النص الخام وتهيئته للنموذج، وغالبًا ما يتضمن ذلك الترميز، حيث يتم تقسيم النص إلى وحدات أصغر (كلمات أو كلمات فرعية).
2. تدريب النموذج: النموذج، الذي غالبًا ما يتم بناؤه باستخدام أطر مثل PyTorch أو TensorFlowيعالج بيانات المدخلات ويضبط معلماته الداخلية(أوزان النموذج) لتقليل الفرق بين تنبؤاته وتسلسلات النصوص الفعلية في بيانات التدريب. تستخدم البنى مثل GPT (المحول التوليدي المدرب مسبقًا) آليات مثل الانتباه الذاتي لفهم التبعيات بعيدة المدى في النص، كما هو مفصل في الورقة البحثية"الانتباه هو كل ما تحتاجه".
3. الاستدلال: بمجرد التدريب، يمكن للنموذج توليد نص من خلال البدء بنص أولي (أو نص أولي) والتنبؤ بشكل متكرر بالرمز التالي الأكثر احتمالاً حتى الوصول إلى الطول أو شرط التوقف المطلوب. يمكن استخدام تقنيات مثل البحث بالشعاع لاستكشاف العديد من التسلسلات المحتملة.

التطبيقات الواقعية

يعمل توليد النصوص على تشغيل العديد من التطبيقات في مختلف المجالات:

• إنشاء المحتوى: مساعدة الكتّاب من خلال إنشاء مسودات للمقالات أو النسخ التسويقية أو رسائل البريد الإلكتروني أو القصص الإبداعية. وتستخدم الشركات أدوات مثل Jasper أو Copy.ai لتوليد المحتوى آلياً.
• روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين: تمكين محادثات أكثر طبيعية وجاذبية في روبوتات خدمة العملاء والمساعدين الافتراضيين مثل سيري أو أليكسا والتطبيقات التفاعلية. تستفيد المنصات مثل Google Dialogflow من توليد النصوص للمحادثات القائمة على الذكاء الاصطناعي.
• توليد التعليمات البرمجية: مساعدة المطورين من خلال اقتراح مقتطفات من التعليمات البرمجية أو إنشاء دوال كاملة بناءً على أوصاف اللغة الطبيعية، كما هو واضح في أدوات مثل GitHub Copilot.
• الترجمة الآلية: على الرغم من تركيزها في المقام الأول على الترجمة، إلا أن أنظمة الترجمة الآلية المتقدمة غالبًا ما تتضمن قدرات توليدية للطلاقة.

توليد النص مقابل المفاهيم ذات الصلة

من المهم التفريق بين توليد النصوص ومهام البرمجة اللغوية العصبية الأخرى:

• تلخيص النص: يهدف إلى تكثيف نص أطول في نسخة أقصر مع الاحتفاظ بالمعلومات الأساسية. يمكن استخدام توليد النص للتلخيص التجريدي، ولكن المهمة الأساسية هي التكثيف وليس إنشاء رواية من موجه.
• تحليل المشاعر: يركّز على تحديد النبرة العاطفية (إيجابية، سلبية، محايدة) التي يتم التعبير عنها في جزء من النص، وهي مهمة تصنيف وليست مهمة توليدية.
• الإجابة عن الأسئلة: يتضمن استرجاع أو توليد إجابات محددة للأسئلة بناءً على السياق المقدم. وفي حين أن التوليد قد يكون متضمنًا، فإن الهدف هو استرجاع المعلومات أو توليفها، وليس إنشاء نص مفتوح.
• تحويل النص إلى صورة: توليد المحتوى المرئي (الصور) بناءً على الأوصاف النصية، والربط بين اللغة والرؤية بدلاً من توليد النص نفسه. انظر نماذج مثل النشر المستقر.
• الرؤية الحاسوبية (CV): يتعامل مع تفسير وفهم المعلومات المرئية من العالم وفهمها، بما في ذلك مهام مثل اكتشاف الأجسام التي تقوم بها نماذج مثل Ultralytics YOLOوالتي تختلف اختلافًا جوهريًا عن معالجة اللغة وتوليدها.

يعد توليد النصوص مجالاً سريع التطور، حيث تركز الأبحاث الجارية على تحسين التماسك وتقليل الهلوسة وتعزيز إمكانية التحكم. موارد من منظمات مثل OpenAI ومنصات مثل Hugging Face الوصول إلى أحدث النماذج والأدوات.