لقد غيرت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) طريقة تعاملنا مع الآلات. الآن ، يمكن لتطبيقاتنا وبرامجنا معالجة وفهم اللغة البشرية.
كتخصص في الذكاء الاصطناعي ، يركز البرمجة اللغوية العصبية على التفاعل اللغوي الطبيعي بين أجهزة الكمبيوتر والأشخاص.
يساعد الآلات على تحليل اللغة البشرية وفهمها وتوليفها ، مما يفتح عددًا كبيرًا من التطبيقات مثل التعرف على الكلام والترجمة الآلية ، تحليل المشاعرو روبوتات المحادثة.
لقد حققت تطورًا هائلاً في السنوات الأخيرة ، مما سمح للآلات ليس فقط بفهم اللغة ولكن أيضًا استخدامها بشكل خلاق ومناسب.
في هذه المقالة ، سوف نتحقق من نماذج لغة البرمجة اللغوية العصبية المختلفة. لذا ، تابع معنا ، ودعنا نتعرف على هذه النماذج!
1. بيرت
BERT (تمثيلات التشفير ثنائي الاتجاه من المحولات) هو نموذج لغة متطور لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP). تم إنشاؤه في 2018 بواسطة g وهو يعتمد على بنية Transformer ، a الشبكة العصبية بنيت لتفسير المدخلات المتسلسلة.
BERT هو نموذج لغوي مدرب مسبقًا ، مما يعني أنه قد تم تدريبه على كميات هائلة من البيانات النصية للتعرف على أنماط اللغة الطبيعية وهيكلها.
BERT هو نموذج ثنائي الاتجاه ، مما يعني أنه يمكنه استيعاب سياق ومعنى الكلمات اعتمادًا على كل من العبارات السابقة والتالية ، مما يجعله أكثر نجاحًا في فهم معنى الجمل المعقدة.
كيف يعمل؟
يتم استخدام التعلم غير الخاضع للإشراف لتدريب BERT على كميات هائلة من البيانات النصية. يكتسب BERT القدرة على اكتشاف الكلمات المفقودة في الجملة أو تصنيف الجمل أثناء التدريب.
بمساعدة هذا التدريب ، يمكن لـ BERT إنتاج حفلات زفاف عالية الجودة يمكن تطبيقها على مجموعة متنوعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية ، بما في ذلك تحليل المشاعر وتصنيف النص والإجابة على الأسئلة والمزيد.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تحسين BERT في مشروع معين من خلال استخدام مجموعة بيانات أصغر للتركيز على هذه المهمة على وجه التحديد.
أين يستخدم بيرت؟
يستخدم BERT بشكل متكرر في مجموعة واسعة من تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية الشائعة. Google ، على سبيل المثال ، استخدمته لزيادة دقة نتائج محرك البحث الخاص به ، بينما استخدمه Facebook لتحسين خوارزميات التوصيات الخاصة به.
تم استخدام BERT أيضًا في تحليل مشاعر روبوت الدردشة والترجمة الآلية وفهم اللغة الطبيعية.
بالإضافة إلى ذلك ، تم توظيف BERT في عدة الأبحاث الأكاديمية أوراق لتحسين أداء نماذج البرمجة اللغوية العصبية في مجموعة متنوعة من المهام. بشكل عام ، أصبح BERT أداة لا غنى عنها للأكاديميين والممارسين في البرمجة اللغوية العصبية ، ومن المتوقع أن يزداد تأثيره على الانضباط بشكل أكبر.
2. روبرتا
RoBERTa (نهج BERT المحسن بشكل قوي) هو نموذج لغوي لمعالجة اللغة الطبيعية تم إصداره بواسطة Facebook AI في عام 2019. إنه نسخة محسنة من BERT تهدف إلى التغلب على بعض عيوب نموذج BERT الأصلي.
تم تدريب RoBERTa بطريقة مشابهة لـ BERT ، باستثناء أن RoBERTa تستخدم المزيد من بيانات التدريب وتحسن عملية التدريب للحصول على أداء أعلى.
RoBERTa ، مثل BERT ، هو نموذج لغوي مدرب مسبقًا يمكن ضبطه بدقة لتحقيق دقة عالية في وظيفة معينة.
كيف يعمل؟
تستخدم RoBERTa استراتيجية تعلم تحت الإشراف الذاتي للتدريب على كمية كبيرة من البيانات النصية. يتعلم كيفية التنبؤ بالكلمات المفقودة في الجمل وتصنيف العبارات إلى مجموعات متميزة أثناء التدريب.
تستفيد RoBERTa أيضًا من العديد من مناهج التدريب المعقدة ، مثل التقنيع الديناميكي ، لزيادة قدرة النموذج على التعميم على البيانات الجديدة.
علاوة على ذلك ، لزيادة دقتها ، تستفيد RoBERTa من كمية هائلة من البيانات من عدة مصادر ، بما في ذلك Wikipedia و Common Crawl و BooksCorpus.
أين يمكننا استخدام RoBERTa؟
يشيع استخدام Roberta لتحليل المشاعر وتصنيف النص كيان مسمى تحديد الهوية والترجمة الآلية والإجابة على الأسئلة.
يمكن استخدامه لاستخراج الرؤى ذات الصلة من بيانات نصية غير منظمة مثل وسائل التواصل الاجتماعيوتعليقات المستهلكين والمقالات الإخبارية ومصادر أخرى.
تم استخدام RoBERTa في تطبيقات أكثر تحديدًا ، مثل تلخيص المستندات وإنشاء النص والتعرف على الكلام ، بالإضافة إلى مهام البرمجة اللغوية العصبية التقليدية هذه. كما تم استخدامه لتحسين برامج الدردشة والمساعدين الافتراضيين ودقة أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة الأخرى.
3. GPT-3 الخاص بـ OpenAI
GPT-3 (Transformer 3 Generative Generative Transformer 3) هو نموذج لغة OpenAI يولد كتابة شبيهة بالبشر باستخدام تقنيات التعلم العميق. يعد GPT-175 واحدًا من أكبر النماذج اللغوية التي تم إنشاؤها على الإطلاق ، مع XNUMX مليار معلمة.
تم تدريب النموذج على مجموعة واسعة من البيانات النصية ، بما في ذلك الكتب والأوراق وصفحات الويب ، ويمكنه الآن إنشاء محتوى حول مجموعة متنوعة من الموضوعات.
كيف يعمل؟
ينشئ GPT-3 نصًا باستخدام نهج التعلم غير الخاضع للإشراف. هذا يعني أن النموذج لم يتم تعليمه عن قصد لتنفيذ أي وظيفة معينة ، ولكن بدلاً من ذلك يتعلم إنشاء نص من خلال ملاحظة الأنماط في أحجام هائلة من البيانات النصية.
من خلال تدريبه على مجموعات بيانات أصغر ومهمة محددة ، يمكن بعد ذلك ضبط النموذج لمهام محددة مثل إكمال النص أو تحليل المشاعر.
مجالات الاستخدام
يحتوي GPT-3 على العديد من التطبيقات في مجال معالجة اللغة الطبيعية. من الممكن إكمال النص وترجمة اللغة وتحليل المشاعر والتطبيقات الأخرى مع النموذج. تم استخدام GPT-3 أيضًا لإنشاء الشعر والقصص الإخبارية ورموز الكمبيوتر.
أحد أكثر تطبيقات GPT-3 المحتملة هو إنشاء روبوتات محادثة ومساعدين افتراضيين. نظرًا لأن النموذج يمكنه إنشاء نص يشبه الإنسان ، فهو مناسب جدًا لتطبيقات المحادثة.
تم استخدام GPT-3 أيضًا لإنشاء محتوى مخصص لمواقع الويب ومنصات الوسائط الاجتماعية ، وكذلك للمساعدة في تحليل البيانات والبحث.
4. جي بي تي-4
GPT-4 هو أحدث نموذج لغة وأكثرها تطورًا في سلسلة GPT الخاصة بـ OpenAI. من خلال 10 تريليون معلمة مذهلة ، من المتوقع أن يتفوق أداء ويتفوق على سابقه ، GPT-3 ، ويصبح أحد أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي في العالم.
كيف يعمل؟
ينشئ GPT-4 نصًا بلغة طبيعية باستخدام معقد خوارزميات التعلم العميق. يتم تدريبه على مجموعة كبيرة من البيانات النصية التي تشمل الكتب والمجلات وصفحات الويب ، مما يسمح لها بإنشاء محتوى حول مجموعة واسعة من الموضوعات.
علاوة على ذلك ، من خلال تدريبه على مجموعات بيانات أصغر ومهمة محددة ، يمكن ضبط GPT-4 لمهام محددة مثل الإجابة على الأسئلة أو التلخيص.
مجالات الاستخدام
نظرًا لحجمها الهائل وإمكانياتها الفائقة ، تقدم GPT-4 مجموعة متنوعة من التطبيقات.
أحد أكثر استخداماته الواعدة هو معالجة اللغة الطبيعية ، حيث يمكن استخدامه تطوير روبوتات المحادثةوالمساعدات الافتراضية وأنظمة الترجمة اللغوية القادرة على إنتاج ردود بلغة طبيعية لا يمكن تمييزها تقريبًا عن تلك التي ينتجها الأشخاص.
يمكن أيضًا استخدام GPT-4 في التعليم.
يمكن استخدام هذا المفهوم لتطوير أنظمة تعليمية ذكية قادرة على التكيف مع أسلوب تعلم الطالب وتقديم ملاحظات ومساعدة فردية. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين جودة التعليم وجعل التعلم في متناول الجميع.
5. اكس ال نت
XLNet هو نموذج لغوي مبتكر تم إنشاؤه في عام 2019 بواسطة جامعة كارنيجي ميلون وباحثي الذكاء الاصطناعي في Google. تعتمد هندستها المعمارية على هندسة المحولات ، والتي تُستخدم أيضًا في نماذج BERT واللغات الأخرى.
من ناحية أخرى ، تقدم XLNet إستراتيجية ثورية قبل التدريب تمكنها من التفوق على النماذج الأخرى في مجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية.
كيف يعمل؟
تم إنشاء XLNet باستخدام أسلوب نمذجة لغة الانحدار التلقائي ، والذي يتضمن التنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل نصي بناءً على الكلمات السابقة.
من ناحية أخرى ، تتبنى XLNet طريقة ثنائية الاتجاه تقوم بتقييم جميع التباديل المحتملة للكلمات في العبارة ، على عكس نماذج اللغة الأخرى التي تستخدم نهجًا من اليسار إلى اليمين أو من اليمين إلى اليسار. وهذا يمكّنها من التعرف على علاقات طويلة المدى بالكلمة وإجراء تنبؤات أكثر دقة.
تجمع XLNet بين التقنيات المتطورة مثل الترميز الموضعي النسبي وآلية التكرار على مستوى المقطع بالإضافة إلى إستراتيجيتها الثورية قبل التدريب.
تساهم هذه الاستراتيجيات في الأداء العام للنموذج وتمكنه من التعامل مع مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية ، مثل ترجمة اللغة وتحليل المشاعر وتحديد الكيان المحدد.
مجالات الاستخدام لـ XLNet
تجعل الميزات المتطورة والقدرة على التكيف في XLNet أداة فعالة لمجموعة واسعة من تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية ، بما في ذلك روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين وترجمة اللغة وتحليل المشاعر.
يكاد يكون من المؤكد أن تطويرها المستمر ودمجها مع البرامج والتطبيقات سيؤدي إلى حالات استخدام أكثر روعة في المستقبل.
6. إلكترا
يعد ELECTRA نموذجًا متطورًا لمعالجة اللغة الطبيعية تم إنشاؤه بواسطة باحثو Google. إنها تعني "التعلم الفعال لبرنامج التشفير الذي يصنف عمليات استبدال الرموز بدقة" ويشتهر بدقته وسرعته الاستثنائيين.
كيف يعمل؟
تعمل ELECTRA عن طريق استبدال جزء من الرموز المميزة لتسلسل النص بالرموز المميزة المنتجة. الغرض من النموذج هو التنبؤ بشكل صحيح بما إذا كان كل رمز بديل شرعيًا أو مزورًا. تتعلم ELECTRA تخزين الارتباطات السياقية بين الكلمات في تسلسل نصي بشكل أكثر كفاءة نتيجة لذلك.
علاوة على ذلك ، نظرًا لأن ELECTRA تنشئ رموزًا خاطئة بدلاً من إخفاء الرموز الفعلية ، فقد تستخدم مجموعات تدريب وفترات تدريب أكبر بكثير دون مواجهة نفس مخاوف التخصيص التي تقوم بها نماذج اللغة المقنعة القياسية.
مجالات الاستخدام
يمكن أيضًا استخدام ELECTRA لتحليل المشاعر ، والذي يستلزم تحديد النغمة العاطفية للنص.
بفضل قدرتها على التعلم من كل من النص المقنع وغير المقنع ، يمكن استخدام ELECTRA لإنشاء نماذج تحليل للمشاعر أكثر دقة يمكنها فهم التفاصيل اللغوية الدقيقة وتقديم رؤى ذات مغزى أكثر.
7 T5
T5 ، أو محول تحويل النص إلى نص ، هو نموذج لغة قائم على محولات Google AI. الغرض منه هو تنفيذ مهام معالجة مختلفة للغة الطبيعية من خلال ترجمة نص الإدخال بمرونة إلى نص ناتج.
كيف يعمل؟
تم بناء T5 على بنية Transformer وتم تدريبه باستخدام التعلم غير الخاضع للإشراف على كمية هائلة من البيانات النصية. على عكس نماذج اللغة السابقة ، يتم تدريب T5 على مجموعة متنوعة من المهام ، بما في ذلك فهم اللغة والإجابة على الأسئلة والتلخيص والترجمة.
يمكّن هذا T5 من القيام بالعديد من الوظائف من خلال ضبط النموذج على مدخلات أقل تحديدًا للمهمة.
أين يستخدم T5؟
يحتوي T5 على العديد من التطبيقات المحتملة في معالجة اللغة الطبيعية. يمكن استخدامه لإنشاء روبوتات محادثة ومساعدين افتراضيين وأنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة الأخرى القادرة على فهم مدخلات اللغة الطبيعية والاستجابة لها. يمكن أيضًا استخدام T5 لأنشطة مثل ترجمة اللغة والتلخيص وإكمال النص.
تم توفير T5 مفتوح المصدر من قِبل Google وقد تبناه مجتمع البرمجة اللغوية العصبية على نطاق واسع لمجموعة متنوعة من التطبيقات مثل تصنيف النص والإجابة على الأسئلة والترجمة الآلية.
8. بالم
PaLM (Pathways Language Model) هو نموذج لغة متقدم تم إنشاؤه بواسطة Google AI Language. الغرض منه هو تحسين أداء نماذج معالجة اللغة الطبيعية لتلبية الطلب المتزايد على المهام اللغوية الأكثر تعقيدًا.
كيف يعمل؟
على غرار العديد من نماذج اللغات الأخرى المحبوبة مثل BERT و GPT ، يعد PaLM نموذجًا قائمًا على المحولات. ومع ذلك ، فإن منهجية تصميمه وتدريبه تميزه عن النماذج الأخرى.
لتحسين الأداء ومهارات التعميم ، يتم تدريب PaLM باستخدام نموذج تعليمي متعدد المهام يمكّن النموذج من التعلم في وقت واحد من العديد من التحديات.
أين نستخدم PaLM؟
يمكن استخدام راحة اليد في مجموعة متنوعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية ، خاصة تلك التي تتطلب فهمًا عميقًا للغة الطبيعية. إنه مفيد لتحليل المشاعر والإجابة على الأسئلة ونمذجة اللغة والترجمة الآلية وأشياء أخرى كثيرة.
لتحسين مهارات معالجة اللغة للبرامج والأدوات المختلفة مثل روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية وأنظمة التعرف على الصوت ، يمكن أيضًا إضافتها إليها.
بشكل عام ، تعد PaLM تقنية واعدة مع مجموعة واسعة من التطبيقات الممكنة نظرًا لقدرتها على توسيع نطاق إمكانات معالجة اللغة.
وفي الختام
أخيرًا ، غيرت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الطريقة التي نتعامل بها مع التكنولوجيا ، مما سمح لنا بالتحدث مع الآلات بطريقة أكثر شبهاً بالبشر.
لقد أصبح البرمجة اللغوية العصبية أكثر دقة وكفاءة من أي وقت مضى بسبب الاختراقات الحديثة في مجال آلة التعلم، لا سيما في بناء نماذج لغوية واسعة النطاق مثل GPT-4 و RoBERTa و XLNet و ELECTRA و PaLM.
مع تقدم البرمجة اللغوية العصبية ، قد نتوقع ظهور نماذج لغوية أكثر قوة وتعقيدًا بشكل متزايد ، مع إمكانية تحويل كيفية تواصلنا مع التكنولوجيا ، والتواصل مع بعضنا البعض ، وفهم تعقيد اللغة البشرية.
اترك تعليق