هل تعلم أن أجهزة الكمبيوتر يمكن أن تنتج نصوصًا متطابقة تقريبًا لما يمكن أن يكتبه البشر؟
بفضل التطورات في الذكاء الاصطناعي ، نشهد موجة في نماذج اللغات الكبيرة.
الآن ، إنهم يعملون على نطاق غير مسبوق!
يمكننا استخدام هذه النماذج في مجموعة متنوعة من الحالات المثيرة للاهتمام. في هذه المقالة ، سنلقي نظرة على بعض التطبيقات المثيرة لنماذج اللغات الكبيرة.
ماذا نعني بنماذج اللغة الكبيرة؟
نماذج اللغات الكبيرة هي نماذج ذكاء اصطناعي تم تطويرها لتفسير وإنشاء لغة بشرية. تستخدم هذه النماذج مناهج متقدمة للتعلم الآلي.
على سبيل المثال ، يستخدمون التعلم العميق لفحص كميات هائلة من البيانات النصية. ويفهمون أنماط وهياكل اللغة الطبيعية.
يتم تدريب النماذج على مجموعات بيانات ضخمة مثل الكتب والأوراق وصفحات الويب. بهذه الطريقة ، يمكنهم فهم تعقيدات اللغة البشرية. لذلك ، يمكنهم إنشاء محتوى لا يمكن تمييزه عن المواد التي كتبها الإنسان.
ما هي بعض الأمثلة على هذه النماذج اللغوية؟
- GPT-3:هذا نموذج لغوي متطور تم إنشاؤه بواسطة OpenAI وهو قادر على توليد النص والإجابة على الأسئلة ومجموعة متنوعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية الأخرى.
- بيرت: هذا نموذج لغوي فعال تم إنشاؤه بواسطة شراء مراجعات جوجل يمكن استخدامها في بعض المهام ، مثل الإجابة على الأسئلة وترجمة اللغة.
- XLNet: تم إنشاء نموذج اللغة المتقدم هذا بواسطة Google وجامعة Carnegie Mellon ويستخدم تقنية تدريب جديدة لتعزيز فهمه وإنتاج لغة أصلية.
- روبرتا: تم إنشاء نموذج اللغة هذا بواسطة Facebook ويستند إلى بنية BERT. لقد حقق أداءً متطورًا في مجموعة متنوعة من التطبيقات التي تتضمن معالجة اللغة الطبيعية.
- T5: تم إنشاء محول تحويل النص إلى نص بواسطة شراء مراجعات جوجل ويمكن أن تكون مصممة لمجموعة متنوعة من الأغراض التي تشمل معالجة اللغة الطبيعية.
- شارد: أنشأت Google إطارًا تدريبًا موزعًا يمكن استخدامه لتدريب نماذج لغوية واسعة النطاق.
- ميجاترون: من NVIDIA نظام تدريب نموذجي لغوي عالي الأداء ، يمكنه تدريب النماذج مع ما يصل إلى 8.3 مليار متغير.
- آلبير: إنه إصدار "خفيف" أكثر كفاءة وقابلية للتوسع من BERT تم إنشاؤه بواسطة Google ومعهد Toyota التكنولوجي في شيكاغو.
- ELECTRA: ابتكرت كل من Google وجامعة ستانفورد نموذجًا للغة يستخدم استراتيجية جديدة لما قبل التدريب تسمى "التدريب المسبق التمييزي" لتعزيز أدائها في المهام النهائية.
- مصلح: إنه نموذج لغة Google يستخدم آلية انتباه أكثر كفاءة لتمكين تدريب نماذج أكبر مع استدلال أسرع.
إذن ، ما هي حالات استخدام هذه النماذج اللغوية الكبيرة؟
حالات الاستخدام الهامة لنماذج اللغة الكبيرة
تحليل المشاعر
يمكن لهذه النماذج تقييم النص وتحديد ما إذا كانت المشاعر جيدة أم سلبية أم محايدة. في الغالب ، يستخدمون معالجة اللغة الطبيعية و آلة التعلم نهج للقيام بذلك.
نظرًا لقدرتها على التعرف على سياق ومعنى الكلمات في العبارة ، يتم استخدام نماذج مثل BERT و RoBERTa من أجل تحليل المشاعر.
تزداد دقة وكفاءة تحليل المشاعر مع النماذج اللغوية. يمكننا استخدام تحليل المشاعر في مجموعة واسعة من القطاعات مثل التسويق وخدمة العملاء والمزيد.
روبوتات المحادثة ووكلاء المحادثة
أصبحت وكلاء المحادثة وروبوتات المحادثة شائعة في مجموعة واسعة من التطبيقات. نستخدمها في خدمة العملاء والمبيعات بالإضافة إلى التعليم والرعاية الصحية. النماذج اللغوية الكبيرة هي جوهر هذه الأنظمة.
يمكنهم تفسير المدخلات البشرية والاستجابة لها بلغة طبيعية. غالبًا ما يتم استخدام نماذج مثل GPT-3 و BERT في روبوتات المحادثة لإنشاء ردود أكثر جاذبية.
يتم تدريب هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات النصية. يمكنهم فهم ومحاكاة أنماط وهياكل اللغة البشرية. يمكن أن تعزز روبوتات الدردشة مشاركة العملاء بشكل كبير.
لغة الترجمة
يمكننا ترجمة النص من لغة إلى أخرى بدقة غير عادية بفضل النماذج اللغوية الكبيرة. هذه النماذج تفهم تعقيدات عدة لغات. وهم يرتبطون ببعضهم البعض من خلال تدريبهم على كميات هائلة من البيانات النصية متعددة اللغات.
تتضمن نماذج ترجمة اللغات الشائعة GPT-3 من OpenAI و M2M-100 من Facebook و Google Neural Machine Translation (NMT). نظرًا للتغييرات الثورية التي أحدثتها هذه النماذج ، أصبح من الأسهل الآن التفاعل مع الأفراد في جميع أنحاء العالم.
تلخيص النص
تلخيص النص هو عملية تقليص نص طويل إلى ملخص مع الحفاظ على النقاط الرئيسية. نماذج اللغات الكبيرة يمكن فحص وفهم بنية النص. وهذا يمكنهم من تقديم ملخصات دقيقة ، مما يجعلها مفيدة جدًا في هذا المجال.
بالنسبة إلى المهام الموجزة للنص ، تم نشر نماذج مثل BERT و GPT-3. تظهر فعالية رائعة في إنتاج الملخصات التي تلخص الأفكار الرئيسية للوثيقة.
يمكننا استخراج المعلومات من نص طويل له تطبيقات حيوية في الإعلام والقانون والتعليم.
الإجابة على السؤال
يُعرف تزويد الجهاز بسؤال وتوقع أن يأتي بإجابة مناسبة بإجابة السؤال في معالجة اللغة الطبيعية. تم إنشاء نماذج اللغات الكبيرة مثل GPT-3 و BERT مع وضع هذا الهدف في الاعتبار.
تفحص هذه النماذج استعلام الإدخال وتختار المعلومات الأكثر صلة من البيانات.
تفحص هذه النماذج استعلام الإدخال وتختار البيانات الأكثر صلة من كميات هائلة من المعلومات. هذا ممكن باستخدام متطور الشبكات العصبية.
بفضل قوة هذه النماذج ، يمكننا تطوير أنظمة لاكتشاف حلول للقضايا المعقدة. سيعزز هذا قدرتنا على التعلم واتخاذ القرار.
إنشاء المحتوى وتوليد النص
تولد النماذج اللغوية الكبيرة محتوى عالي الجودة وجذابًا لمجموعة متنوعة من القطاعات. يمكن لهذه النماذج إنشاء مقالات ومنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي وأوصاف للمنتجات والمزيد. على سبيل المثال ، GPT-3 هو نموذج شائع في هذه الحالة.
يُنشئ محتوى يصعب تمييزه عن النص المكتوب بواسطة البشر. باستخدام هذه النماذج ، يمكن للشركات توفير الوقت والتكاليف. يمكنهم الاتصال بجمهورهم بسهولة أكبر.
التعرف على الكلام ونسخ الكلام إلى نص
يستفيد كل من التعرف على الكلام ونسخ الكلام إلى نص من نماذج اللغة الكبيرة.
يتم تدريب هذه النماذج ، على وجه الخصوص ، على البيانات الصوتية. ويستخدمون المتقدمين خوارزميات التعلم الآلي لتحويل الكلمات المنطوقة بدقة إلى نص. يعد Wav2vec ، الذي طوره Facebook AI ، أحد الأمثلة على نموذج اللغة المستخدم للتعرف على الكلام.
تم تدريب هذا النموذج على التعرف على الخصائص ذات الصلة واستخراجها من المدخلات الصوتية. يمكن استخدامه للتعرف على الكلام أو مهام معالجة اللغة الطبيعية الأخرى.
يمكن للشركات زيادة جودة وسرعة خدمات النسخ مع خفض التكاليف وتعزيز الكفاءة من خلال اعتماد نماذج لغوية ضخمة.
ملخص ، كيف يبدو المستقبل؟
ستلعب النماذج اللغوية الكبيرة دورًا مهمًا في مجموعة متنوعة من الصناعات. يحاول الباحثون والمطورون تحسين هذه النماذج لتكون أكثر قوة.
يمكننا تحسين فهم السياق وزيادة الكفاءة والدقة. أيضًا ، يمكننا الاستفادة من تجربة مستخدم أكثر سهولة وسلسة على منصات مختلفة.
يمكنهم تغيير طريقة تواصلنا والتفاعل مع التكنولوجيا.
اترك تعليق