“استكشاف نماذج الذكاء الاصطناعي في معالجة اللغات الطبيعية: دراسة حول BERT وGPT-3 وPaLM”

هذه المقالة هي المقالة الخامسة من سلسلة مقالات تتناول معالجة اللغات الطبيعية وهو مجال ذو صلة وثيقة بكل من الذكاء الاصطناعي والروبوتيك.

المحتويات

1. مقدمة
2. ماذا يعني نموذج الذكاء الاصطناعي؟
3. أنواع نماذج التعلم الآلي
4. نماذج معالجة اللغات الطبيعية
5. خاتمة
6. المراجع

1- مقدمة

في المقالة السابقة (المقالة الرابعة – معالجة اللغات الطبيعية والذكاء الاصطناعي) من هذه السلسلة بينا كيف أصبحت معالجة اللغات الطبيعية على صلة وثيقة بالذكاء الاصطناعي. وكيف أنتقلت معالجة اللغات الطبيعية بالطرق التقليدية إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتي من أهمها الشبكات العصبونية والتعلم العميق، لذا في هذه المقالة نستعرض مفهوم “نموذج الذكاء الاصطناعي” وما هي أهم نماذج معالجة اللغات الطبيعية

2- ماذا يعني “نموذج الذكاء الاصطناعي”؟

نموذج الذكاء الاصطناعي هو برنامج أو خوارزمية تم تدريبها على مجموعة من البيانات لأداء مهام محددة، مثل التعرف على الكائنات في الصور، أو ترجمة اللغات، أو كتابة أنواع مختلفة من المحتوى الإبداعي. تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك السيارات ذاتية القيادة، والتشخيص الطبي، واكتشاف الاحتيال.

عادةً ما يتم إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام عملية تسمى التعلم الآلي. خوارزميات التعلم الآلي قادرة على التعلم من البيانات دون برمجتها بشكل صريح. وهذا يعني أنه يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على أداء المهام التي قد يكون من الصعب جدًا أو من المستحيل برمجتها يدويًا.

على سبيل المثال، يمكن تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي للتعرف على الصور على مجموعة بيانات تضم ملايين الصور للقطط والكلاب. وسيتعلم النموذج التعرف على السمات التي تميز القطط عن الكلاب، وسيتمكن في النهاية من التعرف بدقة على القطط والكلاب في الصور الجديدة، حتى لو لم يسبق له رؤية تلك الصور من قبل.

3- أنواع نماذج التعلم الألي

يمكن تصنيف نماذج الذكاء الاصطناعي إلى أنواع مختلفة بناءً على نوع البيانات التي يتم تدريبها عليها والمهام التي تؤديها. أشهر أنواع نماذج التعلم الألي هي:

• نماذج التعلم الخاضعة للإشراف: يتم تدريب هذه النماذج على مجموعة بيانات من البيانات المصنفة، حيث يكون لكل نقطة بيانات مخرجات معروفة. على سبيل المثال، يمكن تدريب نموذج التعلم الخاضع للإشراف لتصنيف الصور على مجموعة بيانات من صور القطط والكلاب، حيث يتم تصنيف كل صورة على أنها قطة أو كلب.
• نماذج التعلم غير الخاضعة للإشراف: يتم تدريب هذه النماذج على مجموعة بيانات من البيانات غير المسماة. يجب أن يتعلم النموذج كيفية تحديد الأنماط في البيانات دون أي معرفة مسبقة بالبيانات. على سبيل المثال، يمكن استخدام نموذج التعلم غير الخاضع للإشراف لتجميع العملاء في مجموعات مختلفة بناءً على تاريخ الشراء الخاص بهم.
• نماذج التعلم المعزز: تتعلم هذه النماذج من خلال التفاعل مع بيئتها والحصول على مكافآت مقابل اتخاذ الإجراءات التي تؤدي إلى النتائج المرجوة. على سبيل المثال، يمكن استخدام نموذج التعلم المعزز لتدريب الروبوت على المشي من خلال مكافأة الروبوت على اتخاذ خطوات للأمام ومعاقبة الروبوت على السقوط.

4- نماذج معالجة اللغات الطبيعية

نموذج معالجة اللغات الطبيعية هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على فهم اللغة البشرية ومعالجتها. يمكن استخدام نماذج معالجة اللغات الطبيعية في مجموعة متنوعة من المهام، مثل:

• الترجمة الآلية: ترجمة النص من لغة إلى أخرى.
• تلخيص النص: تقليل جزء طويل من النص إلى نص أقصر مع الحفاظ على المعلومات المهمة.
• الإجابة على الأسئلة: الإجابة على الأسئلة المطروحة باللغة الطبيعية.
• تحليل المشاعر: تحديد المشاعر (إيجابية أو سلبية أو محايدة) لجزء من النص.
• التعرف على الكيان: تحديد وتصنيف الكيانات المسماة في جزء من النص، مثل الأشخاص والأماكن والمنظمات

أصبحت نماذج معالجة اللغات الطبيعية ذات أهمية متزايدة في مجموعة متنوعة من الصناعات. على سبيل المثال، يتم استخدام نماذج معالجة اللغات الطبيعية من قبل محركات البحث لتصنيف مواقع الويب ومن قبل شركات وسائل التواصل الاجتماعي للتوصية بالمحتوى للمستخدمين. تُستخدم نماذج معالجة اللغات الطبيعية أيضًا لتطوير أنواع جديدة من التطبيقات، مثل برامج الدردشة الآلية التي يمكنها التحدث مع البشر بطريقة طبيعية.

وفيما يلي أهم نماذج معالجة اللغات الطبيعية:

1. النموذج BERT

يدعى هذا النموذج اختصاراً BERT وهي اختصار (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) والذي يعني تمثيلات الترميز ثنائية الاتجاه من المحولات، هو نموذج لغوي ثوري أحدث تحولاً في مجال معالجة اللغة الطبيعية. تم تطوير BERT بواسطة Google AI في عام 2018، وقد وضع معايير جديدة لمجموعة واسعة من مهام معالجة اللغات الطبيعية، بما في ذلك الإجابة على الأسئلة واستدلال اللغة الطبيعية وتصنيف النص.

ما يجعل BERT فريدًا جدًا هو قدرته على معالجة النص ثنائي الاتجاه، مما يعني أنه يمكنه مراعاة السياق قبل الكلمة وبعدها عند تحديد معناها. يسمح هذا لـ BERT بالتقاط تمثيلات أعمق وأكثر دقة للغة من نماذج معالجة اللغات الطبيعية السابقة، والتي كانت مقتصرة على معالجة النص في اتجاه واحد.

تختلف عملية تدريب BERT أيضًا تمامًا عن نماذج معالجة اللغات الطبيعية التقليدية. بدلاً من تدريبه على مهمة محددة، يتم تدريب BERT مسبقًا على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص غير المسماة. وهذا يسمح لها بتعلم الأنماط العامة والعلاقات بين الكلمات، والتي يمكن بعد ذلك تطبيقها على مجموعة متنوعة من المهام النهائية.

• النموذج GPT-3

المحول التوليدي المُدرب مسبقًا 3 (GPT-3) هو نموذج لغة كبير تم تطويره بواسطة Open AI عام 2020. إنها أداة قوية يمكن استخدامها لإنشاء نص بجودة بشرية، وترجمة اللغات، وكتابة أنواع مختلفة من المحتوى الإبداعي، والإجابة على أسئلتك بطريقة مفيدة.

تم تدريب GPT-3 على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص والأكواد، ويمكنه الوصول إلى المعلومات ومعالجتها من العالم الحقيقي من خلال بحث Google. يتيح ذلك لـ GPT-3 إنشاء نص ليس بجودة بشرية فحسب، بل أيضًا ذو صلة وحديث.

تعد GPT-3 أداة قوية تضم مجموعة واسعة من التطبيقات المحتملة. ويمكن استخدامه لأتمتة المهام وإنشاء منتجات وخدمات جديدة وتحسين طريقة تواصلنا مع بعضنا البعض.

• النموذج PaLM

PaLM هي أختصار لـ (Pathways Language Model) وهو نموذج لغة تحويلي مسبق التدريب من Google AI. تم الإعلان عنه في أبريل 2022، وهو أكبر نموذج لغة تم تطويره حتى الآن.

تم تدريب PaLM على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص والشفرات، بما في ذلك النصوص من الكتب والمقالات والويب والأكواد من GitHub. خلال عملية التدريب، تم تعليم PaLM كيفية التنبؤ بالكلمات المفقودة في النص وترجمة اللغات وكتابة أنواع مختلفة من المحتوى الإبداعي.

5- خاتمة

أحرزت النماذج الثلاثة التي تم ذكرها سابقاً تقدمًا كبيرًا في مجال معالجة اللغات الطبيعية، حيث تقدم أداة قوية لمختلف التطبيقات وتفتح إمكانيات جديدة في التفاعل بين الإنسان والحاسوب. مما أدى إلى تحسين الدقة في العديد من المهام، بما في ذلك الإجابة على الأسئلة وفهم القراءة وترجمة الألية وغيرها من التطبيقات.

6- المراجع

• https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
• https://medium.com/ubiai-nlp/5-natural-language-processing-models-you-should-know-836958303ce3