نقل التعلم: كيف يُمكننا استخدام المعرفة المكتسبة من مهمة واحدة لتحسين أداء مهمة أخرى؟

في هذا المقال سنتناول نقل التعلم وأهميته في معالجة اللغات الطبيعية وهو أحد الأساليب المستخدمة في مجال التعلم الآلي أحد تخصصات الذكاء الاصطناعي.

المحتويات:

1. ما هو نقل التعلم.
2. كيف يعمل نقل التعلم.
3. فوائد نقل التعلم
4. مثال عن حالة استخدام لنقل التعلم في معالجة اللغات الطبيعية.
5. خاتمة.
6. المراجع

1- ما هو نقل التعلم (Transfer Learnin):

• يشبه نقل التعلم في مجال التعلم الآلي إلى حد كبير مفهوم نقل التعلم الذي يعتمد عليه البشر.
• يعبر نقل التعلم عن استفادتنا من الخبرات والمعارف السابقة لمواجهة تحديات جديدة أو حل مشكلات متنوعة. في عالم التعلم الآلي، يتمثل نقل التعلم في إعادة استخدام نماذج مدربة مسبقًا وتحسين أدائها للتكيف مع مهام جديدة.

• على سبيل المثال، عندما يتعلم الإنسان مهارة معينة مثل قيادة الدراجة الهوائية، يستفيد فيما بعد من هذه الخبرة لتسهيل تعلم مهارات ذات صلة، مثل قيادة الدراجة النارية، بجهد أقل. في سياق التعلم الآلي، يمكننا أن نفسر هذا بتطبيق نموذج مدرب مسبقًا على تصنيف مراجعات زبائن مطعم، ثم نعيد استخدام هذا النموذج لتصنيف مراجعات طلاب في دورة تعليمية.

باستخدام هذا النهج، يتيح نقل التعلم في التعلم الآلي تحسين أداء النماذج بكفاءة عند مواجهة مجموعة متنوعة من المهام، مما يسهم في تحقيق فعالية وكفاءة أكبر في عمليات التعلم الآلي..

2- كيف يعمل نقل التعلم

• يستند نقل التعلم في مجال التعلم الآلي إلى استخدام نماذج مُدرَّبة مُسبقًا، حيث يتم تعديل الطبقات الأخيرة من هذه النماذج (الطبقات الخاصة بالإخراج) لتكييفها مع المهمة الجديدة التي يتم العمل عليها. يُجمّد تأثير هذا التعديل في الطبقات السابقة، بهدف الاحتفاظ بالمعرفة التي اكتسبتها النماذج من التدريبات السابقة. بعد ذلك، يتم إعادة ضبط طبقات الإخراج باستخدام بيانات موجَّهة نحو المهمة الجديدة.

• باستخدام هذا النهج، يمكن تحقيق فعالية أكبر في استفادة النماذج من الخبرات السابقة، حيث يتم تخصيص التعديلات لتناسب السياق الجديد دون التأثير على الأجزاء الأساسية التي تعلمتها النماذج مُسبقًا. يتيح هذا النهج تحقيق تكامل فعّال بين التجربة السابقة ومتطلبات المهمة الجديدة، مما يسهم في تحسين أداء النماذج في مجموعة متنوعة من التطبيقات.
• يوضح الرسم أدناه آلية عمل نقل التعلم:

3-فوائد نقل التعلم مع النماذج المدربة مسبقاً.

1. تقليل وقت التدريب وحجم الموارد: يحتاج تدريب النماذج من الصفر الى موارد حاسوبية كبيرة ووقت تدريب كبير كون النموذج يتم تدريبه على بيانات ذات حجم كبير، كما يتضمن النموذج كم هائل من الطبقات في شبكته العصبونية وهنا برزت أهمية نقل التعلم في توفير الوقت والموارد حيث يتم تدريب الطبقات الأخيرة فقط من النموذج والتي تم إضافتها للمهمة الجديدة.

• تحسين التوقعات: إن تطبيق نقل التعلم على مهمة محددة بواسطة نماذج مدربة مسبقاً وباستخدام بيانات محددة وموجه للمهمة بشكل خاص يعطي نتائج مرضية قد تكون أفضل من النموذج الأصلي.

يسمح لك باستخدام مجموعات بيانات أصغر: يتطلب تدريب نموذج من الصفر حجم كبير جداً من البيانات التي من الصعب الحصول عليها لحل مشكلة على وجه الخصوص وبالتالي استخدام نماذج مدربة مسبقاً وإعادة ضبطها باستخدام حجم صغير من البيانات الخاصة بالمهمة الجديدة سيمكننا من التوصل إلى نموذج يؤدي المهمة المطلوبة بنجاح عن طريق مجموعة بيانات أصغر وبالتالي حل المشكلات التي لا تتوفر لها بيانات كافية للتدريب من الصفر.

4- مثال عن حالة استخدام لنقل التعلم في معالجة اللغات الطبيعية.

في الآونة الأخيرة، ازدادت النماذج اللغوية الكبيرة المدربة مسبقاً، مثل BERT وGPT وغيرها، وازدادت جودتها وقدرتها على إنتاج نصوص متسقة بشكل ملحوظ. حيث تم تدريب هذه النماذج على حجم كبير من النصوص غير المسماة، لتصبح قادرة على القيام بمهام متعددة، كـإنتاج النصوص وتلخيصها والإجابة على الأسئلة وغيرها…

بفضل نقل التعلم، يمكن إعادة ضبط النماذج اللغوية الكبيرة بتكلفة حاسوبية وبيانات أقل بكثير من تكلفة إنشائها من الصفر، مما يسمح بتحسين أدائها في مهام جديدة.

مثال عن حالة استخدام نقل التعلم مع النماذج اللغوية:

• نهدف في مثالنا إلى الاستفادة من النموذج اللغوي المدرب مسبقًا GPT-2، وهو إصدار سابق وأصغر حجمًا من النسخة الشهيرة GPT-3.5، لنقوم بإعادة ضبطه لتحسين قدرته على إنتاج قصائد شعرية فريدة باستخدام بيانات من القصائد الشعرية باللغة الإنجليزية.
• يمتلك النموذج القدرة على توليد نصوص جيدة باللغة الإنجليزية، ولكن يمكن تحسين أدائه في إنتاج قصائد شعرية بواسطة نقل التعلم عن طريق إعادة تدريبه باستخدام بيانات خاصة بالقصائد الشعرية.
• هذا مثال على كيفية استخدام نقل التعلم في مجال معالجة اللغات الطبيعية لتحسين أداء النماذج اللغوية في مهام محددة، دون الحاجة إلى إنشاء نموذج جديد من الصفر.

5- خاتمة:

في الختام، يظهر أن نقل التعلم يلعب دورًا حيويًا في تطوير قدرات نماذج التعلم الآلي في معالجة اللغات الطبيعية. من خلال الاستفادة من المعرفة المسبقة للنماذج المدربة مسبقًا، يمكن تحسين أدائها بشكل فعّال في مواجهة تحديات ومهام جديدة.  كما يعتبر نقل التعلم أسلوبًا فعّالًا لتحسين الدقة وتقليل الاعتماد على كميات كبيرة من البيانات والموارد. في ظل التطورات المستمرة في مجال التعلم الآلي، يظهر أن نقل التعلم يشكل أحد الأدوات الرئيسية لتعزيز فعالية النماذج وتحسين أدائها في مجال معالجة اللغات الطبيعية.

6- المراجع:

1. https://www.deeplearning.ai/courses/natural-language-processing-specialization/ 
2.   https://medium.com/@chabavictor7/transfer-learning-94a7c8aebaa2
3. https://medium.com/novaresearchlab/%C3%B6%C4%9Frenme-aktar%C4%B1m%C4%B1-transfer-learning-c0b8126965c4
   

التعريف بكاتب المقال:

علاء الدين خيتي

– بكالوريوس في علوم الحاسب جامعة دكوز أيلول التركية

– عمل كعالم بيانات مبتدئ في عدة مشاريع في مجالات التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية.