BERT (تمثيلات التشفير ثنائي الاتجاه من المحولات)

BERT، وهو اختصار لـ BERT، وهو اختصار لـ BERT، وهو نموذج لغوي ثوري طورته Google. تم تقديم BERT في ورقة بحثية عام 2018، وقد غيّر BERT مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP ) من خلال كونه أول نموذج لفهم سياق الكلمة بناءً على محيطها من اليمين واليسار (ثنائي الاتجاه). وتسمح هذه القدرة على فهم السياق لنموذج BERT بالتقاط الفروق الدقيقة في اللغة البشرية بفعالية أكبر بكثير من النماذج السابقة التي كانت تعالج النص عادةً في اتجاه واحد. وهي نوع من نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وتعتبر تقنية أساسية للعديد من تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية الحديثة.

كيف يعمل بيرت

يكمن الابتكار الأساسي لنموذج BERT في نهج التدريب ثنائي الاتجاه الذي يعتمد على بنية المحول. وخلافاً للنماذج السابقة التي تقرأ النص بالتتابع، تسمح آلية انتباه BERT بالنظر في الجملة بأكملها في وقت واحد. لتحقيق هذا الفهم ثنائي الاتجاه أثناء التدريب المسبق، يستخدم BERT استراتيجيتين رئيسيتين:

1. نموذج اللغة المقنعة (MLM): في هذه المهمة، يتم إخفاء بعض الكلمات في جملة ما بشكل عشوائي، أو "إخفاء" بعض الكلمات، وتتمثل مهمة النموذج في التنبؤ بالكلمات المقنعة الأصلية بناءً على الكلمات غير المقنعة المحيطة بها. وهذا يجبر النموذج على تعلم العلاقات السياقية العميقة من كلا الاتجاهين.
2. التنبؤ بالجملة التالية (NSP): يتم إعطاء النموذج جملتين، ويجب أن يتنبأ ما إذا كانت الجملة الثانية هي الجملة التي تلي الأولى منطقياً في النص الأصلي. يساعد هذا النموذج BERT على فهم العلاقات بين الجمل، وهو أمر بالغ الأهمية لمهام مثل الإجابة عن الأسئلة وتحليل الفقرات.

بعد هذا التدريب المسبق المكثف على مجموعة ضخمة من النصوص، يمكن تكييف نموذج BERT لمهام محددة من خلال عملية تسمى الضبط الدقيق. ويتضمن ذلك تدريب النموذج بشكل أكبر على مجموعة بيانات أصغر حجماً ومحددة المهام، مما يجعله أداة متعددة الاستخدامات للمطورين والباحثين. يمكن الوصول إلى العديد من نماذج BERT المدربة مسبقًا من خلال منصات مثل Hugging Face.

التطبيقات الواقعية

أدت قدرة BERT على فهم الفروق اللغوية الدقيقة إلى تحسينات كبيرة في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي:

• محركات البحث: اشتهر محرك بحث Google Search بدمج خاصية BERT لفهم استعلامات المستخدم بشكل أفضل، خاصةً الاستعلامات التحادثية أو المعقدة، مما يؤدي إلى نتائج بحث أكثر صلة. على سبيل المثال، تساعد تقنية BERT في فهم القصد من وراء عمليات البحث مثل "هل يمكنك الحصول على دواء لصيدلية شخص ما" من خلال فهم أهمية حروف الجر مثل "من أجل" و"إلى".
• روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين: تعزز BERT من قدرة روبوتات الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين على فهم طلبات المستخدمين بدقة أكبر، والحفاظ على السياق في المحادثات، وتقديم ردود أكثر فائدة في خدمة العملاء وأنظمة الحجز واسترجاع المعلومات.
• تحليل المشاعر: تستخدم الشركات النماذج القائمة على BERT لتحليل مراجعات العملاء وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي والردود على الاستبيانات لقياس الرأي العام وتعليقات العملاء على المنتجات بدقة أعلى.
• تلخيص النصوص والإجابة على الأسئلة: يمكن ضبط برمجية BERT لإنشاء أنظمة تلخص المستندات الطويلة تلقائيًا أو تجيب على الأسئلة استنادًا إلى مقطع نصي معين. يتم قياس ذلك على مجموعات بيانات مثل مجموعة بيانات ستانفورد للإجابة على الأسئلة (SQuAD).

بيرت مقابل النماذج الأخرى

من المهم التمييز بين BERT ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى:

• مقابل GPT: على الرغم من أن كلاهما من النماذج القائمة على المحولات، فإن BERT هو نموذج مشفر فقط مصمم لفهم السياق من كلا الاتجاهين. وهذا يجعلها تتفوق في المهام التحليلية مثل تحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات المسماة، وتصنيف النصوص. في المقابل، تُركّز نماذج GPT على فك التشفير وتقرأ النص في اتجاه واحد (من اليسار إلى اليمين)، مما يجعلها مُصمّمة لتوليد نص جديد ومتماسك.
• مقابل نماذج الرؤية الحاسوبية: تقوم BERT بمعالجة النصوص وفهمها، وهو ما يختلف اختلافًا جوهريًا عن نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11. تقوم نماذج الرؤية مثل YOLO11 بتحليل وحدات البكسل في الصور ومقاطع الفيديو لأداء مهام مثل اكتشاف الأجسام أو تجزئة النماذج. في حين أن BERT يفسر اللغة، فقد ألهمت بنية المحول التي شاع استخدامها في نماذج الرؤية الحاسوبية (CV) التطورات في السيرة الذاتية، مما أدى إلى نماذج مثل محول الرؤية (ViT) المستخدم في نماذج مثل RT-DETR.

تعمل منصات مثل Ultralytics HUB على تسهيل تدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك النماذج المبنية على مبادئ المحولات. وغالباً ما يتضمن تطوير BERT والنماذج المماثلة أطر عمل قياسية للتعلم الآلي مثل PyTorch و TensorFlow.