BERT (تمثيلات المشفر ثنائي الاتجاه من المحولات)

BERT، وهو اختصار لـ Bidirectional Encoder Representations from Transformers، هو نموذج لغوي ثوري طورته Google. تم تقديم BERT في ورقة بحثية عام 2018، وقد أحدث تحولًا في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) من خلال كونه أول نموذج يفهم سياق الكلمة بناءً على محيطها من اليسار واليمين (في اتجاهين). تتيح هذه القدرة على فهم السياق لـ BERT التقاط الفروق الدقيقة في اللغة البشرية بفعالية أكبر بكثير من النماذج السابقة، والتي كانت تعالج النص عادةً في اتجاه واحد. وهو نوع من النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) ويعتبر تقنية أساسية للعديد من تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية الحديثة.

كيف يعمل BERT؟

يكمن الابتكار الأساسي لـ BERT في نهج التدريب ثنائي الاتجاه، والذي يعتمد على بنية Transformer. على عكس النماذج السابقة التي تقرأ النص بالتتابع، تسمح آلية الانتباه الخاصة بـ BERT بمعالجة الجملة بأكملها مرة واحدة. 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 الجملة عشوائيًا، أو "إخفاؤها"، وتتمثل مهمة النموذج في التنبؤ بالكلمات الأصلية المخفية بناءً على الكلمات غير المخفية المحيطة. هذا يجبر النموذج على تعلم العلاقات السياقية العميقة من كلا الاتجاهين.
2. توقع الجملة التالية (NSP): يتم تزويد النموذج بجملتين ويجب عليه التنبؤ بما إذا كانت الجملة الثانية هي التي تتبع منطقيًا الجملة الأولى في النص الأصلي. يساعد هذا BERT على فهم العلاقات بين الجمل، وهو أمر بالغ الأهمية لمهام مثل الإجابة على الأسئلة وتحليل الفقرات.

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

تطبيقات واقعية

أدت قدرة BERT على فهم الفروق الدقيقة في اللغة إلى تحسينات كبيرة في مختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) في العالم الحقيقي:

• محركات البحث: قامت خدمة بحث جوجل (Google Search) بدمج BERT بشكل مشهور لتحسين فهم استعلامات المستخدمين، وخاصةً الاستعلامات الحوارية أو المعقدة، مما أدى إلى نتائج بحث أكثر صلة. على سبيل المثال، يساعد BERT في فهم الهدف من عمليات البحث مثل "هل يمكنك الحصول على دواء لشخص ما من الصيدلية" من خلال فهم أهمية حروف الجر مثل "لـ" و "من".
• برامج الدردشة الآلية والمساعدون الافتراضيون: يعزز BERT قدرة برامج الدردشة الآلية و المساعدين الافتراضيين على فهم طلبات المستخدمين بدقة أكبر، والحفاظ على السياق في المحادثات، وتقديم استجابات أكثر فائدة في خدمة العملاء وأنظمة الحجز واسترجاع المعلومات.
• تحليل المشاعر: تستخدم الشركات نماذج تعتمد على BERT لتحليل تقييمات العملاء وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي وردود الاستبيانات لقياس الرأي العام وتعليقات المنتج بدقة أعلى.
• تلخيص النصوص والإجابة على الأسئلة: يمكن إجراء تعديل دقيق على BERT لإنشاء أنظمة تلخص المستندات الطويلة تلقائيًا أو تجيب على الأسئلة بناءً على مقطع معين من النص. يتم قياس ذلك على مجموعات بيانات مثل مجموعة بيانات ستانفورد للإجابة على الأسئلة (SQuAD).

مقارنة BERT بالنماذج الأخرى

من المهم التمييز بين BERT ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى:

• مقابل GPT: في حين أن كلاهما من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) القائمة على Transformer، فإن BERT هو نموذج مشفر فقط مصمم لفهم السياق من كلا الاتجاهين. وهذا يجعله متفوقًا في المهام التحليلية مثل تحليل المشاعر و التعرف على الكيانات المسماة (NER) وتصنيف النصوص. في المقابل، تركز نماذج GPT على وحدة فك التشفير وتقرأ النص في اتجاه واحد (من اليسار إلى اليمين)، مما يجعلها مُحسَّنة لإنشاء نص جديد ومتماسك.
• مقابل نماذج رؤية الحاسوب: يعالج BERT النصوص ويفهمها، وهو أمر مختلف جوهريًا عن نماذج رؤية الحاسوب (CV) مثل Ultralytics YOLO. تحلل نماذج الرؤية مثل YOLO11 وحدات البكسل في الصور ومقاطع الفيديو لأداء مهام مثل اكتشاف الكائنات أو تقسيم الحالات. بينما يفسر BERT اللغة، فقد ألهمت بنية Transformer التي نشرها تطورات في رؤية الحاسوب، مما أدى إلى نماذج مثل محول الرؤية (ViT) المستخدم في نماذج مثل RT-DETR.

تسهل منصات مثل Ultralytics HUB تدريب و نشر نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك تلك المبنية على مبادئ Transformer. غالبًا ما يتضمن تطوير BERT والنماذج المماثلة أطر للتعلم الآلي القياسية مثل PyTorch و TensorFlow.