نمذجة اللغة

يعتبر نمذجة اللغة مهمة أساسية في الذكاء الاصطناعي (AI) ومكونًا أساسيًا في معالجة اللغة الطبيعية (NLP). وهي تنطوي على تطوير نماذج يمكنها التنبؤ باحتمالية تسلسل من الكلمات. في جوهرها، تتعلم نموذج اللغة الأنماط والقواعد والسياق للغة من كميات هائلة من البيانات النصية. وهذا يمكنه من تحديد احتمالية ظهور كلمة معينة تاليًا في جملة. على سبيل المثال، بالنظر إلى عبارة "جلست القطة على الـ"، فإن نموذج اللغة المدرب جيدًا سيعطي احتمالية عالية للكلمة "حصيرة" واحتمالية منخفضة جدًا للكلمة "بطاطا". هذه القدرة التنبؤية هي الأساس للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على اللغة.

كيف تعمل نمذجة اللغة؟

نمذجة اللغة هي مهمة في إطار التعلم الآلي (ML) حيث يتم تدريب نموذج لفهم وإنشاء اللغة البشرية. تبدأ العملية بتغذية النموذج بكميات هائلة من مجموعات البيانات النصية، مثل محتويات ويكيبيديا أو مجموعة كبيرة من الكتب. من خلال تحليل هذه البيانات، يتعلم النموذج العلاقات الإحصائية بين الكلمات.

تعتمد نماذج اللغة الحديثة بشكل كبير على التعلم العميق (DL) وغالبًا ما يتم إنشاؤها باستخدام هياكل الشبكات العصبية (NN). لقد أحدث هيكل Transformer، الذي تم تقديمه في ورقة بحثية بعنوان "Attention Is All You Need"، ثورة كبيرة في هذا المجال. يستخدم آلية الانتباه التي تسمح للنموذج بتقدير أهمية الكلمات المختلفة في النص المدخل، مما يمكنه من التقاط التبعيات المعقدة طويلة المدى وفهم السياق بشكل أكثر فعالية. يتضمن تدريب النموذج تعديل أوزان النموذج الداخلية لتقليل الفرق بين تنبؤاته وتسلسلات النصوص الفعلية في بيانات التدريب، وهي عملية يتم تحسينها باستخدام الانتشار الخلفي.

تطبيقات عملية لنمذجة اللغة

أدت قدرات نماذج اللغة إلى دمجها في العديد من التقنيات التي نستخدمها يوميًا.

• النص التنبؤي والإكمال التلقائي: عندما يقترح لوحة مفاتيح هاتفك الذكي الكلمة التالية أثناء الكتابة، فإنه يستخدم نموذج لغة. من خلال تحليل تسلسل الكلمات التي كتبتها بالفعل، فإنه يتوقع الكلمة الأكثر احتمالاً للمتابعة، مما يسرع الاتصال. هذه التقنية هي ميزة أساسية للأنظمة مثل Gboard من Google.
• الترجمة الآلية: تستخدم خدمات مثل Google Translate و DeepL نماذج لغوية متطورة لترجمة النصوص بين اللغات. إنهم لا يقومون باستبدال الكلمات بكلمة فحسب؛ بدلاً من ذلك، يقومون بتحليل معنى النص المصدر وبنيته لإنشاء ترجمة صحيحة نحويًا ودقيقة سياقيًا في اللغة الهدف. هذا تطبيق لـ نماذج التسلسل إلى التسلسل.
• إنشاء المحتوى والتلخيص: تُستخدم النماذج اللغوية لـ إنشاء النصوص، حيث يمكنها كتابة المقالات ورسائل البريد الإلكتروني أو القصص الإبداعية. كما أنها تدعم أدوات تلخيص النصوص التي تكثف المستندات الطويلة في ملخصات موجزة، وهي جوهر برامج الدردشة التفاعلية.

المفاهيم ذات الصلة

من المفيد التمييز بين نمذجة اللغة والمصطلحات ذات الصلة:

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): نمذجة اللغة هي مجال فرعي أو مهمة أساسية داخل معالجة اللغة الطبيعية. معالجة اللغة الطبيعية هي المجال الأوسع الذي يهتم بتمكين أجهزة الكمبيوتر من معالجة وتحليل وفهم اللغة البشرية بشكل عام. تحقق من نظرتنا العامة على معالجة اللغة الطبيعية.
• نماذج اللغة الكبيرة (LLMs): هذه هي في الأساس نماذج لغوية كبيرة وقوية جدًا، وعادة ما يتم بناؤها باستخدام بنية Transformer ويتم تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة، وغالبًا ما تستفيد من مبادئ البيانات الكبيرة. تتضمن الأمثلة نماذج مثل GPT-4 و BERT. غالبًا ما تعتبر LLMs نماذج أساسية، وهو مفهوم مفصل من قبل مركز ستانفورد لأبحاث النماذج الأساسية (CRFM).
• الرؤية الحاسوبية (CV): بينما تعالج النماذج اللغوية النصوص، تركز الرؤية الحاسوبية على تمكين الآلات من تفسير وفهم المعلومات المرئية من الصور ومقاطع الفيديو. تشمل المهام اكتشاف الأجسام، وتصنيف الصور، وتجزئة الصور، والتي غالبًا ما يتم تناولها بواسطة نماذج مثل Ultralytics YOLO. يتم استكشاف التقاطع بين هذه المجالات في النماذج متعددة الوسائط ونماذج لغة الرؤية، والتي تعالج كلاً من النص والبيانات المرئية. تعمل منصات مثل Ultralytics HUB على تبسيط تدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك تلك الخاصة بمهام الرؤية. يمكنك استكشاف مختلف مهام الرؤية الحاسوبية التي تدعمها Ultralytics.