نمذجة اللغة

نمذجة اللغة هي مهمة أساسية في الذكاء الاصطناعي (AI) ومكون أساسي في معالجة اللغات الطبيعية (NLP). وهي تنطوي على تطوير نماذج يمكنها التنبؤ باحتمالية تسلسل الكلمات. يتعلم نموذج اللغة في جوهره أنماط اللغة وقواعدها وسياقها من كميات هائلة من البيانات النصية. وهذا يمكّنه من تحديد احتمال ظهور كلمة معينة بعد ذلك في جملة ما. على سبيل المثال، بالنظر إلى عبارة "جلس القط على"، فإن النموذج اللغوي المدرّب جيدًا سيحدد احتمالًا كبيرًا لكلمة "حصيرة" واحتمالًا منخفضًا جدًا لكلمة "بطاطس". هذه القدرة التنبؤية هي الأساس للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على اللغة.

كيف تعمل النمذجة اللغوية؟

نمذجة اللغة هي مهمة ضمن التعلم الآلي (ML) حيث يتم تدريب نموذج لفهم اللغة البشرية وتوليدها. تبدأ العملية بتغذية النموذج بمجموعات بيانات نصية ضخمة، مثل محتويات ويكيبيديا أو مجموعة كبيرة من الكتب. ومن خلال تحليل هذه البيانات، يتعلم النموذج العلاقات الإحصائية بين الكلمات.

تعتمد النماذج اللغوية الحديثة بشكل كبير على التعلم العميق (DL) وغالباً ما يتم بناؤها باستخدام بنيات الشبكات العصبية (NN). كانت بنية المحولات، التي تم تقديمها في الورقة البحثية "الانتباه هو كل ما تحتاجه"، ثورية بشكل خاص. فهي تستخدم آلية الانتباه التي تسمح للنموذج بتقييم أهمية الكلمات المختلفة في النص المُدخَل، مما يمكّنه من التقاط التبعيات المعقدة بعيدة المدى وفهم السياق بشكل أكثر فعالية. يتضمن تدريب النموذج تعديل أوزان نموذجه الداخلي لتقليل الفرق بين تنبؤاته وتسلسلات النص الفعلية في بيانات التدريب، وهي عملية تم تحسينها باستخدام الترحيل العكسي.

تطبيقات العالم الحقيقي للنمذجة اللغوية

وقد أدت قدرات النماذج اللغوية إلى دمجها في العديد من التقنيات التي نستخدمها يومياً.

• النص التنبؤي والإكمال التلقائي: عندما تقترح لوحة مفاتيح هاتفك الذكي الكلمة التالية أثناء الكتابة، فإنها تستخدم نموذجاً لغوياً. فمن خلال تحليل تسلسل الكلمات التي كتبتها بالفعل، يتنبأ بالكلمة الأكثر احتمالاً التي ستتبعها، مما يسرّع عملية التواصل. هذه التقنية هي ميزة أساسية لأنظمة مثل Gboard من Google.
• الترجمة الآلية: تستخدم خدمات مثل Google Translate و DeepL نماذج لغوية متطورة لترجمة النصوص بين اللغات. فهي لا تقوم فقط باستبدال كلمة بكلمة؛ بل تقوم بتحليل معنى النص المصدر وبنيته لتوليد ترجمة صحيحة نحويًا ودقيقة من حيث السياق في اللغة الهدف. هذا تطبيق لنماذج التسلسل إلى التسلسل.
• إنشاء المحتوى وتلخيصه: تُستخدم نماذج اللغة لإنشاء النصوص، حيث يمكنها كتابة المقالات أو رسائل البريد الإلكتروني أو القصص الإبداعية. كما أنها تعمل على تشغيل أدوات تلخيص النصوص التي تعمل على تلخيص المستندات الطويلة في ملخصات موجزة، وهي جوهر روبوتات الدردشة التفاعلية.

المفاهيم ذات الصلة

من المفيد التمييز بين النمذجة اللغوية والمصطلحات ذات الصلة:

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): نمذجة اللغة هي مجال فرعي أو مهمة أساسية ضمن البرمجة اللغوية العصبية. البرمجة اللغوية العصبية هي المجال الأوسع المعني بتمكين الحواسيب من معالجة اللغة البشرية وتحليلها وفهمها بشكل عام. ألقِ نظرة عامة على البرمجة اللغوية العصبية.
• نماذج اللغات الكبيرة (LLMs): وهي في الأساس نماذج لغوية كبيرة وقوية للغاية، وعادةً ما يتم إنشاؤها باستخدام بنية المحول وتدريبها على مجموعات بيانات هائلة، وغالبًا ما تستفيد من مبادئ البيانات الضخمة. ومن الأمثلة على ذلك نماذج مثل GPT-4 و BERT. وغالباً ما تُعتبر نماذج LLMs نماذج تأسيسية، وهو مفهوم مفصّل من قبل مركز ستانفورد لأبحاث النماذج التأسيسية (CRFM).
• الرؤية الحاسوبية (CV): بينما تعالج نماذج اللغة النصوص، تركز السيرة الذاتية على تمكين الآلات من تفسير وفهم المعلومات المرئية من الصور ومقاطع الفيديو. تشمل المهام اكتشاف الأجسام وتصنيف الصور وتجزئة الصور، وغالبًا ما يتم معالجتها بواسطة نماذج مثل Ultralytics YOLO. يتم استكشاف التقاطع بين هذه المجالات في النماذج متعددة الوسائط ونماذج لغة الرؤية، والتي تعالج كلاً من البيانات النصية والمرئية. تعمل المنصات مثل Ultralytics HUB على تبسيط تدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك تلك الخاصة بمهام الرؤية. يمكنك استكشاف مهام السيرة الذاتية المختلفة التي تدعمها Ultralytics.