ما هي النماذج اللغوية؟
النماذج اللغوية هي أنظمة ذكاء اصطناعي مصممة لفهم وتوليد اللغة الطبيعية. تعتمد على تقنيات التعلم العميق وتدريب على كميات هائلة من النصوص.
تعريف أساسي ومفهوم عام
النماذج اللغوية هي أنظمة حاسوبية مدربة على فهم وتوليد النصوص بطريقة تشبه الإنسان. تعتمد على خوارزميات التعلم العميق وتستخدم شبكات عصبية معقدة لمعالجة وفهم اللغات الطبيعية. تمثل هذه النماذج تقدمًا كبيرًا في مجال معالجة اللغات الطبيعية وتفتح آفاقًا جديدة للتفاعل بين الإنسان والحاسوب.
تطور النماذج اللغوية
مرت النماذج اللغوية بمراحل تطور عديدة:
- نماذج N-gram التقليدية: البدايات الأولى للنماذج الإحصائية
- الشبكات العصبية المتكررة (RNNs): تحسين القدرة على التعامل مع تسلسل البيانات
- آليات الانتباه (Attention Mechanisms): إضافة القدرة على التركيز على أجزاء محددة من المدخلات
- المحولات (Transformers): ثورة في معالجة اللغات الطبيعية بفضل آلية الانتباه المتعدد الرؤوس
- نماذج اللغة الكبيرة (LLMs): نماذج ضخمة تتكون من مليارات المعاملات ولديها قدرات متقدمة
الفرق بين النماذج المختلفة (Encoder, Decoder, Encoder-Decoder)
هناك ثلاثة أنواع رئيسية من بنية النماذج اللغوية:
- المشفرات (Encoders): تتخصص في فهم وتمثيل النص المدخل مثل نماذج BERT. تقوم بتحويل النص إلى تمثيلات رقمية تحافظ على معنى النص وسياقه.
- المفكّكات (Decoders): متخصصة في توليد النصوص مثل GPT. تقوم بإنشاء نص مخرج كلمة تلو الأخرى اعتمادًا على الكلمات السابقة.
- المشفر-المفكك (Encoder-Decoder): تجمع بين القدرة على فهم المدخلات وتوليد المخرجات مثل نماذج T5 و BARD. مناسبة لمهام مثل الترجمة والتلخيص.