اكتسبت نماذج اللغات الكبيرة مؤخرًا مكانة بارزة بعد نجاح حالة استخدام ChatGPT عالية الكفاءة الخاصة بهم بين عشية وضحاها. رؤية نجاح ChatGPT و ChatBots الأخرى ، أصبح العديد من الأشخاص والمؤسسات مهتمين باستكشاف التكنولوجيا التي تشغل مثل هذه البرامج.
نماذج اللغات الكبيرة هي العمود الفقري وراء هذا البرنامج الذي يتيح عمل العديد من تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية مثل الترجمة الآلية والتعرف على الكلام والإجابة على الأسئلة وتلخيص النص. دعنا نتعلم المزيد حول LLM وكيف يمكنك تحسينها للحصول على أفضل النتائج.
ما هي نماذج اللغات الكبيرة أو ChatGPT؟
نماذج اللغات الكبيرة هي نموذج للتعلم الآلي يستفيد من الشبكات العصبية الاصطناعية وصوامع البيانات الكبيرة لتشغيل تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية. عند التدريب على كميات كبيرة من البيانات ، اكتسبت LLM القدرة على التقاط التعقيدات المختلفة للغة الطبيعية ، والتي استخدمتها أيضًا من أجل:
- توليد نص جديد
- تلخيص المقالات والمقاطع
- استخراج البيانات
- إعادة كتابة أو إعادة صياغة النص
- تصنيف البيانات
بعض الأمثلة الشائعة لـ LLM هي BERT و Chat GPT-3 و XLNet. يتم تدريب هذه النماذج على مئات الملايين من النصوص ويمكنها تقديم حلول جديرة بالاهتمام لجميع أنواع استعلامات المستخدم المتميزة.
حالات الاستخدام الشائعة لنماذج اللغات الكبيرة
فيما يلي بعض حالات الاستخدام الأعلى والأكثر انتشارًا لـ LLM:
توليد النص
تستخدم نماذج اللغات الكبيرة الذكاء الاصطناعي والمعرفة اللغوية الحاسوبية لإنشاء نصوص لغة طبيعية تلقائيًا واستكمال متطلبات المستخدم التواصلية المختلفة مثل كتابة المقالات أو الأغاني أو حتى الدردشة مع المستخدمين.
الترجمة الآلية
يمكن أيضًا استخدام LLMs لترجمة النص بين أي لغتين. تستفيد النماذج من خوارزميات التعلم العميق ، مثل الشبكات العصبية المتكررة ، لتعلم بنية لغة المصدر واللغات المستهدفة. وفقًا لذلك ، يتم استخدامها لترجمة النص المصدر إلى اللغة الهدف.
إنشاء المحتوى
جعلت LLM من الممكن الآن للآلات إنشاء محتوى متماسك ومنطقي يمكن استخدامه لإنشاء منشورات مدونة ومقالات وأشكال أخرى من المحتوى. تستخدم النماذج معرفتها الواسعة في التعلم العميق لفهم وتنظيم المحتوى بتنسيق فريد وقابل للقراءة للمستخدمين.
تحليل المشاعر
إنها حالة استخدام مثيرة لنماذج اللغات الكبيرة حيث يتم تدريب النموذج على تحديد وتصنيف الحالات والمشاعر العاطفية في نص معنون. يمكن للبرنامج اكتشاف المشاعر مثل الإيجابية والسلبية والحياد والمشاعر المعقدة الأخرى التي يمكن أن تساعد في اكتساب نظرة ثاقبة لآراء العملاء ومراجعات حول المنتجات والخدمات المختلفة.
فهم النص وتلخيصه وتصنيفه
توفر LLM إطارًا عمليًا لبرنامج AI لفهم النص وسياقه. من خلال تدريب النموذج على فهم وتحليل أكوام كبيرة من البيانات ، يمكّن LLM نماذج الذكاء الاصطناعي من فهم وتلخيص وحتى تصنيف النص في أشكال وأنماط مختلفة.
الإجابة على السؤال
تُمكِّن نماذج اللغات الكبيرة أنظمة ضمان الجودة من اكتشاف استعلام اللغة الطبيعية للمستخدم والاستجابة له بدقة. يعد ChatGPT و BERT أحد أكثر التطبيقات شيوعًا لحالة الاستخدام هذه ، حيث يقوم بتحليل سياق الاستعلام والبحث في مجموعة كبيرة من النصوص للعثور على إجابات ذات صلة باستفسارات المستخدم.
[اقرأ أيضًا: مستقبل معالجة اللغة: نماذج وأمثلة لغوية كبيرة ]
3 شروط أساسية لجعل ماجستير في القانون ناجحًا
يجب استيفاء الشروط الثلاثة التالية بدقة لتعزيز الكفاءة وإنجاح نماذج اللغة الكبيرة الخاصة بك:
وجود كميات هائلة من البيانات للتدريب النموذجي
يحتاج LLM إلى كميات كبيرة من البيانات لتدريب النماذج التي توفر نتائج فعالة ومثلى. هناك طرق محددة ، مثل نقل التعلم والتدريب المسبق تحت الإشراف الذاتي ، والتي تستفيد منها LLM لتحسين أدائها ودقتها.
بناء طبقات من الخلايا العصبية لتسهيل الأنماط المعقدة للنماذج
يجب أن يشتمل نموذج اللغة الكبير على طبقات مختلفة من الخلايا العصبية المدربة خصيصًا لفهم الأنماط المعقدة في البيانات. يمكن للخلايا العصبية الموجودة في الطبقات العميقة فهم الأنماط المعقدة بشكل أفضل من الطبقات الضحلة. يمكن للنموذج أن يتعلم الارتباط بين الكلمات ، والموضوعات التي تظهر معًا ، والعلاقة بين أجزاء الكلام.
تحسين LLMs للمهام الخاصة بالمستخدم
يمكن تعديل LLMs لمهام محددة عن طريق تغيير عدد الطبقات والخلايا العصبية ووظائف التنشيط. على سبيل المثال ، عادةً ما يستخدم النموذج الذي يتنبأ بالكلمة التالية في الجملة طبقات وخلايا أقل من النموذج المصمم لتوليد جمل جديدة من الصفر.
أمثلة شائعة لنماذج اللغة الكبيرة
فيما يلي بعض الأمثلة البارزة على LLM المستخدمة على نطاق واسع في قطاعات الصناعة المختلفة:
مصدر الصورة: نحو علم البيانات
وفي الختام
ترى LLM إمكانية إحداث ثورة في البرمجة اللغوية العصبية من خلال توفير إمكانات قوية ودقيقة لفهم اللغة والحلول التي توفر تجربة مستخدم سلسة. ومع ذلك ، لجعل LLM أكثر كفاءة ، يجب على المطورين الاستفادة من بيانات الكلام عالية الجودة لتوليد نتائج أكثر دقة وإنتاج نماذج ذكاء اصطناعي فعالة للغاية.
Shaip هو أحد الحلول التقنية الرائدة للذكاء الاصطناعي التي تقدم مجموعة واسعة من بيانات الكلام بأكثر من 50 لغة وتنسيقات متعددة. تعرف على المزيد حول LLM واحصل على إرشادات حول مشاريعك من خبراء Shaip اليوم.
