أفضل النماذج اللغوية المُدرَّبة مُسبقًا للعمل والأنشطة التجارية

انخفض الحاجز أمام تدريب الذكاء الاصطناعي الفعَّال والموثوق بشكل كبير بفضل الإصدار العام للعديد من النماذج المُدربة مسبقًا. باستخدام النماذج اللغوية المُدرَّبة مُسبقًا ، يُمكن للباحثين المُستقلين والشركات الصغيرة تبسيط العمليات التحليلية وتعزيز الإنتاجية واكتساب رؤى قيمة من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي.

النماذج اللغوية المُدرَّبة مُسبقًا هي نوع من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يُمكنه إنشاء نص ، وترجمة اللغات ، وكتابة أنواع مُختلفة من المحتوى الإبداعي ، والإجابة على أسئلتك بطريقة إعلامية. لقد تم تدريبها على كمية هائلة من البيانات النصية ، وتعلمت كيفية التواصل وإنشاء نص يُشبه المجادثة البشرية استجابة لمجموعة واسعة من المُطالبات والأسئلة.

في عالم الأعمال ، النماذج اللغوية المُدرَّبة مُسبقًا لديها القدرة على تحسين كفاءة العمل وإنتاجيته ، وتحسين تجربة العملاء ، وإنشاء منتجات وخدمات جديدة.

يوجد الآن العديد من النماذج اللغوية المُدرَّبة مُسبقًا التي يُمكنك استخدامها وضبطها. اعتمادًا على مشكلتك المحددة ، قد ترغب في استخدام نموذج على آخر. إذن كيف تعرف النموذج الذي تم تدريبه مُسبقًا المُناسب لك لاستخدامه؟ تحقق من إشارات إلى أنك تتحدث إلى روبوت يعمل بالذكاء الاصطناعي.

لمساعدتك على اتخاذ القرار ، إليك بعض النماذج اللغوية الأكثر شيوعًا المُدربة مسبقًا والتي يُمكنك استخدامها لتعزيز إنتاجية عملك ونشاطك التجاري.

1. BERT (التمثيلات المشفرة ثنائية الاتجاه من المُحولات)

BERT هو مُحول تشفير أحدث ثورة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بآلية الانتباه الذاتي. على عكس الشبكات العصبية التقليدية المُتكررة (RNN) التي تعالج الجمل كلمة واحدة تلو الأخرى ، تسمح آلية الانتباه الذاتي لـ BERT بموازنة أهمية الكلمات في تسلسل عن طريق حساب درجات الانتباه فيما بينها.

يُدرَّب BERT على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص والتعليمات البرمجية ، ويتعلم كيفية إنشاء تمثيلات للكلمات والعبارات. يُمكن استخدام هذه التمثيلات لأداء مجموعة متنوعة من المهام ، مثل تحديد المعنى الدلالي للكلمات والعبارات ، وتحديد العلاقات بين الكلمات والعبارات ، وترجمة اللغات.

نماذج BERT لديها القدرة على فهم السياق الأعمق في سلسلة من الكلمات. وهذا يجعل نماذج BERT مثالية للإستخدامات التي تتطلب تضمينًا سياقيًا قويًا لها أداء قوي عبر مهام معالجة اللغات الطبيعية المُختلفة مثل تصنيف النص ، والتعرف على الكيانات المُسماة ، والإجابة على الأسئلة.

عادةً ما تكون نماذج BERT كبيرة الحجم وتتطلب أجهزة مُكلفة للتدريب. لذلك ، على الرغم من اعتبارها الأفضل للعديد من تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية ، فإنَّ الجانب السلبي لتدريب نماذج BERT هو أنَّ العملية غالبًا ما تكون باهظة الثمن وتستغرق وقتًا طويلاً.

2. DistilBERT (BERT المُحسن)

هل تتطلع إلى ضبط نموذج BERT ولكن ليس لديك المال أو الوقت المُطلوب؟ DistilBERT هو نسخة أصغر وأكثر كفاءة من BERT يحتفظ بحوالي 95% من أدائه بينما يستخدم فقط نصف عدد المعلمات!

تم تطوير DistilBERT باستخدام تقنية تُسمى ضغط النموذج ، والتي تتضمن تقليل حجم النموذج دون فقدان الأداء. يتم ذلك عن طريق إزالة بعض الطبقات من النموذج وتدريبه على مجموعة بيانات أصغر.

يستخدم DistilBERT نهج تدريب المعلم والطالب حيث يكون BERT هو المعلم و DistilBERT هو الطالب. تتضمن عملية التدريب استخلاص معرفة المعلم للطالب من خلال تدريب DistilBERT لتقليد السلوك واحتمالات الإخراج لـ BERT.

نظرًا لعملية الضغط ، لا يحتوي DistilBERT على عمليات دمج من النوع المُميز ، وقد قلل من رؤوس الانتباه ، وطبقات تغذية أقل. هذا يحقق حجم نموذج أصغر بكثير ولكنه يُضحي ببعض الأداء.

تمامًا مثل BERT ، يتم استخدام DistilBERT بشكل أفضل في تصنيف النص ، والتعرف على الكيانات المُسماة ، وتشابه النص وإعادة صياغته ، والإجابة على الأسئلة ، وتحليل المشاعر. قد لا يمنحك استخدام DistilBERT نفس مستوى الدقة كما هو الحال مع BERT. ومع ذلك ، يُتيح لك استخدام DistilBERT ضبط نموذجك بشكل أسرع مع إنفاق أقل على التدريب.

فيما يلي بعض فوائد استخدام DistilBERT:

• أصغر حجمًا من BERT ، مما يجعله أكثر كفاءة في استخدام الموارد.
• أسرع من BERT ، مما يجعله أكثر ملاءمة للتطبيقات في الوقت الفعلي.
• لا يزال يُحقق أداءً جيدًا في مجموعة متنوعة من المهام.

3. GPT (المُحولات التوليدية المُدربة مسبقًا)

هل تحتاج إلى شيء ما لمساعدتك في إنشاء محتوى أو تقديم اقتراحات أو تلخيص النص؟ GPT هو نموذج OpenAI المُدرب مسبقًا والذي يُنتج نصوصًا مُتماسكة وذات صلة بالسياق.

على عكس BERT ، المُصمم وفقًا لمعمارية محول التشفير ، تم تصميم GPT كمُحول لفك التشفير. يُتيح ذلك لـ GPT أن يكون مُمتازًا في التنبؤ بالكلمات التالية بناءً على سياق التسلسل السابق. تدرب GPT على كميات هائلة من النصوص على الإنترنت ، وتعلم أنماطًا وعلاقات بين الكلمات والجمل. يتيح ذلك لـ GPT معرفة الكلمات الأكثر ملاءمة للاستخدام في سيناريو مُعين. نظرًا لكونه نموذجًا شائعًا تم تدريبه مسبقًا ، فهناك أدوات مُتقدمة مثل AutoGPT يُمكنك استخدامها لإفادة عملك وشركتك.

على الرغم من كونه رائعًا في محاكاة اللغة البشرية ، إلا أنَّ GPT ليس له أساس في الحقائق إلى جانب مجموعة البيانات المُستخدمة لتدريب النموذج. نظرًا لأنه لا يهتم إلا إذا كان يولد كلمات منطقية بناءً على سياق الكلمات السابقة ، فقد يُقدم ردودًا غير صحيحة أو مختلقة أو غير واقعية من وقت لآخر. هناك مشكلة أخرى قد تواجهك في ضبط GPT وهي أنَّ OpenAI تسمح فقط بالوصول عبر واجهة برمجة التطبيقات. لذلك ، سواء كنت ترغب في ضبط GPT أو الاستمرار في تدريب ChatGPT باستخدام بياناتك المخصصة ، فستحتاج إلى الدفع مقابل مفتاح API.

4. T5 (مُحول النص إلى نص)

T5 هو نموذج NLP مُتعدد الاستخدامات للغاية يجمع بين معماريات التشفير وفك التشفير لمعالجة مجموعة واسعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية. يُمكن استخدام T5 لتصنيف النص والتلخيص والترجمة والإجابة على الأسئلة وتحليل المشاعر.

مع وجود أحجام نموذجية صغيرة ومُتوسطة وكبيرة في T5 ، يُمكنك الحصول على نموذج محول وحدة فك التشفير الذي يُناسب احتياجاتك بشكل أفضل من حيث الأداء والدقة ووقت التدريب وتكلفة الضبط الدقيق. يتم استخدام نماذج T5 بشكل أفضل عندما يُمكنك تنفيذ نموذج واحد فقط لتطبيقات مهام البرمجة اللغوية العصبية الخاصة بك. ومع ذلك ، إذا كان يجب أن يكون لديك أفضل أداء في البرمجة اللغوية العصبية ، فقد ترغب في استخدام نموذج مُنفصل لمهام التشفير وفك التشفير.

5. ResNet (الشبكة العصبية المُتبقية)

هل تبحث عن نموذج يُمكنه إكمال مهام رؤية الكمبيوتر؟ يُعد ResNet نموذجًا تعليميًا عميقًا مُصممًا في إطار بنية الشبكة العصبونية الالتفافية (CNN) وهو مُفيد لمهام رؤية الكمبيوتر مثل التعرف على الصور واكتشاف الكائنات والتجزئة الدلالية. نظرًا لكون ResNet نموذجًا لغويًا شائعًا مُدربًا مسبقًا ، يمكنك العثور على نماذج مضبوطة بدقة ، ثم استخدام نقل التعلم للتدريب على النموذج بشكل أسرع.

تعمل شبكة ResNet أولاً من خلال فهم الفرق بين المُدخلات والمُخرجات ، والمعروفة أيضًا باسم “القيم المُتبقية”. بعد تحديد القيم المتبقية ، تركز شبكة ResNet على معرفة ما هو الأرجح بين تلك المدخلات والمخرجات. من خلال تدريب ResNet على مجموعة بيانات كبيرة ، تعلم النموذج أنماطًا وميزات مُعقَّدة ويُمكنه فهم الشكل الطبيعي للأشياء ، مما يجعل ResNet مُمتازًا في ملء بين المُدخلات والمُخرجات للصورة.

نظرًا لأنَّ ResNet يطور فهمه فقط بناءً على مجموعة البيانات المُقدمة ، فقد يكون الإفراط في التجهيز مشكلة. هذا يعني أنه إذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بموضوع معين غير كافية ، فقد تحدد شبكة ResNet موضوعًا بشكل خاطئ. لذلك ، إذا كنت ستستخدم نموذج ResNet ، فستحتاج إلى ضبط النموذج بمجموعة بيانات كبيرة لضمان الموثوقية.

6. VGGNet (شبكة مجموعة الهندسة المرئية)

VGGNet هو نموذج رؤية كمبيوتر شائع آخر يسهل فهمه وتنفيذه مُقارنةً بـ ResNet. على الرغم من أنَّ VGGNet أقل قوة ، إلا أنه يستخدم نهجًا مباشرًا أكثر من ResNet ، وذلك باستخدام بنية مُوحدة تقسم الصور إلى أجزاء أصغر ثم تتعلم ميزاتها تدريجيًا.

باستخدام هذه الطريقة الأبسط لتحليل الصور ، يسهل فهم VGGNet وتطبيقه وتعديله ، حتى بالنسبة للباحثين الجدد نسبيًا أو مُمارسي التعلم العميق. قد ترغب أيضًا في استخدام VGGNet بدلًا من ResNet إذا كان لديك مجموعة بيانات وموارد محدودة وترغب في ضبط النموذج ليكون أكثر فعالية في منطقة معينة. تحقق من طرق استخدام الذكاء الاصطناعي لتبسيط العمل عن بُعد والعمل الهجين.

تتوفر العديد من النماذج الأخرى التي تم تدريبها مسبقًا

نأمل أن تكون لديك الآن فكرة أفضل عن النماذج اللغوية المُدربة مسبقًا التي يُمكنك استخدامها لمشروعك. النماذج التي تمت مناقشتها هي من أكثر النماذج شيوعًا من حيث مجالات تخصصها. ضع في اعتبارك أنَّ هناك العديد من النماذج الأخرى المُدربة مسبقًا والمتاحة للجمهور في مكتبات التعلم العميق ، مثل TensorFlow Hub و PyTorch.

أيضًا ، ليس عليك الالتزام بنموذج واحد مدرب مسبقًا. طالما أن لديك الموارد والوقت ، يُمكنك دائمًا تنفيذ العديد من النماذج اللغوية المُدربة مسبقًا والتي تفيد تطبيقك. يُمكنك الإطلاع الآن على المهارات الأساسية التي يجب أن يمتلكها مُهندس الأوامر النصية.