بيرت

BERT، أو تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات، هي طريقة ثورية في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تستخدم نماذج المحولات لفهم اللغة بطريقة لم تكن ممكنة مع التقنيات السابقة.

أصل وتاريخ بيرت

تم تقديم BERT من قبل الباحثين في Google AI Language في عام 2018. وكان الهدف من إنشاء BERT هو توفير حل يمكنه التغلب على قيود نماذج تمثيل اللغة السابقة. أول ذكر لـ BERT كان في مقالة "BERT: التدريب المسبق للمحولات العميقة ثنائية الاتجاه لفهم اللغة"، والتي تم نشرها على arXiv.

فهم بيرت

BERT هي طريقة لتمثيل اللغة قبل التدريب، مما يعني تدريب نموذج "فهم اللغة" للأغراض العامة على كمية كبيرة من البيانات النصية، ثم ضبط هذا النموذج لمهام محددة. لقد أحدث BERT ثورة في مجال البرمجة اللغوية العصبية حيث تم تصميمه لنمذجة وفهم تعقيدات اللغات بشكل أكثر دقة.

الابتكار الرئيسي لـ BERT هو التدريب ثنائي الاتجاه للمحولات. على عكس النماذج السابقة التي تعالج البيانات النصية في اتجاه واحد (إما من اليسار إلى اليمين أو من اليمين إلى اليسار)، يقرأ BERT تسلسل الكلمات بالكامل مرة واحدة. يتيح ذلك للنموذج معرفة سياق الكلمة بناءً على كل ما يحيط بها (يسار ويمين الكلمة).

الهيكل الداخلي لـ BERT ووظيفته

يستفيد BERT من بنية تسمى Transformer. يتضمن المحول جهاز تشفير ووحدة فك تشفير، لكن BERT يستخدم فقط جزء التشفير. يتكون كل مشفر محول من جزأين:

1. آلية الانتباه الذاتي: تحدد الكلمات في الجملة ذات الصلة ببعضها البعض. وهو يفعل ذلك عن طريق تسجيل مدى ملاءمة كل كلمة واستخدام هذه الدرجات لتقييم تأثير الكلمات على بعضها البعض.
2. الشبكة العصبية ذات التغذية الأمامية: بعد آلية الانتباه، يتم تمرير الكلمات إلى شبكة عصبية ذات التغذية الأمامية.

تدفق المعلومات في BERT ثنائي الاتجاه، مما يسمح له برؤية الكلمات قبل وبعد الكلمة الحالية، مما يوفر فهمًا سياقيًا أكثر دقة.

الميزات الرئيسية لبيرت

1. ثنائية الاتجاه: على عكس النماذج السابقة، يأخذ BERT في الاعتبار السياق الكامل للكلمة من خلال النظر إلى الكلمات التي تظهر قبلها وبعدها.

2. محولات: يستخدم BERT بنية المحولات، التي تسمح له بالتعامل مع تسلسلات طويلة من الكلمات بشكل أكثر فعالية وكفاءة.

3. التدريب المسبق والضبط الدقيق: يتم تدريب BERT مسبقًا على مجموعة كبيرة من البيانات النصية غير المسماة، ثم يتم ضبطه بدقة على مهمة محددة.

أنواع بيرت

يأتي بيرت بحجمين:

1. قاعدة بيرت: 12 طبقة (كتل المحولات)، و12 رأس انتباه، و110 مليون معلمة.
2. بيرت-كبير: 24 طبقة (كتل المحولات)، و16 رأس انتباه، و340 مليون معلمة.

الاستخدام والتحديات والحلول مع BERT

يُستخدم BERT على نطاق واسع في العديد من مهام البرمجة اللغوية العصبية مثل أنظمة الإجابة على الأسئلة وتصنيف الجمل والتعرف على الكيانات.

تشمل التحديات التي تواجه BERT ما يلي:

1. الموارد الحسابية: يتطلب BERT موارد حسابية كبيرة للتدريب نظرًا للعدد الكبير من المعلمات والهندسة المعمارية العميقة.

2. انعدام الشفافية: مثل العديد من نماذج التعلم العميق، يمكن أن يعمل BERT بمثابة "الصندوق الأسود"، مما يجعل من الصعب فهم كيفية وصوله إلى قرار معين.

وتشمل حلول هذه المشاكل ما يلي:

1. استخدام النماذج المدربة مسبقًا: بدلاً من التدريب من الصفر، يمكن للمرء استخدام نماذج BERT المدربة مسبقًا وضبطها على مهام محددة، الأمر الذي يتطلب موارد حسابية أقل.

2. أدوات الشرح: يمكن لأدوات مثل LIME وSHAP أن تساعد في جعل قرارات نموذج BERT أكثر قابلية للتفسير.

BERT والتقنيات المماثلة

وجهات النظر المستقبلية والتقنيات المتعلقة بـ BERT

يستمر BERT في إلهام نماذج جديدة في البرمجة اللغوية العصبية. يعد DistilBERT، وهو إصدار أصغر وأسرع وأخف وزنًا من BERT، وRoBERTa، وهو إصدار من BERT يزيل هدف التدريب المسبق للجملة التالية، أمثلة على التطورات الحديثة.

قد تركز الأبحاث المستقبلية في BERT على جعل النموذج أكثر كفاءة وأكثر قابلية للتفسير وأفضل في التعامل مع التسلسلات الأطول.

BERT والخوادم الوكيلة

لا يرتبط BERT إلى حد كبير بالخوادم الوكيلة، حيث أن BERT هو نموذج البرمجة اللغوية العصبية (NLP) والخوادم الوكيلة هي أدوات شبكات. ومع ذلك، عند تنزيل نماذج BERT المدربة مسبقًا أو استخدامها من خلال واجهات برمجة التطبيقات، يمكن لخادم وكيل موثوق وسريع وآمن مثل OneProxy ضمان نقل البيانات بشكل مستقر وآمن.

روابط ذات علاقة

1. بيرت: التدريب المسبق للمحولات العميقة ثنائية الاتجاه لفهم اللغة

2. مدونة Google AI: المصادر المفتوحة BERT

3. وأوضح بيرت: دليل كامل مع النظرية والبرنامج التعليمي