مدل‌های زبان از پیش آموزش‌دیده (PLM) بخش مهمی از فناوری پردازش زبان طبیعی مدرن (NLP) است. آنها حوزه‌ای از هوش مصنوعی را نشان می‌دهند که رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسانی را درک، تفسیر و تولید کنند. PLM ها برای تعمیم از یک کار زبانی به زبان دیگر با استفاده از مجموعه بزرگی از داده های متنی طراحی شده اند.
تاریخچه پیدایش مدل های زبانی از پیش آموزش دیده و اولین ذکر آن
مفهوم استفاده از روش های آماری برای درک زبان به اوایل دهه 1950 برمی گردد. پیشرفت واقعی با معرفی جاسازی های کلمه، مانند Word2Vec، در اوایل دهه 2010 به دست آمد. متعاقباً مدل‌های ترانسفورماتور که توسط واسوانی و همکاران معرفی شدند. در سال 2017، پایه و اساس PLM ها شد. BERT (نمایندگی رمزگذار دوطرفه از ترانسفورماتورها) و GPT (ترانسفورماتور از پیش آموزش داده شده مولد) به عنوان برخی از تأثیرگذارترین مدل ها در این حوزه دنبال شدند.
اطلاعات دقیق در مورد مدل های زبان از قبل آموزش دیده
مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده شده با آموزش بر روی حجم وسیعی از داده‌های متنی کار می‌کنند. آنها یک درک ریاضی از روابط بین کلمات، جملات و حتی کل اسناد ایجاد می کنند. این به آنها امکان می‌دهد پیش‌بینی‌ها یا تحلیل‌هایی تولید کنند که می‌تواند برای کارهای مختلف NLP از جمله:
- طبقه بندی متن
- تحلیل احساسات
- شناسایی موجودیت نامگذاری شده
- ترجمه ماشینی
- خلاصه سازی متن
ساختار داخلی مدل های زبانی از پیش آموزش دیده
PLM ها اغلب از یک معماری ترانسفورماتور استفاده می کنند که شامل موارد زیر است:
- لایه ورودی: رمزگذاری متن ورودی در بردارها.
- بلوک های ترانسفورماتور: چندین لایه که ورودی را پردازش می کنند، حاوی مکانیسم های توجه و شبکه های عصبی پیشخور.
- لایه خروجی: تولید خروجی نهایی مانند پیش بینی یا متن تولید شده.
تجزیه و تحلیل ویژگی های کلیدی مدل های زبان از پیش آموزش دیده
ویژگی های کلیدی PLM به شرح زیر است:
- تطبیق پذیری: قابل اجرا برای چندین کار NLP.
- یادگیری انتقالی: قابلیت تعمیم در دامنه های مختلف.
- مقیاس پذیری: پردازش کارآمد حجم زیاد داده.
- پیچیدگی: برای آموزش به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد.
انواع مدل های زبان از پیش آموزش دیده
| مدل | شرح | سال معرفی |
|---|---|---|
| برت | درک دوسویه متن | 2018 |
| GPT | متن منسجم را تولید می کند | 2018 |
| T5 | انتقال متن به متن؛ قابل اجرا برای کارهای مختلف NLP | 2019 |
| روبرتا | نسخه قوی بهینه شده BERT | 2019 |
راه هایی برای استفاده از مدل های زبانی از پیش آموزش دیده، مسائل و راه حل های آنها
استفاده می کند:
- تجاری: پشتیبانی مشتری، تولید محتوا و غیره
- علمی: تحقیق، تجزیه و تحلیل داده ها و غیره
- شخصی: توصیه های محتوای شخصی شده.
مشکلات و راه حل ها:
- هزینه محاسباتی بالا: از مدل های سبک تر یا سخت افزار بهینه استفاده کنید.
- سوگیری در داده های آموزشی: داده های آموزشی را نظارت و مدیریت کنید.
- نگرانی های حفظ حریم خصوصی داده ها: تکنیک های حفظ حریم خصوصی را اجرا کنید.
ویژگی های اصلی و مقایسه با اصطلاحات مشابه
- PLM ها در مقابل مدل های سنتی NLP:
- همه کاره تر و توانمندتر
- نیاز به منابع بیشتری دارد
- در درک زمینه بهتر
دیدگاه ها و فناوری های آینده مرتبط با مدل های زبانی از پیش آموزش دیده
پیشرفت های آینده ممکن است شامل موارد زیر باشد:
- الگوریتم های آموزشی کارآمدتر
- درک پیشرفته از تفاوت های ظریف در زبان
- ادغام با سایر زمینه های هوش مصنوعی مانند بینایی و استدلال
چگونه می توان از سرورهای پروکسی استفاده کرد یا با مدل های زبانی از پیش آموزش دیده مرتبط شد
سرورهای پروکسی مانند سرورهای ارائه شده توسط OneProxy می توانند به PLM ها کمک کنند:
- تسهیل جمع آوری داده ها برای آموزش
- فعال کردن آموزش های توزیع شده در مکان های مختلف
- افزایش امنیت و حریم خصوصی
لینک های مربوطه
به طور کلی، مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده همچنان به عنوان یک نیروی محرکه در پیشرفت درک زبان طبیعی هستند و کاربردهایی دارند که فراتر از مرزهای زبان گسترش می‌یابند و فرصت‌ها و چالش‌های هیجان‌انگیزی را برای تحقیق و توسعه آینده ارائه می‌دهند.
