أفضل 5 نماذج لغوية مدربة مسبقًا لتعزيز إنتاجية عملك ونشاطك التجاري
بفضل التوافر العام للعديد من النماذج اللغوية المدربة مسبقًا، تم تقليل العوائق التي تحول دون تدريب الذكاء الاصطناعي الفعال والموثوق بشكل كبير. يمكن للباحثين المستقلين والشركات الصغيرة استخدام النماذج اللغوية المدربة مسبقًا لتبسيط العملية التحليلية وتحسين الإنتاجية واكتساب رؤى قيمة من خلال الذكاء الاصطناعي.
النماذج اللغوية المدربة مسبقًا هي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي (AI) يمكنه إنشاء نص وترجمة اللغات وإنشاء أنواع مختلفة من المحتوى الإبداعي والإجابة على الأسئلة بطرق إعلامية. بعد دراسة كميات كبيرة من البيانات النصية، تعلمت طريقة التواصل وإنشاء نص شبيه بالبشر استجابةً للمطالبات والأسئلة المختلفة.
في عالم الأعمال، تزيد النماذج اللغوية المدربة مسبقًا من كفاءة الأعمال والإنتاجية، وتحسن تجربة العملاء، وتخلق منتجات وخدمات جديدة.
يوجد الآن العديد من النماذج اللغوية المدربة مسبقًا والتي يمكنك استخدامها وتخصيصها. يمكن استخدام نموذج بدلاً من نموذج آخر، اعتمادًا على المشكلة المحددة. إذن كيف نعرف النموذج الذي تم تدريبه مسبقًا المناسب لنا؟
لمساعدتك على اتخاذ القرار، إليك بعض أشهر النماذج اللغوية المدربة مسبقًا والتي يمكنك استخدامها لتحسين عملك وإنتاجية عملك.
أفضل 5 نماذج لغوية مدربة مسبقًا لتعزيز إنتاجية عملك ونشاطك التجاري
1- نموذج ResNet (الشبكة العصبية المتبقية)
هل تبحث عن نموذج يمكنه أداء مهام الرؤية الحاسوبية؟ ResNet هو نموذج تعليمي عميق مبني على بنية الشبكة العصبية المتبقية (CNN) وهو مفيد لمهام رؤية الكمبيوتر مثل التعرف على الصور واكتشاف الأشياء والتجزئة الدلالية.
يعد ResNet نموذجًا شائعًا للغة سابقة التدريب، لذا يمكنك العثور على نماذج مضبوطة بدقة واستخدام التعلم بالنقل لتدريب النماذج بشكل أسرع.
تعمل شبكة ResNet أولاً عن طريق فهم الفرق بين المدخلات والمخرجات (وتسمى أيضًا المخلفات). بعد تحديد القيم المتبقية، تركز شبكة ResNet على تحديد ما هو الأرجح بين تلك المدخلات والمخرجات. من خلال تدريب ResNet على مجموعات البيانات الكبيرة، يمكن للنموذج تعلم الأنماط والميزات المعقدة وفهم الشكل الطبيعي للكائنات، مما يجعل ResNet عنصرًا نائبًا رائعًا بين إدخال وإخراج الصورة.
يمكن أن يكون التجهيز الزائد مشكلة لأن شبكة ResNet لا تطور الفهم إلا بناءً على مجموعة البيانات المتوفرة. وهذا يعني أن شبكة ResNet قد تخطئ في تحديد الموضوعات إذا لم تكن هناك مجموعة بيانات كافية لموضوع معين. لذلك، عند استخدام نموذج ResNet، يجب ضبط النموذج باستخدام مجموعات بيانات كبيرة لضمان الموثوقية.
2- نموذج BERT (تمثيل ثنائي الاتجاه مشفر من محول)
BERT عبارة عن وحدة فك ترميز أحدثت ثورة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) من خلال آلية المراقبة الذاتية الخاصة بها. على عكس الشبكات العصبية التقليدية المتكررة (RNNs) التي تعالج الجمل بكلمة واحدة في كل مرة، يمكن لمحرك BERT للمراقبة الذاتية أن يزن أهمية الكلمات في تسلسل من خلال حساب درجات الانتباه بين الكلمات.
يتعلم بيرت، الذي تدرب على مجموعات بيانات ضخمة من النصوص والرموز، إنشاء تمثيلات للكلمات والعبارات. كما يمكن استخدام هذه التمثيلات لأداء مهام مختلفة مثل تحديد المعنى الدلالي للكلمات والعبارات، وتحديد العلاقات بين الكلمات والعبارات، وترجمة اللغات.
يمكن لنماذج BERT فهم السياق الأعمق داخل سلاسل الكلمات. لهذا السبب، تعد نماذج BERT مناسبة تمامًا للتطبيقات التي تتطلب تضمين سياق قوي وتقدم أداءً عاليًا في مختلف مهام معالجة اللغة الطبيعية مثل تصنيف النص.
عادة ما تكون نماذج BERT كبيرة وتتطلب معدات تدريب باهظة الثمن. لذلك، يعتبر تدريب نموذج BERT مناسبًا للعديد من تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية، ولكن عيب تدريب نموذج BERT هو أن العملية غالبًا ما تكون باهظة الثمن وتستغرق وقتًا طويلاً.
3- نموذج DistilBERT (من النماذج اللغوية المدربة مسبقًا الموفرة للوقت)
هل تريد ضبط نموذج BERT الخاص بك ولكن ليس لديك المال أو الوقت؟ DistilBERT هو إصدار أصغر وأكثر كفاءة من BERT يوفر حوالي 95% من الأداء مع نصف عدد المعلمات.
تم تطوير DistilBERT باستخدام تقنية تسمى ضغط النموذج، والتي تقلل من حجم النموذج دون التضحية بالأداء. يتم ذلك عن طريق إزالة بعض الطبقات من النموذج والتدريب على مجموعة بيانات أصغر.
يستخدم DistilBERT نهج التعلم من المعلم إلى الطالب حيث BERT هو المعلم و DistilBERT هو الطالب. تتضمن عملية التعلم الكشف عن معرفة المعلم بالطالب من خلال تعليم DistilBERT لتقليد سلوك BERT واحتمالات الإخراج.
نظرًا لعملية الضغط، لا يوجد لدى DistilBERT توحيد لنوع الميزة وعدد أقل من رؤوس الانتباه وطبقات التغذية. يؤدي هذا إلى تقليل حجم العينة بشكل كبير، ولكن على حساب بعض الأداء.
مثل BERT، يعتبر DistilBERT مثاليًا لتصنيف النص، والتعرف على الكيانات المسماة، وتشابه النص وإعادة صياغته، والإجابة على الأسئلة، وتحليل المشاعر. قد لا يوفر استخدام DistilBERT نفس مستوى الدقة مثل استخدام BERT. ومع ذلك، يتيح لك DistilBERT ضبط نموذجك بشكل أسرع مع تقليل تكاليف التدريب.
فيما يلي بعض فوائد استخدام DistilBERT:
- إنه أصغر من BERT، لذا فهو أكثر كفاءة في استخدام الموارد.
- أسرع من BERT، مما يجعلها أكثر ملاءمة لتطبيقات الوقت الفعلي.
- لا يزال يؤدي أداءً جيدًا في العديد من المهام.
5 معلومات لا يجب مشاركتها مع روبوتات الذكاء الاصطناعي
4- GPT (من أفضل النماذج اللغوية المدربة مسبقًا)
هل تحتاج إلى شيء ما لمساعدتك في إنشاء محتوى واقتراح وتلخيص النص؟ GPT هو نموذج OpenAI تم تدريبه مسبقًا وينتج نصًا متسقًا وملائمًا للسياق.
على عكس BERT، الذي تم تصميمه كبنية لمحول تشفير، تم تصميم GPT كمحول فك تشفير. هذا يجعل GPT جيدة في التنبؤ بالكلمة التالية بناءً على سياق التسلسل السابق. يتعلم GPT كميات هائلة من النصوص على الويب من خلال أنماط التعلم والعلاقات بين الكلمات والجمل. يتيح ذلك لـ GPT معرفة أنسب الكلمات لاستخدامها في سيناريو معين. نظرًا لكونه نموذجًا شائعًا مدربًا مسبقًا، فهناك أدوات متقدمة مثل AutoGPT يمكنك استخدامها لإفادة عملك.
تحاكي GPT اللغة البشرية تمامًا، ولكنها لا تعتمد على حقائق أخرى غير مجموعة البيانات المستخدمة لتدريب النموذج. نظرًا لأنه يهتم فقط بتوليد كلمات منطقية بناءً على سياق الكلمات السابقة، يمكنه أحيانًا تقديم إجابات غير دقيقة أو غير طبيعية أو غير واقعية.
هناك مشكلة أخرى قد تواجهها عند إعداد GPT وهي أن OpenAI يسمح فقط بالوصول عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة به. لذلك، إذا كنت ترغب في إعداد GPT أو متابعة تدريب ChatGPT مع بيانات المستخدم، فستحتاج إلى الدفع مقابل مفتاح API.
أفضل 5 أدوات عملات مشفرة قائمة على الذكاء الاصطناعي
5- نموذج T5 (من النماذج اللغوية المدربة مسبقًا لتحويل النص إلى نص)
T5 هو نموذج NLP متعدد الاستخدامات للغاية يجمع بين معماريات التشفير وفك التشفير لحل مجموعة واسعة من مشاكل البرمجة اللغوية العصبية. يمكن استخدام T5 لتصنيف النص والتلخيص والترجمة والإجابة على الأسئلة وتحليل المشاعر.
يأتي T5 بأحجام وحدات صغيرة ومتوسطة وكبيرة، لذا يمكنك الحصول على طراز محول وحدة فك التشفير الذي يناسب احتياجاتك على أفضل وجه من حيث الأداء والدقة ووقت التدريب وتكلفة الضبط.
كما يتم استخدام نموذج T5 بشكل أفضل عندما يمكن تنفيذ نموذج واحد فقط في تطبيق مهام البرمجة اللغوية العصبية. ومع ذلك، إذا كنت تريد أفضل أداء في البرمجة اللغوية العصبية، فيمكنك استخدام نماذج مختلفة لمهام التشفير وفك التشفير.
أفضل 7 طرق لاستخدام مساعد الكتابة بالذكاء الاصطناعي لكتابة محتوى مميز
تتوفر العديد من النماذج اللغوية المدربة مسبقًا
أتمنى أن تكون قد تعرفت على النماذج اللغوية المدربة مسبقًا والتي يمكنك استخدامها في مشروعك. النماذج الموصوفة هنا هي من بين النماذج الأكثر شيوعًا في مجالات تخصصها. ضع في اعتبارك أن هناك العديد من النماذج الأخرى التي تم اختبارها مسبقًا والمتاحة للجمهور في مكتبات التعلم العميق مثل TensorFlow Hub و PyTorch.
بالإضافة إلى ذلك، لا يتعين عليك الالتزام بنموذج واحد تم تدريبه مسبقًا. إذا كانت لديك الموارد والوقت، فيمكنك دائمًا تنفيذ نموذج لغة مدرب مسبقًا مفيد لتطبيقك.
تعليق واحد