نموذج اللغة المقنعة (MLM)
نمذجة اللغة المقنعة (MLM) هي تقنية تعلم عميق تستخدم على نطاق واسع في مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وخاصة في تدريب نماذج المحولات مثل BERT وGPT-2 وRoBERTa.
في التسويق متعدد المستويات، يتم "إخفاء" أجزاء من النص المدخل أو استبدالها عشوائيًا برموز خاصة (عادةً [MASK])، ويتم تدريب النموذج للتنبؤ بالرمز الأصلي استنادًا إلى السياق المحيط به. الفكرة وراء ذلك هي تدريب النموذج على فهم سياق الكلمات وعلاقتها بالكلمات الأخرى في الجملة.
MLM هي تقنية تعلم ذاتي الإشراف، مما يعني أن النموذج يتعلم كيفية إنشاء نص بدون تعليقات أو تسميات صريحة، ولكنه بدلاً من ذلك يستخدم نص الإدخال نفسه للإشراف. هذا يجعلها أداة متعددة الاستخدامات وقوية لمجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك تصنيف النص، والإجابة على الأسئلة، وتوليد النص.
كيف تعمل نماذج اللغة المقنعة؟
نمذجة اللغة المقنعة (MLM) هي تقنية تدريب مسبقة لنماذج التعلم العميق في معالجة اللغة الطبيعية. يعمل هذا عن طريق إخفاء أجزاء عشوائية من رموز الإدخال في الجملة وطلب من النموذج التنبؤ بالرموز المقنعة. يتم تدريب النموذج على كمية كبيرة من بيانات النص حتى يتمكن من تعلم فهم سياق الكلمات والتنبؤ بالرمز المقنع بناءً على السياق المحيط.
أثناء التدريب، يتم تحديث النموذج بناءً على الفرق بين توقعاته والكلمات الفعلية في الجملة. تساعد مرحلة ما قبل التدريب هذه النموذج على تعلم تمثيلات سياق الكلمات المفيدة، والتي يمكن بعد ذلك ضبطها بدقة لمهام معالجة اللغة الطبيعية المحددة. الفكرة وراء MLM هي الاستفادة من كمية كبيرة من بيانات النصوص المتاحة لتعلم نموذج لغوي عام يمكن تطبيقه على مشاكل معالجة اللغة الطبيعية المختلفة.
استخدام نمذجة اللغة المقنعة
تستخدم تقنية نمذجة اللغة المقنعة (MLM) في تطبيقات مختلفة في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP). تتضمن بعض التطبيقات الأكثر شيوعًا ما يلي:
- الإجابة على الأسئلة: يمكن استخدام MLM لتدريب النماذج مسبقًا لمهام الإجابة على الأسئلة، حيث يجب على النموذج تحديد الإجابة على سؤال معين في سياق معين.
- التعرف على الكيانات المسماة: يمكن استخدام MLM لتدريب النماذج مسبقًا لمهام التعرف على الكيانات المسماة، حيث يجب على النموذج تحديد الكيانات المسماة وتصنيفها في النص، مثل الأشخاص والمؤسسات والمواقع.
- إنشاء النص: يمكن استخدام MLMs لتدريب النماذج مسبقًا لمهام إنشاء النص، حيث يجب على النموذج إنشاء نص مع مراعاة النص الأساسي أو النص التمهيدي.
- الترجمة الآلية: يمكن استخدام MLM لتدريب النماذج مسبقًا لمهام الترجمة الآلية، حيث يجب أن يقوم النموذج بترجمة النص من لغة إلى أخرى.
بشكل عام، ثبت أن MLM هي تقنية قوية لتحسين أداء نماذج معالجة اللغة الطبيعية في مجموعة متنوعة من المهام. من خلال تدريب النموذج مسبقًا على كميات كبيرة من بيانات النص، يساعد MLM النموذج على تعلم تمثيلات سياق الكلمات المفيدة، والتي يمكن بعد ذلك ضبطها بدقة لمهام معالجة اللغة الطبيعية المحددة.