تطور نماذج اللغات الطبيعية: الاختلافات الرئيسية بين BERT وGPT

في عالم اليوم أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي أكثر انتشاراً وتأثيراً في مختلف القطاعات، وفقاً لأحدث التقارير، أظهرت دراسة لشركة McKinsey أن 65% من الشركات تعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي ,ونماذج اللغات الطبيعية بانتظام، وهو ما يمثل تقريباً ضعف نسبة الاستخدام التي تم تسجيلها قبل عشرة أشهر فقط[1]

ومن هذا المنطلق أصبحت مواكبة هذه الابتكارات أمراً ضرورياً لفهم إمكانياتها والتطبيقات التي توفرها ومن بين هذه التطورات الرائدة، نجد نماذج اللغات الطبيعية (NLP) مثل BERT وGPT التي تم تصميمها لتفسير اللغة البشرية بشكل أدق لمساعدتنا في التعامل مع مهام لغوية معقدة مثل الترجمة، التصنيف، وحتى توليد النصوص بشكل تلقائي.

لكن ما الذي يجعل نماذج اللغات الطبيعية هذه مميزة؟ ولماذا يعد فهم الفرق بينهما مهماً؟ في هذا المقال سنركز على تقديم مقارنة شاملة بين هذين النموذجين، وكيف يستخدمان لتغيير حياتنا اليومية؟ 

 التحليل العميق للغات BERT 

تم تطوير BERT بواسطة Google AI في عام 2018، وهو أحد نماذج اللغات الطبيعية، ويعتمد على القدرة على فهم السياق اللغوي بشكل ثنائي الاتجاه أي يأخذ في الاعتبار السياق الأيسر والأيمن، يعتمد على تدريب مسبق باستخدام تقنية “Masked Language Modeling” (MLM)، حيث يتم إخفاء بعض الكلمات من الجملة ويُطلب من النموذج التنبؤ بها بناءً على الكلمات المجاورة، مما يسمح لـ BERT بفهم النص بشكل أعمق لأنه يأخذ في الاعتبار كل من السياق السابق والتالي للكلمة [2].

التطبيقات الأكثر شيوعاً لـ BERT

بفضل قدرته على فهم السياق، يتم استخدامه في العديد من المهام التي تتطلب تحليلاً دقيقاً للغة، من بين هذه التطبيقات:

• التصنيف النصي: حيث يتم استخدامه لفهم الفئات المختلفة للنصوص وتصنيفها بدقة.
• التعرف على الكيانات المسماة (NER): يمكنه التعرف على الكيانات المختلفة في النص مثل الأسماء والمواقع.
• الإجابة على الأسئلة: بفضل تدريبه العميق، يمكنه فهم الأسئلة والإجابة عليها بطريقة طبيعية وسلسة، كما لو كنت تتحدث إلى صديق.
• البحث الدلالي: حيث يتم استخدامه لفهم نوايا المستخدم في عمليات البحث وتحسين نتائج البحث لتقديم نتائج أكثر دقة.
• تحليل المشاعر: يستطيع تحديد المشاعر الموجودة في النص، سواء كانت إيجابية أو سلبية أو محايدة.

التوليد الذاتي للنصوص GPT 

تم تطوير GPT بواسطة OpenAI كنموذج لغوي من أحد نماذج اللغات الطبيعية، مصمم لتوليد نصوص تلقائية جديدة تتناسب مع السياق من خلال قراءة كميات هائلة من نصوص سابقة، تدرج هذا النموذج في العديد من الإصدارات ويعد GPT-4 أحدث إصدار من هذا النموذج ، وهو واحد من أكبر نماذج تعلم الآلة حتى الآن بفضل قدرته على توليد نصوص بشرية عالية الدقة والاستجابة لعدة سياقات مختلفة.

كيف يختلف GPT عن BERT؟

كل من النموذجين لديه نقاط قوة وضعف، يعد BERT أفضل في فهم السياق، بينما GPT أفضل في توليد النصوص، يعتمد الاختيار بينهما على المهمة التي تريد إنجازها وكيفية تعامل كل منهما مع السياق اللغوي، [3] الجدول التالي يوضح الفرق بين GPT وBert:  

الميزة	BERT	GPT
الهدف الأساسي	فهم اللغة وفك تشفير المعنى	توليد نصوص جديدة
آلية العمل	يتم فك الترميز بشكل ثنائي الاتجاه لسلسلة الرموز المدخلة	يتم فك الترميز كرمز واحد في كل مرة
التدريب	يتم تدريبه على مهام متنوعة مثل ملء الفراغات، والتنبؤ بالجملة التالية	يتم تدريبه على توقع الكلمة التالية في سلسلة من النصوص
التطبيقات الشائعة	البحث، الإجابة على الأسئلة، تحليل المشاعر، تصنيف النصوص	إنشاء المحتوى، الترجمة، روبوتات الدردشة، كتابة الكود

في النهاية، لا يمكن القول ما هو الأفضل GPT أم Bert، إذ يركز كل منهما على جوانب مختلفة من المعالجة الطبيعية للغة، بينما يتفوق BERT في فهم السياق وتحليل النصوص، يتميز GPT بقدرته على توليد نصوص إبداعية ومتنوعة وتماشياً مع ما تم ذكره يعد مستقبل نماذج اللغات الطبيعية واعد للغاية حيث يمكننا أن نشهد المزيد من التطورات في هذا المجال، مما سيؤدي إلى ظهور نماذج لغوية أكثر قوة وذكاء ستغير الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا، وستجعل حياتنا أسهل وأكثر متعة.