نماذج التحويل (Transformers) وتطور معالجة اللغة الطبيعية

تُعد نماذج التحويل “Transformers” أحد أبرز تقنيات الذكاء الاصطناعي في اللغة الطبيعية وتحليل النصوص منذ بدء ظهورها عام 2017، لتصبح بعدها عنصرًا أساسيًا في العديد من التطبيقات التي تتطلب فهمًا عميقًا للنصوص.

تعتمد نماذج التحويل على آلية الانتباه الذاتي لمعالجة المعلومات بكفاءة ودقة عالية، وهو ما جعل مجموعة واسعة من التطبيقات التجارية وروبوتات الدردشة الذكية تستخدمها على نطاق واسع، لدورها في تحسين الكفاءة وتلبية احتياج العملاء.

في هذا المقال، سنتناول بالتفصيل كيفية استفادة الشركات من نماذج التحويل في تحليل النصوص واللغات المختلفة، ونستعرض بعض التحديات والفرص المتعلقة بهذه التكنولوجيا المتطورة.

ما هي نماذج التحويل (Transformers) في الذكاء الاصطناعي؟

نماذج التحويل في الذكاء الاصطناعي هي أحد الطرق الحديثة للتعلم العميق التي ظهرت للمرة الأولى عام 2017، وأصبحت جزءًا لا يتجزأ من معالجة اللغة الطبيعية “Natural Language Processing“، ثم بعد ذلك توسع استخدامها في جميع المجالات الأخرى التي تتطلب معالجة النصوص.

صُممت نماذج التحويل للتعامل بكفاءة وفعالية مع البيانات التسلسلية، فعلي سبيل المثال إذا كنت ترغب في ترجمة جملة مثل “كيف حالك اليوم” يستطيع نموذج التحويل النظر إلى “كيف” و”حالك” و”اليوم” في نفس الوقت، واستيعاب الكلمات ذات الأهمية الأكبر مقارنةً بغيرها، وبالتالي فهم المعنى الكامل للجملة والحصول على ترجمة دقيقة. [1]

كيف تطورت نماذج التحويل في معالجة اللغة الطبيعية؟

شهدت نماذج التحول منذ ظهورها لأول مرة عام 2017 تطورًا ملحوظًا في معالجة اللغات الطبيعية، وإليك أبرز تلك التطورات: [2]

1. الظهور الأول عام 2017 من خلال ورقة بحثية بعنوان “Attention is All You Need” والتي تقدم فكرة التركيز على الكلمات المهمة في الجملة بدلًا من معالجتها بشكل متكرر.
2. GPT by OpenAI: أطلقت شركة Open AI النموذج الأول لـ GPT عام 2018 وكان له القدرة على توليد النصوص الطويلة والمعقدة بالاستناد إلى مدخلات بسيطة.
3. BERT by Google: ظهر هذا النموذج أيضًا عام 2018 وكان له القدرة على قراءة النصوص في كلا الاتجاهين، وبالتالي التعامل مع الكلمات من خلال سياق الجملة، ويستخدم في العديد من التطبيقات لتحليل المشاعر والترجمة.
4. GPT-2 by OpenAI: قُدم هذا النموذج عام 2019 وكانت له القدرة على التنبؤ بالكلمة التالية في الجملة، وتطور استخدامه في تطبيقات الدردشة التفاعلية والمساعدة في الكتابة.
5. RoBERTa by Facebook: إصدار محسن من نموذج BERT ظهر لأول مرة عام 2019 وتم تدريبه على بيانات أكثر لفترات أطول ليصبح من أكثر النماذج فعالية في معالجة اللغة الطبيعية.
6. توجد حاليًا العديد من التطبيقات الفعالة لمعالجة اللغات الطبيعية والتي تستخدم في الترجمة الآلية وتحليل المشاعر والدردشة التفاعلية وغيرها من المهام اليومية.

استخدامات نماذج التحويل في تحليل النصوص واللغات المختلفة

أصبحت نماذج التحويل أداة أساسية للشركات والتطبيقات في تحليل كميات كبيرة من النصوص وتحسين تجربة المستخدم وزيادة الكفاءة، إليك بعض الأمثلة على استخدام نماذج التحويل: [6][7][8]

• تحليل آراء العملاء: من خلال استخدام نموذج BERT لتحليل المشاعر بدقة عالية وفهم النصوص المعقدة، وتحليل التعليقات والمراجعات التي يقدمها العملاء على منصات التواصل الاجتماعي.
• روبوتات الدردشة: تعتمد روبوتات الدردشة التي تتفاعل مع العملاء على دور نماذج التحويل في معالجة النصوص، وتقديم ردود تلقائية وفهم أسئلة العلماء والإجابة عليها.
• الترجمة الآلية: تعتمد شركة جوجل على نماذج التحويل في تحسين الترجمة، وتحليل النصوص وترجمتها إلى لغات متعددة اعتمادًا على سياق الكلام.

التحديات والفرص المتعلقة بنماذج التحويل في المستقبل

توجد العديد من التحديات التي تعوق استخدام نماذج التحويل بشكل أوسع في المستقبل، ومن أبرزها: [3] [4]

• الاحتياجات الحاسوبية الضخمة: تتطلب نماذج التحويل كمية ضخمة من البيانات نتيجة اعتمادها على آلية الانتباه الذاتي “Self-attention mechanism” التي لها تعقيد حسابي كبير نسبيًا، وبالتالي يحتاج إلى أوقات تدريب طويلة وأجهزة متقدمة.
• استهلاك الذاكرة: تستهلك نماذج المحولات الذاكرة بشكل كبير نتيجة اعتمادها على آلية الانتباه الذاتي.
• التحيز في النتائج: نتيجة اعتمادها على كمية كبيرة من البيانات يمكن أن تنتقل إليها التحيزات الموجودة في تلك البيانات.

رغم تلك التحديات توفر نماذج التحويل فرصًا كبيرة لمستقبل الذكاء الاصطناعي، منها: [5]

• تحسين الكفاءة: نتيجة تطور حجم نماذج المحولات بمرور الوقت، مما يؤدي إلى تقليل التكاليف واستهلاك الطاقة.
• التطبيقات متعددة الوسائط: التي يمكنها التعامل مع أنواع متعددة من الوسائط  مثل الصور والفيديوهات والكلام بسهولة.

ختامًا، تمثل نماذج التحول خطوة كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية وتحليل النصوص، وذلك لما فتحته من آفاق واسعة للشركات والتطبيقات.

رغم التحديات التي تعوق التوسع في استخدام نماذج التحول، مثل الاحتياجات الحاسوبية الضخمة واستهلاك الذاكرة، إلا أن التطورات المستمرة تشير إلى احتمالية كبيرة لتحسين الكفاءة وتوسيع الاستخدامات المستقبلية، مما يدفع الذكاء الاصطناعي نحو مستويات جديدة من الابتكار والإبداع.