من الشبكات العصبية إلى المحولات: تطور التعلم الآلي - البيانات

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

تعد النماذج التأسيسية مثل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) موضوعًا واسعًا ومتطورًا، ولكن كيف وصلنا إلى هنا؟ للوصول إلى ماجستير إدارة الأعمال، هناك عدة طبقات نحتاج إلى التخلص منها بدءًا من الموضوع الشامل المتمثل في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. التعلم الآلي يقع ضمن الذكاء الاصطناعي وهو ببساطة عملية تعليم أجهزة الكمبيوتر للتعلم من البيانات واتخاذ القرارات بناءً عليها.

في جوهرها توجد بنيات أو أساليب مختلفة، لكل منها أساليب فريدة لمعالجة البيانات والتعلم منها. وتشمل هذه الشبكات العصبية، التي تحاكي بنية الدماغ البشري، وأشجار القرار التي تتخذ القرارات بناءً على مجموعة من القواعد، ودعم الآلات المتجهة التي تصنف البيانات من خلال إيجاد أفضل خط فاصل أو هامش.

التعلم العميق هو أ مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يأخذ هذه المفاهيم إلى أبعد من ذلك. ويستخدم هياكل معقدة تعرف بالشبكات العصبية العميقة، وتتكون من طبقات عديدة من العقد أو الخلايا العصبية المترابطة. تمكن هذه الطبقات النموذج من التعلم من كميات هائلة من البيانات، مما يجعل التعلم العميق فعالاً بشكل خاص لمهام مثل التعرف على الصور والكلام.

التطور إلى التعلم العميق

يمثل التعلم العميق تحولًا كبيرًا عن التعلم الآلي التقليدي. يتضمن التعلم الآلي التقليدي تغذية الميزات المختارة يدويًا للآلة، بينما تتعلم خوارزميات التعلم العميق هذه الميزات مباشرة من البيانات، مما يؤدي إلى نماذج أكثر قوة وتعقيدًا. وقد عززت الزيادة في القوة الحسابية وتوافر البيانات هذا التحول، مما سمح بتدريب الشبكات العصبية العميقة. يمكن للشركات تجربة التعلم العميق بفضل موفري الخدمات السحابية مثل Amazon Web Services (AWS)، التي توفر حوسبة وتخزينًا غير محدود تقريبًا لعملائها.

العودة إلى التعلم العميق: الشبكات العصبية العميقة هي في الأساس مجموعات من الطبقات، كل منها يتعلم جوانب مختلفة من البيانات. كلما زاد عدد الطبقات، زادت عمق الشبكة، ومن هنا جاء مصطلح "التعلم العميق". يمكن لهذه الشبكات أن تتعلم أنماطًا معقدة في مجموعات البيانات الكبيرة، مما يجعلها فعالة للغاية في المهام المعقدة مثل معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر.

الشبكات العصبية

أما أساسيات الشبكات العصبية فهي مستوحاة من الدماغ البشري وتتكون من خلايا عصبية أو عقد متصلة في بنية تشبه الويب. تقوم كل خلية عصبية بمعالجة البيانات المدخلة، ثم تطبق التحويل، وفي النهاية تمرر المخرجات إلى الطبقة التالية. تساعد وظائف التنشيط داخل هذه الخلايا العصبية الشبكة على تعلم الأنماط المعقدة عن طريق إدخال اللاخطيات في النموذج.

تتكون الشبكة العصبية النموذجية من ثلاثة أنواع من الطبقات: الإدخال، والمخفية، والإخراج. تتلقى طبقة الإدخال البيانات، وتقوم الطبقات المخفية بمعالجتها، وتنتج طبقة الإخراج النتيجة النهائية. الطبقات المخفية، والتي غالبًا ما تكون عديدة في التعلم العميق، هي المكان الذي تتم فيه معظم العمليات الحسابية، مما يسمح للشبكة بالتعلم من ميزات البيانات.

من RNNs إلى LSTMs

تعد الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) طريقة كبيرة في التعلم الآلي التقليدي، وقد تم تطويرها للتعامل مع البيانات المتسلسلة، مثل الجمل في النص أو السلاسل الزمنية. تقوم شبكات RNN بمعالجة البيانات بشكل تسلسلي، مع الحفاظ على ذاكرة داخلية للمدخلات السابقة للتأثير على المخرجات المستقبلية. ومع ذلك، فإنهم يعانون من التبعيات طويلة المدى بسبب مشكلة التدرج المتلاشي، حيث يتضاءل تأثير المدخلات الأولية في تسلسلات طويلة.

تعالج شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTMs) هذا القيد. تمتلك LSTMs، وهي نوع متقدم من RNN، بنية أكثر تعقيدًا تتضمن بوابات لتنظيم تدفق المعلومات. تساعد هذه البوابات LSTMs على الاحتفاظ بالمعلومات المهمة عبر تسلسلات طويلة، مما يجعلها أكثر فعالية في مهام مثل نمذجة اللغة وإنشاء النص.

مقدمة في المحولات

أدخل بنية المحولات. تمثل المحولات تقدمًا كبيرًا في التعامل مع البيانات التسلسلية، حيث تتفوق في أداء RNNs وLSTMs في العديد من المهام. تم تقديمه في ورقة تاريخية "الانتباه هو كل ما تحتاجه"، تُحدث المحولات ثورة في كيفية معالجة النماذج للتسلسلات، وذلك باستخدام آلية تسمى الانتباه الذاتي لتقييم أهمية الأجزاء المختلفة من بيانات الإدخال.

على عكس RNNs وLSTMs، التي تعالج البيانات بشكل تسلسلي، تقوم المحولات بمعالجة تسلسلات كاملة في وقت واحد. هذه المعالجة المتوازية لا تجعلهم فعالين فحسب، بل أيضًا ماهرين في التقاط العلاقات المعقدة في البيانات، وهو عامل حاسم في مهام مثل ترجمة اللغة وتلخيصها.

المكونات الرئيسية للمحولات

تعتمد بنية المحولات على مكونين رئيسيين: الاهتمام الذاتي والتشفير الموضعي. يسمح الاهتمام الذاتي للنموذج بالتركيز على أجزاء مختلفة من تسلسل الإدخال، وتحديد مقدار التركيز الذي يجب وضعه على كل جزء عند معالجة كلمة أو عنصر معين. تتيح هذه الآلية للنموذج فهم السياق والعلاقات داخل البيانات.

يعد التشفير الموضعي جانبًا مهمًا آخر، حيث يمنح النموذج إحساسًا بترتيب الكلمات أو العناصر في التسلسل. على عكس شبكات RNN، لا تقوم المحولات بمعالجة البيانات بالترتيب، لذا فإن هذا التشفير ضروري للحفاظ على سياق التسلسل. تنقسم البنية أيضًا إلى كتل تشفير ووحدات فك تشفير، تؤدي كل منها وظائف محددة في معالجة المدخلات وتوليد المخرجات.

مزايا معمارية المحولات

توفر المحولات العديد من المزايا مقارنة بنماذج معالجة التسلسل السابقة. إن قدرتهم على معالجة تسلسلات كاملة بالتوازي تعمل على تسريع التدريب والاستدلال بشكل كبير. هذا التوازي، إلى جانب الاهتمام الذاتي، يمكّن المحولات من التعامل مع التبعيات طويلة المدى بشكل أكثر فعالية، والتقاط العلاقات في البيانات التي تغطي فجوات كبيرة في التسلسل.

إلى جانب ذلك، تتوسع المحولات بشكل جيد للغاية مع البيانات والموارد الحاسوبية، ولهذا السبب كانت محورية في تطوير نماذج اللغة الكبيرة. إن كفاءتها وفعاليتها في مختلف المهام جعلتها خيارًا شائعًا في مجتمع التعلم الآلي، خاصة بالنسبة لمهام البرمجة اللغوية العصبية المعقدة.

المحولات في نماذج التعلم الآلي الكبيرة

المحولات هي العمود الفقري للعديد من نماذج اللغات الكبيرة مثل GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا) وBERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات). GPT، على سبيل المثال، تتفوق في إنشاء نص يشبه الإنسان، والتعلم من كميات هائلة من البيانات لإنتاج لغة متماسكة وذات صلة بالسياق. من ناحية أخرى، يركز بيرت على فهم سياق الكلمات في الجمل، وإحداث ثورة في المهام مثل الإجابة على الأسئلة وتحليل المشاعر.

هذه النماذج قد تقدمت بشكل كبير في مجال معالجة اللغة الطبيعية، يعرض قدرة المحول على فهم اللغة وتوليدها بمستوى قريب من الكفاءة البشرية. وقد حفز نجاحهم موجة من الابتكار، مما أدى إلى تطوير نماذج أكثر قوة.

التطبيقات والتأثير

إن تطبيقات النماذج المعتمدة على المحولات في معالجة اللغة الطبيعية واسعة ومتنامية. يتم استخدامها في خدمات ترجمة اللغات، وأدوات إنشاء المحتوى، وحتى في إنشاء مساعدين للذكاء الاصطناعي قادرين على فهم الكلام البشري والاستجابة له. ويمتد تأثيرها إلى ما هو أبعد من مجرد المهام اللغوية؛ يتم تكييف المحولات للاستخدام في مجالات مثل المعلوماتية الحيوية ومعالجة الفيديو.

إن تأثير هذه النماذج كبير، حيث يقدم تطورات في الكفاءة والدقة والقدرة على التعامل مع المهام اللغوية المعقدة. ومع استمرار هذه النماذج في التطور، فمن المتوقع أن تفتح إمكانيات جديدة في مجالات مثل إنشاء المحتوى الآلي والتعليم الشخصي والذكاء الاصطناعي المتقدم للمحادثة.

تحويل الغد

وبالنظر إلى المستقبل، يبدو مستقبل المحولات في التعلم الآلي مشرقًا ومليئًا بالإمكانات. يواصل الباحثون الابتكار وتحسين كفاءة وقدرة هذه النماذج. يمكننا أن نتوقع رؤية تطبيق المحولات في مجالات أكثر تنوعًا، مما يزيد من تقدم حدود الذكاء الاصطناعي.

تمثل بنية المحولات علامة بارزة في رحلة التعلم الآلي. إن تنوعها وكفاءتها لم يغيرا مشهد معالجة اللغة الطبيعية فحسب، بل مهدا الطريق أيضًا للابتكارات المستقبلية التي قد تطمس يومًا ما الخط الفاصل بين الذكاء البشري والذكاء الآلي.