تعد نماذج اللغة المعززة بالاسترجاع (REALM) تطورًا مبتكرًا في مجال نماذج الذكاء الاصطناعي (AI)، حيث تقوم بثورة في طريقة أداء المهام القائمة على الأسئلة. تجمع REALM، المعروفة أيضًا بـ RALM، بين قوة استرجاع النصوص ومعالجة اللغة لتعزيز قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي.
في جوهرها، تتضمن REALM عملية التدريب المسبق حيث يتم تدريب النموذج في البداية لمهمة واحدة قبل تدريبه لمهمة أخرى ذات صلة أو مجموعة بيانات. توفر هذه الطريقة ميزة كبيرة على التدريب من الصفر، حيث تتيح للنموذج البناء على المعرفة الموجودة واحتواء كمية واسعة من المعرفة العالمية. يثبت هذا المعرفة المتراكمة أهميته في المهام الناجمة عن معالجة اللغة الطبيعية مثل الإجابة على الأسئلة.
أحد الجوانب المهمة لـ REALM هو بنيتها المعمارية، حيث تضم آليات استرجاعية معنوية. على سبيل المثال، يستخدم REALM جهازا استرجاع المعرفة ومُشفّرا علم المعرفة. يساعد جهاز استرجاع المعرفة النموذج على التعرف على مقاطع النص الصحيحة من مجموعة المعرفة الكبيرة، في حين يسترجع المُشفّر المعزز بالمعرفة البيانات اللازمة من النص. تتيح هذه العملية المشتركة للاسترجاع للنموذج توفير إجابات دقيقة لاستفسارات المستخدم.
تتكون مراحل برنامج تدريب REALM المسبق من التدريب الأولي وتحديد معلمات النموذج والتدريب على مجموعة بيانات جديدة. يعرض مرحلة التدريب الأولي النموذج لمختلف الميزات والأنماط في البيانات. بمجرد أن يتم تدريب النموذج، يمكن ضبطه بدقة للمهام المحددة. تعد تعلم النقل والتصنيف واستخراج السمات تطبيقات شائعة للتدريب المسبق.
تشمل مزايا التدريب المسبق باستخدام REALM سهولة الاستخدام وتحسين الأداء والحاجة المقللة لمجموعات بيانات تدريب شاملة. يحسن REALM بشكل كبير كفاءة المهام المتعلقة بمعالجة اللغة الطبيعية، ولا سيما الإجابة على الأسئلة. ومع ذلك، هناك بعض السلبيات التي يجب أخذها في الاعتبار مثل عملية ضبط الدقة المُستنفدة للموارد وخطر استخدام نموذج مدرب مسبقًا لمهمة تختلف كثيرًا عن التدريب الأولي له.
في حين يركز REALM على استرجاع النص من مجموعة كبيرة من النصوص، تُمكّن نهج آخر ذي صلة يدعى التوليد المعزَز بالاسترجاع (RAG) النماذج من الوصول إلى معلومات خارجية من مصادر مثل قواعد المعرفة أو الإنترنت. تعمل كلا REALM و RAG بالتشارك مع نماذج لغة كبيرة (LLMs)، التي تعتمد على تقنيات التعلم العميق ومجموعات البيانات الشاسعة.
في الختام، تدفع نماذج اللغة المعززة بالاسترجاع حدود نمذجة اللغة من خلال استخدام آليات الاسترجاع وتقنيات التدريب المسبق. هذه النماذج تفتح آفاقًا جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وتوفر قدرات محسّنة للإجابة على الأسئلة وكفاءة محسّنة في مهام معالجة اللغة الطبيعية. مع التقدم المستمر في هذا المجال، يبدو مستقبل نماذج اللغة واعدًا.
The source of the article is from the blog enp.gr