یک توسعه نوآورانه در زمینه مدل‌های هوش مصنوعی (AI) زبانی، مدل‌های زبانی با ارجاع-افزایشی (REALM) در حال ثورت بخشیدن به روش ما برای انجام وظایف مبتنی بر سؤال است. REALM یا همان RALM، ترکیب قدرت بازیابی متن و پردازش زبانی را به منظور افزایش قابلیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند.
در جوانب اصلی خود، REALM شامل فرایند پیش‌آموزش است که در آن یک مدل در ابتدا برای یک وظیفه آموزش داده می‌شود و سپس برای یک وظیفه مرتبط دیگر یا مجموعه داده آموزش داده می‌شود. این روش مزیت قابل توجهی نسبت به آموزش مدل‌ها از ابتدا دارد، زیرا به مدل اجازه می‌دهد بر روی دانش موجود ساخت و مجموعه وسیعی از دانش عالم را به‌دست آورد. این دانش تجمعی برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند پاسخ به سؤالات از ارزش بسیاری برخوردار است.
یکی از جوانب مهم REALM معماری آن است که مکانیزم‌های بازیابی معنایی را در بر می‌گیرد. به عنوان مثال، REALM از یک بازیابی‌کننده دانش و یک رمزگذاری با ارجاع افزوده استفاده می‌کند. بازیابی‌کننده دانش به مدل کمک می‌کند تا متن‌های مرتبط مفید را از مجموعه‌ای بزرگ از دانش بازیابی کند، در حالی که رمزگذار با ارجاع افزوده داده‌های مورد نیاز را از متن بازیابی می‌کند. این فرایند بازیابی ترکیبی، مدل را قادر می‌سازد تا به پرسش‌های کاربران پاسخ‌های دقیق ارائه دهد.
مراحل مربوط به برنامه پیش‌آموزش REALM شامل آموزش اولیه، تعریف پارامترهای مدل و آموزش روی یک مجموعه داده جدید است. مرحله آموزش اولیه مدل را با ویژگی‌ها و الگوهای مختلف در داده‌ها آشنا می‌کند. بعد از آموزش مدل، می‌توان آن را برای وظایف خاصی بهینه کرد. یادگیری انتقال، طبقه‌بندی و استخراج ویژگی‌ها، کاربردهای رایج پیش‌آموزش هستند.
مزایای پیش‌آموزش با REALM شامل آسانی استفاده، بهینه‌سازی عملکرد و کاهش نیاز به داده‌های آموزش گسترده است. REAL ظرفیت کارایی وظایف NLP را به طور قابل توجهی ارتقا می‌دهد، به خصوص پاسخ به سؤالات. با این حال، باید معایبی مانند فرایند بهینه‌سازی منابع، فرآیند شارپ‌تیونینگ و خطر استفاده از مدل پیش‌آموزش داده شده برای یک وظیفه که از آموزش اولیه آن خیلی انحراف داشته باشد را در نظر داشت.
به هر حال، در حالی که REALM بر تست متن از متن مجموعه‌داده تمرکز می‌کند، یک رویکرد مرتبط دیگر به نام تولید با ارجاع-افزایشی (RAG) مدل‌ها را قادر می‌سازد از اطلاعات جانبی خارجی از منابعی مانند پایگاه‌های دانش یا اینترنت استفاده کنند. هر دو REALM و RAG همراه با مدل‌های زبان بزرگ (LLM) عمل می‌کنند که به تکنیک‌های یادگیری عمیق و مجموعه داده‌های بزرگی تکیه دارند.
در نتیجه، مدل‌های زبانی با ارجاع-افزایشی با بهره‌گیری از مکانیزم‌های بازیابی و تکنیک‌های پیش‌آموزش محدوده را برای مدل‌های زبانی گسترش می‌دهند. این مدل‌ها امکانات جدیدی را در برنامه‌های هوش مصنوعی به ارمغان می‌آورند و قابلیت پاسخ به سؤالات بهبود یافته و کارایی در وظایف NLP را بهبود می‌بخشند. با پیشرفت مداوم در این حوزه، آینده مدل‌های زبان واعد به نظر می‌رسد.
بخش سؤالات متداول مبتنی بر موضوعات اصلی و اطلاعات ارائه شده در مقاله:
س: مدل‌های زبانی با ارجاع-افزایشی (REALM) چیست؟
ج: REALM یا همچنین RALM، یک توسعه نوآورانه در مدل‌های زبانی هوش مصنوعی است. این مدل‌ها ترکیبی از قدرت بازیابی متن و پردازش زبانی را برای افزایش قابلیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کنند.
س: REALM چگونه کار می‌کند؟
ج: REALM شامل فرایند پیش‌آموزش است که در آن ابتدا یک مدل برای یک وظیفه آموزش می‌بیند و سپس برای یک وظیفه مرتبط دیگر یا مجموعه داده آموزش می‌بیند. معماری REALM شامل مکانیزم‌های بازیابی معنایی است که از بین آنها بازیابی‌کننده دانش و رمزگذار بازیابی دانش می‌توان بهره برد. این مکانیزم‌ها کمک می‌کنند تا متن مرتبط و داده‌های مورد نیاز با دقت از متن بازیابی شود تا به پرسش‌های کاربران پاسخ صحیح داده شود.
س: مزایای پیش‌آموزش با REALM چیست؟
ج: پیش‌آموزش با REALM آسانی استفاده، بهینه‌سازی عملکرد و کاهش نیاز به داده‌های آموزش گسترده را ارائه می‌دهد. این مدل‌ها به طور قابل توجهی کارایی وظایف NLP را بهبود می‌بخشند، به خصوص در پاسخ به سؤالات.
س: آیا استفاده از REALM معایبی دارد؟
ج: برخی از نقاط ضعف استفاده از REALM شامل فرآیند بهینه‌سازی منابع مصرفی و خطر استفاده از مدل پیش‌آموزش داده شده برای وظیفه‌ای است که از آموزش اولیه آن خیلی انحراف داشته باشد.
س: تفاوت REALM و تولید با ارجاع-افزایشی (RAG) چیست؟
ج: REALM بر تست متن از متن مجموعه‌داده تمرکز می‌کند، در حالی که RAG مدل‌ها را قادر می‌سا
The source of the article is from the blog anexartiti.gr