تُعرف المحولات Transformers بأنها نقطة تحول في مجال تعلم الآلة ومعالجة اللغات الطبيعية، وتُظهرأهميتها الكبيرة في تطور الذكاء الاصطناعي.
تم نشر الورقة البحثية الرائدة “الانتباه هو كل ما تحتاجه” في عام 2017، مما قدم نموذج المحولTransformer الذي غيّر بشكل جذري طريقة معالجة الشبكات العصبية Neural network للبيانات التسلسلية sequential data.
المفهوم الأساسي
تعتمد المحولات على آلية ‘الانتباه’ لمعالجة البيانات بالتوازي
Parallel بدلاً من التسلسلية sequential .
مثال على كيفية تعامل المحولات مع البيانات :
عند محاولة فهم جملة “رأيت نجمة في السماء”. في هذا السياق، يمكن لنموذج المحول transformer أن يفهم أن “نجمة” تعني جسمًا سماويًا بدلاً من مشهور أو شخص معروف، وذلك بالاعتماد على الكلمات المحيطة مثل “السماء”.
وهذا ما نقصده بأهمية الانتباه حيث يفترض النموذج أن لكل كلمة وزنًا مختلفًا في فهم السياق، مما يجعل أهمية حروف الجر أقل في فهم السياق العام للجملة.
تأثير المحولات Transformers على مجال الذكاء الاصطناعي:
حسنت المحولات من كفاءة ودقة نماذج الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل الترجمة وتوليد النصوص والتعرف على الصور.
وأدت إلى التحول من الشبكات العصبية المتكررة وشبكات الذاكرة القصيرة وطويلة الأمد إلى المحولات، مما أدى إلى ابتكارات سريعة وقابلة للتوسع.
أثر هذا التطور على حياتنا
-
الترجمة الآلية:
Google Translate و DeepL قد تحسنت بشكل كبير بفضل شبكات الـ “Transformers”، مما يسهل على الأشخاص من مختلف الثقافات واللغات التواصل بين بعضهم البعض.
-
المساعدين الصوتيين:
Siri من Apple و Alexa من Amazon تستخدم تقنيات مشابهة لفهم الأوامر الصوتية وتقديم استجابات أكثر دقة وطبيعية.
-
أدوات معالجة اللغة الطبيعية:
أدوات مثل Grammarly تستخدم “Transformers” لفحص النصوص وتصحيح الأخطاء النحوية والإملائية، مما يساعد في تحسين جودة الكتابة.
-
البحث على الإنترنت:
محركات البحث مثل Google أصبحت أكثر دقة في فهم الاستفسارات المعقدة وتقديم نتائج أكثر صلة، مما يسهل على المستخدمين العثور على المعلومات التي يحتاجونها بسرعة.
-
تحليل البيانات الكبيرة:
في البيولوجيا الحاسوبية، يمكن استخدام “Transformers” لتحليل تسلسلات الحمض النووي والبروتينات للمساعدة في البحث عن علاجات جديدة للأمراض.
-
تحسين خدمة العملاء:
الدردشة الآلية والروبوتات التي تعتمد على “Transformers” يمكنها تقديم استجابات فورية ومفيدة للأسئلة الشائعة، مما يحسن تجربة العملاء ويقلل من الحاجة إلى التفاعل البشري.
نحن في كواليتي سكوب نفخر بتقديم هذه الخدمة وغيرها من أدوات الذكاء الاصطناعي التي تحسن بيئة العمل وتقود الى تجارب أفضل.
تأثير المحولات Transformers على التعليم
التعليم والتعلم الإلكتروني:
منصات التعليم الإلكتروني تستخدم Transformers لتخصيص المحتوى التعليمي وتقديم تجارب تعليمية مرنة ومتكيفة مع احتياجات كل متعلم.
النماذج الرئيسية المبنية على هندسة المحولات Transformers واستخداماتها
من النماذج المهمة المبنية على هندسة المحولات Transformers :
- BERTيُستخدم لفهم سياق الكلمات في استفسارات البحث.
- سلسلة GPT تشتهر بتوليدها لنصوص متسقة وذات صلة بالسياق.
- T5 يحول مهام معالجة اللغة الطبيعية إلى صيغة نص إلى نص.
- Transformer-XL مُصمم لفهم النصوص الطويلة.
BERT
يستخدم نموذج BERT لتحسين فهم السياق في النصوص اللغوية، وذلك من خلال معالجة الكلمات بناءً على سياقها الثنائي الاتجاه (يمينًا ويسارًا في الجملة). وهو يعمل بشكل جيد في مهام مثل الإجابة على الأسئلة وفهم النية وراء استفسارات البحث.
GPT
تعتبر سلسلة GPT الشهيرة نماذج لتوليد النصوص تم تدريبها مسبقًا على كميات هائلة من البيانات بغرض توليد نصوص ذات سياق منطقي ومتسق. يمكن استخدامها في إنشاء محتوى إبداعي، الألعاب، وحتى في محاكاة الحوارات البشرية.
T5
يعتمد نموذج T5 على فكرة تحويل جميع مهام معالجة اللغة الطبيعية إلى مهام نص إلى نص، مما يجعله قادرًا على التعامل مع مجموعة واسعة من المهام اللغوية من الترجمة إلى التلخيص والتصنيف.
Transformer-XL
تم تصميم Transformer-XL لتجاوز القيود المتعلقة بالذاكرة القصيرة في النماذج السابقة، مما يسمح له بفهم السياقات الأطول في النصوص. هذا مفيد بشكل خاص في معالجة الوثائق الطويلة والكتب.
تأثير تقنية المحولات Transformers على المستقبل
من المتوقع أن تتطور هذه التقنية وتؤثر على مجالات متعددة مثل الرعاية الصحية، التمويل والتعليم.
وقد تتطور أيضاً في جوانب مثل تفسير الذكاء الاصطناعي والترجمة الفورية وتطوير المساعدين الذكيين بل حتى قد تصل إلى انشاء صور توضح الأفكار والأحلام.
