يعد نموذج المحول مكونًا رئيسيًا في GPT ، والذي يرمز إلى المحولات التوليدية المدربة مسبقًا. يعد GPT ، الذي طورته OpenAI ، نموذجًا متطورًا للتعلم الآلي قادرًا على إنشاء نص يشبه الإنسان. نموذج المحولات هو ما يمكّن GPT من فهم اللغة الطبيعية وتوليدها.
ما هو نموذج المحولات في GPT
- تم تقديم نموذج المحولات في ورقة كتبها Vaswani et al. في عام 2017 كبديل لبنية الشبكة العصبية المتكررة التقليدية (RNN) المستخدمة بشكل شائع في معالجة اللغة الطبيعية. يعتمد نموذج المحول على مفهوم الانتباه ، والذي يسمح له بالتركيز بشكل انتقائي على أجزاء مختلفة من تسلسل الإدخال عند توليد الإخراج. يسمح هذا الأسلوب بالتوازي وتحسين الأداء عبر RNNs.
- يتكون نموذج المحول من جهاز تشفير وجهاز فك ترميز. يأخذ المشفر تسلسل الإدخال ويولد مجموعة من التمثيلات المخفية التي تلتقط معنى التسلسل. ثم يأخذ مفكك الشفرة هذه التمثيلات ويولد تسلسل الإخراج ، رمزًا واحدًا في كل مرة.
- في GPT ، تم تدريب نموذج المحولات مسبقًا على كميات هائلة من البيانات النصية باستخدام تقنية تسمى التعلم غير الخاضع للإشراف. هذا يعني أن النموذج يتعلم إنشاء نص بدون أمثلة واضحة لما يجب أن يبدو عليه الإخراج. بمجرد تدريب النموذج مسبقًا ، يمكن صقله وفقًا لمهام محددة مثل ترجمة اللغة وتلخيص النص وتحليل المشاعر.
- أحدث نموذج المحولات ثورة في مجال معالجة اللغة الطبيعية من خلال توفير طريقة أكثر كفاءة وفعالية لفهم وتوليد اللغة الطبيعية. إن قدرتها على التعلم من كميات كبيرة من البيانات وإنشاء نصوص متماسكة وذات مغزى لها العديد من التطبيقات في مجالات مثل إنشاء المحتوى وروبوتات الدردشة والمساعدات الصوتية.
باختصار ، يعد نموذج المحول مكونًا رئيسيًا في GPT ويمكّن النموذج من فهم اللغة الطبيعية وتوليدها. إن نهجها المبتكر في الانتباه والتوازي جعلها أداة قوية لمعالجة اللغة الطبيعية ، مع العديد من التطبيقات المثيرة في الأفق.
