نظرة على خطوط أنابيب البيانات في النماذج اللغوية الضخمة

صورة لخط البيانات CCNet (المصدر مدونة Christian S. Perone)

التعامل مع النصوص الطبيعية هو واحد من أهم التحديات في مجال تعلم الآلة. يتطلب ذلك تنظيف وتحليل البيانات النصية من مصادر مختلفة ومتنوعة ثم تحويلها إلى نتائج مفيدة وقابلة للتطبيق. لهذا الغرض، يحتاج الباحثون والمطورون إلى خطوط أنابيب البيانات (data pipelines)، وهي عملية تسلسلية تربط بين مراحل مختلفة من معالجة البيانات. في هذا المقال، سألخص ما كتبه كريستيان بيرون (Christian S. Perone)، باحث في مجال تعلم الآلة عن خطوط الأنابيب التي تُستخدم لتدريب LLaMA، وهي أحدث النماذج اللغوية المتقدمة.

تبدأ العملية مع مصدر البيانات، والذي في هذه الحالة هو Common Crawl، وهو منظمة غير ربحية تقوم بالزحف الضخم للمواقع الإلكترونية وتوفر البيانات بتنسيقات مختلفة. تستخدم النماذج اللغوية عادة الأشكال الثانوية، WAT و WET، والتي تحتوي على بيانات معالجة مسبقاً.

يتطلب تنقية هذه البيانات الكثير من الخيارات. فخط بيانات CCNet (هي أداة تم تطويرها لاستخراج مجموعات بيانات أحادية اللغة عالية الجودة من بيانات التصفح على الويب. تم تطويره من قبل Meta ويستخدم في تدريب العديد من النماذج اللغوية الكبيرة)، على سبيل المثال، تستخدم تنسيق WET، والذي يتمثل في النص فقط، بينما تستخدم الأنابيب الأخرى، مثل The Pile، تنسيق WAT، مع الادعاء بأنه يمكن استخراج نص ذات جودة أعلى. أما الأنابيب الأخرى، مثل RefinedWeb، فتستخدم WARC مباشرة وتتجاوز خطوط الأنابيب Common Crawl لاستخراج النص.

علاوة على ذلك، تستخدم العديد من الأنابيب قوائم الحظر العامة للروابط (URL Filtering) لتصفية المواقع الإلكترونية التي تحتوي على محتوى غير لائق أو ضار. يمكن أن يتم تصفية الروابط URL بناءً على الكلمات أو باستخدام قوائم الحظر التي تضم الملايين من النطاقات.

بعدها تأتي عملية إزالة التكرار (deduplication)، وهي خطوة حاسمة في خط البيانات المستخدم لإنشاء مجموعات البيانات لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة. ويعّرف إزالة التكرار، كما يوحي الاسم، بأنه عملية إزالة البيانات المكررة من مجموعة البيانات. هذه الخطوة مهمة لأن وجود بيانات مكررة في مجموعة التدريب يمكن أن تؤدي إلى التخصيص الزائد، حيث يتعلم النموذج تقليد بيانات التدريب بدلاً من التعلم للتعميم منها. في المقابل، تنفذ RefinedWeb عملية إزالة التكرار بشكل أكثر صرامة، مما يؤدي إلى معدلات إزالة أعلى بكثير من ما تم الإبلاغ عنه في مجموعات بيانات أخرى. كما يلاحظ CCNet أن هذه الخطوة تساعد في إزالة الكثير من البيانات غير الضرورية وتحسين تحديد اللغة.

التصفية في نماذج اللغة الكبيرة (LM Filtering) هي عملية مهمة للغاية في تحسين جودة البيانات المستخدمة في التدريب. بشكل عام، يتم تطبيق عمليات التصفية لاستبعاد المحتوى غير المرغوب فيه أو المحتوى الذي قد يكون ضارًا أو مضللاً. في عملية التدريب، تلعب التصفية دورًا هامًا في تحديد البيانات التي تتعلم منها النماذج اللغوية، وبالتالي يمكن أن تؤثر بشكل كبير على الأداء النهائي للنموذج​.

في النهاية، يُظهر التعقيد المرتبط بخطوط أنابيب البيانات أن بناء مجموعة بيانات لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة ليس بالمهمة السهلة. يتطلب الأمر الكثير من القرارات التقنية والمعرفة بأفضل الممارسات وأحدث الأبحاث. ومع ذلك، فإن النتائج الممتازة التي تحققها هذه النماذج تثبت أن الجهد يستحق ذلك.

ختاماً، هذا المقال مفيد لأي شخص يهتم بمجال تعلم الآلة والمعالجة اللغوية الطبيعية. حيث يوفر نظرة عامة على خطوط أنابيب البيانات في النماذج الضخمة وكيفية استخدامها لحل مشكلات معقدة. لذلك يرجى ملاحظة أن هذا الموضوع معقد ويتطلب فهمًا أعمق للتفاصيل. لمزيد من المعلومات، يرجى الرجوع إلى التدوينة الأصلية!

اللغة المنطوقة: التحديات والفرص لمعالجة اللغة الطبيعية

هل تعلم أن اللغة المنطوقة هي الشكل الأصلي والطبيعي للغة البشرية، وأن اللغة المكتوبة هي تطور ثانوي ومشتق منها؟ هذا ما يدعو إليه الباحث غريغورز كروبالا (Grzegorz Chrupała) في ورقته بعنوان (Putting Natural in Natural Language Processing) والتي تتحدث عن أهمية اللغة المنطوقة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP).

وفقا لكروبالا، فإن معظم أبحاث NLP قد ركزت على اللغة المكتوبة، مما أدى إلى تجاهل جوانب هامة من التواصل البشري، مثل النبرة والإيماءات والسياق. كما أن اللغة المنطوقة تحمل معلومات أكثر غنى وتحديا من اللغة المكتوبة، مثل التنوع والضوضاء والإشارات غير اللفظية. لذلك، يقترح كروبالا دمج معالجة الكلام ومعالجة النص المكتوب في إطار علمي موحد، يهدف إلى فهم ومحاكاة اللغة الطبيعية بشكل أفضل. ويشير إلى أن التقدم في التعلم العميق قد أدى إلى اندماج في المنهجيات بين مجالي الكلام والنص، مما يسهل التعاون والتفاعل بينهما. كما يسلط الضوء على بعض الفرص والتطبيقات المحتملة لمعالجة اللغة المنطوقة، مثل نمذجة اكتساب اللغة، وزيادة كفاءة استخدام البيانات، ودعم اللغات غير المكتوبة، وتطوير نظم حوار متطورة، ومعالجة بيانات سمعية بصرية.

ختاماً، إليكم أهم المعلومات المذكورة في الورقة:

  • اللغة المنطوقة هي الشكل الأول والطبيعي للغة البشرية، بينما اللغة المكتوبة هي تطور ثانوي ومشتق منها.
  • ركزت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بشكل كبير على اللغة المكتوبة، مما أدى إلى تجاهل جوانب هامة من التواصل البشري.
  • معالجة الكلام والنص يمكن أن تتحدان في إطار علمي موحد لفهم ومحاكاة اللغة الطبيعية بشكل أفضل.
  • معالجة اللغة المنطوقة تواجه تحديات وفرص مختلفة عن معالجة اللغة المكتوبة، مثل التعامل مع التنوع والضوضاء والإشارات غير اللفظية.

نموذج الانتشار في معالجة اللغات الطبيعية: طريقة جديدة لتوليد النصوص

في السنوات الأخيرة ، شهد مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تطورات كبيرة ، مع تطوير نماذج وتقنيات جديدة بوتيرة سريعة. أحد هذه المفاهيم التي حظيت باهتمام كبير هو نموذج الانتشار (diffusion model). في هذه التدوينة سنتعرف على نموذج الانتشار وتطبيقاته في معالجة اللغة الطبيعية.

ما هو نموذج الانتشار؟

نموذج الانتشار هو إطار رياضي يصف عملية انتشار المعلومات عبر الشبكة. وفي سياق معالجة اللغة الطبيعية، يمكن أن تكون هذه الشبكة عبارة عن مجموعة من المستندات أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي أو أي شكل آخر من البيانات النصية. يهدف نموذج الانتشار إلى التقاط الأنماط والديناميكيات الأساسية لكيفية انتشار المعلومات عبر الشبكة ، مما يمكننا من فهم تدفق المعلومات والتنبؤ به بشكل أفضل.

تطبيقات نموذج الانتشار في معالجة اللغة الطبيعية

  1. استرجاع المعلومات: أحد التطبيقات الأساسية لنموذج الانتشار في معالجة اللغة الطبيعية هو استرجاع المعلومات. من خلال نمذجة تدفق المعلومات عبر الشبكة ، يمكننا تحديد الوثائق أو أجزاء المعلومات الأكثر صلة لاستعلام معين. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين كفاءة وفعالية محركات البحث وأنظمة استرجاع المعلومات الأخرى بشكل كبير.
  2. تصنيف النصوص: يمكن أيضًا تطبيق نموذج الانتشار على مهام تصنيف النص. من خلال تحليل تدفق المعلومات بين المستندات المختلفة ، يمكننا تحديد الأنماط التي يمكن استخدامها لتصنيف المستندات إلى فئات أو مواضيع مختلفة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص في تطبيقات مثل تحليل المشاعر أو اكتشاف البريد العشوائي.
  3. تحليل وسائل التواصل الاجتماعي: وجد أن نموذج الانتشار استخدام بشكل مكثف في تحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي. من خلال نمذجة انتشار المعلومات عبر الشبكات الاجتماعية، يمكننا اكتساب نظرة على ديناميكيات مشاركة المعلومات، وتحديد المستخدمين المؤثرين، والتنبؤ بانتشار المحتوى.
  4. أنظمة التوصية: يمكن أن يساعد نموذج الانتشار في تحديد العناصر التي من المحتمل أن تكون ذات أهمية للمستخدمين بناء على سلوكهم السابق وسلوك الآخرين في الشبكة. يمكن أن يؤدي هذا إلى توصيات أكثر دقة وشخصية.

فوائد نموذج الانتشار في معالجة اللغة الطبيعية

  1. تحسين الدقة: من خلال التقاط الأنماط الأساسية وديناميكيات تدفق المعلومات، يمكن أن يؤدي نموذج الانتشار إلى تنبؤات ورؤى أكثر دقة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى أداء أفضل في مهام مثل استرجاع المعلومات وتصنيف النص والتوصية.
  2. قابلية التوسع: يمكن تطبيق نموذج الانتشار على الشبكات واسعة النطاق، مما يجعله مناسبا لتحليل مجموعات البيانات الضخمة الشائعة في تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية.
  3. قابلية التفسير: يوفر نموذج الانتشار تمثيلا واضحا وبديهيا لتدفق المعلومات عبر الشبكة. يمكن أن يساعد ذلك الباحثين على فهم العمليات الأساسية بشكل أفضل واتخاذ قرارات مستنيرة.
  4. القدرة على التكيف: يمكن تكييف نموذج الانتشار بسهولة مع أنواع مختلفة من الشبكات والبيانات، مما يجعله أداة متعددة الاستخدامات لمهام معالجة اللغة الطبيعية.

في الختام، برز نموذج الانتشار كأداة قوية في مجال معالجة اللغة الطبيعية، مع تطبيقات تتراوح ما بين استرجاع المعلومات إلى تحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي. فمن خلال الاستفادة من نموذج الانتشار، يمكن للباحثين اكتساب رؤى قيمة حول تدفق المعلومات، مما يؤدي إلى تحسين الأداء في المهام المختلفة لمعالجة اللغة الطبيعية. ومع استمرار تطور مجال معالجة اللغة الطبيعية، يمكننا أن نتوقع أن يلعب نموذج الانتشار دورًا متزايد الأهمية في تشكيل مستقبله.

المراجع:

Zhu, Y., & Zhao, Y. (2023). Diffusion Models in NLP: A Survey. https://arxiv.org/pdf/2303.07576.pdf

Xiang Lisa Li, John Thickstun, Ishaan Gulrajani, Percy Liang, Tatsunori B. Hashimoto (2022). Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation. http://arxiv.org/abs/2205.14217