نموذج الطالب والمعلم (student model and the teacher model) هما مفهومان شائعان في مجال تعلم الآلة، وخاصة في سياق التقليل المعرفي (knowledge distillation).

ففي مجال التقليل المعرفي، يكون الهدف هو تدريب نموذج صغير وفعال (نموذج الطالب) للقيام بمهمة معينة مع نسبة تحقق ذات دقة متطابقة أو أفضل من نموذج كبير ومعقد (نموذج المعلم). يتم تدريب نموذج الطالب عادةً لتحمل النتائج المنجزة من نموذج المعلم، والذي قد تم تدريبه على مجموعة بيانات كبيرة ولديه مستوى جيد من الأداء في المهمة المعنية.

فيما يلي مثال لكيفية استخدام نموذج الطالب والمعلم في مجال معالجة اللغة الطبيعية:

• دعنا نقول أنك تريد تدريب نموذج تعلم آلي لترجمة النص من لغة إلى لغة أخرى (مثل الإنجليزية إلى الفرنسية).
  
• لديك مجموعة كبيرة من الجُمل المترجمة التي تستخدمها لتدريب شبكة عصبية عميقة (DNN) كنموذج المعلم. يحتوي DNN على العديد من الطبقات والملايين من المعلمات (parameters)، ويستغرق وقتًا كبيرًا لتدريبه.
  
• بعد تدريب DNN، تريد إنشاء نموذج أصغر يمكنه ترجمة النص بنفس الدقة، ولكنه أكثر فعالية وأسهل للنشر. عندها تقرر استخدام التقليل المعرفي للقيام بذلك.
  
• تبدأ بتدريب شبكة عصبية أصغر (مثل نموذج المتحول Transformer مع أقل عدد من الطبقات والمعلمات).
  
• كنموذج الطالب. تستخدم النتائج المنجزة من نموذج المعلم (DNN) كهدف لنموذج الطالب، وليس الترجمات الحقيقية للجُمل. هذا يسمح لنموذج الطالب بالتعلم من خبرة نموذج المعلم.
  
• تواصل تدريب نموذج الطالب على الجُمل المترجمة، وتعديل الأوزان والعوامل العامة للنموذج لتصغير الفرق بين نتائجه ونتائج نموذج المعلم. عندما يصبح نموذج الطالب أكثر دقة، يصبح أكثر تشابهًا مع نموذج المعلم من حيث أدائه في مهمة الترجمة.

عطفاً على المثال السابق، يمكن استخدام نموذج الطالب والمعلم في مجموعة متنوعة من المهام في مجال معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك:

• تصنيف النصوص والمشاعر: يمكن تدريب نموذج الطالب لتصنيف النص في فئات مختلفة (مثل الإيجابية، السلبية، المحايدة) على أساس نتائج نموذج المعلم الذي تم تدريبه على مجموعة كبيرة من النصوص الموسمة.

• الترجمة الآلية: كما ذكرت مسبقًا، يمكنك تدريب نموذج الطالب لترجمة النص من لغة إلى لغة أخرى على أساس نتائج نموذج المعلم الذي تم تدريبه على مجموعة كبيرة من الجُمل المترجمة.

• تلخيص النص: يمكن تدريب نموذج الطالب لإنتاج ملخص لنص طويل على أساس نتائج نموذج المعلم الذي تم تدريبه على مجموعة كبيرة من النصوص الملخصة.

• نمذجة اللغة: يمكن تدريب نموذج الطالب لتنبؤ الكلمة التالية في جملة على أساس نتائج نموذج المعلم الذي تم تدريبه على مجموعة كبيرة من النص.

تتمحور فكرة تحدي مخطط وينوغراد Winograd schema challenge حول نموذج لتقييم قدرة الأنظمة الذكية الإصطناعية، وخصوصاً نظم المعالجة الطبيعية للغة في فهم واستخدام اللغة كما يفعله البشر. وتسمى هذه التحديات باسم Terry Winograd، المبتكر الرائد في مجال الذكاء الإصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية.

تتكون مجموعة التحديات من سلسلة من الأسئلة التي تم تصميمها ليكون من الصعب حلها بواسطة الأنظمة الذكية الإصطناعية بشكل صحيح. ويشمل كل سؤال كلمة أو جملة تحتوي على فاعل مرتبط باسم مبهم، والهدف هو تحديد الاسم الذي يعنيه الفاعل من قبل النظام الإصطناعي. على سبيل المثال، قد يكون السؤال: “رفض البلدية للمتظاهرين ترخيصاً لأنهم كانوا يخشون العنف.” في هذه الحالة، يمكن أن يشير الضمير الفاعل “هم” إلى البلدية أو المتظاهرين، ومن مسؤولية النظام تحديد المعنى المطلوب.

لذلك يعتبر تحدي وينوغراد Winograd نموذج لتقييم التقدم الذي حققه الأنظمة الذكية الإصطناعية في فهم واستخدام اللغة، ولقد تم استخدامها في مختلف مشاريع البحث والتطوير لتقييم قدرات هذه الأنظمة. ويعتبر هذا النموذج أصعب من تحديات أخرى في مجال المعالجة الطبيعية للغة مثل اختبار تورينغ Turing test، لأنه يتطلب من النظام الذكي الحصول على فهم أعمق للغة والسياق لتحديد الإجابة بشكل صحيح.

ولقد تلقت مجموعة Winograd الكثير من الاهتمام في السنوات الأخيرة نظراً للتقدم الهائل الذي حققته الأنظمة الذكية الإصطناعية في معالجة اللغة الطبيعية ومجالات أخرى من الذكاء الإصطناعي. ويعتقد العديد من الباحثين والمطورين أن حل هذه التحديات يمكن أن يكون علامة لنهاية تطوير الأنظمة الذكية الإصطناعية التي تتمكن من فهم واستخدام اللغة بطريقة مشابهة للبشر.

على الرغم من أن مجموعة Winograd هي نموذج واحد من العديد من التحديات التي يتم استخدامها لتقييم قدرات الأنظمة الذكية الإصطناعية، فإنها ليست المعيار الوحيد للتقدم في مجال الذكاء الإصطناعي. وهناك العديد من التحديات والمعايير الأخرى التي يتم استخدامها لتقييم قدرات هذه الأنظمة والتقدم الذي يمكن الحصول عليه في هذا المجال.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي أحد مجالات الذكاء الاصطناعي التي تركز على التفاعل بين الحاسب والبشر من خلال اللغة الطبيعية. ويستخدم المجال العديد من الخوارزميات لمعالجة وتحليل البيانات النصية والصوتية من أجل استخلاص معلومات تساعد في أداء مهام مختلفة متعلقة باللغة.

ويعد التصميم التجريبي (Experimental Design) أحد الطرق البحثية في مجال معالجة اللغة الطبيعية، حيث يساعد الباحثين على هيكلة مشاريعهم البحثية بطريقة منهجية ومنطقية، واختبار فرضياتهم وتقييم أداء نماذجهم. فمن خلال اتباع تصميم تجريبي معين، يمكن للباحثين التأكد من أن تجاربهم موثوقة وصحيحة وموضوعية، وأنهم يستطيعون تفسير النتائج بدقة.

يتضمن تصميم تجربة بحثية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بداية إلى اختيار مجموعة البيانات، ثم معالجتها وتقسيمها إلى مجموعات التدريب والاختبار، ثم اختيار نموذج مناسب وتعيين معلماتها الداخلية (hyperparameters)، بعدها تأتي عملية تدريب النموذج على البيانات، ثم تقييمها، وأخيرا تفسير النتائج. باتباع هذه الخطوات، يمكن للباحثين من تطوير نماذج حاسوبية يمكنها حل مشاكل واقعية تتعامل مع اللغة الطبيعية بكفاءة.

فيما يلي استعراض لخطوات عمل تصميم تجريبي في مجال معالجة اللغة الطبيعية آلياً:

1. تعريف السؤال البحثي: أول خطوة يجب القيام بها هو تعريف واضح للمشكلة التي تحاول حلها أو السؤال الذي تحاول الإجابة عليه. هذا سيساعد على توجيه معظم عملية تصميم التجربة.
2. اختيار مجموعة بيانات: اختيار مجموعة بيانات مرتبطة بالسؤال البحثي الخاص بك، ولا تنسى الاهتمام بحجم وجودة وتمثيل البيانات.
3. معالجة البيانات: قد تتضمن معالجة البيانات المهام التالية: التقسيم إلى نصوص (tokenization)، والتجذيع (stemming)، التسوية (normalization)، وإزالة الكلمات غير الهامة (stop word removal). والهدف من هذه الخطوة هو الحصول على البيانات في شكل جاهز للتحليل.
4. تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب (training) والاختبار test)): من المهم تقسيم البيانات إلى مجموعتين لتقييم أداء النموذج. يتم استخدام مجموعة التدريب لتدريب النموذج، في حين يتم استخدام مجموعة الاختبار لتقييم أداء النموذج على بيانات غير مرئية.
5. اختيار النموذج وتعيين المعلمات الداخلية (hyperparameters): اختيار نموذج مناسب للسؤال البحثي الخاص بك وتعيين المعلمات الداخلية، حيث تعتبر هذه المعلمات متغيرات يتحكم في سلوك النموذج.
6. تدريب النموذج: في هذه الخطوة يتم استخدام مجموعة التدريب لتدريب النموذج. قد تتطلب هذه العملية عدة مراجعات وتعديل (fine-tuning) للمعلمات الداخلية.
7. تقييم النموذج: في هذه الخطوة يتم استخدام مجموعة الاختبار لتقييم أداء النموذج. قد تتضمن هذه العملية حساب المعايير التالية: الدقة (precision)، والاستدعاء (recall)، والضبط (accuracy). طبعا هناك معايير أخرى يمكن استخدامها بناء على طبيعة المشكلة البحثية.
8. تعديل النموذج: إذا لم يكن أداء النموذج مرضيًا، قد تحتاج إلى تعديل النموذج من خلال تعديل المعلمات الداخلية أو تجربة نموذج مختلف.
9. تفسير النتائج: وأخيرًا، تفسير النتائج واستنتاج التوصيات على أساس أداء النموذج.

هذا بشكل عام، وقد تختلف الخطوات المحددة تبعًا للسؤال البحثي الخاص بك ومجموعة البيانات. غير أن هذه الخطوات تعتبر نقطة انطلاق مناسبة لتصميم تجربة في مجال معالجة اللغة الطبيعية، كما توجد عدة خطوات إضافية يمكن أن تتضمنها الخطوات السابقة، مثل:

• تعديل البيانات: قد تحتاج إلى تعديل البيانات قبل معالجتها في خطوة 3. يمكن أن يتضمن هذا إزالة البيانات المزيفة أو تصحيحها.
• اختبار النموذج على مجموعة بيانات جديدة: للتأكد من أن النموذج يعمل بشكل مرضي على بيانات جديدة، قد تحتاج إلى إجراء اختبارات إضافية على مجموعة بيانات جديدة.
• مقارنة النتائج مع نتائج نماذج أخرى: للتأكد من أن النتائج التي تم الحصول عليها هي أفضل ما يمكن الحصول عليه، قد تحتاج إلى مقارنة نتائج عدة نماذج على ذات البيانات.