نماذج اللغة الكبيرة: الكشف عن بنية الترانسفورمر (Transformer)

أحدثت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ثورة في مجال معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، مما مكن الآلات من فهم اللغة البشرية وتوليدها والتفاعل معها بطرق غير مسبوقة. وفي قلب هذه النماذج القوية تكمن بنية الترانسفورمر (Transformer)، وهي ابتكار رائد تغلب على قيود نماذج "التسلسل إلى التسلسل" السابقة. تتعمق هذه المقالة في تعقيدات بنية الترانسفورمر، وتستكشف تاريخها ومكوناتها الأساسية وتأثيرها على عالم الذكاء الاصطناعي.

صعود نماذج "التسلسل إلى التسلسل"

قبل ظهور الترانسفورمر، كانت الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ومتغيراتها، مثل LSTMs (الذاكرة طويلة المدى) و GRUs (وحدات البوابات المتكررة)، هي البنى السائدة لمهام "التسلسل إلى التسلسل". عالجت هذه النماذج تسلسلات الإدخال عنصرًا تلو الآخر، مع الحفاظ على حالة مخفية تلتقط معلومات حول الماضي. ومع ذلك، عانت الشبكات العصبية المتكررة من عدة قيود:

• تلاشي وتضخم المشتقات (Vanishing and Exploding Gradients): كان تدريب الشبكات العصبية المتكررة العميقة تحديًا بسبب مشاكل تلاشي وتضخم المشتقات، مما جعل من الصعب على النموذج تعلم التبعيات طويلة المدى.
• الحوسبة التسلسلية: عالجت الشبكات العصبية المتكررة التسلسلات بشكل تسلسلي، مما حد من المعالجة المتوازية وجعل التدريب بطيئًا ومكلفًا من الناحية الحسابية.
• صعوبة التعامل مع التسلسلات الطويلة: كافحت الشبكات العصبية المتكررة لالتقاط التبعيات طويلة المدى في التسلسلات الطويلة، حيث يمكن أن تضيع المعلومات من بداية التسلسل أثناء انتشارها عبر الشبكة.

الترانسفورمر: نقلة نوعية

في عام 2017، قدم فريق من الباحثين في Google Brain بنية الترانسفورمر في ورقتهم البحثية الأساسية "Attention is All You Need". تخلى الترانسفورمر عن التكرار تمامًا واعتمد فقط على آلية الانتباه لالتقاط العلاقات بين الأجزاء المختلفة من تسلسل الإدخال. قدم هذا النهج الثوري العديد من المزايا:

• المعالجة المتوازية: يمكن للترانسفورمر معالجة تسلسل الإدخال بأكمله بالتوازي، مما يسرع بشكل كبير من التدريب والاستدلال.
• التبعيات طويلة المدى: سمحت آلية الانتباه للنموذج بالتركيز مباشرة على أي جزء من تسلسل الإدخال، بغض النظر عن المسافة، مما يمكنه من التقاط التبعيات طويلة المدى بفعالية.
• القابلية للتفسير: قدمت أوزان الانتباه رؤى حول أجزاء تسلسل الإدخال التي يركز عليها النموذج، مما جعل النموذج أكثر قابلية للتفسير.

المكونات الأساسية للترانسفورمر

تتكون بنية الترانسفورمر من عدة مكونات رئيسية تعمل معًا لمعالجة وتوليد النصوص. وتشمل هذه المكونات:

1. التضمين المدخل (Input Embedding)

يتم أولاً تحويل تسلسل الإدخال إلى تسلسل من المتجهات الكثيفة باستخدام طبقة التضمين. يتم تعيين كل كلمة أو رمز فرعي للكلمة إلى تمثيل متجهي عالي الأبعاد يلتقط معناها الدلالي. على سبيل المثال، قد يتم تمثيل كلمة "ملك" بمتجه قريب من متجهات "ملكة" و"حاكم".

2. الترميز الموضعي (Positional Encoding)

نظرًا لأن الترانسفورمر لا يعتمد على التكرار، فإنه يحتاج إلى آلية لترميز موضع كل كلمة في التسلسل. يتم تحقيق ذلك من خلال الترميز الموضعي، الذي يضيف متجهًا إلى كل تضمين كلمة يمثل موضعها في التسلسل. تعتمد هذه التضمينات الموضعية عادةً على دوال الجيب وجيب التمام بترددات مختلفة. على سبيل المثال، قد يكون للكلمة الأولى في الجملة ترميز موضعي مختلف عن الكلمة الثانية، وهكذا.

3. المشفر (Encoder)

المشفر مسؤول عن معالجة تسلسل الإدخال وتوليد تمثيل سياقي لكل كلمة. يتكون من طبقات متعددة من الكتل المتطابقة. تحتوي كل كتلة على طبقتين فرعيتين:

• الانتباه الذاتي متعدد الرؤوس (Multi-Head Self-Attention): تحسب هذه الطبقة أوزان الانتباه بين كل كلمة في تسلسل الإدخال وجميع الكلمات الأخرى في التسلسل. تشير أوزان الانتباه إلى مدى اهتمام كل كلمة بالكلمات الأخرى عند تكوين تمثيلها السياقي. يعني جانب "متعدد الرؤوس" أن آلية الانتباه يتم تطبيقها عدة مرات بالتوازي، حيث يتعلم كل رأس أنماط انتباه مختلفة.
• الشبكة الأمامية التغذية (Feed Forward Network): تطبق هذه الطبقة شبكة عصبية أمامية التغذية على كل تضمين كلمة بشكل مستقل. تتكون هذه الشبكة عادةً من طبقتين متصلتين بالكامل مع دالة تنشيط ReLU بينهما.

يتبع كل من هذه الطبقات الفرعية اتصال متبقٍ (residual connection) وتسوية طبقية (layer normalization). يساعد الاتصال المتبقي في التخفيف من مشكلة تلاشي المشتقات، بينما تساعد التسوية الطبقية على استقرار التدريب.

4. المفكك (Decoder)

المفكك مسؤول عن توليد تسلسل الإخراج، بالنظر إلى التمثيلات السياقية التي ينتجها المشفر. يتكون أيضًا من طبقات متعددة من الكتل المتطابقة. تحتوي كل كتلة على ثلاث طبقات فرعية:

• الانتباه الذاتي متعدد الرؤوس المقنّع (Masked Multi-Head Self-Attention): تشبه هذه الطبقة طبقة الانتباه الذاتي متعدد الرؤوس في المشفر، لكنها تتضمن قناعًا يمنع كل كلمة من الانتباه إلى الكلمات المستقبلية في التسلسل. هذا ضروري لضمان أن المفكك يستخدم فقط المعلومات من الماضي عند توليد تسلسل الإخراج.
• الانتباه متعدد الرؤوس (Multi-Head Attention): تحسب هذه الطبقة أوزان الانتباه بين مخرجات طبقة الانتباه الذاتي متعدد الرؤوس المقنّع ومخرجات المشفر. هذا يسمح للمفكك بالانتباه إلى الأجزاء ذات الصلة من تسلسل الإدخال عند توليد تسلسل الإخراج.
• الشبكة الأمامية التغذية (Feed Forward Network): هذه الطبقة هي نفسها الشبكة الأمامية التغذية في المشفر.

كما هو الحال في المشفر، يتبع كل من هذه الطبقات الفرعية اتصال متبقٍ وتسوية طبقية.

5. طبقة الإخراج

الطبقة النهائية للمفكك هي طبقة خطية تليها دالة تنشيط softmax. تنتج هذه الطبقة توزيعًا احتماليًا على جميع الكلمات الممكنة في المفردات. يتم تحديد الكلمة ذات الاحتمالية الأعلى كالكلمة التالية في تسلسل الإخراج.

آلية الانتباه: مفتاح نجاح الترانسفورمر

آلية الانتباه هي الابتكار الأساسي في بنية الترانسفورمر. إنها تسمح للنموذج بالتركيز على الأجزاء الأكثر صلة من تسلسل الإدخال عند معالجة كل كلمة. تعمل آلية الانتباه عن طريق حساب مجموعة من أوزان الانتباه التي تشير إلى مدى اهتمام كل كلمة بالكلمات الأخرى في التسلسل.

يتم حساب أوزان الانتباه باستخدام الصيغة التالية:

Attention(Q, K, V) = softmax((QK^T) / sqrt(d_k))V

حيث:

• Q هي مصفوفة الاستعلامات (queries)
• K هي مصفوفة المفاتيح (keys)
• V هي مصفوفة القيم (values)
• d_k هو بُعد المفاتيح

يتم اشتقاق الاستعلامات والمفاتيح والقيم جميعها من تضمينات الإدخال. تمثل الاستعلامات الكلمات التي يتم الانتباه إليها، وتمثل المفاتيح الكلمات التي يتم الانتباه منها، وتمثل القيم المعلومات التي يتم الانتباه إليها. يتم حساب أوزان الانتباه عن طريق أخذ الناتج النقطي للاستعلامات والمفاتيح، وتوسيع النتيجة بالجذر التربيعي لبُعد المفاتيح، ثم تطبيق دالة softmax. تضمن دالة softmax أن مجموع أوزان الانتباه يساوي 1. ثم يتم ضرب أوزان الانتباه بالقيم لإنتاج المجموع الموزون للقيم، والذي يمثل التمثيل السياقي للكلمة.

الانتباه متعدد الرؤوس (Multi-Head Attention)

يستخدم الترانسفورمر الانتباه متعدد الرؤوس، مما يعني أن آلية الانتباه يتم تطبيقها عدة مرات بالتوازي، حيث يتعلم كل رأس أنماط انتباه مختلفة. هذا يسمح للنموذج بالتقاط أنواع مختلفة من العلاقات بين الكلمات في تسلسل الإدخال. على سبيل المثال، قد يتعلم أحد الرؤوس الانتباه إلى العلاقات النحوية، بينما قد يتعلم رأس آخر الانتباه إلى العلاقات الدلالية.

يتم ربط مخرجات رؤوس الانتباه المتعددة معًا ثم تمريرها عبر طبقة خطية لإنتاج التمثيل السياقي النهائي للكلمة.

تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة القائمة على الترانسفورمر

مكنت بنية الترانسفورمر من تطوير نماذج لغة كبيرة قوية حققت نتائج متطورة في مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغات الطبيعية. تشمل بعض أبرز تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة القائمة على الترانسفورمر ما يلي:

• توليد النصوص: يمكن لنماذج اللغة الكبيرة توليد نصوص واقعية ومتماسكة، مما يجعلها مفيدة لمهام مثل كتابة المقالات، وإنشاء محتوى تسويقي، وتوليد محتوى إبداعي. على سبيل المثال، يمكن لأنظمة مثل GPT-3 و LaMDA توليد صيغ نصية إبداعية مختلفة، مثل القصائد، والتعليمات البرمجية، والنصوص، والمقطوعات الموسيقية، والبريد الإلكتروني، والرسائل، إلخ.
• الترجمة الآلية: حسنت نماذج اللغة الكبيرة بشكل كبير من دقة أنظمة الترجمة الآلية، مما يتيح التواصل السلس بين الأشخاص الذين يتحدثون لغات مختلفة. تعتمد خدمات مثل Google Translate و DeepL على بنى الترانسفورمر لقدراتها في الترجمة.
• الإجابة على الأسئلة: يمكن لنماذج اللغة الكبيرة الإجابة على الأسئلة بناءً على سياق معين، مما يجعلها مفيدة لمهام مثل دعم العملاء واسترجاع المعلومات. تشمل الأمثلة أنظمة يمكنها الإجابة على أسئلة حول مستند أو موقع ويب.
• تلخيص النصوص: يمكن لنماذج اللغة الكبيرة توليد ملخصات موجزة للوثائق الطويلة، مما يوفر الوقت والجهد للقراء. يمكن استخدام هذا لتلخيص المقالات الإخبارية أو الأوراق البحثية أو المستندات القانونية.
• تحليل المشاعر: يمكن لنماذج اللغة الكبيرة تحديد المشاعر (إيجابية أو سلبية أو محايدة) المعبر عنها في قطعة من النص، مما يمكّن الشركات من فهم آراء العملاء وملاحظاتهم. يستخدم هذا بشكل شائع في مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي وتحليل مراجعات العملاء.
• توليد التعليمات البرمجية: بعض نماذج اللغة الكبيرة، مثل Codex، قادرة على توليد تعليمات برمجية بلغات برمجة مختلفة، مما يساعد المطورين في كتابة البرامج وتصحيحها.

يمتد تأثير نماذج اللغة الكبيرة إلى ما هو أبعد من هذه التطبيقات المحددة. كما أنها تستخدم في مجالات مثل اكتشاف الأدوية، وعلوم المواد، والنمذجة المالية، مما يوضح تنوعها وإمكاناتها للابتكار.

أمثلة على النماذج القائمة على الترانسفورمر

تعتمد العديد من نماذج اللغة الكبيرة البارزة على بنية الترانسفورمر. فيما يلي بعض الأمثلة البارزة:

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): تم تطويره بواسطة Google، وهو نموذج مدرب مسبقًا يمكن ضبطه بدقة لمجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغات الطبيعية. وهو معروف بقدرته على فهم سياق الكلمات في الجملة، مما يؤدي إلى تحسين الأداء في مهام مثل الإجابة على الأسئلة وتحليل المشاعر.
• سلسلة GPT (Generative Pre-trained Transformer) (GPT-2, GPT-3, GPT-4): تم تطويرها بواسطة OpenAI، وتشتهر نماذج GPT بقدراتها الرائعة على توليد النصوص. فهي قادرة على توليد نصوص واقعية ومتماسكة حول مجموعة واسعة من الموضوعات.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): تم تطويره بواسطة Google، وهو نموذج يعامل جميع مهام معالجة اللغات الطبيعية على أنها مشاكل "نص إلى نص". هذا يسمح بضبطه بسهولة لمجموعة متنوعة من المهام باستخدام نموذج واحد.
• LaMDA (Language Model for Dialogue Applications): نموذج آخر من Google، تم تصميم LaMDA لتطبيقات الحوار وهو معروف بقدرته على توليد محادثات طبيعية وجذابة.
• BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer): تم تطويره بواسطة Facebook، وهو نموذج مصمم لمهام توليد النصوص وفهمها على حد سواء. غالبًا ما يستخدم لمهام مثل تلخيص النصوص والترجمة الآلية.

التحديات والتوجهات المستقبلية

بينما حققت نماذج اللغة الكبيرة القائمة على الترانسفورمر تقدمًا ملحوظًا، فإنها تواجه أيضًا العديد من التحديات:

• التكلفة الحسابية: يمكن أن يكون تدريب ونشر نماذج اللغة الكبيرة مكلفًا من الناحية الحسابية، ويتطلب موارد وطاقة كبيرة. هذا يحد من إمكانية الوصول إلى هذه النماذج للمؤسسات ذات الميزانيات الكبيرة والبنية التحتية.
• متطلبات البيانات: تتطلب نماذج اللغة الكبيرة كميات هائلة من البيانات للتدريب بفعالية. يمكن أن يكون هذا تحديًا للمهام التي تكون فيها البيانات نادرة أو يصعب الحصول عليها.
• التحيز والإنصاف: يمكن لنماذج اللغة الكبيرة أن ترث التحيزات من البيانات التي يتم تدريبها عليها، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية. من الأهمية بمكان معالجة هذه التحيزات لضمان استخدام نماذج اللغة الكبيرة بمسؤولية وأخلاقية.
• القابلية للتفسير: بينما توفر آلية الانتباه بعض الأفكار حول عملية صنع القرار في النموذج، لا تزال نماذج اللغة الكبيرة إلى حد كبير صناديق سوداء. يعد تحسين قابلية تفسير هذه النماذج أمرًا مهمًا لبناء الثقة وفهم قيودها.
• الحقائق والهلوسة: يمكن لنماذج اللغة الكبيرة أحيانًا توليد معلومات غير صحيحة أو لا معنى لها، وهي ظاهرة تعرف باسم "الهلوسة". يعد تحسين مصداقية نماذج اللغة الكبيرة مجال بحث مستمر.

تشمل اتجاهات البحث المستقبلية في مجال نماذج اللغة الكبيرة القائمة على الترانسفورمر ما يلي:

• البنى الفعالة: تطوير بنى أكثر كفاءة تتطلب موارد حسابية وبيانات أقل.
• الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI): تحسين قابلية تفسير نماذج اللغة الكبيرة لفهم عمليات صنع القرار الخاصة بها.
• تخفيف التحيز: تطوير تقنيات لتخفيف التحيزات في نماذج اللغة الكبيرة وضمان الإنصاف.
• تكامل المعرفة: دمج مصادر المعرفة الخارجية في نماذج اللغة الكبيرة لتحسين مصداقيتها وقدراتها على التفكير.
• التعلم متعدد الوسائط: توسيع نماذج اللغة الكبيرة للتعامل مع وسائط متعددة، مثل النصوص والصور والصوت.

الخاتمة

أحدثت بنية الترانسفورمر ثورة في مجال معالجة اللغات الطبيعية، مما مكن من تطوير نماذج لغة كبيرة قوية يمكنها فهم اللغة البشرية وتوليدها والتفاعل معها بطرق غير مسبوقة. بينما لا تزال هناك تحديات، فقد مهد الترانسفورمر الطريق لعصر جديد من تقنيات اللغة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي لديها القدرة على تحويل مختلف الصناعات وجوانب حياتنا. مع استمرار تقدم البحث، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من الابتكارات الرائعة في السنوات القادمة، مما يطلق العنان للإمكانات الكاملة لنماذج اللغة وتطبيقاتها في جميع أنحاء العالم. سيكون تأثير نماذج اللغة الكبيرة محسوسًا على مستوى العالم، مما يؤثر على كيفية تواصلنا وتعلمنا وتفاعلنا مع التكنولوجيا.