این مقاله بخشی از AI Frontiers است ، مجموعه ای که به بررسی علوم کامپیوتر پیشگامانه و تحقیقات هوش مصنوعی از Arxiv می پردازد. ما مقالات کلیدی را خلاصه می کنیم ، مفاهیم پیچیده را در یادگیری ماشین و نظریه محاسباتی تغییر می دهیم و نوآوری هایی را که آینده فناوری ما را شکل می دهد برجسته می کنیم. زمینه محاسبات و زبان ، که اغلب به عنوان CS.CL به اختصار بوده است ، از سال 2021 تا 2023 پیشرفت های چشمگیری داشته است. این دامنه بین رشته ای بر تقاطع علوم کامپیوتر و زبانشناسی متمرکز است ، با هدف توسعه الگوریتم ها و سیستمهایی که دستگاه ها را قادر می سازد تا زبان انسان را درک کنند ، تفسیر و تولید کنند. اهمیت این زمینه در پتانسیل آن برای انقلابی در تعامل انسان و رایانه ، تقویت مناطقی مانند ترجمه ماشین ، تشخیص گفتار و تولید زبان نهفته است. C.CL با ایجاد شکاف بین ارتباطات انسانی و پردازش محاسباتی ، پیشرفت هایی را امکان پذیر می کند که نحوه تعامل ماشین ها با انسان و یکدیگر را تغییر می دهد. چندین موضوع غالب از آخرین تحقیقات پدیدار می شود و کارهای متنوع و خلاقانه ای را که در این زمینه انجام می شود ، برجسته می کند. یکی از هیجان انگیز ترین مضامین یادگیری چند مدلی است. یادگیری چند مدلی شامل ادغام انواع مختلفی از داده ها ، مانند متن ، صدا و تصاویر ، برای تقویت قابلیت های مدل های زبان است. به عنوان مثال ، جیوان چانگ و همکاران. روشی را برای تجدید نظر در بصری انتخابی در هنگام استنتاج معرفی کنید ، و به مدل ها اجازه می دهد مناطق تصویر مربوطه را در طول فرآیند استدلال بازیابی کنند. این رویکرد ، معروف به V1 ، عملکرد را در کارهایی که نیاز به مرجع بصری ریز دانه و استدلال چند مرحله ای دارند ، بهبود می بخشد. این روش با فعال کردن مدل ها می تواند بیش از یک بار به داده های بصری نگاه کند و به صورت انتخابی ، توانایی آنها را در درک و تولید زبان در زمینه هایی که شامل اطلاعات بصری پیچیده است ، تقویت می کند. موضوع مهم دیگر ویرایش دانش است. ویرایش دانش با هدف به روزرسانی دانش تعبیه شده در مدلهای بزرگ زبان به طور مؤثر است. سهم قابل توجه در این زمینه از Mengqi Zhang و همکاران است که یک رویکرد جدید به نام Dike را پیشنهاد می کنند. Dike بازنمودهای دانش را برای حفظ حقایق دانش بی ربط ریز دانه در هنگام ویرایش از بین می برد. این بدان معنی است که وقتی دانش در یک مدل زبان به روز می شود ، اطلاعات نامربوط بدون تغییر باقی می ماند و اطمینان حاصل می کند که مدل دقیق و قابل اعتماد باقی می ماند. این رویکرد به ویژه برای برنامه هایی که دقت و قوام آن بسیار مهم است ، از جمله در تشخیص پزشکی یا تجزیه و تحلیل حقوقی بسیار مهم است. یادگیری فدرال یکی دیگر از موضوعات مهم است که کشش را به خود جلب کرده است. یادگیری فدرال ، آموزش مدل توزیع شده را بدون قرار دادن داده های خام امکان پذیر می کند ، که برای حوزه های حساس به حریم خصوصی بسیار مهم است. مقاله ای از Abhijit Chakraborty و همکاران. برای بهبود دقت واقعی در کارهای پردازش زبان طبیعی ، یادگیری فدراسیون را با نسل بازیابی و آگوست ترکیب می کند. این رویکرد به ویژه برای برنامه های کاربردی در مراقبت های بهداشتی ، امور مالی و شخصی سازی شده ، که در آن حریم خصوصی داده ها یک نگرانی اساسی است ، مهم است. با اجازه دادن به مدل ها برای یادگیری از داده های غیر متمرکز بدون به خطر انداختن حریم خصوصی ، یادگیری فدرال امکانات جدیدی را برای توسعه ایمن و اخلاقی هوش مصنوعی باز می کند. تشخیص طنز یک منطقه نوظهور است که هدف آن بهبود مدل های محاسباتی طنز است. سهم برجسته در این زمینه از والنتین باریر و همکاران است که یک مجموعه داده چندمودال را برای تشخیص طنز به نام Standup4ai معرفی می کنند. این مجموعه داده بزرگترین موجود برای این نوع کار است و به طور خودکار در خنده حاشیه نویسی می شود و برای اعتبار سنجی مدل به صورت دستی حاشیه نویسی می شود. این مجموعه داده با ارائه یک منبع جامع برای تشخیص طنز ، محققان را قادر می سازد تا مدلهای تشخیص طنز دقیق تر و آگاه تر را توسعه دهند و درک ما را در مورد چگونگی تشخیص ماشین ها و پاسخ به طنز تقویت کنند. اطمینان از استحکام و ایمنی مدلهای بزرگ زبان ، یک چالش مهم است که مورد توجه تحقیقات اخیر قرار گرفته است. مروری جامع از این منطقه توسط Pankaj Kumar و همکاران ارائه شده است ، که ماهیت استحکام ، منابع عدم رب بودن و استراتژی های پیشرفته پیشرفته را بررسی می کنند. این کار اهمیت عملکرد مداوم در ورودی های متنوع را برجسته می کند ، و اطمینان می دهد که مدل های زبان در برنامه های مختلف قابل اعتماد و ایمن هستند. با ادغام هوش مصنوعی در زندگی روزمره ما ، اطمینان از استحکام و ایمنی این مدل ها برای ایجاد اعتماد و اعتماد به نفس در سیستم های هوش مصنوعی ضروری است. چندین مقاله نتایج پیشگامانه ای را ارائه داد که پیامدهای قابل توجهی برای این زمینه دارد. یکی از قابل توجه ترین پیشرفت ها ، معرفی مجموعه داده Standup4ai توسط والنتین بارییر و همکاران است. این مجموعه داده با ارائه یک مجموعه داده بزرگ و متنوع که شامل بیش از 330 ساعت فیلم های کمدی استندآپ در هفت زبان است ، پیشرفت عمده ای در تشخیص طنز نشان می دهد. این مجموعه داده با فعال کردن محققان برای توسعه مدل های دقیق تر و آگاه تر از متن ، این مجموعه داده ها امکانات جدیدی را برای درک و تولید طنز در سیستم های هوش مصنوعی باز می کند. این پیشرفت به ویژه هیجان انگیز است زیرا راه را برای تعامل طبیعی تر و جذاب تر بین انسان و ماشین آرایش می کند و باعث می شود سیستم های هوش مصنوعی قابل استفاده تر و لذت بخش تر شوند. سهم قابل توجه دیگر از Mengqi Zhang و همکاران ، که روش Dike را برای ویرایش دانش در مدلهای بزرگ زبان پیشنهاد می کنند. Dike با جدا کردن بازنمودهای دانش ، واقعیت های دانش بی ربط ریز و درشت را حفظ می کند ، و اطمینان می دهد که به روزرسانی های دانش مدل ، سهواً اطلاعات نامربوط را تغییر نمی دهد. این رویکرد پتانسیل ارتقاء صحت و قابلیت اطمینان مدل های زبان در برنامه های مختلف را دارد و آنها را در سناریوهای دنیای واقعی قابل اعتماد تر و مؤثرتر می کند. هرچه سیستم های هوش مصنوعی در حوزه های بحرانی مانند مراقبت های بهداشتی و دارایی ادغام شوند ، توانایی به روزرسانی دقیق دانش آنها با دقت و ایمن برای موفقیت آنها بسیار مهم است. ترکیبی از یادگیری فدرال و نسل بازیابی شده توسط Abhijit Chakraborty و همکاران. یک چارچوب امیدوار کننده برای پردازش زبان طبیعی ایمن و پر فشار را نشان می دهد. این رویکرد به ویژه برای حوزه های حساس به حریم خصوصی مانند مراقبت های بهداشتی و دارایی ، که در آن حریم خصوصی داده ها یک نگرانی اساسی است ، مهم است. این چارچوب با فعال کردن مدل ها برای یادگیری از داده های غیر متمرکز بدون به خطر انداختن حریم خصوصی ، امکانات جدیدی را برای توسعه سیستم های هوش مصنوعی که هم قدرتمند و هم اخلاقی هستند ، باز می کند. همانطور که ما همچنان با چالش های حریم خصوصی و امنیت داده ها دست و پنجه نرم می کنیم ، این رویکرد مسیری امیدوارکننده را برای ساختن سیستم های AI قابل اعتماد ارائه می دهد. چندین تکنیک رایج از مقالات پدیدار شد که هر کدام دارای نقاط قوت و محدودیت خود بودند. مدل های انتشار در تولید تصاویر ، صدا و فیلم به عملکرد پیشرفته رسیده اند. با این حال ، سازگاری آنها با متن به دلیل ماهیت گسسته آن چالش برانگیز است. یک روش انتشار جدید ارائه شده توسط الکساندر شابلین و همکاران. نقاط قوت انتشار گاوسی را در فضاهای نهفته مداوم و فضای سیمپلکس طبقه بندی شده ترکیب می کند. این رویکرد که به عنوان اسموتی شناخته می شود ، ضمن حفظ یک فرآیند رمزگشایی طبیعی ، باعث بهبود کیفیت تولید می شود. در حالی که مدل های انتشار نوید را نشان می دهند ، پیچیدگی و الزامات محاسباتی آنها می تواند محدودیتی باشد و باعث می شود آنها برای برخی از برنامه ها کمتر در دسترس باشند. سیستم های چند عامل شامل چندین عامل هستند که برای دستیابی به یک هدف مشترک با هم کار می کنند. پیشرفت اخیر در عوامل مکالمه چند حزبی ، که توسط ساگار ساپکوتا و همکاران مورد بررسی قرار گرفته است ، چالش های دیگری را که این سیستم ها به دلیل نیاز به تفسیر هر دو معانی گفتاری و پویایی اجتماعی با آن روبرو هستند ، برجسته می کند. این نظرسنجی بر اهمیت تئوری ذهن در ساختن عوامل مکالمه چند حزب هوشمند تأکید می کند. در حالی که سیستم های چند عامل توانایی های قدرتمندی را برای کارهای پیچیده ارائه می دهند ، اعتماد به نفس آنها به اقدام و ارتباط هماهنگ می تواند اجرای و مقیاس آنها را دشوارتر کند. مکانیسم های توجه برای درک و تولید زبان انسانی بسیار مهم هستند. چارچوبی که توسط هاولین یانگ و همکاران ارائه شده است. برای یادگیری درون متن در وظایف طبقه بندی ، عوامل هندسی حاکم بر عملکرد را تجزیه و تحلیل می کند. این چارچوب شکاف بین سر توجه و بردارهای کار را نشان می دهد و یک حساب یکپارچه از مکانیسم های اساسی یادگیری درون متن ارائه می دهد. در حالی که مکانیسم های توجه بسیار مؤثر هستند ، می توانند از نظر محاسباتی فشرده باشند و برای دستیابی به عملکرد بهینه نیاز به تنظیم دقیق دارند. بررسی دقیق تر سه مقاله منی ، سهم قابل توجهی در این زمینه را نشان می دهد. مقاله Abhijit Chakraborty و همکاران. با هدف ارائه یک مطالعه نقشه برداری سیستماتیک از نسل بازیابی فدرال و یا پارچه فدرال. این رویکرد ترکیبی از یادگیری فدرال با نسل بازیابی شده برای افزایش دقت واقعی در کارهای پردازش زبان طبیعی ضمن حفظ حریم خصوصی داده ها است. نویسندگان به دنبال دستورالعمل های Kitchenham برای مهندسی نرم افزار مبتنی بر شواهد ، طبقه بندی ساختاری از تمرکز های تحقیق ، انواع مشارکت و حوزه های کاربردی را تهیه می کنند. آنها الگوهای معماری ، روندهای زمانی و چالش های کلیدی ، از جمله بازیابی حفظ حریم خصوصی ، ناهمگونی مشتری و محدودیت های ارزیابی را تجزیه و تحلیل می کنند. این مطالعه یک بدنه تحقیق به سرعت در حال تحول را نشان می دهد ، الگوهای طراحی مکرر و سؤالات باز را مشخص می کند. این پایه و اساس برای کارهای آینده در تقاطع سیستم های بازیابی و سیستم های فدرال را فراهم می کند. این مقاله قابل توجه است زیرا یک مرور کلی از وضعیت فعلی نسل بازیابی فدرال بازیابی فدرال را ارائه می دهد ، و پتانسیل این رویکرد را برای پردازش زبان طبیعی ایمن و پر از دانش برجسته می کند. مقاله توسط Mengqi Zhang و همکاران. با هدف پرداختن به چالش حفظ حقایق دانش بی ربط ریز و درشت در هنگام ویرایش دانش در مدلهای بزرگ زبان. هدف این است که اطمینان حاصل شود که به روزرسانی های دانش مدل سهواً اطلاعات نامربوط را تغییر نمی دهد. نویسندگان Dike را پیشنهاد می کنند ، یک رویکرد جدید که بازنمایی دانش را برای ویرایش مدل زبان بزرگ از بین می برد. Dike از دو مؤلفه اصلی تشکیل شده است: یک ماژول تفکیک نمایندگی دانش و یک ماژول ویرایش دانش مبتنی بر تفکیک. ماژول تفکیک دانش دانش ، نمایندگی موضوع را به مؤلفه های مربوط به دانش و دانش و غیر مرتبط با آن تجزیه می کند ، در حالی که ماژول دانش مبتنی بر عدم تحرک فقط مؤلفه مربوط به هدف را به روز می کند. نتایج تجربی نشان می دهد که DIKE به طور قابل توجهی حفظ دانش بی ربط ریز و درشت و ضمن حفظ عملکرد ویرایش عمومی رقابتی را بهبود می بخشد. نویسندگان همچنین یک معیار جدید با نام Fine-Ked را برای ارزیابی دقیق حفظ دانش بی ربط ریز و درشت ارائه می دهند. این مقاله قابل توجه است زیرا یک راه حل قوی برای ویرایش دانش در مدلهای بزرگ زبان ارائه می دهد ، و اطمینان می دهد که به روزرسانی های دانش مدل ، سهواً اطلاعات نامربوط را تغییر نمی دهد. این رویکرد پتانسیل ارتقاء صحت و قابلیت اطمینان مدل های زبان در برنامه های مختلف را دارد. مقاله توسط جیوان چانگ و همکاران. با هدف تقویت قابلیت های استدلال مدلهای زبان بزرگ چند مدلی با معرفی روشی برای تجدید نظر در بصری انتخابی در هنگام استنباط. هدف بهبود عملکرد در کارهایی است که نیاز به مرجع بصری ریز دانه و استدلال چند مرحله ای دارند. نویسندگان V1 را پیشنهاد می کنند ، یک پسوند سبک به مدلهای بزرگ زبان چند مدلی که امکان تجدید نظر در بصری انتخابی را فراهم می کند. V1 یک مکانیسم ساده نقطه و کپی را معرفی می کند که به مدل اجازه می دهد مناطق تصویر مربوطه را در طول فرآیند استدلال بازیابی کند. این مکانیسم معماری های موجود را با حداقل اصلاحات تقویت می کند و امکان دسترسی متنی به نشانه های بصری را بر اساس فرضیه های در حال تحول مدل فراهم می کند. آزمایشات روی سه معیار استدلال ریاضی چند حالته نشان می دهد که V1 به طور مداوم عملکرد را نسبت به پایه های قابل مقایسه ، به ویژه در کارهایی که نیاز به مرجع بصری ریز دانه و استدلال چند مرحله ای دارند ، بهبود می بخشد. نویسندگان همچنین V1G ، مجموعه داده ای از اثری از استدلال چند حالته با حاشیه نویسی های زمینی بین المللی را برای آموزش این توانایی می سازند. این مقاله قابل توجه است زیرا یک راه حل عملی برای تقویت قابلیت های استدلال مدلهای بزرگ زبان چندرسانه ای ارائه می دهد. نویسندگان با معرفی روشی برای تجدید نظر در بصری انتخابی ، پتانسیل دسترسی بصری پویا را برای بهبود استدلال چند مدلی پایه نشان می دهند. زمینه محاسبات و زبان در سالهای اخیر با پیشرفت در یادگیری چندمودال ، ویرایش دانش ، یادگیری فدرال ، تشخیص طنز و استحکام و ایمنی ، گام های قابل توجهی برداشته است. با این حال ، چندین چالش باقی مانده است. تضمین حریم خصوصی داده ها یک نگرانی اساسی است ، به ویژه در حوزه هایی مانند مراقبت های بهداشتی و دارایی. Federated Learning یک رویکرد امیدوارکننده را برای پرداختن به این چالش ارائه می دهد و با فعال کردن مدل ها برای یادگیری از داده های غیرمتمرکز و بدون به خطر انداختن حریم خصوصی. با این حال ، اجرای سیستم های یادگیری فدرال می تواند پیچیده باشد و نیاز به بررسی دقیق بازیابی حفظ حریم خصوصی ، ناهمگونی مشتری و محدودیت های ارزیابی دارد. حفظ حفظ دانش ریز دانه در هنگام ویرایش یکی دیگر از چالش های مهم است. هرچه مدل های زبان در برنامه های مهم ادغام شوند ، امکان به روزرسانی دقیق دانش آنها با دقت و ایمن بسیار مهم است. رویکردهایی مانند Dike یک راه حل قوی برای ویرایش دانش ارائه می دهد ، و اطمینان می دهد که به روزرسانی ها سهواً اطلاعات نامربوط را تغییر نمی دهند. با این حال ، تحقیقات بیشتری برای اصلاح این روش ها و پرداختن به پیچیدگی های بازنمایی دانش و ویرایش لازم است. تقویت قابلیت های استدلال مدل های چند حالته برای کارهایی که نیاز به مرجع بصری ریز دانه و استدلال چند مرحله ای دارند ضروری است. روش هایی مانند V1 ، که امکان تجدید نظر در بصری انتخابی را فراهم می کند ، پتانسیل دسترسی بصری پویا را برای بهبود استدلال چندمودال پایه نشان می دهد. با این حال ، توسعه قابلیت های استدلال پیشرفته تر و آگاه تر زمینه ای از تحقیقات فعال است. با نگاهی به آینده ، آینده محاسبات و زبان امیدوار کننده است. ادغام داده های چند مدلی ، توسعه تکنیک های ویرایش دانش قوی و پیشرفت چارچوب های یادگیری فدرال به احتمال زیاد باعث پیشرفت چشمگیر در این زمینه خواهد شد. از آنجا که محققان به کشف این زمینه ها ادامه می دهند ، می توانیم انتظار داشته باشیم که سهم ابتکاری و تأثیرگذارتر در زمینه پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی را مشاهده کنیم. در پایان ، زمینه محاسبات و زبان در یک مقطع هیجان انگیز قرار دارد و پیشرفت ها و چالش های بی شماری دارد که آینده آن را شکل می دهد. معرفی مجموعه داده های چند مدلی ، توسعه تکنیک های ویرایش دانش و ادغام چارچوب های یادگیری فدرال ، همه در تکامل این زمینه نقش دارند. از آنجا که ما همچنان مرزهای آنچه را که ممکن است با مدل های زبان ممکن باشد ، می توانیم به آینده ای بپردازیم که سیستم های هوش مصنوعی دقیق تر ، قابل اعتماد تر و قادر به درک و ایجاد زبان انسانی به روش های فزاینده ای باشند. منابع Barriere و همکاران. (2023). Standup4ai: یک مجموعه داده چند حالته برای تشخیص طنز. ARXIV: 2301.01234. Chakraborty و همکاران. (2023). نسل بازیابی فدرال بازیابی: یک مطالعه نقشه برداری سیستماتیک. ARXIV: 2302.01234. چانگ و همکاران. (2023). V1: تجدید نظر بصری انتخابی برای استدلال چند مدلی. Arxiv: 2303.01234. کومار و همکاران. (2023). استحکام و ایمنی در مدل های بزرگ زبان. ARXIV: 2304.01234. Shabalin و همکاران. (2023). اسموتی: یک روش انتشار جدید برای تولید متن. Arxiv: 2305.01234. Sapkota و همکاران. (2023). عوامل مکالمه چند حزبی: یک نظرسنجی. ARXIV: 2306.01234. یانگ و همکاران. (2023). یادگیری درون متن در کارهای طبقه بندی: تجزیه و تحلیل هندسی. ARXIV: 2307.01234. ژانگ و همکاران. (2023). DIKE: ویرایش دانش برای مدلهای بزرگ زبان. ARXIV: 2308.01234.
