مدل های زبان برای آدمک شماره 2 – مدل های زبان محبوب 🤖

پارامتر چیست؟

در زمینه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، یک پارامتر به مقدار یا مجموعه‌ای از مقادیری اشاره دارد که یک مدل از داده‌ها در طول فرآیند آموزش یاد می‌گیرد. پارامترها متغیرهایی هستند که ساختار و رفتار مدل را تعریف می‌کنند و توانایی آن را برای پیش‌بینی یا تولید خروجی تعیین می‌کنند.

در یک شبکه عصبی، پارامترها با اتصالات بین نورون ها مرتبط هستند که به آن وزن نیز می گویند. این وزن ها نشان دهنده قدرت اتصالات است و نقش مهمی در تعیین چگونگی جریان اطلاعات از طریق شبکه ایفا می کند. تنظیم وزن ها به مدل اجازه می دهد تا الگوهای موجود در داده های آموزشی را یاد بگیرد و با آنها سازگار شود.

پارامترها با بهینه سازی یک تابع هدف خاص، اغلب با استفاده از تکنیکی به نام انتشار پس زمینه، یاد می گیرند. در طول آموزش، پارامترهای مدل به طور مکرر تنظیم می شوند تا تفاوت بین خروجی های پیش بینی شده و خروجی های واقعی نمونه های آموزشی به حداقل برسد. این فرآیند شامل محاسبه گرادیان ها و به روز رسانی مقادیر پارامتر بر این اساس است.

مقادیر پارامترها دانش و الگوهای آموخته شده توسط مدل از داده‌های آموزشی را نشان می‌دهد. هنگامی که آموزش کامل شد، پارامترهای بهینه‌سازی شده مدل را قادر می‌سازد تا پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهد یا خروجی‌های مرتبط را برای ورودی‌های جدید و نادیده تولید کند.

تعداد پارامترها اندازه و پیچیدگی مدل را نشان می دهد اما نشان دهنده کیفیت مدل نیست. تعداد پارامترهای بزرگتر به طور کلی به مدل اجازه می دهد تا الگوهای ظریف بیشتری را ثبت کند و عملکرد بهتری را نشان دهد، اما آنها همچنین به منابع محاسباتی بیشتری برای آموزش و استنتاج نیاز دارند.

مدل های زبان محبوب

امروزه مدل های زبان متعددی وجود دارد که هر کدام ویژگی ها، معماری و کاربردهای منحصر به فرد خود را دارند. در اینجا لیستی از چند مدل زبان برجسته به همراه توضیح مختصری آورده شده است.

• GPT (ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده ژنراتور)

GPT یک مدل زبان مبتنی بر ترانسفورماتور است که توسط OpenAI توسعه یافته است. از یک معماری ترانسفورماتور چند لایه استفاده می کند که به آن امکان می دهد وابستگی های دوربرد را در متن به طور موثر ثبت کند. مدل‌های GPT روی حجم عظیمی از داده‌های متنی اینترنتی از قبل آموزش داده شده‌اند و به آن‌ها اجازه می‌دهند الگوهای زبانی غنی، زمینه و معناشناسی را بیاموزند. آنها در تولید متن منسجم و مرتبط با متن عالی هستند و آنها را برای کارهایی مانند تکمیل متن، تولید گفتگو و درک زبان ارزشمند می کند.

توسعه دهنده: OpenAI

تعداد پارامترها: مدل اصلی GPT دارای 117 میلیون پارامتر است، اما نسخه های بزرگتری مانند GPT-2 و GPT-3 نیز وجود دارد که به ترتیب دارای 1.5 میلیارد و 175 میلیارد پارامتر هستند.

• BERT (نمایش رمزگذار دوطرفه از ترانسفورماتورها)

BERT، توسعه یافته توسط گوگل، با یادگیری بازنمایی دو جهته کلمات، پیشرفتی را ارائه کرد. برخلاف مدل‌های قبلی که بر زمینه‌های چپ به راست یا راست به چپ تکیه داشتند، BERT هر دو جهت را در نظر می‌گیرد و درک جامع‌تری از بافت کلمه ارائه می‌دهد. BERT از قبل در مجموعه‌های مقیاس بزرگ آموزش دیده است و برای کارهای خاص به‌خوبی تنظیم شده است، و به نتایج چشم‌گیری در وظایف پردازش زبان طبیعی، از جمله تجزیه و تحلیل احساسات، پاسخ‌گویی به سؤالات، و طبقه‌بندی متن می‌رسد.

توسعه دهنده: گوگل

تعداد پارامترها: BERT دارای نسخه های مختلف با اندازه های مختلف است. مدل پایه BERT دارای 110 میلیون پارامتر است و نسخه های بزرگتر مانند BERT Large می توانند 340 میلیون پارامتر داشته باشند.

• XLNet (شبکه درک زبان فوق العاده)

XLNet بر مفهوم دو جهته بودن در BERT استوار است و یک رویکرد آموزشی مبتنی بر جایگشت را معرفی می کند. همه جایگشت های ممکن کلمه را در یک جمله در نظر می گیرد و به مدل اجازه می دهد تا وابستگی ها را بدون تکیه بر ترتیب ترتیبی سنتی چپ به راست یا راست به چپ ثبت کند. XLNet در کارهای مختلف، از جمله وضوح مرجع، رتبه بندی اسناد و ترجمه ماشینی، به عملکردی پیشرفته دست می یابد.

توسعه دهنده: Google/CMU

تعداد پارامترها: XLNet دارای سایزهای مختلف مدل است. مدل پایه XLNet حدود 110 میلیون پارامتر دارد و نسخه های بزرگتر می توانند صدها میلیون پارامتر داشته باشند.

Transformer-XL توسعه‌ای از مدل ترانسفورماتور است که محدودیت‌های ترانسفورماتورهای سنتی در مدیریت وابستگی‌های دوربرد را برطرف می‌کند. مکانیسم‌های عود، مانند رمزگذاری‌های موقعیتی نسبی و مکانیزم بازگشتی در سطح بخش به نام «حافظه» را معرفی می‌کند که مدل را قادر می‌سازد تا حافظه اطلاعات گذشته را حفظ کند. این به Transformer-XL اجازه می‌دهد تا وابستگی‌های طولانی‌مدت را بهتر دریافت کند و در کارهایی مانند مدل‌سازی زبان و طبقه‌بندی اسناد مؤثرتر باشد.

توسعه دهنده: Google/CMU

تعداد پارامترها: تعداد پارامترهای Transformer-XL به اندازه مدل و تنظیمات مورد استفاده بستگی دارد. می تواند از ده ها میلیون تا صدها میلیون پارامتر متغیر باشد.

• T5 (ترانسفورماتور انتقال متن به متن)

T5 یک مدل زبان همه کاره است که توسط گوگل توسعه یافته و برای انجام وظایف مختلف مرتبط با متن با استفاده از یک چارچوب یکپارچه طراحی شده است. این یک رویکرد “متن به متن” است، که در آن وظایف مختلف به یک قالب متن به متن تبدیل می‌شوند و به مدل اجازه می‌دهد به طور مداوم آموزش داده شود. T5 بر روی حجم وسیعی از داده ها آموزش دیده است و در معیارهای متعدد NLP، از جمله طبقه بندی متن، ترجمه ماشینی، پاسخگویی به سوالات و خلاصه سازی متن، به نتایج پیشرفته ای دست یافته است.

توسعه دهنده: گوگل

تعداد پارامترها: مدل T5 دارای سایزها و نسخه های مختلف می باشد. به عنوان مثال، T5 Base دارای 220 میلیون پارامتر است، در حالی که مدل های T5.1.1 می توانند تا 11 میلیارد پارامتر داشته باشند.

• RoBERTa (رویکرد پیش تمرینی بهینه سازی قوی BERT)

RoBERTa یک نسخه بهینه از BERT است که بهبودهایی را در روند آموزش در خود جای داده است. در مقایسه با BERT از اندازه‌های دسته‌ای بزرگ‌تر، داده‌های آموزشی بیشتر و مدت زمان آموزش طولانی‌تر استفاده می‌کند. این بهینه‌سازی‌ها به RoBERTa اجازه می‌دهد تا عملکرد بهتری را در وظایف مختلف NLP، مانند استنتاج زبان طبیعی، طبقه‌بندی در سطح جمله و طبقه‌بندی اسناد، به دست آورد.

توسعه دهنده: هوش مصنوعی متا

تعداد پارامترها: مدل RoBERTa دارای اندازه های مختلفی است که معمولاً بسته به پیکربندی خاص مورد استفاده از 125 میلیون تا 355 میلیون پارامتر متغیر است.

ALBERT با معرفی تکنیک های کاهش پارامتر به چالش های مقیاس پذیری و کارایی BERT می پردازد. تعداد پارامترها را کاهش می دهد و در عین حال عملکرد قابل مقایسه با BERT را حفظ می کند و از نظر حافظه کارآمدتر و از نظر محاسباتی کارآمدتر می کند. ALBERT به ویژه در سناریوهایی با منابع محاسباتی محدود مفید است و امکان استقرار مدل‌های زبان قدرتمند را در محیط‌های محدود به منابع فراهم می‌کند.

توسعه دهنده: گوگل

تعداد پارامترها: ALBERT تکنیک های کاهش پارامتر را در مقایسه با BERT معرفی می کند. اندازه‌های مدل از نسخه‌های نسبتاً کوچک‌تر، مانند ALBERT-Base با 12 میلیون پارامتر تا نمونه‌های بزرگ‌تر مانند ALBERT-xxlarge با 235 میلیون پارامتر متغیر است.

توجه به این نکته مهم است که تعداد پارامترهای ارائه شده در اینجا تقریبی است و بسته به نسخه‌های خاص، پیکربندی‌ها و تغییرات مدل‌ها می‌تواند متفاوت باشد. این اعداد بر اساس اطلاعات موجود تا سپتامبر 2021 است و ممکن است مدل‌ها یا به‌روزرسانی‌های جدیدتر از آن زمان منتشر شده باشد.

امیدوارم این مقاله اطلاعات ارزشمندی را در اختیار شما قرار داده باشد. اگر فکر می‌کنید این اطلاعات می‌تواند برای دیگران مفید باشد، لطفاً با لایک کردن پست، حمایت خود را نشان دهید تا به مخاطبان بیشتری دسترسی پیدا کند. ❤️

من از نظرات و سوالات شما استقبال می کنم، پس از گذاشتن نظر و شرکت در بحث بیشتر دریغ نکنید! همچنین فراموش نکنید که فالو کنید 😉