مدل زبانی در هوش مصنوعی چیست و چه کاربرد هایی دارد؟

همه چیز درباره Language Model در AI

مدل زبانی در هوش مصنوعی، ابزاری کاربردی به حساب می آید که برای تحلیل جمله های ورودی و آنالیز کلمات مورد استفاده قرار می گیرد. نقش Language Model در AI به شدت پر رنگ است. همین مسئله هم باعث شده تا دانشمندان داده و کارشناسان فعال در حوزه های مختلف علوم کامپیوتر روی این مبحث، حساسیت زیادی نشان دهند. 

با استفاده از مدل های زبانی شما می توانید پروسه های متنوعی را به اتمام برسانید. بدون استفاده از مدل زبانی در دنیای هوش مصنوعی، امکان راه اندازی موتور پردازش زبان طبیعی یا NLP هم وجود ندارد. در طی این روند شما باید تکنیک های آماری را برای تعیین احتمال مربوط به استفاده از کلمات در یک جمله مورد استفاده قرار دهید. امروز ما قصد داریم تا چیستی مدل زبانی در هوش مصنوعی و ویژگی هایش را مورد بررسی قرار دهیم. پس با ما همراه شوید. 

مدل زبانی چیست؟

مدل زبانی در هوش مصنوعی چیست؟ بیایید تا کارمان را با پاسخ به این سوال پر اهمیت شروع کنیم. در طی چند سال اخیر و با گسترش دنیای هوش مصنوعی، استخراج اطلاعات از داده های متنی به مسئله ای پر اهمیت تبدیل شده است. با افزایش اهمیت این پروسه، کارشناسان و دانشمندان روش های متنوع تری را برای آنالیز جملات و زبان های به کار رفته توسط انسان ها مورد استفاده قرار دادند.  

به صورت کلی، مدل زبانی در هوش مصنوعی، به الگوریتمی گفته می شود که زبان طبیعی با استفاده از آن ایجاد شده و می تواند احتمالات استفاده از کلمات مختلف را در بدنه یک جمله مورد بررسی قرار دهد. مدل های زبانی در دو دسته بندی بزرگ و کوچک تقسیم می شوند. زمانی که شما یک مدل هوش مصنوعی را طوری آموزش دهید که بتواند کلمات بعدی قرار گرفته در بدن یک جمله را حدس بزند، در حال راه اندازی مدل زبانی هستید. سیستم تشخیص کلمات و پیشنهاد عبارات هوشمند قرار گرفته در گوشی های تلفن همراه، یک نمونه از این مدل به حساب می آید. 

مدل زبانی چگونه کار می کند؟ 

کاربرد مدل زبانی در هوش مصنوعی باعث شده تا آشنایی با نحوه کارکرد این ابزار هم اهمیت پیدا نماید. مدل های زبانی، در ابتدا باید بتوانند نسبت به تجزیه و تحلیل داده های متنی اقدام نمایند. آنها با استفاده از لایه ورودی خود متن را دریافت کرده، آن را پردازش نموده و در نهایت کلمات بعدی را حدس می زنند. قوانین تعریف شده در این زمینه، با قوانین پردازش زبان طبیعی یکسان هستند. اساسا این مدل به گونه ای طراحی شده تا ویژگی های یک زبان را از پایه بیاموزد و از آن ویژگی ها برای درک عبارات و جملات جدید تر استفاده نماید. 

رویکرد های زیادی برای راه اندازی مدل زبانی در هوش مصنوعی طراحی شده اند. هر کدام از این رویکرد ها، یک سری ویژگی های خاص را نیز در خود جای داده اند. هدف شما از راه اندازی مدل زبانی، مهم ترین عاملی است که می تواند نحوه عملکرد این مدل را تحت تاثیر خود قرار دهد. ریاضیات به کار رفته در پشت صحنه این مدل، نحوه عملکرد آن را تغییر می دهند. در ادامه شما می توانید چند مورد از متداول ترین الگوریتم ها و مدل های طراحی شده برای پردازش زبان را مشاهده کنید. 

N-gram: این رویکرد ساده ترین الگوریتم به کار رفته در دنیای مدل های زبانی را در خود جای داده است. این الگوریتم، یک توزیع احتمالی برای دنباله ای از متغیر N ایجاد می نمایند. مثلا اگر ما N را برابر با پنج قرار دهیم، احتمالا جمله ایجاد شده به این صورت خواهد بود: Can you please call me?. این مدل بر اساس اندازه N نسبت به تصمیم گیری اقدام می نماید. 

Unigram: الگوریتم به کار رفته در این مدل هم نسبتا ساده و سر راست است. این الگوریتم به هیچ شرطی نگاه نکرده و هر کلمه را به صورت مستقل مورد ارزیابی قرار می دهد. بازیابی اطلاعات و پردازش زبان به صورت طبیعی از جمله مهم ترین وظایف آنها به حساب می آیند. 

Bidirectional: خیلی از کاربران این مدل را با نام مدل دوطرفه هم شناسایی می کنند. بر خلاف مدل N-gram، این مدل یک متن را هم به سمت جلو و هم به سمت عقب مورد بررسی قرار می دهد. این مدل می تواند دقت خروجی را تا حد قابل توجهی افزایش دهد. 

Exponential: مدل های نمایی هم در دنیای امروزی ما اهمیت زیادی کسب کرده اند. از جمله دیگر نام آنها می توان به آنتروپی اشاره کرد. این الگوریتم متن را با استفاده از یک معادله ویژه و توابع N-gram مورد ارزیابی قرار می دهد. 

Continuous space: این مدل هوش مصنوعی به گونه ای طراحی شده تا از یک شبکه عصبی مصنوعی برای ترکیب غیر خطی وزن کلمات مورد استفاده قرار دهد. فرآیند تعیین وزن در این پروسه، جاسازی کلمه نامیده خواهد شد.

ضرورت استفاده از مدل زبانی چیست؟

کاربرد مدل زبانی در هوش مصنوعی باعث شده تا استفاده از آن به مسئله ای ضروری تبدیل شود. مدل سازی زبان به کارشناسان اجازه می دهد تا نسبت به راه اندازی NLP اقدام نمایند. هر مدل زبانی به نحوی خاص اطلاعات کیفی را به اطلاعات کمی تبدیل می کند. این روند به کارشناسان علوم داده اجازه می دهد تا با ماشین ها ارتباط برقرار نمایند. 

صنایع مختلفی هستند که می توانند مدل زبانی در هوش مصنوعی را مورد استفاده قرار دهند. استفاده از مدل های مدرن، بهینه و قوی در این صنایع می تواند روند انجام فعالیت های مختلف را متحول سازد. صنایع فناوری اطلاعات، مدیریت اموال و دارایی، مراقبت های بهداشتی، حمل و نقل، حقوق، نظامی و صنایع مربوط به دولت از جمله مثال هایی هستند که در این زمینه مطرح خواهند شد.

نقش Language Model در AI

همانطور که در قسمت های قبل تر هم ذکر شد، نقش Language Model در AI به شدت کلیدی و پر رنگ است. برای بررسی جملات ورودی کاربران و ایجاد خروجی با استفاده از آن، ما موتوری با نام پردازش زبان طبیعی یا NLP را مورد استفاده قرار می دهیم. بدون استفاده از مدل زبانی، امکان راه اندازی NLP تحت هیچ شرایطی وجود ندارد. جدا از این مسئله، مدل های زبانی به کار رفته در هوش مصنوعی به کارشناسان اجازه می دهند تا با ماشین ها و ربات های مختلف ارتباط برقرار نمایند. این مسئله روند ایجاد مدل در دنیای هوش مصنوعی را متحول خواهد نمود. 

مثال های مدل زبانی در هوش مصنوعی

مثال های زیادی را می توان برای بررسی مدل های زبانی در هوش مصنوعی مطرح کرد. ابزار تشخیص گفتار یکی از همین مثال های متداول به حساب می آید که اکثر ما حداقل یک بار آن را مورد استفاده قرار داده ایم. موتور تشخیص گفتار، با ضبط صدای انسان می تواند کلمات را پردازش و یک خروجی را بر همان اساس چاپ کند. دیگر کاربرد این مدل به ترجمه ماشینی اشاره دارد.

گاهی اوقات برای ترجمه یک عبارت، مترجم باید عبارات بعدی را حدس بزند. اینجاست که استفاده از مدل های زبانی اهمیت زیادی پیدا می کند. از جمله دیگر کاربرد های پر اهمیت این مدل می توان به تجزیه اطلاعات، تشخیص کاراکتر به صورت اپتیکال و بازیابی اطلاعات اشاره نمود.

بررسی انواع مدل زبانی در هوش مصنوعی

در قسمت های قبل، چند مورد از انواع مدل زبانی در هوش مصنوعی را مورد بررسی قرار دادیم. مدل هایی همچون Unigram، N-gram و Exponential از جمله دسته بندی های رایج برای الگوریتم های به کار رفته در این زمینه به حساب می آیند. اگر بخواهیم همه آنها را به صورت خلاصه در دو زیر شاخه تقسیم کنیم، به مدل های زبان آماری و مدل های زبان عصبی می رسیم. 

• مدل های زبان آماری: این مدل ها از زبان سنتی استفاده می کنند. N-gram و HMM در این دسته بندی قرار می گیرند. 
• مدل های زبان عصبی: این مدل ها جدید بوده و به تازگی توسعه یافته اند. بازدهی آنها خیلی بالا تر از مدل های آماری می باشد. آنها به جای استفاده از قوانین آماری، از شبکه های عصبی برای ایجاد جمله و حدس کلمات استفاده می کنند. 

تحولات مدل های زبانی طی چند سال اخیر

طی چند سال اخیر، چه تغییری در نقش Language Model در AI ایجاد شده است؟ ریشه مدل سازی زبانی که امروز ما آن را مورد استفاده قرار می دهیم به سال 1948 میلادی باز می گردد. در آن سال، کارشناسی با نام Claude Shannon یک مقاله تحت عنوان نظریه ریاضی ارتباطات منتشر کرد. او در آن با استفاده از یک مدل تصادفی ویژه با نام زنجیره مارکوف، نسبت به ایجاد یک مدل آماری برای دنبال های حروف در متن انگلیسی استفاده نمود. در همین بازه زمانی بود که کارشناسان از اهمیت به کار گیری مدل های مربوط زبان مطلع شده و تحقیقات گسترده ای را روی این مبحث شروع کردند.

با گذشت زمان، کارشناسان توانستند اولین مدل های مخصوص پردازش زبان را طراحی نمایند. در اوایل کار، مدل زبانی در هوش مصنوعی به منظور حل مشکلات متنی قرار گرفته در دنیای AI توسعه داده شدند. در مرحله بعد کارشناسان به دنبال استفاده از مدلی بودند که می تواند اهمیت استفاده از کلمات را درک کند و بهترین کلمه را برای استفاده در یک جمله، پیشنهاد کند. مدل های قدیمی مربوط به پردازش زبان، از دو لایه اصلی تشکیل شده بودند.

این دو لایه روی مدل Word2Vec و دسته کلمه CBOW طراحی شدند. این مدل می تواند برای حدس کلمه از متن مورد استفاده قرار گیرد. با پیشرفت های ایجاد شده در زمینه های مختلف هوش مصنوعی، کارشناسان توانستند مدل های بهینه تری را طراحی کنند. مدل های مدرن ما یعنی N-gram و Unigram همواره از الگوریتم های سریع تر و بهینه تری برای انجام پردازش های مورد نیاز استفاده می نمایند. 

سوالات متداول

در ادامه شما می توانید چند مورد از متداول ترین سوالات مطرح شده در مورد نقش Language Model در AI را مشاهده نمایید. 

آینده مدل زبانی چگونه پیشبینی می شود؟

خیلی از کارشناسان معتقد هستند که هوش مصنوعی ایجاد شده در این زمینه، خیلی واقعی تر از سایر مدل های هوش مصنوعی می باشد. امروزه تعداد علاقه مندان به دنیای هوش مصنوعی همواره رو به افزایش است. هر شبکه عصبی یک هوش مصنوعی نامیده می شود. متاسفانه اکثر این مباحث فقط مربوط به بازاریابی هستند و واقعا روی ساخت هوش مصنوعی تمرکزی ندارند. دانشمندان فعال در دنیای مدل زبانی، همواره در حال آماده سازی ربات های هوشمندی هستند که به درستی با انسان تعامل دارند. 

تفاوت انواع مدل زبانی چیست؟

مدل های زبانی می توانند تفاوت های زیادی با یکدیگر داشته باشند نحوه پردازش زبان و تصمیم گیری، مهم ترین تفاوتی است که می توان میان رویکرد های این مدل به آن اشاره نمود. البته که هیچکدام از این مدل ها به دیگران برتری ندارند. یعنی کارشناسان هر کدام از این موارد را در یک پروژه خاص مورد استفاده قرار می دهند. 

چه زبان هایی برای ساخت مدل زبانی به کار می روند؟

مهم ترین سوالی که برای افراد تازه وارد در حوزه هوش مصنوعی ایجاد می شود، به زبان های به کار رفته برای ساخت مدل زبانی اشاره دارد. کارشناسان می توانند زبان های زیادی را در این زمینه مورد استفاده قرار دهند. از جمله متداول ترین زبان های به کار رفته در حوزه هوش مصنوعی می توان به پایتون و R اشاره کرد. البته که زبان هایی همچون C و C++ برای ساخت مدل های حرفه ای تر و سریع تر مورد استفاده قرار می گیرند.

 کلام آخر

در این مقاله، سعی شده تا ویژگی های مدل زبانی در هوش مصنوعی و مزایایش به صورت دقیق مورد بررسی قرار گیرد. امروز ما به سوال مدل زبانی چیست؟ پاسخ دادیم و کاربرد هایش را بررسی کردیم. مسلما راه اندازی چنین ابزاری به دانش زیادی در زمینه آمار و احتمال و برنامه نویسی نیاز دارد. کارشناسان فعال در دنیای آنالیز داده می توانند زبان های خاصی همچون پایتون و آر را برای راه اندازی مدل های با کیفیت آنالیز دستور زبانی مورد استفاده قرار دهند. 

اگر شما هم به دنیای هوش مصنوعی علاقه مند هستید، باید قدم اول خود را به درستی بردارید. برای شروع هر کاری، اولین مرحله به انتخاب دوره آموزشی و یادگیری اشاره دارد. دنیای هوش مصنوعی هم از این قضیه مستثنی نیست. آکادمی درسمن، با استفاده از به روز ترین سرفصل های آموزشی و کارشناسان مجرب و متخصص، آماده ارائه خدمات به کاربران است. جالب است بدانید که آموزش هوش مصنوعی مقدماتی درسمن رایگان بوده و به شما اجازه می دهد تا مباحث پایه ای مورد نیاز خود را به خوبی فرا گیرید.