استخدام LLMs لمهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

مكتمل

تعمل مهام معالجة اللغة الطبيعية الشائعة (NLP) على الاستفادة من قدرات نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لمعالجة مجموعة واسعة من التحديات المتعلقة باللغة.

تتضمن هذه المهام:

• التلخيص: تكثف النصوص الطويلة في ملخصات موجزة.
• تحليل المشاعر: يحدد النغمة العاطفية للنص.
• الترجمة: تحويل النص بين اللغات.
• تصنيف اللقطات الصفرية: تصنيف النص إلى تسميات معرفة مسبقا دون أمثلة مسبقة.
• التعلم ببضع صور: التكيف مع المهام الجديدة مع الحد الأدنى من بيانات التدريب.

توضح هذه التطبيقات الإمكانات التحويلية ل LLMs في معالجة وفهم اللغة البشرية.

دعونا نستكشف كل من هذه المهام بمزيد من التفصيل.

تلخيص النصوص

التلخيص هو مهمة NLP شائعة حيث يقوم نموذج اللغة بتكثيف جزء طويل من النص إلى إصدار أقصر مع الحفاظ على المعلومات الرئيسية والأفكار الرئيسية.

هناك نوعان من التلخيص:

• يتضمن التلخيص الاستخراجي تحديد الجمل أو العبارات الهامة مباشرة من النص المصدر.
• ينشئ التلخيص التجريدي جملا جديدة تلتقط جوهر النص الأصلي.

تتفوق LLMs، مع فهمها المتقدم للسياق واللغة، في التلخيص التجريدي، وإنتاج ملخصات متسقة ودقيقة سياقيا.

يمكنك استخدام التلخيص في تطبيقات مختلفة، مثل إنشاء موجزات الأخبار، وتلخيص الأوراق البحثية، وإنشاء تقارير موجزة.

إجراء تحليل التوجه

تحليل المشاعر، والمعروف أيضا باسم التنقيب عن الرأي، هو عملية تحديد النغمة العاطفية وراء نص.

يتضمن تحليل التوجه تصنيف النص إلى فئات مثل المشاعر الإيجابية أو السلبية أو المحايدة .

تعتبر LLMs فعالة للغاية في هذه المهمة نظرا لقدرتها على فهم اللغة الدقيقة والسياق. من خلال تحليل اختيار الكلمات وبنية الجملة والسياق، يمكن لهذه النماذج قياس التوجه المعبر عنه بدقة في المراجعات، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، وتعليقات العملاء، والمزيد.

يستخدم تحليل المشاعر على نطاق واسع في الشركات لمراقبة سمعة العلامة التجارية وقياس رضا العملاء وفهم الرأي العام حول مواضيع مختلفة.

ترجمة النص

الترجمة هي مهمة تحويل النص من لغة إلى أخرى، وأثارت LLMs ثورة في هذا الحقل بقدرتها على إجراء ترجمة آلية عالية الجودة.

تستخدم نماذج اللغات هذه مجموعات بيانات واسعة متعددة اللغات وبنى شبكة عصبية متطورة لفهم النص وإنشاءه بلغات متعددة. يمكن ل LLMs التقاط الفروق الدقيقة والتعبيرات العرفية للغات مختلفة، وإنتاج ترجمات ليست دقيقة فقط ولكنها مناسبة سياقيا أيضا.

بالمقارنة مع التقنيات السابقة للترجمة، غالبا ما تكون LLMs أكثر دقة لأنها يمكن أن تفهم المعنى الدلالي للنص قبل ترجمته، ما يؤدي إلى ترجمات أقل حرفية.

تعد الترجمة الآلية التي تدعمها LLMs أمرا ضروريا للاتصال العالمي، مما يتيح للشركات والحكومات والأفراد التفاعل عبر الحواجز اللغوية بسهولة ودقة أكبر.

استخدام تصنيف اللقطات الصفرية

تصنيف اللقطات الصفرية هو تقنية حيث يمكن ل LLM تصنيف النص إلى تسميات معرفة مسبقا دون رؤية أي أمثلة مسماة أثناء التدريب.

يتم تحقيق التصنيف الصفري باستخدام المعرفة العامة الواسعة للنموذج وفهم اللغة.

يمكنك توفير وصف اللغة الطبيعية للتسميات، ويصنف النموذج النص استنادا إلى هذا الإدخال.

يعد التصنيف الصفري متعدد الاستخدامات وفعالا للغاية، لأنه يلغي الحاجة إلى مجموعات بيانات تدريب كبيرة ومسماة خاصة بكل مهمة جديدة. وهذه الإمكانية مفيدة في المجالات التي تظهر فيها فئات جديدة بشكل متكرر، مما يسمح بالتكيف والتطبيق الفوريين.

استخدام التعلم ببضع صور

عند استخدام التعلم ذي اللقطات القليلة، فإنك توفر LLM مع بعض الأمثلة قبل أن يقوم بمهمة معينة.

توفير نموذج مع بعض الأمثلة، يمكن النموذج من التكيف بسرعة مع المهام الجديدة بأقل قدر من البيانات، باستخدام معرفته اللغوية الراسخة.

يعد التعلم ذي اللقطات القليلة مفيدا في السيناريوهات التي تكون فيها البيانات المسماة نادرة أو مكلفة الحصول عليها. من خلال توفير عدد قليل من الأمثلة، يمكنك توجيه النموذج لتنفيذ مهام متخصصة مثل تصنيف النص الخاص بالمجال أو تحليل التوجه المخصص أو التعرف على الكيان.

تجعل المرونة والكفاءة التعلم القليل من اللقطات أداة قوية لنشر LLMs في تطبيقات العالم الحقيقي المتنوعة.

على سبيل المثال، استكشف المطالبة التالية التي تتضمن القليل من اللقطات التعليمية:

## Instructions
For each tweet, describe its sentiment.

## Examples 
Tweet: I hate it when my phone battery dies
Sentiment: Negative

Tweet: My day has been great
Sentiment: Positive

Tweet: This is the ink to the article
Sentiment: Neutral

Tweet: This new music video is incredible
Sentiment: Positive

تستخدم LLM الأمثلة لفهم ما تحتاج إلى القيام به وإكمال المطالبة عن طريق إرجاع توجه التغريدة الأخيرة.

الآن بعد أن استكشفت مهاما مختلفة ل LLMs، يمكنك استخدام Azure Databricks لتجربة LLMs مفتوحة المصدر واختبار قدراتها مع المطالبات.