מהו מודל שפה?
מודל שפה הוא סוג של למידת מכונה שמאומנת להבין, ליצור ולתפעל שפה אנושית.
מודלי שפה מבוססים על אלגוריתמים הלומדים תבניות בנתוני טקסט ויכולים לחזות את המילה הבאה במשפט, להשלים פסקה,
או אפילו ליצור טקסט חדש לגמרי העוקב אחר הנחיה נתונה.
מודלי שפה משמשים במגוון יישומים, כגון עוזרים וירטואליים, שירותי תרגום, הפקת תוכן ועוד.
מודלים של שפה מגיעים בגדלים ומורכבויות שונות, ממודלים פשוטים יותר שיכולים להתמודד עם משימות בסיסיות
ועד למודלים מתקדמים ביותר כמו GPT, המשתמש בטכניקות למידה עמוקה כדי לייצר טקסט שיכול להיות דמוי אנושי להפליא.
מודלים אלה מאומנים מראש על מערכי נתונים גדולים של טקסט מהאינטרנט, ספרים, מאמרים ומקורות אחרים כדי לפתח הבנה ר
חבה של שפה, הקשר ואפילו כמה היבטים של ידע העולם.
סוגי מודלי שפה
ניתן לסווג מודלים של שפה למספר סוגים על סמך הארכיטקטורה, שיטות האימון והיכולות שלהם.
להלן כמה מהסוגים העיקריים של מודלי שפה:
מודלי שפה סטטיסטיים: אלו הם הסוגים המוקדמים ביותר של מודלים של שפה המסתמכים על שיטות סטטיסטיות
כדי לחזות את הסבירות לרצף של מילים.
דוגמאות כוללות מודלי n-gram ומודלי מרקוב חבוי.
מודלי שפה רשת עצבית Feedforward: מודלים אלה משתמשים בארכיטקטורת רשת עצבית פשוטה המעבדת נתוני קלט
בכיוון בודד (קדימה) ללא כל חיבורי משוב.
הם ניסיון מוקדם להשתמש ברשתות עצביות לעיבוד שפה.
מודלים של רשתות עצביות חוזרות (RNN): RNN מתאימים יותר לטיפול ברצפים, כגון טקסט, מכיוון שיש להם לולאות פנימיות
המאפשרות למידע להימשך.
סוג זה כולל זיכרון לטווח קצר ארוך (LSTM) ויחידות חוזרות בעלות מוגבלות (Gated Recurrent Units) שנועדו לעזור
לרשת לזכור מידע חשוב ולשכוח את הלא רלוונטי.
מודלי שפה עצבית קונבולוציונית (CNN): למרות שהם משמשים בעיקר בעיבוד תמונה, ניתן להתאים את CNN גם לעיבוד טקסט.
הם יכולים ללכוד דפוסים מקומיים בתוך נתונים, כמו זיהוי רצפים ספציפיים של מילים בתוך גושי טקסט גדולים יותר.
מודלים מבוססי טרנספורמרים: קטגוריה זו כוללת דגמים כמו GPT ו-BERT.
הם מבוססים על ארכיטקטורת הטרנספורמרים, המשתמשת במנגנוני קשב כדי לשקול את ההשפעה של מילים שונות במשפט,
ללא קשר למיקומן.
ארכיטקטורה זו היא יעילה ביותר בהבנת הקשר ויצירת טקסט.
מודלים של מנגנון קשב: למרות שמנגנוני קשב הם מרכיב מרכזי במודלים של טרנספורמרים, התאמות קודמות
היו קיימות בהקשר של מודלים של רצף לרצף (seq2seq).
מודלים אלה, המשמשים בתרגום מכונה, משתמשים בקשב כדי להתמקד בחלקים שונים של רצף הקלט בעת יצירת רצף פלט.
מודלים היברידיים: מודלים אלו משלבים אלמנטים של ארכיטקטורות שונות. לדוגמה, מודל עשוי להשתמש גם בשכבות קונבולוציוניות
וגם בשכבות חוזרות כדי לעבד טקסט, במטרה ללכוד גם תלות מקומית וגם מבוססת-רצף בתוך הנתונים.
איך עובד מודל שפה?
מודלי שפה פועלים על ידי לימוד דפוסים ומבנים בשפה האנושית בהתבסס על כמויות אדירות של נתוני טקסט.
להלן מבט מפורט יותר כיצד הם פועלים:
אימון מודל שפה
מודלי שפה מאומנים על מערכי נתונים גדולים של טקסט.
הכשרה זו כוללת עיבוד טקסט ולמידה לחזות את המילה הבאה במשפט בהינתן המילים הקודמות.
לדוגמה, בהינתן המשפט “השועל החום המהיר קופץ על_________”, המודל עשוי לחזות “כלב” בתור המילה הבאה.
רכיבי מפתח של אימון מודל שפה
נתונים: ככל שנתוני ההכשרה מגוונים ונרחבים יותר, כך המודל מבין טוב יותר ניואנסים והקשרים לשוניים שונים.
מטרה: מטרת האימון העיקרית היא בדרך כלל למזער את השגיאה בחיזוי, הנמדדת לרוב לפי מידת הדיוק של המודל
מנבא את המילה הבאה או את רצף המילים הבאות בגוף.
ארכיטקטורות מודל שפה
סוגים שונים של מודלי שפה משתמשים בארכיטקטורות שונות לעיבוד טקסט:
רשתות עצביות חוזרות (RNNs): RNNs מעבדים רצפים על ידי שמירה על זיכרון (מצב) של חישובים קודמים.
כל מילה (מיוצגת בדרך כלל כווקטור) מעובדת ברצף, כשהפלט תלוי בעבר המיידי.
טרנספורמרים: אלה משתמשים במנגנון קשב כדי לעבד את כל המילים במשפט במקביל.
זה מאפשר למודל לשקול את החשיבות של כל מילה ביחס לאחרות עבור משימת חיזוי נתונה, ללא קשר למיקומה במשפט.
יכולת עיבוד מקבילית זו יעילה בלכידת הקשר.
טוקניזציה
לפני עיבוד טקסט, מודלים של שפה ממירים את הטקסט הגולמי לפורמט שהם יכולים להבין.
זה בדרך כלל כולל:
חלוקת טקסט לטוקנים (איסומונים): טוקנים יכולים להיות מילים, חלקים ממילים או אפילו תווים.
טוקני קידוד: כל אסימון מומר לצורה מספרית (בדרך כלל וקטורים) שהמודל יכול לעבד.
חיזוי
באמצעות המודל המאומן:
קלט: רצף של מילים מקודדות מסומנות מוזנת למודל.
עיבוד: המודל משתמש בפרמטרים הנלמדים שלו כדי לעבד את הקלט ולחזות את המילים הבאות.
פלט: החיזוי יכול להיות מילה בודדת, רצף של מילים, או אפילו פסקה שלמה, בהתאם לעיצוב הדגם ולמשימה.
כוונון עדין
עבור משימות ספציפיות, ניתן לכוונן מודלים:
הכשרה ספציפית למשימה: לאחר אימון מקדים על קורפוס גדול, ניתן לאמן את המודל (כוונן עדין) על מערך נתונים קטן יותר,
ספציפי למשימה.
זה עוזר למודל להתמחות התחזיות שלו על סמך הניואנסים של המשימה.
מה זה LMM?
LLM, או Large Language Model, מתייחס לסוג של מודל בינה מלאכותית שנועד להבין, ליצור ולתפעל שפה אנושית בקנה מידה גדול.
מודלים אלה נבנים בדרך כלל באמצעות טכניקות למידה עמוקה ומאומנים על כמויות עצומות של נתוני טקסט.
הם נכללים בקטגוריה הרחבה יותר של מודלים של שפה, אך נבדלים בגודלם – הן מבחינת הארכיטקטורה (מספר הפרמטרים)
והן מבחינת הנתונים עליהם הם מאומנים.
תכונות עיקריות של LLM
קנה מידה: LLM מאופיינים בגודלם העצום.
לדוגמה, למודלים כמו GPT-3 יש מיליארדי פרמטרים.
זה מאפשר להם ללכוד מגוון רחב של ידע אנושי וניואנסים לשוניים.
הכשרה: הם מאומנים על קורפוסים מגוונים המורכבים מספרים, מאמרים, אתרי אינטרנט ומקורות טקסט אחרים
כדי לפתח הבנה רחבה של שפה, הקשר וידע עולם.
יכולות: בשל גודלם וההכשרה המקיפה שלהם, LLM יכולים לבצע מגוון משימות ללא צורך בכוונון ספציפי למשימה.
משימות אלו כוללות, בין היתר, שיחה, השלמת טקסט, סיכום, תרגום ומענה לשאלות.
כוונון: לימודי LLM מאומנים מראש להתמודד עם מספר סוגים של משימות שפה.
ההכשרה המוקדמת הזו הופכת אותם להתאמה גבוהה, וניתן לכוונן אותם למשימות מיוחדות עם מעט נתוני אימון נוספים.
טכנולוגיה: רוב ה-LLMs משתמשות בגרסאות מתקדמות של ארכיטקטורות רשתות עצביות, כמו מודל ה-Transformer,
המאפשר טיפול יעיל יותר בתלות ארוכת טווח בטקסט (LSTM).
מה זה MLM?
MLM ראשי תיבות של Masked Language Modeling, טכניקת אימון המשמשת בעיקר בפיתוח מודלים של שפה,
במיוחד בהקשר של מודלים כמו BERT.
Masked Language Modeling היא צורה של למידה בפיקוח עצמי, שבה חלק מהמילים בנתוני הקלט מוסתות או מוסתרות באופן אקראי,
ומטרת המודל היא לחזות את המילה המקורית בכל מיקום מסכה בהתבסס רק על ההקשר שלה.
איך MLM עובד?
הכנת נתוני קלט: במהלך האימון, המודל מוצג עם טקסט שבו אחוז מסוים מהמילים (בדרך כלל בסביבות 15%)
מוחלפים באסימון מיוחד כמו [MASK].
לדוגמה, המשפט “השועל החום המהיר קופץ מעל הכלב העצלן” עשוי להשתנות ל”החום המהיר [MASK] קופץ מעל הכלב העצלן”.
הבנה קונטקסטואלית: לאחר מכן המודל צריך לחזות את המילה הממוסכת (“שועל” במקרה זה) תוך שימוש רק במילים הבלתי-ממוסכת כהקשר.
זה דורש הבנה מעמיקה של השפה וההקשר כאחד, שכן על המודל להסיק את המילה החסרה רק על סמך המילים שמסביב.
הקשר דו-כיווני: במודלים כמו BERT, המשתמשים ב-MLM, תהליך האימון משתמשת בהקשר הדו-כיווני, כלומר המודל מתחשב הן במילים
שקודמות לקוד הממוסך והן אחריו.
זה שונה ממודלים חד-כיווניים קודמים (כמו ה-GPT המקורי), אשר מנבאים בעיקר כל מילה בהתבסס רק על ההקשר הקודם.
אימון: תחזיות המודל מושוות מול המילים בפועל, והמודל מתעדכן כדי למזער את שגיאות החיזוי.
תהליך זה חוזר פעמים רבות על מערך נתונים גדול.
מחפש יישום מודל שפה? פנה עכשיו!
