تولید زبان طبیعی از درون: آموزش ماشین‌ها برای نوشتن مانند انسان

تولید زبان طبیعی از درون: آموزش ماشین‌ها برای نوشتن مانند انسان
تصویر توسط ویرایشگر | میانه سفر

تولید زبان طبیعی (NLG) یک منطقه جذاب است هوش مصنوعی (AI)، یا به طور خاص تر از پردازش زبان طبیعی (NLP)، با هدف توانمند ساختن ماشین‌ها برای تولید متنی شبیه انسان که ارتباط انسان و ماشین را برای حل مسئله هدایت می‌کند. این مقاله بررسی می‌کند که NLG چیست، چگونه کار می‌کند، و چگونه این حوزه طی سال‌های اخیر تکامل یافته است و در عین حال بر اهمیت آن در چندین کاربرد تاکید می‌کند.

درک تولید زبان طبیعی

هوش مصنوعی و سیستم های کامپیوتری به طور کلی بر اساس زبان انسان عمل نمی کنند، بلکه بر اساس نمایش عددی داده ها عمل می کنند. بنابراین، NLG شامل تبدیل داده هایی است که در حال پردازش به متن قابل خواندن برای انسان هستند. موارد استفاده رایج از NLG شامل نوشتن گزارش خودکار، ربات‌های گفتگو، پاسخ‌گویی به سؤال و ایجاد محتوای شخصی‌شده است.

برای درک بهتر نحوه عملکرد NLG، درک آن ضروری است رابطه با درک زبان طبیعی (NLU): NLG بر تولید زبان تمرکز دارد، در حالی که NLU بر تفسیر و درک آن تمرکز دارد. از این رو، فرآیند تبدیل معکوس نسبت به آنچه در NLG اتفاق می‌افتد در NLU انجام می‌شود: ورودی‌های زبان انسانی مانند متن باید در نمایش‌های عددی – اغلب برداری – متن کدگذاری شوند که الگوریتم‌ها و مدل‌ها می‌توانند با یافتن پیچیده آن را تحلیل، تفسیر و معنا کنند. الگوهای زبان در متن

در هسته خود، NLG را می توان به عنوان یک دستور غذا فهمید. درست همانطور که یک سرآشپز مواد را به ترتیب خاصی برای ایجاد یک غذا کنار هم قرار می دهد، سیستم های NLG نیز عناصر زبان را بر اساس داده های ورودی مانند یک اعلان و اطلاعات زمینه جمع آوری می کنند.

درک این نکته مهم است که رویکردهای اخیر NLG مانند معماری ترانسفورماتور که بعداً توضیح داده شد، اطلاعات را در ورودی‌ها با ترکیب مراحل NLU در مراحل اولیه NLG ترکیب می‌کنند. ایجاد یک پاسخ معمولاً نیازمند درک یک درخواست ورودی یا درخواست فرموله شده توسط کاربر است. هنگامی که این فرآیند درک اعمال شد و قطعات زبانی اره منبت کاری اره مویی به طور معناداری مونتاژ شدند، یک سیستم NLG یک پاسخ خروجی کلمه به کلمه تولید می کند. این بدان معنی است که زبان خروجی به طور کامل یکباره تولید نمی شود، بلکه یک کلمه پس از دیگری تولید می شود. به عبارت دیگر، مسئله تولید زبان گسترده‌تر به دنباله‌ای از مسائل ساده‌تر، یعنی یک مسئله پیش‌بینی کلمه بعدی، که به صورت تکراری و متوالی مورد بررسی قرار می‌گیرد، تجزیه می‌شود.

را مشکل پیش بینی کلمه بعدی در سطح معماری پایین به عنوان فرمول بندی شده است وظیفه طبقه بندی. درست مانند یک مدل طبقه‌بندی مرسوم در یادگیری ماشینی که می‌تواند برای طبقه‌بندی تصاویر حیوانات به گونه‌ها یا مشتریان بانک به واجد شرایط یا غیر واجد شرایط برای وام آموزش داده شود، مدل NLG در مرحله نهایی خود یک لایه طبقه‌بندی را ترکیب می‌کند که احتمال هر کلمه را تخمین می‌زند. در یک واژگان یا زبان که کلمه بعدی است که سیستم باید به عنوان بخشی از پیام ایجاد کند: بنابراین، کلمه با بیشترین احتمال به عنوان کلمه بعدی واقعی برگردانده می شود.

معماری ترانسفورماتور رمزگذار-رمزگشا پایه و اساس مدل‌های زبان بزرگ مدرن (LLM) است که در وظایف NLG برتری دارند. در مرحله نهایی پشته رمزگشا (گوشه سمت راست بالای نمودار زیر) یک لایه طبقه بندی است که آموزش داده شده است تا نحوه پیش بینی کلمه بعدی را برای تولید بیاموزد.

معماری ترانسفورماتور کلاسیک: پشته رمزگذار بر درک زبان ورودی متمرکز است، در حالی که پشته رمزگشا از بینش به دست آمده برای تولید یک پاسخ کلمه به کلمه استفاده می کند.

تکامل تکنیک ها و معماری های NLG

NLG به طور قابل توجهی تکامل یافته است، از سیستم های محدود و نسبتاً ایستا مبتنی بر قوانین در روزهای اولیه NLP تا مدل های پیچیده ای مانند Transformers و LLMs امروزه، که قادر به انجام طیف قابل توجهی از وظایف زبان از جمله نه تنها زبان انسانی، بلکه همچنین تولید کد هستند. معرفی نسبتاً اخیر تولید افزوده بازیابی (RAG) قابلیت‌های NLG را بیشتر افزایش داده است و با ادغام دانش خارجی به عنوان ورودی‌های متنی اضافی برای فرآیند تولید، به برخی محدودیت‌های LLM مانند توهمات و منسوخ شدن داده‌ها پرداخته است. RAG با بازیابی اطلاعات مرتبط در زمان واقعی برای غنی‌سازی درخواست‌های ورودی کاربر، به فعال‌سازی پاسخ‌های مرتبط‌تر و آگاهانه‌تر به زبان انسانی کمک کرد.

روندها، چالش ها و جهت گیری های آینده

آینده NLG امیدوار کننده به نظر می رسد، حتی اگر از چالش هایی مانند:

• اطمینان از دقت در متن تولید شده: همانطور که پیچیدگی و پیچیدگی مدل‌ها افزایش می‌یابد، اطمینان از اینکه آنها محتوای واقعی و مناسب با زمینه تولید می‌کنند، اولویت اصلی توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی است.
• ملاحظات اخلاقی: مقابله با مسائلی مانند سوگیری در متن تولید شده و احتمال استفاده نادرست یا استفاده غیرقانونی ضروری است که به چارچوب های محکم تری برای استقرار هوش مصنوعی مسئول نیاز دارد.
• هزینه آموزش و ساخت مدل ها: منابع محاسباتی قابل توجه مورد نیاز برای آموزش مدل‌های پیشرفته NLG مانند مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور، می‌تواند مانعی برای بسیاری از سازمان‌ها باشد و دسترسی آنها را محدود کند. ارائه دهندگان ابر و شرکت های بزرگ هوش مصنوعی به تدریج راه حل هایی را برای حذف این بار در بازار معرفی می کنند.

همانطور که فناوری‌های هوش مصنوعی همچنان در حال گسترش هستند، می‌توانیم انتظار NLG پیشرفته‌تر و شهودی‌تری داشته باشیم که مرزهای بین ارتباطات انسان و ماشین محور را محو کند.