موضوع مقاله: T5 (مدل زبان) | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # T5 (مدل زبان) | مقدمه: خانواده که به معنی ترنسفومر انتقال متن-به-متن است، شامل مجموعه‌ای از مدل‌های زبان بزرگ است که توسط هوش مصنوعی گوگل در سال ۲۰۱۹ منتشر شد.. | ## بخش 1: T5 (مدل زبان) | این مدل‌ها بر پایه معماری ترنسفورمر طراحی شده‌اند و ساختاری رمزگذار-رمزگشا دارند. در این ساختار، بخش رمزگذار متن ورودی را تحلیل کرده و پردازش می‌کند، در حالی که بخش رمزگشا وظیفه تولید متن خروجی را بر عهده دارد. این طراحی برای حل طیف گسترده‌ای از مسائل پردازش زبان طبیعی با عملکرد بالا توسعه یافته است. مدل‌های T5 ابتدا با استفاده از مجموعه‌های عظیمی از داده‌های متنی و کد، پیش‌آموزش داده می‌شوند. این فرایند آنها را قادر می‌سازد وظایف مختلف مبتنی بر متن را که مشابه آموزش اولیه‌شان باشد، به‌خوبی انجام دهند. به علاوه، این مدل‌ها انعطاف‌پذیر هستند و می‌توان با تنظیم دقیق آنها، برای وظایف جدید یا متفاوت نیز استفاده کرد. این ویژگی باعث می‌شود که T5 در بسیاری از حوزه‌های پردازش زبان طبیعی کاربرد داشته باشد. مدل‌های T5 در زمینه‌های مختلفی کاربرد دارند، از جمله طراحی ربات‌های گفتگو، سیستم‌های پیشرفته ترجمه ماشینی، ابزارهای خلاصه‌سازی خودکار متن، تولید کدهای برنامه‌نویسی، و حتی در روباتیک. این تنوع کاربرد به دلیل معماری انعطاف‌پذیر و توانایی بالای این مدل در پردازش زبان طبیعی و درک متن است. آموزش دادن مدل‌های T5 ابتدا بر روی مجموعه داده پیکره متنی خزیده شده و تمیز‌شده عظیم ، شامل متن و کد جمع‌آوری‌شده از اینترنت، پیش‌آموزش داده شدند. پس از پیش‌آموزش، مدل‌ها قابل تنظیم برای وظایف خاص هستند، به طوری که می‌توانند دانش آموخته‌شده را برای عملکرد بهتر در برنامه‌های خاص مانند ترجمه، خلاصه‌سازی یا تولید متن تطبیق دهند. | ## بخش 2: T5 (مدل زبان) | مدل‌های T5 برای بسیاری از وظایف پردازش زبان طبیعی در قالبی ساده و یکپارچه طراحی شده‌اند. این رویکرد باعث شده تا مدل بتواند با استفاده از یک ساختار مشترک مسائل متنوعی را، از جمله ترجمه، خلاصه‌سازی، و تولید پاسخ برای سوالات حل کند. چند نمونه از کاربردها عبارتند از: بازیابی متن خراب: بابت <X> در مهمانی هفته <Y> از شما ممنونم -> <X> پیش <Y> دعوت <Z>، که در آن <Z> به معنای "پایان خروجی" است، و <X> و <Y> نشان دهنده جاهای خالی هستند که در گزارش اصلی "سنتینل" نامیده می‌شوند. در توجه متقابل رمزگذار-رمزگشا (مستطیل بالایی)، هر نشانه هدف به تمام نشانه‌های ورودی توجه می‌کند. در خودتوجهی رمزگشا (مثلث بالایی)، هر نشانه هدف فقط به نشانه‌های هدف فعلی و گذشته توجه می‌کند. همه آنها ترانسفورماتورهای رمزگذار-رمزگشا هستند که در آن رمزگذار متن ورودی را پردازش می‌کند و رمزگشا متن خروجی را تولید می‌کند. این مدل‌ها اغلب با تعداد پارامترهایشان متمایز می‌شوند که نشان دهنده پیچیدگی و ظرفیت بالقوه مدل است. توجه داشته باشید که بر خلاف ترنسفورهای معمولی، مدل‌های 3B و 11B نیاز به رعایت ندارندو در مقایسه با ترانسفورمر اصلی، از چند تغییر جزئی استفاده می‌کند: نرمال‌سازی لایه‌ها بدون سوگیری افزودنی. قرار دادن نرمال سازی لایه در خارج از مسیر باقیمانده؛ تعبیه موقعیتی نسبی برای همه آزمایش‌ها، آنها از توکنایزر وردپیس با اندازه واژگان ۳۲۰۰۰ استفاده کردند. این توکنایزر بر روی ترکیبی از داده‌های انگلیسی ، آلمانی ، فرانسوی و رومانیایی منشعب شده از مجموعه داده‌های C4 با نسبت ۱۰:۱:۱:۱ آموزش داده شد. انواع مدل‌های متنوعی از معماری T5 منشعب شده‌اند که برای متمایز کردن آنها از قراردادهای نامگذاری غیر استاندارد استفاده شد. | ## بخش 3: T5 (مدل زبان) | تعدا بسیار زیادی از انواع مدل‌های منتشر شده توسط گوگل برین در مخزن گیت‌هاب به T5X مربوط می‌شود. برخی از مدل‌ها از ابتدا آموزش می‌بینند در حالی که برخی دیگر با ادامه آموزش یک مدل از پیش آموزش‌دیده بدست می‌آیند. سوئیچ ترانسفورمر (۲۰۲۱): یک نوع ترکیبی از متخصصان T5، با جایگزینی لایه‌های پیش‌خور در بلوک‌های رمزگذار و رمزگشا با مخلوطی از لایه‌های پیش‌خور خبره. T0 3B, 11B (۲۰۲۱): مجموعه‌ای از مدل‌هایی که از پست‌های بازرسی T5 سازگار با LM شروع می‌شوند و برای انجام وظایف فقط بر اساس دستور کار ( نفر شات ) آموزش داده می‌شوند. UL2 20B (۲۰۲۲): مدلی با معماری مشابه سری T5 ، اما تا 20B مقیاس‌بندی شده و با هدف "مخلوط زدا" در C4 آموزش دیده است. این بر روی یک خوشه TPU به طور تصادفی آموزش داده شد، زمانی که یک دوره آموزشی به طور تصادفی به مدت یک ماه در حال اجرا ماند. Pile-T5 (2024): دارای همان معماری T5 است، با این تفاوت که از توکنایزر لاما استفاده می‌کند. کاربردها با توجه به انی که مدل T5 یک مدل رمزگذار-رمزگشا است، این امکان وجود دارد که از آن در کاربردهای پیگیری دستورالعمل استفاده شود. رمزگذار در این مدل دستورالعمل را رمزگذاری می‌کند و رمزگشا به صورت خودکار پاسخ را تولید می‌کند. | ## جمع‌بندی | این یک متن را به دنباله ای از بردارهای اعداد واقعی رمزگذاری می‌کند، که می‌تواند برای برنامه‌های کاربردی پایین دست استفاده شود.