מודל שפה

מודל שפה הוא מודל הסתברותי של שפה טבעית.  הדוגמאות המוכרות ביותר של שימוש במודלי שפה הן "השלמה אוטומטית", המציעה את המילה או המילים הכי סבירות להשלמת טקסט שהוקלד עד כה, וכן כלי בינה מלאכותית טקסטואליים בגרסתם המתקדמת כמודלי שפה גדולים דוגמת ChatGPT או Gemini.

מודלי שפה משמשים עבור מגוון בעיות בבלשנות חישובית; זיהוי דיבור והפיכתו לטקסט, כדי להבטיח שרצפי מילים בסבירות נמוכה לא יופיעו, ועד לשימוש רחב יותר בתרגום מכונה, יצירת טקסט ממוכן דמוי אדם, זיהוי חלקי דיבור, זיהוי תווים אופטי, זיהוי ממוחשב של כתב יד, ויישומים נוספים.

 סוגי מודלים 
 Unigram 
ניתן להתייחס למודל Unigram כשילוב של כמה אוטומטים סופיים של מצב אחד.Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze: An Introduction to Information Retrieval, pages 237–240. Cambridge University Press, 2009 המודל מניח שההסתברויות של אסימונים ברצף אינן תלויות, למשל:



במודל זה, ההסתברות של כל מילה תלויה רק בהסתברות של אותה מילה במסמך, כך שיש לנו רק אוטומטים סופיים של מצב אחד כיחידות. לאוטומט עצמו יש התפלגות הסתברות על כל אוצר המילים של המודל, המסתכמת ל-1. להלן איור של דגם Unigram של מסמך.
תנאים הסתברות במסמך a 0.1 world 0.2 likes 0.05 we 0.05 share 0.3 ... ...



ההסתברות שנוצרת עבור שאילתה ספציפית מחושבת כ



למסמכים שונים יש מודלי Unigram, עם הסתברויות פגיעה שונות של מילים. התפלגויות ההסתברות ממסמכים שונים משמשות ליצירת הסתברויות פגיעה עבור כל שאילתה. ניתן לדרג מסמכים עבור שאילתה לפי ההסתברויות. דוגמה למודלי Unigram של שני מסמכים:
תנאים הסתברות ב-Doc1 הסתברות ב-Doc2 a 0.1 0.3 world 0.2 0.1 likes 0.05 0.03 we 0.05 0.02 share 0.3 0.2 ... ... ...
בהקשרים של אחזור מידע, מודלי Unigram מופשטים לעיתים קרובות כדי למנוע מקרים שבהם P (מונח)=0. גישה נפוצה היא ליצור מודל סבירות מקסימלית עבור כל האוסף ואינטרפולציה ליניארית של מודל האוסף עם מודל סבירות מקסימלית עבור כל מסמך כדי לפשט את המודל.Buttcher, Clarke, and Cormack. Information Retrieval: Implementing and Evaluating Search Engines. pg. 289–291. MIT Press.

 n-gram 
במודל n-gram, ההסתברות  של התבוננות במשפט  משוער כ



ההנחה היא שההסתברות להתקלות במילה ה- i w i בהיסטוריית ההקשר של ה- i הקודם - ניתן להעריך 1 מילים לפי ההסתברות להתבונן בה בהיסטוריית ההקשר המקוצרת של ה- n הקודמת - 1 מילים ( נכס מרקוב מסדר n ). כדי להבהיר, עבור n=3 ו- i=2 יש לנו 

ניתן לחשב את ההסתברות המותנית מתוך ספירת תדירות של מודל n-gram:



מודלי bigram וtrigram מציינים מודלי n-gram עם n=2 ו- n=3, בהתאמה.Craig Trim, What is Language Modeling?, April 26th, 2013.

בדרך כלל, הסתברויות מודל n-gram אינן נגזרות ישירות מספירת תדרים, מכיוון שבמודלים שנגזרו כך צפות בעיות כאשר הם מתמודדים עם n-gram כלשהם שלא נראו במפורש קודם לכן.

במקום זאת, נחוצה צורה כלשהי של "החלקה", הקצאת חלק ממסת ההסתברות הכוללת למילים בלתי נראות או ל-n-gram. נעשה שימוש בשיטות שונות, החל מהחלקה פשוטה של "הוספה אחת" (הקצאת ספירה של 1 ל-n- גרם בלתי נראה, כקודם לא אינפורמטיבי) ועד למודלים מתוחכמים יותר, כגון הנחות של Good-Turing או back-off models.

 דו-כיווני 
ייצוגים דו-כיווניים מתנים הן לפני והן לאחר ההקשר (למשל, מילים) בכל השכבות.

 דוגמה 
במודל שפה bigram (n=2), ההסתברות של המשפט שראיתי את הבית האדום משוערת כמו



ואילו במודל שפה trigram (נ=3), הקירוב הוא



שימו לב שההקשר של ה-n הראשונה–1 n -גרם מלא בסמנים של תחילת המשפט, המסומנים בדרך כלל על ידי 
.

 אקספוננציאלי 
מודלים של שפת אנטרופיה מקסימלית מקודדים את הקשר בין מילה להיסטוריה של n-gram באמצעות פונקציות תכונה. המשוואה היא



כאשר  היא פונקציית המחיצה,  הוא וקטור הפרמטר, ו  היא פונקציית הפיצ'ר. במקרה הפשוט ביותר, פונקציית התכונה היא רק אינדיקטור לנוכחות של n-gram מסוים.

המודל הלוג-ביליניארי הוא דוגמה נוספת למודל שפה אקספוננציאלי.

 רשת נוירונים 
מודלי שפות מבוססי רשתות נוירונים משתמשים בייצוגים או הטמעות מתמשכות של מילים כדי לבצע את התחזיות שלהם. מודלים אלה עושים שימוש ברשתות עצביות מלאכותיות.

ככל שמודלי שפה מאומנים על טקסטים גדולים יותר ויותר, אוצר המילים של המודל גדל. וכך גם מספר הרצפים האפשריים של מילים גדל באופן אקספוננציאלי. דבר זה גורם לבעיה של "דלילות נתונים" בגלל הרצפים הרבים האפשריים. לפיכך, יש צורך בסטטיסטיקה כדי להעריך נכון את הסתברות הופעת המילה. רשתות נוירונים נמנעות מבעיה זו על ידי ייצוג מילים בצורה מבוזרת, כצירופים לא ליניאריים של משקלים ב"רשת נוירונים".

בדרך כלל, מודלים של שפת רשת נוירונים בנויים ומאומנים כמסווגים הסתברותיים הלומדים לחזות התפלגות הסתברות



כלומר, הרשת מאומנת לחזות את התפלגות ההסתברות על פני אוצר המילים, בהתחשב להקשר לשוני כלשהו. זה נעשה באמצעות אלגוריתמים סטנדרטיים לאימון רשת נוירונים כגון "ירידה בשיפוע סטוכסטי" עם "התפשטות לאחור". ההקשר עשוי להיות חלון בגודל קבוע של מילים קודמות, כך שהרשת מנבאת



מ"וקטור תכונה" המייצג את  המילים הקודמות. אפשרות נוספת היא להשתמש במילים "עתידיות" כמו גם במילים מה"עבר" כתכונות, כך שההסתברות המשוערת היא



זה נקרא מודל "שק של מילים" (bag-of-words). כאשר וקטורי התכונה של המילים בהקשר משולבים על ידי פעולה רציפה, המודל הזה מכונה ארכיטקטורת שקית המילים הרציפה (CBOW).

אפשרות שלישית שמתאמנת לאט יותר מה-CBOW אבל מתפקדת מעט יותר טוב היא להפוך את הבעיה הקודמת ולגרום לרשת נוירונים ללמוד את ההקשר בהינתן מילה. או בצורה מדויקת יותר, בהינתן רצף של מילות אימון , אחד מגדיל את ההסתברות הממוצעת לlog



כאשר , גודל ההקשר האימון, יכול להיות פונקציה של המילה המרכזית . זה נקרא מודל שפת דילוג על גרם (skip-gram). מודלים של שקית מילים ודילוג על גרם הם הבסיס לתוכנית word2vec.

 מודלי שפה בולטים 
מודלי שפה בסיסיים:
 GPT-2: Generative Pre-trained
 BERT: ייצוג מקודד דו-כיווני של רובוטריקים (BERT)
מודלי שפה גדולים:

 מודל שפה כללי (GLaM) של טריליון פרמטרים, ממחקר של Google
 מודלי שפה ליישומי דיאלוג (LaMDA) מודל של 137 מיליארד פרמטרים מ-Google Research
 Megatron-Turing מודל פרמטרים של 530 מיליארד NLG, מבית Microsoft/Nvidia
 BigScience Large Open-Science (BLOOM) מודל שפה רב-לשונית פתוחה בגישה פתוחה עם 176 מיליארד פרמטרים.
 Transformer 2 עם 1.5 מיליארד פרמטרים.
 GPT-3: Generative Pre-trained Transformer 3, עם גודל חסר תקדים של הקשר באורך 2048 אורך סמלי ו-175 מיליארד פרמטרים (דורש 800 GB של אחסון).
 GPT-3.5/ ChatGPT /InstructGPT וגרסאות מתקדמות יותר מ-OpenAI
 GPT-NeoX-20B: מודל שפה אוטורגרסיבית בקוד פתוח עם 20 מיליארד פרמטרים.
 OPT-175B מאת Meta AI: מודל נוסף של שפה של 175 מיליארד פרמטרים. זה זמין לקהילת המחקר הרחבה יותר של AI.

מודלים יוצרים שאינם מודל שפה:

 יצירת תמונה תלת-ממדית של DreamFusion/Imagen מ-Google Research
 Get3D מ-Nvidia
 MineClip מ-Nvidia
 Point-E מאת OpenAI: מחולל מודלים תלת־ממדיים.

Hugging Face מארח קבוצה של דגמי שפה זמינים לציבור עבור מפתחים לבניית יישומים באמצעות למידת מכונה.

 הערכת איכות של מודלים 
הערכת האיכות של מודלי שפה נעשית בעיקר על ידי השוואה לאמות מידה מדגמיות שנוצרו על ידי אדם במשימות אופייניות למטרה הנמדדת.

מבחני איכות נוספים בודקים את האופי הפנימי של מודל שפה או משווים שני מודלים אחד לשני. מכיוון שמודלי שפה נועדו בדרך כלל להיות דינמיים וללמוד מנתונים שהם רואים, כמה מודלים מוצעים חוקרים את קצב הלמידה, למשל באמצעות בדיקה של עקומות הלמידה של המודלים.

מערכי נתונים שונים פותחו לשימוש כדי להעריך מערכות עיבוד שפה:
 קורפוס של קבילות לשונית
 מדד GLUE
 קורפוס הפרפראזה של מיקרוסופט
 הסקת שפה טבעית רב-ז'אנרית
 שאלה בהסקת שפה טבעית
 צמדי שאלות Quora
 זיהוי מעורבות טקסטואלית
 מדד דמיון טקסטואלי סמנטי
 מבחן תשובה לשאלות SQuAD
 Stanford Sentiment Treebank 
 וינוגרד NLI

 ביקורת 
למרות שניתן להראות שמודלי שפה בזמננו, דוגמת GPT-2, יכולים לבצע פעולות אנושיות בכמה סוגי משימות, לא הוכח עדיין שהם מודלים קוגניטיביים סבירים. לדוגמה, הוכח שרשתות עצביות חוזרות על דפוסים שבני אדם לא יוצרים באופן טבעי, ואינם מצליחים ללמוד דפוסים רבים שבני אדם כן לומדים.

 קישורים חיצוניים 
 בחירה נכונה של מודל שפה, באתר ai-blog

 הערות שוליים 

קטגוריה:מודלים מרקוביים
קטגוריה:בינה מלאכותית