آموزش مدل‌های زبانی اختصاصی یکی از مهم‌ترین گام‌ها در حوزهٔ پردازش زبان طبیعی است. با رشد روزافزون داده‌های متنی، نیاز به مدل‌هایی که بتوانند زبان خاصی را درک کنند، بیش از پیش احساس می‌شود. شرکت Hugging Face با ارائهٔ کتابخانه‌های متن‌باز Transformers و Tokenizers مسیر را برای توسعه‌دهندگان هموار کرده است تا بتوانند بدون نیاز به زیرساخت‌های عظیم، مدل زبانی خود را از صفر آموزش دهند.

در این راهنما که برگرفته از مقالهٔ رسمی Hugging Face منتشرشده در فوریه ۲۰۲۰ است، نشان می‌دهیم چگونه یک مدل زبانی کوچک با ۸۴ میلیون پارامتر بسازیم. این مدل شامل ۶ لایه، ۷۶۸ واحد پنهان و ۱۲ سر توجه است؛ معماری‌ای مشابه مدل معروف DistilBERT. زبان انتخابی برای این آموزش، زبان اسپرانتو است که به‌دلیل ساختار ساده و قابل یادگیری انتخاب شده است.

چرا آموزش مدل زبانی از صفر اهمیت دارد؟

مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده مانند BERT و GPT برای زبان‌های پرکاربرد مثل انگلیسی عالی عمل می‌کنند، اما برای زبان‌های کم‌منبع یا حوزه‌های تخصصی، عملکرد مطلوبی ندارند. با آموزش یک مدل از صفر، می‌توانید مدلی متناسب با زبان و دامنهٔ کاری خود بسازید. این کار به شما امکان می‌دهد تا بر روی داده‌های خاص خودتان بهینه‌سازی کنید و وابستگی به مدل‌های عمومی را کاهش دهید.

Hugging Face با ابزارهای خود این فرایند را به چند گام ساده تقسیم کرده است. در ادامه به بررسی این گام‌ها می‌پردازیم.

مراحل ساخت مدل زبانی با Transformers و Tokenizers

فرایند آموزش یک مدل زبانی از صفر شامل چند مرحلهٔ کلیدی است که هرکدام نیازمند دقت و انتخاب صحیح هستند. در ادامه این مراحل را برای شما فهرست‌وار آورده‌ایم:

  • یافتن مجموعه دادهٔ مناسب: اولین قدم، جمع‌آوری دادگان متنی با کیفیت است. برای اسپرانتو، منابع متنوعی وجود دارد که می‌توان از آن‌ها استفاده کرد.
  • آموزش توکنایزر: توکنایزر وظیفه تبدیل متن به توکن‌های عددی را بر عهده دارد. کتابخانهٔ Tokenizers به شما امکان می‌دهد تا توکنایزری دقیق و کارآمد برای زبان مورد نظرتان بسازید.
  • آموزش مدل زبانی: در این مرحله با استفاده از کتابخانهٔ Transformers، مدل را بر روی دادگان آماده‌شده آموزش می‌دهید. این آموزش می‌تواند به‌صورت از صفر (without pretraining) انجام شود.
  • بررسی عملکرد مدل: باید مطمئن شوید که مدل به‌خوبی آموزش دیده و loss آن به میزان قابل قبولی کاهش یافته است.
  • بهینه‌سازی برای وظایف پایین‌دستی: مدل آموزش‌دیده را می‌توانید برای وظایف مشخصی مانند برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging) با استفاده از یادگیری انتقالی تنظیم کنید.
  • اشتراک‌گذاری مدل: در پایان، مدل خود را در هاب Hugging Face منتشر کنید تا دیگران نیز از آن استفاده کنند.

بهینه‌سازی مدل و اشتراک‌گذاری آن

پس از آموزش اولیه، می‌توانید مدل را بر روی یک وظیفهٔ پایین‌دستی مانند برچسب‌گذاری اجزای کلام تنظیم کنید. این کار با استفاده از دادگان دارای برچسب انجام می‌شود و دقت مدل را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهد. در نهایت، اشتراک‌گذاری مدل در پلتفرم Hugging Face نه‌تنها به پیشرفت جامعهٔ هوش مصنوعی کمک می‌کند، بلکه باعث می‌شود کار شما توسط دیگران ارزیابی و بهبود یابد.

Hugging Face با ارائهٔ ابزارهای متن‌باز و مستندات کامل، مسیر آموزش مدل‌های زبانی را دموکراتیزه کرده است. این حرکت گامی بزرگ در راستای پیشبرد هوش مصنوعی باز و علمی است و به توسعه‌دهندگان در سراسر جهان امکان می‌دهد تا ایده‌های خود را عملی کنند.

پرسش‌های پرتکرار

برای آموزش یک مدل زبانی از صفر به چه داده‌هایی نیاز دارم؟

شما نیاز به یک مجموعه داده متنی بزرگ و مرتبط با زبان دامنهٔ خود دارید. هرچه داده‌ها تمیزتر و متنوع‌تر باشند، مدل نهایی کیفیت بهتری خواهد داشت. برای زبان‌های کم‌منبع می‌توانید از داده‌های ویکی‌پدیا، کتاب‌ها و متون وب استفاده کنید.

آیا می‌توانم مدل آموزش‌دیده را برای زبان فارسی هم استفاده کنم؟

بله، مراحل ذکرشده مستقل از زبان هستند. شما می‌توانید با جمع‌آوری دادگان فارسی و استفاده از توکنایزر مناسب، یک مدل زبانی اختصاصی برای فارسی آموزش دهید و سپس آن را برای وظایف مختلف مانند تحلیل احساسات یا برچسب‌گذاری کلمات بهینه کنید.