نماذج اللغة المقنعة هي نوع من خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المستخدمة لحل بعض المهام الأكثر صعوبة في فهم اللغة الطبيعية (NLU). في نموذج اللغة المقنعة النموذجي، تكون الكلمات في لغة معينة "مقنعة" أو "مخفية"، ويجب على النموذج "ملء الفراغات" لتخمين الكلمات الأصلية. وهذا يعزز قدرة النموذج على فهم المعنى الكامن وراء الكلمات ويمكن استخدامه لإنشاء تنبؤات بشأن البيانات الجديدة أو لمهام الاستدلال.
بدأ استخدام نماذج اللغة المقنعة في منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين وازدادت شعبيته مع تطبيقات مثل الإجابة على الأسئلة والتلخيص وتحليل المشاعر. نموذج اللغة المقنعة الأكثر شيوعًا هو BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات)، الذي أصدرته Google في عام 2018. BERT هي طريقة قائمة على التعلم العميق قادرة على تعلم تمثيلات اللغة من نص غير مسمى باستخدام عدد من "كتل المحولات" ثنائية الاتجاه. " يؤدي هذا إلى تحسين الأوزان في نموذج لغة معين ويؤدي إلى أداء أفضل في مهام فهم اللغة الطبيعية.
كما وجدت نماذج اللغة المقنعة استخدامًا في المشاريع على المستوى الصناعي التي تتطلب فهم وإنشاء نص معقد. على سبيل المثال، تم تطبيق التكنولوجيا على روبوتات الدردشة الأكثر دقة لخدمة العملاء بالإضافة إلى التوصيات الشخصية.
ولا تزال هذه التكنولوجيا في مراحلها الأولى، ولكنها تنمو بسرعة. مع توفر المزيد من البيانات واستمرار تحسن دقة هذه النماذج، من المتوقع أن يكون لنماذج اللغة المقنعة تأثير كبير في مستقبل معالجة اللغة الطبيعية.
