نموذج مسبق التدريب Pretrained Model

ما هو النموذج مسبق التدريب؟

هو عبارة عن نموذج تعلم عميق تم تدريبه على مجموعات بيانات كبيرة لإنجاز مهمة معينة، ويمكن استخدامه كما هو أو بعد أن يتم تخصيصه ليناسب متطلبات المستخدم.

أهمية استخدام النماذج المدربة مسبقاً

توجد العديد من الأسباب التي تدفع علماء البيانات والمطورين لاستخدام النماذج المدربة مسبقاً ومنها:

• توفير الوقت: بدلاً من بناء نماذج التعلم الآلي من الصفر، يمكن استخدام نموذج مدرب مسبقاً وتخصيصه وفق الاحتياجات المطلوبة.
• توفير بيانات التدريب: يتطلب النموذج الكثير من البيانات للتعلم منها وهذا يوفره النموذج المدرب مسبقاً.
• توفير بيانات الإختبار: تتطلب النماذج بيانات إضافية من أجل اختبار الدقة والتعديل وفق النتائج.
• التمثيلات الاحتمالية: وتعرف باسم الأوزان وتكون محسوبة مسبقاً، والتي توفر الوقت والجهد.
•  فرص نجاح أعلى: يؤدي استخدام نموذج عالي الجودة تم تدريبه مسبقاً مع عدد كبير من الأوزان التمثيلية الدقيقة إلى فرص أعلى للنجاح في الذكاء الاصطناعي وتحصيل النتائج المرجوة. 
• المرونة: يمكن تعديل الأوزان، ويمكن إضافة المزيد من البيانات إلى النموذج لزيادة الدقة وتخصيصه أو ضبطه.

تطبيقات النماذج المدربة مسبقاً

تشمل المجالات الرئيسية التي تعمل فيها النماذج المدربة مسبقاً على تطوير الذكاء الاصطناعي ما يلي:

• معالجة اللغات الطبيعية:  تُستخدم النماذج المدربة مسبقاً للترجمة وبوتات الدردشة وتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية الأخرى. غالباً ما تعتمد النماذج اللغوية الكبيرة على بنية نموذج المحول، وهي امتداد للنماذج المدربة مسبقاً.
• الرؤية الحاسوبية: يمكن أن تساعد النماذج المدربة مسبقاً الذكاء الاصطناعي في التعرف على الكائنات والأشياء والأماكن والأشخاص بسرعة.
• تقنيات إنشاء الكلام: تساعد النماذج المدربة مسبقاً في توليد الكلام عبر لغات مختلفة. وتشمل أتمتة مراكز الاتصالات ومساعدي الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعرف على الصوت.
• الرعاية الصحية: تستطيع النماذج المدربة مسبقاً فهم الكيمياء وتعلم العلاقات بين الذرات في جزيئات العالم الحقيقي، ما يمنح المجتمع العلمي أداة قوية لاكتشاف الأدوية بشكل أسرع.
• الأمن السيبراني: توفر نقطة انطلاق لتنفيذ حلول الأمن السيبراني القائمة على الذكاء الاصطناعي وتوسيع قدرات القراصنة الأخلاقيين لاكتشاف التهديدات بشكل أسرع. وتشمل البصمات الرقمية، وكشف الشذوذ واختراق المعلومات الحساسة والتصيد الاحتيالي.