التضمينات والبحث بواسطة المتجهات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

في عالم الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يتطور بسرعة، أصبحت مفاهيم التضمينات والبحث بواسطة المتجهات مكونات محورية لمجموعة من التطبيقات، من معالجة اللغات الطبيعية إلى التعرف على الصور. إن فهم هذه المفاهيم لا يعزز فقط فهمنا لنظم الذكاء الاصطناعي، بل يفتح أيضًا مجالات جديدة للابتكار. ستتناول هذه المقالة ما هي التضمينات وكيف تعمل وأهميتها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

ما هي التضمينات؟

جوهر التضمين هو تمثيل عددي للبيانات في فضاء متجه مستمر. تُسهل هذه التحويلات التعامل مع أنواع البيانات المعقدة مثل النصوص، الصور، وحتى الصوت. من خلال تحويل هذه النقاط البيانات إلى متجهات ذات حجم ثابت، تسمح التضمينات لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتقاط المعاني الدلالية والعلاقات بشكل فعال.

على سبيل المثال، في معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، يمكن تمثيل الكلمات كمتجهات في فضاء عالي الأبعاد. ستتوافر متجهات الكلمات ذات المعاني المتشابهة بالقرب من بعضها البعض، بينما تلك ذات المعاني المختلفة ستكون أكثر بعدًا. تعتبر هذه الخاصية حيوية للمهام مثل تحليل المشاعر، وترجمة اللغات، واسترجاع المعلومات.

كيف تعمل التضمينات؟

تُنتج التضمينات عادةً من خلال تقنيات مختلفة، بما في ذلك:

• Word2Vec: نموذج يتعلم العلاقات بين الكلمات من مجموعات بيانات كبيرة، مما ينتج عنه تضمينات للكلمات بناءً على السياق.
• GloVe (المتجهات العالمية لتمثيل الكلمات): يستخدم هذا النموذج إحصائيات التواجد العالمي للكلمات لتوليد التضمينات.
• محولات: تستخدم البُنى الحديثة مثل BERT وGPT التضمينات بطريقة سياقية، حيث يمكن أن تتغير تمثيلات كل كلمة بناءً على الكلمات المحيطة بها.

يمكن أن تؤثر اختيار تقنية التضمين بشكل كبير على أداء نموذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، أثبتت التضمينات السياقية الناتجة عن المحولات أنها أكثر فعالية بالنسبة للمهام اللغوية الدقيقة مقارنة بالتضمينات الثابتة مثل Word2Vec.

ما هو البحث بواسطة المتجهات؟

يشير البحث بواسطة المتجهات إلى عملية استرجاع النقاط البيانات من فضاء المتجهات بناءً على تمثيلها العددي. عند تقديم متجه استعلام، تحدد خوارزميات البحث بواسطة المتجهات النقاط البيانات (أو المتجهات) التي تشبه الاستعلام بناءً على مقاييس المسافة المختلفة، مثل المسافة الإقليدية أو تشابه الكوسين.

تعتبر هذه الطريقة قوية بشكل خاص للتطبيقات التي تنطوي على مجموعات بيانات كبيرة، حيث قد تتعثر تقنيات البحث التقليدية القائمة على الكلمات الرئيسية. من خلال استغلال البحث بواسطة المتجهات، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي توفير نتائج أكثر صلة، معززة تجربة المستخدم.