تولید متن یا Text Generation چیست؟

در فرایند تولید متن، مدل با ورودی‌های متنی مثلا جملات یا کلمات شروع می‌کند و سپس با استفاده از اطلاعاتی که از داده‌های آموزشی دریافت کرده، متن جدید را پیش‌بینی می‌کند. معمولا این مدل‌ها قبل از استفاده، بر روی داده‌های واقعی، با میلیون‌ها جمله آموزش می‌بینند تا بتوانند الگوها و ساختارهای زبانی را به خوبی فرابگیرند. تولید متن در حوزه های گوناگونی مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله تولید خبرهای مصنوعی، ترجمه ماشینی، پاسخ‌دهی به سوالات، خلاصه‌سازی متن، تولید شعر و داستان، تولید متن برای اهداف تبلیغاتی و بازیابی اطلاعات. با پیشرفت تکنولوژی و استفاده از مدل‌های عمیق، تولید متن به شکلی دقیق‌تر و طبیعی‌تر انجام می‌شود و در بسیاری از زمینه‌های کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

پردازش زبان طبیعی یا NLP چیست؟

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یک حوزه از علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به بررسی و تفسیر زبان طبیعی انسان می‌پردازد. هدف اصلی NLP، تعامل بهتر بین انسان و سیستم‌های کامپیوتری است. برای این منظور پردازش زبان طبیعی امکاناتی مانند بررسی و تحلیل متن، ترجمه ماشینی، پرسش و پاسخ زبانی، خلاصه‌سازی متن، تولید متن، تشخیص احساسات و قابلیت‌های دیگری را ارائه می‌دهد.

در فرایند پردازش زبان طبیعی، داده‌های زبانی از منابع مختلف مانند وب، متون، مکالمات صوتی، پیام‌ها و شبکه‌های اجتماعی جمع‌آوری و سپس تحلیل و پردازش می‌شوند. برخی از مسائل کلیدی در NLP شامل تشخیص و تبیین قواعد گرامری در زبان، تحلیل و استخراج اطلاعات از متن، تفسیر و تحلیل نحوی و معنایی جملات، ترجمه ماشینی، تشخیص و تحلیل احساسات و نظرات کاربران، تشخیص امتیاز و رتبه‌بندی در متن‌ها، پرسش و پاسخ زبانی و خلاصه‌سازی متن می‌باشد.

برای دستیابی به این اهداف، NLP از روش‌ها و الگوریتم‌های متنوعی استفاده می‌کند که شامل استخراج ویژگی‌ها، تحلیل نحوی و نحوی-زمانی، مدل‌های زبانی احتمالاتی و عمیق، شبکه‌های عصبی بازگشتی و شبکه‌های ترنسفورمر و بسیاری دیگر است. با پیشرفت تکنولوژی و استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، قابلیت‌ها و کاربردهای NLP به طور چشمگیری توسعه یافته و در بسیاری از صنایع و زمینه‌های کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله ارتباطات، تجارت الکترونیک، بهداشت و سلامت، تحلیل اجتماعی، تحقیقات علوم انسانی و بسیاری موارد دیگر.

تولید متن یا Text Generation چیست؟

همان‌گونه که اشاره کردیم، تولید متن به فرآیند ساخت خودکار و بدون دخالت انسان توسط سیستم‌ها اشاره دارد. به طوری که متم تولید شده به سادگی قابل خواندن و درک باشد. این فرایند مبتنی بر استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین است که بر روی دیتاست‌های از قبل آماده و مشخص شده آموزش می‌بینند. به طور معمول مدل‌های زبانی عمیق مانند ترنسفورمر توانایی ساخت متن‌های جدیدی را دارند. در فرایند تولید متن، مدل با ورودی‌های متنی شروع می‌کند و با توجه به الگوها و ساختارهای زبانی که از داده‌های آموزشی فراگرفته است، متن جدید را تولید می‌کند. این تکنیک‌ها در حوزه‌های مختلفی مانند تولید خبرهای مصنوعی، ترجمه ماشینی، پاسخ‌دهی به سوالات، خلاصه‌سازی متن، تولید شعر و داستان و بازیابی اطلاعات استفاده می‌شوند.

تولید متن چطور کار می‌کند؟

تولید متن با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین انجام می‌شود و به طور خاص مدل‌های زبانی عمیق مانند مدل‌های ترنسفورمر انجام می‌شود. فرایند تولید متن به شرح زیر است:

1.  آموزش مدل: در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های زبانی آموزشی، مانند مجموعه‌ای از کتاب‌ها، مقالات، خبرها و متون مختلف آموزش داده می‌شود. مدل با تحلیل این داده‌ها الگوها و ساختارهای زبانی را فرا می‌گیرد و معیارهایی را برای خود مشخص می‌کند.
2.  توصیف ورودی: در مرحله تولید متن، کاربر به عنوان شروع متنی در اختیار مدل قرار می‌دهد که می‌تواند یک جمله، یک عبارت یا حتی یک کلمه باشد.
3.  پیش‌بینی و تولید متن: مدل با استفاده از ورودی دریافتی، الگوها و ساختارهای زبانی که در زمان آموزش یاد گرفته است، را بررسی می‌کند. سپس با استفاده از این الگوها، مدل متن جدیدی را تولید می‌کند. این متن جدید ممکن است یک جمله، یک پاراگراف یا یک متن بلندتر باشد، بسته به نوع و ماهیت ورودی و مدل استفاده شده.
4.  تنظیم و پیش‌بینی بعدی: متن تولید شده به عنوان خروجی ارائه می‌شود. کاربر می‌تواند این خروجی را بررسی کند و در صورت نیاز، متن بعدی که توسط مدل تولید می‌شود را درخواست کند. این فرایند مکررا تکرار می‌شود تا متن مورد نیاز تولید شود.

تولید متن با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین می‌تواند یک فرایند خلاقانه و جالب باشد، اما ممکن است متن‌ها تا حدی غیرطبیعی یا ناهمسان باشند. بنابراین، تنظیمات و پیش‌پردازش‌های دقیق‌تر می‌توانند متن تولید شده را بهبود بخشند و آن را به شکلی طبیعی‌تر کنند. همچنین، استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش دیده بر روی حجم بالایی از داده‌های زبانی و تنظیمات دقیق مدل می‌تواند به کیفیت و طبیعی‌تر شدن متن تولیدی کمک کند.

محدودیت‌های تولید متن

تولید متن با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین با برخی محدودیت‌ها و چالش‌ها همراه است. برخی از محدودیت‌های اصلی تولید متن به شرح زیر است:

1.  قدرت تفکر و درک مفهوم: مدل‌های تولید متن در حقیقت قادر به تکرار الگوهای زبانی استفاده شده در داده‌های آموزشی هستند، اما آنها نه تنها نمی‌توانند واقعیت را درک کنند و توانایی تفکر خلاقانه و پرسش و پاسخ ندارند. بنابراین، ممکن است متون تولید شده غیر واقعی و تا حدی غیرطبیعی باشند.
2.  کیفیت و صحت: مدل‌های تولید متن ممکن است در تولید متن‌هایی با کیفیت و صحت پایین نتیجه دهند. آنها ممکن است اطلاعات غیر دقیقی را تولید کنند یا متن‌هایی را تولید کنند که با واقعیت‌های موجود سازگاری نداشته باشند. بنابراین، نیاز است که متن‌های تولید شده توسط مدل‌های تولید متن مورد بررسی و تصحیح قرار گیرند.
3.  انتشار اخبار جعلی: با پیشرفت تکنولوژی تولید متن، امکان تولید اخبار جعلی و متن‌های تقلبی وجود دارد. مدل‌های تولید متن می‌توانند متن‌هایی را با شباهت بسیار زیاد به متن‌های واقعی تولید کنند که می‌تواند منجر به انتشار اخبار جعلی شود.
4.  بی‌طرفی: مدل‌های تولید متن در زمینه دیدگاه و بیان نظرها معمولا بی‌طرف نیستند. آنها بر اساس الگوها و الزاماتی که از داده‌های آموزشی یاد گرفته‌اند، تصمیم‌گیری می‌کنند. بنابراین، ممکن است در تولید متن‌ها دیدگاه‌های تعصبی وجود داشته باشد و متون به طرف یک دیدگاه خاص متمایل شوند.
5.  محدودیت‌های زمانی: تولید متن با استفاده از مدل‌های پیچیده و حجیم می‌تواند زمان‌بر باشد. ممکن است مدل‌های تولید متن برای تولید یک متن خروجی نیاز به زمان بیشتری داشته باشند و این موضوع می‌تواند در برنامه‌ها و سیستم‌هایی که نیاز به پاسخ سریع دارند محدودیت‌هایی ایجاد کند.
6.  نیاز به حجم داده آموزشی: مدل‌های تولید متن پیچیده و کارآمد نیاز به حجم زیادی از داده آموزشی دارند تا بتوانند نمونه‌های خوبی را تولید کنند. این حرف بدان معنا است که برای آموزش مدل‌های تولید متن، نیاز به مجموعه‌های داده بزرگ و کاملی داریم.
7.  اخلاقیات و مسئولیت: با توجه به قدرت و ظرفیت مدل‌های تولید متن، مسئله اخلاقی و مسئولیت اجتماعی نیز مطرح می‌شود. استفاده نادرست از این تکنولوژی می‌تواند منجر به انتشار اخبار جعلی، ترویج دیدگاه‌های تعصبی و سوگیری بر جامعه شود.

چه ابزارهایی برای تولید متن وجود دارد؟

برای ساخت تولید متن، چندین ابزار و پلتفرم مختلف وجود دارد که از آنها می‌توانید استفاده کنید. در زیر، برخی از ابزارهای محبوب و قدرتمند برای تولید متن را معرفی می‌کنم:

1.  Generative Pre-trained Transformer 3:  توسط OpenAI ارائه شده است و یکی از قدرتمندترین ابزارهای تولید متن است. این مدل مبتنی بر شبکه‌های عصبی ترانسفورمر است و توانایی تولید متن‌های طولانی را دارد.
2.  GPT-2: نسل قبلی مدل GPT-3 است که بازهم توسط OpenAI ارائه شده است. این مدل نیز بر پایه ترانسفورمر است و قادر به تولید متن‌های طولانی و منطقی است.
3.  Transformer XL: یک معماری مبتنی بر ترانسفورمر برای تولید متن است. این مدل قادر به درک روابط طولانی در متن است و می‌تواند برای تولید متن‌هایی با طول بیشتر از طول متوسط جملات استفاده شود.
4.  GPT-Neo: یک پروژه متن‌باز است که بر روی معماری GPT-3 مبتنی است. این پروژه توسعه داده شده توسط Hugging Face و امکان استفاده از مدل‌های GPT با اندازه‌های مختلف را فراهم می‌کند.
5.  CTRL: یک مدل ترانسفورمر است که به طور خاص برای تولید متن در دسته‌های خاصی مانند شرح کد، شرح عکس و موارد دیگر آموزش دیده است. این مدل توسط OpenAI ارائه شده است. لازم به توضیح است که CTRL مدل زبانی ترانسفورماتور شرطی است.
6.  ChatGPT: ChatGPT نیز یک مدل توسعه داده شده توسط OpenAI است که برای تولید متن در قالب مکالمات و گفتگوها طراحی شده است. این مدل می‌تواند به صورت تعاملی با کاربران در گفتگوها شرکت کند.
7.  بسته‌های متن‌باز: در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف، بسته‌های متن‌بازی مانند ترنسفورمر در پایتون، ترنسفورمر در تنسورفلو و GPT-2 متن‌باز وجود دارد که می‌توانید از آنها برای ساخت و استفاده از مدل‌های تولید متن استفاده کنید.

این فقط چند نمونه از ابزارها و پلتفرم‌های موجود برای تولید متن هستند. با توجه به پیشرفت مداوم در زمینه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، همچنین توسعه بسته‌های متن‌باز، هر روز ابزارهای جدیدی برای تولید متن معرفی می‌شوند. برای استفاده از هر یک از این ابزارها، بسته به نیاز خاص خود، می‌توانید مطالعه و بررسی بیشتری انجام دهید تا بهترین ابزار را برای پروژه یا کاربرد خود انتخاب کنید.