الوصف
يركز مشروع UniLM، الذي طورته Microsoft، على التدريب المسبق ذاتي الإشراف واسع النطاق عبر مجموعة واسعة من المهام واللغات والأنماط. تهدف هذه المبادرة إلى بناء نماذج أساسية تُظهر العمومية والقدرة والكفاءة وقابلية النقل، مما يدفع حدود الذكاء الاصطناعي.
تتمثل الفلسفة الأساسية لـ UniLM في "التقارب الكبير"، الذي يؤكد على دمج مجالات الذكاء الاصطناعي المختلفة. يسهل التدريب المسبق لمهام مثل فهم اللغة وتوليدها، والمعالجة متعددة اللغات (دعم أكثر من 100 لغة)، والتعلم متعدد الأنماط الذي يجمع بين النص والصور أو الصوت أو تخطيطات المستندات. يوفر الإطار نهجًا موحدًا لتطوير النماذج، مما يسمح بإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة الاستخدامات.
يشمل المشروع مجموعة واسعة من النماذج والهياكل، بما في ذلك النماذج المستندة إلى المحولات مثل DeepNet للتوسع إلى آلاف الطبقات، و BitNet للمحولات ذات البت الواحد. كما يتميز بنماذج متعددة الأنماط مثل Kosmos-2.5، وهو نموذج متعلم لقراءة النصوص المكثفة في الصور آليًا، و BEiT-3، وهو نموذج أساسي متعدد الأنماط للأغراض العامة. لمعالجة الكلام، يتم توفير نماذج مثل WavLM و VALL-E، بينما يتم معالجة ذكاء المستندات بواسطة عائلة نماذج LayoutLM.
يوفر UniLM أيضًا أدوات لضبط نماذج التسلسل إلى التسلسل وفك التشفير العدواني، إلى جانب تطبيقات مثل TrOCR للتعرف الضوئي على الحروف المستند إلى المحولات. تتم صيانة المشروع وتحديثه بنشاط، مع إصدار نماذج جديدة ومساهمات بحثية بشكل متكرر. إنه بمثابة مورد قيم للباحثين والمطورين في معالجة اللغات الطبيعية، والرؤية الحاسوبية، ومعالجة الكلام، والذكاء الاصطناعي متعدد الأنماط، مما يعزز الابتكار في النماذج الأساسية والذكاء الاصطناعي العام.
أبرز ملامح Microsoft UniLM
إطار عمل تدريب مسبق ذاتي الإشراف واسع النطاق
يدعم التدريب المسبق عبر المهام واللغات والأنماط
يشمل نماذج أساسية لمعالجة اللغات الطبيعية، والرؤية، والكلام، والذكاء الاصطناعي متعدد الأنماط
يوفر أدوات للضبط الدقيق وفك التشفير
يمكّن تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة
يسهل البحث في الفهم والتوليد متعدد الأنماط
يوفر نماذج للمعالجة متعددة اللغات
يدعم مهام ذكاء المستندات بنماذج متخصصة
تطوير نشط مع تحديثات متكررة وإصدارات جديدة
مشروع مفتوح المصدر مستضاف على GitHub
البدء مع Microsoft UniLM
الوصول إلى النموذج: استكشف مستودع GitHub للنماذج المدربة مسبقًا والكود المتاح.
إعداد البيئة: قم بتثبيت التبعيات اللازمة، بما في ذلك PyTorch و Hugging Face Transformers.
التكامل عبر API: استخدم أمثلة الكود المقدمة لتحميل وتشغيل النماذج للاستدلال أو الضبط الدقيق.
ضبط النموذج: قم بتكييف النماذج المدربة مسبقًا مع مهام محددة لاحقة باستخدام مجموعات بيانات مخصصة.
تجربة الهياكل: استكشف هياكل نماذج مختلفة مثل DeepNet و BitNet و BEiT-3.
تطوير التطبيقات: قم ببناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تستفيد من قدرات UniLM في معالجة اللغات الطبيعية والرؤية والكلام.
حالات استخدام Microsoft UniLM
- الفهم متعدد الأنماط
- معالجة اللغات الطبيعية متعددة اللغات
- ذكاء المستندات
- معالجة الكلام
- بحث النماذج الأساسية
- التعلم الانتقالي عبر اللغات
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
