التطبيقات المتقدمة لنماذج Transformers: ما وراء معالجة اللغة الطبيعية

لقد تطورت نماذج Transformers إلى ما هو أبعد بكثير من تطبيقها الأول في معالجة اللغة الطبيعية. اكتشف في هذا المقال أكثر التطبيقات تقدمًا والاتجاهات الناشئة.

النماذج متعددة الوسائط

1. CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)

class CLIP(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, image_resolution, vision_layers, vision_width, 
                 vision_patch_size, context_length, vocab_size, transformer_width,
                 transformer_heads, transformer_layers):
        super().__init__()
        
        # Encoder d'images
        self.visual = VisionTransformer(
            image_resolution, vision_patch_size, 3,
            embed_dim, vision_layers, vision_width
        )
        
        # Encoder de texte
        self.transformer = Transformer(
            context_length, vocab_size, embed_dim,
            transformer_heads, transformer_layers
        )
        
        # Projection
        self.text_projection = nn.Parameter(torch.empty(embed_dim, embed_dim))
        self.image_projection = nn.Parameter(torch.empty(embed_dim, embed_dim))
        
    def encode_image(self, image):
        return self.visual(image)
        
    def encode_text(self, text):
        return self.transformer(text)
        
    def forward(self, image, text):
        image_features = self.encode_image(image)
        text_features = self.encode_text(text)
        
        # Normalisation
        image_features = image_features / image_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
        text_features = text_features / text_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
        
        # Similarité
        similarity = torch.matmul(image_features, text_features.T)
        return similarity

2. DALL-E وStable Diffusion

class DiffusionTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, dim, depth, heads, mlp_dim, num_patches):
        super().__init__()
        
        self.pos_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches, dim))
        self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim))
        
        self.transformer = Transformer(
            dim=dim,
            depth=depth,
            heads=heads,
            dim_head=dim // heads,
            mlp_dim=mlp_dim
        )
        
        self.to_patch_embedding = nn.Sequential(
            Rearrange('b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', 
                     p1=16, p2=16),
            nn.Linear(16 * 16 * 3, dim)
        )
        
    def forward(self, x, t):
        x = self.to_patch_embedding(x)
        x = x + self.pos_embedding
        
        cls_tokens = repeat(self.cls_token, '1 1 d -> b 1 d', b=x.shape[0])
        x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)
        
        x = self.transformer(x)
        return x[:, 0]

التعلم بدون أمثلة (Zero-Shot) والتعلم بأمثلة قليلة (Few-Shot)

1. GPT-3 والتعلم بدون أمثلة (Zero-Shot Learning)

class ZeroShotClassifier:
    def __init__(self, model_name="gpt-3"):
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        
    def classify(self, text, labels):
        prompt = f"Classifiez le texte suivant dans l'une des catégories : {', '.join(labels)}\n\nTexte : {text}\n\nCatégorie :"
        
        inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
        outputs = self.model.generate(**inputs, max_length=100)
        
        prediction = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        return prediction.split("Catégorie :")[-1].strip()

2. التعلم بأمثلة قليلة (Few-Shot Learning) مع هندسة التعليمات (Prompt Engineering)

class FewShotLearner:
    def __init__(self, model_name="gpt-3"):
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        
    def create_prompt(self, examples, query):
        prompt = "Exemples :\n"
        for ex in examples:
            prompt += f"Texte : {ex['text']}\nCatégorie : {ex['label']}\n\n"
        prompt += f"Texte : {query}\nCatégorie :"
        return prompt
        
    def predict(self, examples, query):
        prompt = self.create_prompt(examples, query)
        inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
        outputs = self.model.generate(**inputs, max_length=100)
        return self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

البنى الناشئة

1. Sparse Transformers

class SparseAttention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads, block_size=64):
        super().__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.block_size = block_size
        self.scale = dim ** -0.5
        
        self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3)
        self.proj = nn.Linear(dim, dim)
        
    def forward(self, x):
        B, N, C = x.shape
        qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads)
        q, k, v = qkv.unbind(2)
        
        # Calcul de l'attention par blocs
        attn = torch.zeros(B, self.num_heads, N, N, device=x.device)
        for i in range(0, N, self.block_size):
            for j in range(0, N, self.block_size):
                q_block = q[:, i:i+self.block_size]
                k_block = k[:, j:j+self.block_size]
                attn_block = torch.matmul(q_block, k_block.transpose(-2, -1)) * self.scale
                attn[:, :, i:i+self.block_size, j:j+self.block_size] = attn_block
                
        attn = attn.softmax(dim=-1)
        x = torch.matmul(attn, v)
        x = x.transpose(1, 2).reshape(B, N, C)
        return self.proj(x)

2. Linear Transformers

class LinearAttention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads):
        super().__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = dim // num_heads
        self.scale = self.head_dim ** -0.5
        
        self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3)
        self.proj = nn.Linear(dim, dim)
        
    def forward(self, x):
        B, N, C = x.shape
        qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, self.head_dim)
        q, k, v = qkv.unbind(2)
        
        # Approximation linéaire
        q = q.softmax(dim=-1)
        k = k.softmax(dim=-2)
        
        context = torch.einsum('bhnd,bhne->bhde', k, v)
        out = torch.einsum('bhnd,bhde->bhne', q, context)
        
        out = out.transpose(1, 2).reshape(B, N, C)
        return self.proj(out)

تطبيقات محددة

1. معالجة الإشارات

class SignalTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, num_heads, num_layers, dim_feedforward):
        super().__init__()
        
        self.embedding = nn.Linear(input_dim, dim_feedforward)
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(dim_feedforward)
        
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(
            d_model=dim_feedforward,
            nhead=num_heads,
            dim_feedforward=dim_feedforward
        )
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(
            encoder_layer,
            num_layers=num_layers
        )
        
        self.decoder = nn.Linear(dim_feedforward, input_dim)
        
    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x = self.pos_encoder(x)
        x = self.transformer_encoder(x)
        return self.decoder(x)

2. Graph Transformers

class GraphTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, node_dim, edge_dim, num_heads, num_layers):
        super().__init__()
        
        self.node_embedding = nn.Linear(node_dim, node_dim)
        self.edge_embedding = nn.Linear(edge_dim, node_dim)
        
        self.layers = nn.ModuleList([
            GraphTransformerLayer(node_dim, num_heads)
            for _ in range(num_layers)
        ])
        
    def forward(self, x, edge_index, edge_attr):
        x = self.node_embedding(x)
        edge_attr = self.edge_embedding(edge_attr)
        
        for layer in self.layers:
            x = layer(x, edge_index, edge_attr)
            
        return x

الاتجاهات المستقبلية

1. نماذج أكثر كفاءة

   • تقليل استهلاك الطاقة
   • تحسين استخدام الذاكرة
   • تسريع الاستدلال (Inference)

2. التكامل متعدد الوسائط

   • دمج أكثر تطورًا بين الوسائط
   • نماذج موحدة
   • نقل التعلم عبر الوسائط (Transfer learning cross-modal)

3. المتانة والأخلاقيات

   • معالجة التحيزات
   • قابلية التفسير
   • الإنصاف (Fairness)

الخلاصة

تواصل نماذج Transformers تطورها وتنوعها، إذ تجد تطبيقات لها في مجالات متنوعة أكثر فأكثر. وتجعل منها مرونتها وقدرتها على التكيف بنية أساسية لمستقبل الذكاء الاصطناعي.

موارد إضافية

• CLIP Paper
• DALL-E Paper
• GPT-3 Paper