مكتبة fastText من فيسبوك الآن مُحسّنة للأجهزة المحمولة
أطلق مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي في فيسبوك (FAIR) تحديثًا جديدًا لفاست تيك، مكتبة تصنيف النصوص مفتوحة المصدر الخاصة به. في الأصل، تم شحن فاست تيك مع متجهات كلمات مدربة مسبقًا لـ 90 لغة. يوسع هذا التحديث ذلك إلى 294 لغة. كما يقدم التحديث تحسينات لتقليل حجم النموذج واحتياجات الذاكرة.
تُعدّ مصنفات النصوص مثل فاست تيك أدوات أساسية للمطورين الذين يبنون تطبيقات تعتمد على تحليل اللغة. وهذا يشمل مهام مثل وضع علامة على عناوين النقر أو تصفية الرسائل غير المرغوب فيها. على الرغم من أنّه تم تصميمها في الأصل للاستخدام عبر مجموعة متنوعة من الأجهزة، إلا أنّ فاست تيك كانت تتطلب ذاكرة كبيرة، مما يجعلها غير عملية للأجهزة المحمولة.
من خلال التعاون مع فريق عمل مشروع آخر مفتوح المصدر من فيسبوك، البحث عن التشابه (FAISS)، تمّ تقليل متطلبات الذاكرة بشكل كبير إلى بضع مئات من الكيلوبايت. تمّ تحقيق ذلك من خلال تقنيات مختلفة مثل تقليم الميزات، والتكميم، والهاش، وإعادة التدريب. لقد عالج نهج فريق FAISS بفعالية عنق الزجاجة المتمثل في معالجة كميات هائلة من البيانات من خلال تحسين مقارنة المتجهات متعددة الأبعاد. أثر هذا التحسين بشكل مباشر على تقليل مطالب الذاكرة لفاست تيك.
يُسلّط مؤلفو ورقة بحثية نُشرت في ديسمبر 2016 بعنوان “fastText.zip: ضغط نماذج تصنيف النصوص” الضوء على القدرة على إنشاء نماذج تصنيف نصوص بحجم صغير مثل 100kB دون المساس بالدقة أو السرعة. كما يوضحون أنّ مزيدًا من تقليل حجم النموذج قد يكون ممكنًا في المستقبل، مع الإقرار بتحدي تحقيق التوازن بين حجم النموذج والدقة.
