هل يمكن استخدام منطق نموذج NLG لأغراض أخرى غير NLG، مثل التنبؤ بالتداول؟
إن استكشاف نماذج توليد اللغة الطبيعية (NLG) لأغراض خارج نطاقها التقليدي، مثل التنبؤ بالتداول، يمثل تقاطعًا مثيرًا للاهتمام لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تعتمد نماذج توليد اللغة الطبيعية، التي تستخدم عادة لتحويل البيانات المنظمة إلى نص يمكن قراءته من قبل البشر، على خوارزميات متطورة يمكن نظريًا تكييفها مع مجالات أخرى، بما في ذلك التنبؤ المالي. تنبع هذه الإمكانية من البنية الأساسية لهذه النماذج، والتي غالبًا ما تشترك في قواسم مشتركة مع نماذج التعلم الآلي الأخرى المستخدمة للمهام التنبؤية. ومع ذلك، تتطلب جدوى وفعالية مثل هذه التعديلات فهمًا دقيقًا لكل من قدرات وقيود أنظمة توليد اللغة الطبيعية.
في صميم نماذج NLG، وخاصة تلك القائمة على بنيات التعلم العميق مثل نماذج Transformer، تكمن القدرة على تعلم الأنماط والعلاقات المعقدة داخل البيانات. يتم تدريب هذه النماذج، مثل GPT (Generative Pre-trained Transformer)، على كميات هائلة من بيانات النصوص لفهم اللغة وتوليدها. تتضمن عملية التدريب تعلم العلاقات السياقية بين الكلمات والعبارات والجمل، مما يسمح للنموذج بالتنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل بناءً على السياق السابق. تعد هذه القدرة التنبؤية مكونًا أساسيًا يمكن تسخيره نظريًا لمهام التنبؤ، مثل التنبؤ باتجاهات السوق أو أسعار الأسهم.
تعتمد قدرة نماذج NLG على التكيف مع توقعات التداول على عدة عوامل رئيسية. أولاً، يختلف تمثيل البيانات في التداول بشكل ملحوظ عن اللغة الطبيعية. عادةً ما تكون البيانات المالية رقمية ومتسلسلة زمنيًا بطبيعتها، مما يستلزم عملية تحويل لتحويل هذه البيانات إلى تنسيق يمكن لنماذج NLG معالجته. يمكن أن يتضمن هذا التحويل ترميز البيانات الرقمية في تسلسل من الرموز التي تمثل حالات أو اتجاهات السوق المختلفة، على غرار كيفية ترميز الكلمات في مهام NLP. ومع ذلك، فإن هذه العملية ليست تافهة وتتطلب دراسة متأنية لكيفية تمثيل المؤشرات المالية وإشارات السوق للحفاظ على الفروق الدقيقة في ديناميكيات السوق.
ثانياً، يتطلب تدريب نماذج NLG للتنبؤ بالتداول تحولاً كبيراً في مجموعة البيانات المستخدمة. فبدلاً من مجموعات النصوص، سيحتاج النموذج إلى التدريب على البيانات المالية التاريخية، التي تشمل مجموعة واسعة من ظروف السوق والمؤشرات الاقتصادية. ويهدف هذا التدريب إلى تزويد النموذج بالقدرة على التعرف على الأنماط والارتباطات داخل البيانات المالية التي يمكن أن تفيد تحركات السوق المستقبلية. ومع ذلك، فإن الطبيعة العشوائية للأسواق المالية، المتأثرة بمجموعة كبيرة من العوامل غير المتوقعة، تشكل تحديًا كبيرًا. فعلى عكس اللغة، التي تتبع قواعد نحوية وتركيبية متسقة نسبيًا، يتأثر سلوك السوق بعدد لا يحصى من العوامل الخارجية، بما في ذلك الأحداث الجيوسياسية والسياسات الاقتصادية ومشاعر المستثمرين، والتي يصعب التنبؤ بها بطبيعتها.
وعلاوة على ذلك، تختلف مقاييس التقييم للنجاح في التنبؤ بالتداول بشكل كبير عن تلك المستخدمة في NLG. ففي حين يتم تقييم نماذج NLG عادةً على أساس طلاقتها وتماسكها ومدى ملاءمة النص الناتج، يتم الحكم على نماذج التداول من خلال دقتها في التنبؤ بحركات السوق وربحيتها في سيناريوهات التداول في العالم الحقيقي. وهذا يستلزم تطوير أطر تقييم جديدة مصممة خصيصًا للمجال المالي، وقادرة على تقييم الأداء التنبئي لنماذج NLG المعدلة بطريقة ذات مغزى.
وعلى الرغم من هذه التحديات، هناك فوائد محتملة للاستفادة من هياكل نماذج NLG للتنبؤ بالتداول. ومن بين المزايا قدرة هذه النماذج على معالجة وتوليد المخرجات بناءً على مجموعات بيانات ضخمة، وهي قدرة قيمة عند التعامل مع البيانات التاريخية الواسعة المتاحة في الأسواق المالية. بالإضافة إلى ذلك، فإن استخدام تقنيات التعلم بالتحويل من شأنه أن يسهل عملية التكيف، مما يسمح بضبط نماذج NLG المدربة مسبقًا على البيانات المالية، وبالتالي تقليل الموارد الحسابية والوقت اللازم للتدريب من الصفر.
ومن الأمثلة على هذا التطبيق متعدد المجالات استخدام نماذج تحليل المشاعر، التي تم تطويرها في الأصل لفهم مشاعر النصوص، لقياس مشاعر السوق بناءً على المقالات الإخبارية ووسائل التواصل الاجتماعي ومصادر البيانات النصية الأخرى. ومن خلال تحليل المشاعر المعبر عنها في هذه النصوص، يمكن للنماذج استنتاج ردود الفعل المحتملة للسوق، وبالتالي المساعدة في عملية التنبؤ. وعلى نحو مماثل، يمكن الاستفادة من قدرات التعرف على الأنماط في نماذج NLG لتحديد الاتجاهات الناشئة في بيانات السوق، مما يوفر للمتداولين رؤى يمكن أن تفيد عملية اتخاذ القرار.
في الممارسة العملية، من المرجح أن يتضمن التكيف الناجح لنماذج توليد اللغة الطبيعية للتنبؤ بالتداول نهجًا هجينًا، يدمج نقاط القوة في توليد اللغة الطبيعية للتنبؤ بالتداول مع نماذج متخصصة أخرى مصممة للتحليل المالي. وقد يشمل هذا الجمع بين الرؤى المستمدة من توليد اللغة الطبيعية للتنبؤ بالتداول والنماذج الكمية التي تأخذ في الاعتبار تقلبات السوق وإدارة المخاطر وغير ذلك من العوامل الحاسمة في التداول. ومن شأن هذا النهج المتعدد الأوجه أن يستفيد من نقاط القوة في توليد اللغة الطبيعية للتنبؤ بالتداول في التعرف على الأنماط ومعالجة البيانات مع التخفيف من قيوده في التقاط الطبيعة المعقدة والديناميكية للأسواق المالية.
ورغم أن التطبيق المباشر لنماذج معالجة اللغة الطبيعية في التنبؤ بالتداول يفرض تحديات كبيرة، فإن إمكانات الابتكار عبر المجالات تظل واعدة. ومن خلال التكيف الدقيق مع بنية نماذج معالجة اللغة الطبيعية وعمليات التدريب عليها، ودمجها مع المعرفة والتقنيات الخاصة بكل مجال، يصبح من الممكن تطوير أنظمة قوية قادرة على تقديم رؤى قيمة حول سلوك السوق. ويتطلب هذا المسعى جهداً تعاونياً بين الخبراء في معالجة اللغة الطبيعية، والتحليل المالي، والتعلم الآلي، فضلاً عن الرغبة في استكشاف وتجربة أساليب جديدة لحل المشاكل.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ذكرتَ أنواعًا عديدة من الخوارزميات، مثل الانحدار الخطي وأشجار القرار. هل هذه كلها شبكات عصبية؟
- ما هي مقاييس تقييم أداء النموذج؟
- ما هو الانحدار الخطي؟
- هل من الممكن الجمع بين نماذج التعلم الآلي المختلفة وبناء الذكاء الاصطناعي الرئيسي؟
- ما هي بعض الخوارزميات الأكثر شيوعًا المستخدمة في التعلم الآلي؟
- كيفية إنشاء نسخة من النموذج؟
- كيفية تطبيق الخطوات السبع للتعلم الآلي في سياق مثال؟
- كيف يمكن تطبيق التعلم الآلي على بيانات تصاريح البناء؟
- لماذا تم إيقاف جداول AutoML وما الذي يخلفها؟
- ما هي مهمة تفسير الرسومات التي يرسمها اللاعبون في سياق الذكاء الاصطناعي؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning