مدل‌های زبانی بزرگ، پایه و اساس هوشواره

مقدمه

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) نوعی الگوریتم هوش مصنوعی هستند که از تکنیک‌های یادگیری عمیق و مجموعه‌ داده‌های بسیار وسیع برای درک، خلاصه‌سازی، تولید و پیش‌بینی محتوای جدید استفاده می‌کنند.این مدل‌ها نوعی مدل یادگیری ماشین هستند که می‌توانند در حوزه‌های مختلف پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند تولید و دسته‌بندی متن، پاسخ به سؤالات به صورت مکالمه‌ای و ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر، خروجی مناسب تولید کنند. مدل‌های زبانی بزرگ از مدل‌های ترانسفورمر استفاده می‌کنند. به این مدل‌ها "بزرگ" گفته می‌شود زیرا با حجم زیادی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند و حاوی میلیاردها یا حتی تریلیون‌ها پارامتر هستند. هوشواره، محصولی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ، بهترین مدل‌های این تکنولوژی پیشرفته را در دسترس شما قرار می‌دهد.

در این مقاله هدف آشنایی بیشتر با تاریخچه و نحوه عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ می‌باشد.

تاریخچه مدل‌های زبانی بزرگ

زبان‌های گفتاری بشر در طی هزاران سال برای ارتقای ارتباطات انسانی تکامل یافته‌اند. زبان هسته تمام اشکال ارتباطات انسانی و فناوری است و واژه‌ها، معنا و ساختار لازم برای انتقال ایده‌ها و مفاهیم را فراهم می‌کنند. در دنیای هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی نقش مشابهی دارند و اساس برقراری ارتباط و تولید مفاهیم جدید را فراهم می‌کنند.

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به تحولات مهمی در عرصه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی اشاره دارند. تاریخچه این مدل‌ها به دهه‌های گذشته و پیشرفت‌های اولیه در زمینه هوش مصنوعی برمی‌گردد. مدل زبانی الیزا (Eliza) که در سال 1966 در MIT معرفی شد، یکی از اولین نمونه‌های این مدل‌ها است. تمام مدل‌های زبانی ابتدا بر روی مجموعه‌ای از داده‌ها آموزش داده می‌شوند و سپس از تکنیک‌های مختلف برای استنباط روابط استفاده می‌کنند تا در نهایت محتوای جدیدی بر اساس داده‌های آموزش دیده تولید کنند.در آغاز، مدل‌های زبانی ابتدایی بر پایه قواعد و الگوریتم‌های ساده بنا شده بودند که به صورت عمده برای تحلیل و تولید متن استفاده می‌شدند. این مدل‌ها به مرور زمان با پیشرفت‌های علمی و تکنولوژی توسعه یافتند و به تدریج به مدل‌های پیچیده‌تری تبدیل شدند.

با ورود به دهه ۲۰۱۰، شاهد ظهور مدل‌های پیشرفته‌تری بودیم که از تکنیک‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی استفاده می‌کردند. این مدل‌ها توانستند با یادگیری از داده‌های وسیع، درک بهتری از ساختار زبان و توانایی‌های تولید متن پیدا کنند. پیشرفت‌های اخیر در این حوزه، مانند مدل‌های GPT و BERT، به وضوح نشان‌دهنده قدرت و توانمندی‌های جدیدی هستند که این مدل‌ها به ارمغان آورده‌اند. این پیشرفت‌ها نه تنها قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی را بهبود بخشیده‌اند، بلکه کاربردهای وسیع‌تری در زمینه‌های مختلف از جمله تولید محتوا، ترجمه و پاسخگویی به سوالات فراهم کرده‌اند.

نحوه عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

این مدل‌ها، با استفاده از تریلیون‌ها کلمه و منابع محاسباتی گسترده، توانایی‌های فوق‌العاده‌ای در فهم زبان، استدلال و حل مسئله از خود نشان می‌دهند. مدل‌های پایه یا مدل‌های بنیادین بسته به اندازه و پیچیدگی خود، قابلیت‌های متنوعی دارند که این قابلیت‌ها با افزایش تعداد پارامترها توسعه می‌یابند.

پارامترها متغیرهای داخلی هستند که مدل از آن‌ها برای پیش‌بینی کلمه‌ی بعدی در یک جمله استفاده می‌کند. مدل‌های زبانی بزرگ از داده‌های آموزشی عظیم، معماری شبکه‌های عصبی عمیق و ترانسفورمرها بهره می‌برند تا متن‌های مشابه زبان انسانی را بفهمند و تولید کنند. این ویژگی‌ها آن‌ها را به ابزارهای قدرتمندی برای طیف گسترده‌ای از کاربردهای پردازش زبان طبیعی، مانند خلاصه‌سازی، تولید کد و چت‌بات‌ها تبدیل کرده است.

پایه و اساس مدل‌های زبانی پیش‌بینی کلمه nام از یک جمله با استفاده از کلمات 1 تا n-1ام در آن جمله می‌باشد:

P(word(n) | word(1), word(2), …, word(n-1))

مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از تکنیکی به نام یادگیری بدون نظارت(Unsupervised Learning) آموزش می‌بینند. این آموزش شامل تغذیه مدل با نمونه‌هایی از متن و آموزش آن برای پیش‌بینی کلمه‌ی بعدی در یک توالی بر اساس کلمات قبلی است. در طول آموزش، مدل پارامترهای داخلی خود (وزن‌ها) را تنظیم می‌کند تا تفاوت بین پیش‌بینی‌های خود و کلمات واقعی بعدی در داده‌های آموزشی را به حداقل برساند. این فرآیند به معماری شبکه‌های عصبی عمیق و منابع محاسباتی قابل‌توجهی نیاز دارد، به ویژه زمانی که مدل‌ها بزرگ‌تر می‌شوند و با داده‌های بیشتری آموزش می‌بینند. در LLM ها، این توزیع شرطی با یک معماری شبکه عصبی به نام Transformer تخمین زده می‌شود.

مدل از خود داده‌ها یاد می‌گیرد و نیازی به برچسب‌گذاری صریح برای هر نمونه ندارد، که این فرآیند به عنوان یادگیری بدون نظارت شناخته می‌شود.

پس از آموزش، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند ورودی‌ها (prompt) را که به مدل ارائه می‌شود، درک کنند، استنتاج‌هایی برای تولید متن، پاسخ به سوالات، خلاصه‌سازی یا گسترش اطلاعات، ترجمه زبان‌ها، تولید کد و حتی محاسبات ریاضی انجام دهند.

تعامل با مدل‌های زبانی بزرگ نیازمند ایجاد promptهایی است که مدل از آن‌ها برای تولید متن استفاده می‌کند. زمانی که یک prompt یا سوال به مدل داده می‌شود، مدل از آنچه آموخته است استفاده می‌کند تا پاسخی منسجم و مرتبط با ورودی تولید کند. کیفیت خروجی بستگی به داده‌های آموزشی و همچنین prompt خاصی دارد که به مدل داده می‌شود.

به عنوان مدل‌های پایه، مدل‌های زبانی بزرگ که از صدها میلیون به میلیاردها یا حتی صدها میلیارد پارامتر افزایش یافته‌اند، درک عمیق‌تری از زبان نشان می‌دهند. این درک عمیق‌تر، توانایی آن‌ها در پردازش اطلاعات، استدلال و انجام وظایف پیچیده را بهبود می‌بخشد. جالب اینجاست که در حالی که مدل‌های بزرگ‌تر در طیف گسترده‌ای از وظایف به دلیل قابلیت‌های وسیع خود برجسته هستند، مدل‌های کوچکتر نشان داده‌اند که می‌توانند برای انجام وظایف خاص به طور استثنایی بهینه‌سازی شوند.

مدل‌های زبانی بزرگ همچنین می‌توانند برای وظایف خاص یا داده‌های خاص بهینه‌سازی(fine-tune) شوند. این فرآیند شامل آموزش مدل از پیش آموزش دیده، بر روی یک مجموعه داده کوچکتر و تخصصی است که به مدل اجازه می‌دهد تا در وظایفی مانند تشخیص پزشکی، تحلیل حقوقی یا خدمات مشتری بهتر عمل کند. این فرآیند بهینه‌سازی نشان‌دهنده انعطاف‌پذیری و پتانسیل گسترده مدل‌های هوش مصنوعی است. توانایی ایجاد تعادل بین رویکرد عمومی مدل‌های بزرگ و مهارت‌های تخصصی مدل‌های کوچکتر و بهینه‌شده، قابلیت تطبیق‌پذیری و پتانسیل گسترده مدل‌های پایه را در حوزه هوش مصنوعی نشان می‌دهد.

بهینه‌سازی فرآیندی است که در آن یک مدل زبانی بزرگ بر روی یک مجموعه داده کوچک‌تر و خاص مرتبط با یک وظیفه یا حوزه خاص دوباره آموزش داده می‌شود.

در حالی که مدل‌های زبانی بزرگ پس از فاز اولیه آموزش، از داده‌های جدید یادگیری ندارند (مگر اینکه به‌صراحت به‌روزرسانی یا بهینه‌سازی شوند)، می‌توان آن‌ها را به گونه‌ای طراحی کرد که بازخوردهای کاربران و تنظیمات promptها را برای بهبود تعاملات در طول زمان در نظر بگیرند.

موارد استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با تغییر و بهبود فرآیندهای کسب‌وکار در صنایع مختلف، نقش مهمی را ایفا می‌کنند. این مدل‌ها به چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی (مانند IBM watsonx Assistant و BARD گوگل) کمک می‌کنند تا در تعامل با مشتریان، پاسخ‌هایی دقیق و متناسب با موضوع ارائه دهند، به شکلی که تجربه‌ای شبیه به مکالمه با یک انسان واقعی ایجاد شود.

مدل‌های زبانی بزرگ همچنین در تولید محتوا بسیار موفق عمل می‌کنند و فرآیند تولید محتوا برای مقالات وبلاگ، ایمیل، توییت و … را خودکار می‌کنند. در تحقیق و دانشگاه، این مدل‌ها به خلاصه‌سازی و استخراج اطلاعات از مجموعه‌های داده‌ای وسیع کمک می‌کنند و فرآیند کشف دانش را تسریع می‌کنند. LLM‌ها همچنین نقش مهمی در ترجمه زبان ایفا می‌کنند و با ارائه ترجمه‌های دقیق و متناسب با زمینه، موانع زبانی را از بین می‌برند. حتی می‌توان از آن‌ها برای نوشتن کد یا تبدیل بین زبان‌های برنامه‌نویسی استفاده کرد.

علاوه بر این، مدل‌های زبانی بزرگ نقش مهمی در افزایش دسترسی به خدمات دارند، به ویژه با ارائه ابزارهایی مانند تبدیل متن به گفتار و تولید محتوا در فرمت‌های مناسب برای افراد دارای معلولیت. این مدل‌ها، از بهداشت و درمان گرفته تا صنعت مالی، به تحول صنایع کمک کرده‌اند، فرآیندها را ساده‌تر کرده، تجربه مشتری را بهبود بخشیده و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را کارآمدتر و دقیق‌تر ساخته‌اند.

در ادامه، به مهم‌ترین حوزه‌هایی اشاره می‌کنیم که مدل‌های زبانی بزرگ، بیشترین ارزش را برای سازمان‌ها به ارمغان می‌آورند:

تولید متن: مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند متن‌هایی مانند ایمیل، پست‌های وبلاگ و سایر محتوای میان‌مدت تا بلندمدت را تولید کنند و این متون را بر اساس نیاز بهینه‌سازی و اصلاح کنند. به عنوان مثال، مدل‌های تولید متن مبتنی بر بازیابی (RAG) نمونه‌ای از این قابلیت‌ها هستند.

خلاصه‌سازی محتوا: خلاصه‌سازی مقالات طولانی، اخبار، گزارش‌های تحقیقاتی، مستندات شرکتی و حتی تاریخچه مشتری به متونی دقیق و مختصر که از نظر طول و محتوا برای فرمت خروجی مورد نظر بهینه شده‌اند.

دستیارهای هوش مصنوعی: چت‌بات‌ها که به‌طور هوشمند به سوالات مشتریان پاسخ می‌دهند و وظایف مدیریتی و پشت‌صحنه را انجام می‌دهند، به‌عنوان بخشی از یک سیستم جامع و یکپارچه، اطلاعات دقیق و قابل فهم را به شیوه‌ای طبیعی و روان ارائه می‌دهند. این چت‌بات‌ها با بهبود تجربه کاربری، به سرعت و مؤثر به نیازهای مشتریان پاسخ می‌دهند.

تولید کد: کمک به توسعه‌دهندگان در ساخت برنامه‌ها، یافتن خطاهای کد و کشف مشکلات امنیتی در چندین زبان برنامه‌نویسی، حتی ترجمه (تبدیل از یک زبان برنامه نویسی به زبانی دیگر) بین آن‌ها.

تحلیل احساسات: تحلیل متن برای تعیین لحن مشتری به منظور درک بازخورد مشتری در مقیاس بزرگ و کمک به مدیریت جایگاه برند در میان رقبا.

ترجمه زبان: فراهم کردن ترجمه‌های دقیق و طبیعی که به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا به راحتی با مخاطبان مختلف با زبان‌های مختلف و در مناطق جغرافیایی مختلف ارتباط برقرار کنند و به گسترش دسترسی و تعاملات جهانی خود بپردازند.

مدل‌های زبانی بزرگ به طور قابل توجهی می‌توانند بر تمامی صنایع تأثیر بگذارند، از جمله مالی، بیمه، منابع انسانی و بهداشت و درمان. این مدل‌ها با خودکارسازی خدمات مشتری، تسریع در پاسخگویی به درخواست‌ها، و ارائه دقت و تحلیل پیشرفته، به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا به شیوه‌ای هوشمندانه و مؤثر عمل کنند و در نتیجه توانایی‌های خود را در مدیریت و تصمیم‌گیری بهبود بخشند.

نکته هیجان‌انگیزتر این است که ما در هوشواره بهترین مدل‌های زبانی بزرگ را گردآوری کرده‌ایم تا دسترسی به این قابلیت‌ها را برای شما آسان‌تر و سریع‌تر کنیم، به طوری که بتوانید به راحتی و بدون پیچیدگی به این امکانات پیشرفته دسترسی داشته باشید.