مدل زبان بزرگ چیست؟

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) سیستم‌های هوش مصنوعی هستند که بر روی مجموعه‌های عظیم داده‌های متنی آموزش دیده‌اند تا زبان انسانی را درک و تولید کنند. به زبان ساده، یک LLM با میلیون‌ها یا میلیاردها کلمه (اغلب از اینترنت) تغذیه شده است تا بتواند متن را در زمینه پیش‌بینی و تولید کند. این مدل‌ها معمولاً بر پایه شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق ساخته شده‌اند – که رایج‌ترین آن‌ها معماری ترنسفورمر است. به دلیل مقیاس بزرگشان، LLMها می‌توانند بسیاری از وظایف زبانی (چت، ترجمه، نوشتن) را بدون برنامه‌نویسی صریح برای هر کدام انجام دهند.

ویژگی‌های اصلی مدل‌های زبان بزرگ

ویژگی‌های کلیدی مدل‌های زبان بزرگ عبارتند از:

این ویژگی‌ها به طور کلی به یک LLM اجازه می‌دهند تا متن را مانند انسان درک و تولید کند. در عمل، یک LLM آموزش‌دیده خوب می‌تواند زمینه را استنباط کند، جملات را کامل کند و پاسخ‌های روان در موضوعات مختلف (از گفتگوهای روزمره تا موضوعات فنی) بدون مهندسی خاص وظیفه ارائه دهد.

نحوه عملکرد LLMها: معماری ترنسفورمر

LLMها معمولاً از معماری شبکه ترنسفورمر استفاده می‌کنند. این معماری یک شبکه عصبی عمیق با لایه‌های متعدد از گره‌های متصل است. یک جزء کلیدی آن توجه خودکار است که به مدل اجازه می‌دهد اهمیت هر کلمه را نسبت به همه کلمات دیگر در یک جمله به طور همزمان وزن‌دهی کند.

برخلاف مدل‌های ترتیبی قدیمی‌تر (مانند RNNها)، ترنسفورمرها کل ورودی را به صورت موازی پردازش می‌کنند که امکان آموزش بسیار سریع‌تر روی GPUها را فراهم می‌کند. در طول آموزش، LLM پارامترهای میلیاردی خود را با تلاش برای پیش‌بینی هر کلمه بعدی در مجموعه عظیم متنی تنظیم می‌کند.

با گذشت زمان، این فرآیند دستور زبان و روابط معنایی را به مدل می‌آموزد. نتیجه مدلی است که با دریافت یک راهنمایی، می‌تواند زبان منسجم و مرتبط با زمینه را به طور مستقل تولید کند.

مدل‌های زبان بزرگ به اختصار LLM نامیده می‌شوند

کاربردهای LLMها

از آنجا که آن‌ها زبان طبیعی را درک و تولید می‌کنند، LLMها کاربردهای فراوانی در صنایع مختلف دارند. برخی از کاربردهای رایج عبارتند از:

برای مثال، GPT-3.5 و GPT-4 پشت ChatGPT صدها میلیارد پارامتر دارند، در حالی که مدل‌های گوگل (PaLM و Gemini) و دیگران به طور مشابه عمل می‌کنند. توسعه‌دهندگان اغلب از طریق خدمات ابری یا کتابخانه‌ها با این LLMها تعامل دارند و آن‌ها را برای وظایف خاصی مانند خلاصه‌سازی اسناد یا کمک به کدنویسی سفارشی می‌کنند.

کاربردهای LLMها

چالش‌ها و ملاحظات

LLMها قدرتمند هستند، اما کامل نیستند. از آنجا که آن‌ها از متن‌های دنیای واقعی یاد می‌گیرند، ممکن است تعصبات موجود در داده‌های آموزشی را بازتولید کنند. یک LLM ممکن است محتوایی تولید کند که از نظر فرهنگی جانبدارانه باشد یا اگر به دقت فیلتر نشود، زبان توهین‌آمیز یا کلیشه‌ای ارائه دهد.

مسئله دیگر توهمات است: مدل می‌تواند پاسخ‌هایی روان ارائه دهد که کاملاً نادرست یا ساختگی هستند. برای مثال، یک LLM ممکن است با اطمینان یک واقعیت یا نام نادرست اختراع کند. این خطاها به این دلیل رخ می‌دهند که مدل اساساً ادامه محتمل‌ترین متن را حدس می‌زند، نه اینکه حقایق را تأیید کند.

با این وجود، کاربران LLM باید آگاه باشند که نتایج باید برای دقت و تعصب بررسی شوند. همچنین، آموزش و اجرای LLMها نیازمند منابع محاسباتی عظیم (GPU/TPUهای قدرتمند و داده‌های زیاد) است که می‌تواند هزینه‌بر باشد.

چالش‌ها و ملاحظات

خلاصه و چشم‌انداز آینده

خلاصه اینکه، یک مدل زبان بزرگ سیستم هوش مصنوعی مبتنی بر ترنسفورمر است که بر روی حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش دیده است. این مدل الگوهای زبان را از طریق آموزش خودنظارتی یاد گرفته و توانایی تولید متنی روان و مرتبط با زمینه را دارد. به دلیل مقیاس بزرگ، LLMها می‌توانند طیف گسترده‌ای از وظایف زبانی را – از چت و نوشتن تا ترجمه و کدنویسی – انجام دهند و اغلب به سطح یا فراتر از توانایی‌های انسانی برسند.

این مدل‌ها آماده‌اند تا نحوه تعامل ما با فناوری و دسترسی به اطلاعات را دگرگون کنند.

— پژوهشگران برجسته هوش مصنوعی

تا سال ۲۰۲۵، LLMها همچنان در حال پیشرفت هستند (شامل توسعه‌های چندرسانه‌ای که تصاویر یا صدا را پردازش می‌کنند) و در خط مقدم نوآوری هوش مصنوعی باقی می‌مانند، که آن‌ها را به جزء مرکزی برنامه‌های مدرن هوش مصنوعی تبدیل می‌کند.