مدل‌های زبان بزرگ (LLM) سیستم‌های هوش مصنوعی هستند که بر روی مجموعه‌های عظیمی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند تا زبان انسانی را درک و تولید کنند. به زبان ساده، یک مدل زبان بزرگ با میلیون‌ها یا میلیاردها کلمه (اغلب از اینترنت) تغذیه شده است تا بتواند متن را در زمینه مناسب 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، مدل‌های زبان بزرگ می‌توانند بسیاری از وظایف زبانی (مانند گفتگو، ترجمه، نوشتن) را بدون برنامه‌نویسی صریح برای هر کدام انجام دهند.

ویژگی‌های کلیدی مدل‌های زبان بزرگ عبارتند از:

• داده‌های آموزشی عظیم: مدل‌های زبان بزرگ بر روی مجموعه‌های گسترده‌ای از متون (میلیاردها صفحه) آموزش دیده‌اند. این مجموعه بزرگ به آن‌ها دانش وسیعی از دستور زبان و حقایق می‌دهد.
• معماری ترنسفورمر: آن‌ها از شبکه‌های عصبی ترنسفورمر با توجه خودکار استفاده می‌کنند، به این معنی که هر کلمه در جمله به صورت همزمان با همه کلمات دیگر مقایسه می‌شود. این امکان را به مدل می‌دهد تا زمینه را به طور مؤثری بیاموزد.
• میلیاردها پارامتر: این مدل‌ها شامل میلیون‌ها یا میلیاردها وزن (پارامتر) هستند که الگوهای پیچیده زبان را در خود جای داده‌اند. برای مثال، GPT-3 دارای ۱۷۵ میلیارد پارامتر است.
• یادگیری خودنظارتی: مدل‌های زبان بزرگ با پیش‌بینی کلمات گمشده در متن بدون نیاز به برچسب‌های انسانی یاد می‌گیرند. برای مثال، در طول آموزش مدل سعی می‌کند کلمه بعدی در جمله را حدس بزند. با تکرار این فرآیند روی داده‌های عظیم، مدل دستور زبان، حقایق و حتی برخی استدلال‌ها را درونی می‌کند.
• تنظیم دقیق و راهنمایی: پس از پیش‌آموزش، مدل‌های زبان بزرگ می‌توانند برای وظایف خاص تنظیم دقیق شوند یا با استفاده از راهنمایی‌ها هدایت شوند. این بدان معناست که همان مدل می‌تواند با تنظیم روی مجموعه داده کوچکتر یا دستورالعمل‌های هوشمند، به وظایف جدیدی مانند پرسش و پاسخ پزشکی یا نوشتن خلاقانه سازگار شود.

ترکیب این ویژگی‌ها به مدل زبان بزرگ اجازه می‌دهد تا متنی شبیه به انسان را درک و تولید کند. در عمل، یک مدل زبان بزرگ آموزش‌دیده می‌تواند زمینه را استنباط کند، جملات را کامل کند و پاسخ‌های روان در موضوعات مختلف (از گفتگوهای روزمره تا مباحث تخصصی) ارائه دهد بدون نیاز به مهندسی اختصاصی برای هر وظیفه.

مدل‌های زبان بزرگ معمولاً از معماری شبکه ترنسفورمر استفاده می‌کنند. این معماری شبکه عصبی عمیقی است با لایه‌های متعدد از گره‌های متصل. یکی از اجزای کلیدی آن توجه خودکار است که به مدل اجازه می‌دهد اهمیت هر کلمه را نسبت به سایر کلمات در جمله به طور همزمان وزن‌دهی کند.

برخلاف مدل‌های ترتیبی قدیمی‌تر (مانند RNNها)، ترنسفورمرها کل ورودی را به صورت موازی پردازش می‌کنند که این امکان آموزش بسیار سریع‌تر روی GPUها را فراهم می‌کند. در طول آموزش، مدل زبان بزرگ 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 ورودی، می‌تواند به طور خودکار زبان منسجم و مرتبط با زمینه تولید کند.

کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ

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

• هوش مصنوعی مکالمه‌ای (چت‌بات‌ها و دستیارها): مدل‌های زبان بزرگ پشتوانه چت‌بات‌های پیشرفته‌ای هستند که می‌توانند گفتگوهای آزاد داشته باشند یا به سوالات پاسخ دهند. برای مثال، دستیارهای مجازی مانند ربات‌های پشتیبانی مشتری یا ابزارهایی مانند سیری و الکسا از مدل‌های زبان بزرگ برای درک پرسش‌ها و پاسخ طبیعی استفاده می‌کنند.
• تولید محتوا: آن‌ها می‌توانند ایمیل، مقاله، متن تبلیغاتی یا حتی شعر و کد بنویسند. برای مثال، وقتی موضوعی به ChatGPT (بر پایه مدل‌های GPT) داده می‌شود، می‌تواند یک مقاله یا داستان پیش‌نویس کند. شرکت‌ها از مدل‌های زبان بزرگ برای خودکارسازی نوشتن بلاگ، متن تبلیغات و تولید گزارش استفاده می‌کنند.
• ترجمه و خلاصه‌سازی: مدل‌های زبان بزرگ متن را بین زبان‌ها ترجمه و اسناد طولانی را خلاصه می‌کنند. با دیدن نمونه‌های موازی در آموزش، مدل می‌تواند متن روانی به زبان دیگر تولید کند یا یک گزارش ۲۰ صفحه‌ای را در چند پاراگراف خلاصه کند.
• پاسخ به سوالات: با دریافت یک سوال، مدل زبان بزرگ می‌تواند پاسخ‌های واقعی یا توضیحاتی بر اساس دانش خود ارائه دهد. این قابلیت پشتوانه رابط‌های جستجوی پرسش و پاسخ و معلمان مجازی است. مدل‌های مشابه ChatGPT می‌توانند به سوالات عمومی پاسخ دهند یا مفاهیم را به زبان ساده توضیح دهند.
• تولید کد: برخی مدل‌های زبان بزرگ تخصصی برای کار با کد هستند. آن‌ها می‌توانند قطعات کد را از توضیحات بنویسند، اشکالات را پیدا کنند یا بین زبان‌های برنامه‌نویسی ترجمه کنند. (GitHub Copilot از یک مدل زبان بزرگ آموزش‌دیده روی کد برای کمک به توسعه‌دهندگان استفاده می‌کند.)
• تحقیق و تحلیل: آن‌ها به پژوهشگران کمک می‌کنند با استخراج بینش از مجموعه‌های بزرگ متنی، برچسب‌گذاری محتوا یا انجام تحلیل احساسات روی بازخورد مشتری. در بسیاری از حوزه‌ها، مدل‌های زبان بزرگ سرعت انجام کارهایی مانند مرور ادبیات یا سازماندهی داده‌ها را با درک محتوای اسناد افزایش می‌دهند.

نمونه‌های محبوب مدل‌های زبان بزرگ شامل ChatGPT / GPT-4 (OpenAI)، Bard (PaLM گوگل)، LLaMA (متا)، Claude (Anthropic) و Bing Chat (بر پایه GPT مایکروسافت) هستند. هر یک از این مدل‌ها بر روی مجموعه‌های عظیمی از داده‌ها آموزش دیده‌اند و از طریق APIها یا رابط‌های وب قابل دسترسی هستند.

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

چالش‌ها و ملاحظات

مدل‌های زبان بزرگ قدرتمند هستند، اما کامل نیستند. از آنجا که آن‌ها از متون دنیای واقعی یاد می‌گیرند، ممکن است تعصبات موجود در داده‌های آموزشی را بازتولید کنند. یک مدل زبان بزرگ 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 توهم‌زایی است: مدل می‌تواند پاسخ‌هایی روان و قابل قبول تولید کند که کاملاً نادرست یا ساختگی باشند. برای مثال، ممکن است یک مدل زبان بزرگ با اطمینان یک واقعیت نادرست یا نام جعلی بسازد. این خطاها به این دلیل رخ می‌دهند که مدل اساساً در حال حدس زدن محتمل‌ترین ادامه متن است و نه تأیید صحت اطلاعات.

توسعه‌دهندگان این مشکلات را با تنظیم دقیق همراه با بازخورد انسانی، فیلتر کردن خروجی‌ها و به‌کارگیری تکنیک‌هایی مانند یادگیری تقویتی از ارزیابی‌های انسانی کاهش می‌دهند.

با این حال، کاربران مدل‌های زبان بزرگ باید آگاه باشند که نتایج باید از نظر دقت و تعصب بررسی شوند. علاوه بر این، آموزش و اجرای مدل‌های زبان بزرگ نیازمند منابع محاسباتی عظیم (GPU/TPUهای قدرتمند و حجم زیادی داده) است که می‌تواند هزینه‌بر باشد.

>>>برای مشاهده کلیک کنید:

شبکه عصبی چیست؟

پردازش زبان طبیعی چیست؟

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 با یادگیری خودنظارتی الگوهای زبان را فرا گرفته و توانایی تولید متنی روان و مرتبط با زمینه را دارد. به دلیل مقیاس بزرگ، مدل‌های زبان بزرگ می‌توانند دامنه وسیعی از وظایف زبانی – از گفتگو و نوشتن گرفته تا ترجمه و برنامه‌نویسی – را انجام دهند و اغلب به سطح یا فراتر از توانایی‌های انسانی در روانی زبان برسند.

همانطور که خلاصه‌های پژوهشگران برجسته هوش مصنوعی اشاره می‌کنند، این مدل‌ها آماده‌اند تا نحوه تعامل ما با فناوری و دسترسی به اطلاعات را دگرگون کنند. تا سال ۲۰۲۵، مدل‌های زبان بزرگ همچنان در حال پیشرفت هستند (از جمله توسعه‌های چندرسانه‌ای که تصاویر یا صدا را نیز پردازش می‌کنند) و در خط مقدم نوآوری‌های هوش مصنوعی باقی می‌مانند و به عنوان بخش مرکزی برنامه‌های مدرن هوش مصنوعی شناخته می‌شوند.

برای دریافت اطلاعات بیشتر، INVIAI را دنبال کنید!