توسط : فناوری مدل های زبانی بزرگ (LLM) در پشت صحنه تمام ربات‌های گفتگو محور، نقش فعالی را ایفا می‌کند.
به کمک این فناوری، امروزه افراد زیادی به یک هم صحبت و یک دستیار هوشمندِ همه چیز دان دسترسی دارند.
در این مقاله به معرفی مدل های زبانی بزرگ (LLM) و نقاط ضعف و قوت آن می‌پردازیم. با ابر فردوسی همراه باشید:
فهرست مطالب
- فناوری مدل های زبان بزرگ (LLM)
- نمونه های معروف مدل های زبان بزرگ
- کاربرد های LLM
- ویژگی های LLM
- فرآیند آموزش مدل های زبان بزرگ (LLM)
- چالش‌های سد راه LLM
فناوری مدل های زبانی بزرگ (LLM) چیست؟
مدل زبانی بزرگ ترجمه عبارت Large Language Model است. این فناوری با نام اختصاری (LLM) شهرت بیشتری دارد.
LLM یک الگوریتم هوش مصنوعی است که با کمک فناوری یادگیری عمیق و مجموعه بسیار بزرگی از داده‌ها می‌آموزد.
فناوری مدل های زبان بزرگ، یک پیشرفت انقلابی و انفجاری را در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) به وجود آورده است.
زیرا LLM قادر به درک مفهوم سخن انسان‌ها و تولید فوری و دقیق پاسخ، خلاصه سازی، ترجمه، پیش‌بینی و… است.
این ماشینِ بزرگ، مملو از شبکه‌های عصبی مصنوعی است که از طریق متون بدون برچسب آموزش می‌بینند.
غالبا آموزش LLM از طریق یادگیری خود نظارتی است. اما گاهی نیز تحت نظر یک انسان و به صورت نیمه نظارتی می‌آموزد.
نمونه های معروف مدل های زبانی بزرگ (LLM) کدامند؟
معروف ترین آنها ChatGPT است که در نوامبر ۲۰۲۲ توسط شرکت OpenAI معرفی گردید.
BERT نیز که در سال 2018 توسط گوگل معرفی شد، یک مدل زبانی بزرگ به شمار می‌آید.
مدل زبان بزرگ LLaMA نیز توسط متا اِی‌آی در فوریه ۲۰۲۳ منتشر شد.
Ernie 3.0 ،Titan ،BLOOM، آنتروپیک، Bard ،Palm ،XLNet و… نیز از نام‌ها و محصولات معروف در این حوزه هستند.
کاربرد های LLM چیست؟
قابلیت تولید خودکار متن توسط این مدل باعث می‌شود که در حوزه نگارش مقالات، محتواهای اینترنتی و حتی داستان‌ها بسیار پرکاربرد باشد.
ترجمه ماشینی یکی از کاربردهای مهم LLM است. تشخیص الگوها و ساختارهای زبانی مختلف باعث می‌شود که LLM بتواند متون را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند.
قدرت پاسخ گویی به سوالات آن هم به شیوه‌ای منطقی، دقیق و متناسب با نیاز کاربران از دیگر شگفتی‌های این مدل زبانی است.
خلاصه سازی متن های بلند یک قابلیت اعجاب آور در این مدل است. این گواه محکمی است که نشان می‌دهد این ربات‌ها تا حد هوشمندند.
قدرت تکمیل خودکار جملات از دیگر ویژگی‌های منحصر به فرد ال ال ام است که تجربه و بهره‌وری کاربر را بهبود می‌بخشد.
ایجاد چت بات و دستیار مجازی با ال ال ام ها یک ایده سودآور است. زیرا در دنیای سریع امروز، نیاز به یک دستیار سریع و هوشمند بسیار احساس می‌شود.
تشخیص احساسات کاربر توسط ربات LLM امکان پذیر است. این منجر به آنالیز احساسات کاربر در شبکه‌های اجتماعی و معرفی محصولات و سود بیشتر می‌شود.
پشتیبانی آنلاین می‌تواند یکی از کاربردهای ال ال ام باشد. زیرا توانایی پاسخ‌گویی خودکار و آنی به سوالات و درخواست‌های مشتریان را دارد.
قدرت دیالوگ نویسی طبیعی در این مدل کار نویسندگان را آسان می‌کند. این مدل قدرت مکالمه هوشمند دارد و بهترین پاسخ‌ها در آستینش است.
جستجوی بهینه در موتورهای جستجو از دیگر قابلیت‌های ال ال ام است. زیرا نتایج مرتبط تر و بهبود تجربه کلی جستجو را تقویت می‌کند.
پیش‌بینی روند بازار، پیش‌بینی رفتار کاربران و حتی پیش‌بینی بازار ارز دیجیتال با مدل های زبانی بزرگ (LLM) امکان‌پذیر است.
ویژگی های LLM چیست؟
از آنجایی که یادگیری عمیق شامل نورون‌ها، لایه‌ها و راه‌های انتقالی فراوانی است، قادر به تجمیع و پردازش اطلاعات فراوانی است:
تعداد پارامترها:
مهم‌‌ترین ویژگی مدل های زبانی بزرگ از نام آنها مشخص است. بزرگ در اینجا به تعداد بالای پارامترهای آموزشی اشاره دارد.
این مدل‌ها با ده‌ها میلیون تا میلیاردها پارامتر آموزش می‌بینند. به عنوان مثال ربات چت GPT دارای 175 میلیارد پارامتر است.
معماری ترانسفورماتور:
اولین بار معماری ترانسفورماتور، در مقاله “Attention is All You Need” توسط واسوانی و همکاران معرفی گردید. این معماری ستون فقرات LLM هاست.
با کمک این معماری ابتدا متون بزرگ را به LLM می‌آموزند. سپس این آموزه‌ها از طریق توالی و وزن‌دهی به کلمات و جملات، به مدل‌های کوچک‌تر منتقل می‌شوند.
مکانیسم توجه:
مکانیسم خودتوجهی به مدل اجازه می‌دهد تا اهمیت کلمات مختلف را در یک جمله بسنجد و اطلاعات متنی را به طور موثر دریافت کند.
توجه چند سری نیز باعث می‌شود که مدل به بخش‌های مختلف توالی ورودی به طور همزمان توجه کند و روابط پیچیده آنها را درک نماید.
پیش‌آموزش و تنظیم دقیق:
پیش آموزش یا pre-trained در LLM ها با کمک مجموعه داده‌های عظیم بدون برچسب صورت می‌پذیرد.
در این مرحله، مدل باید تلاش کند تا الگوها، ارتباطات زبانی و گرامرهای موجود در متون را درک نماید و برای تنظیم دقیق آماده شود.
فرآیند آموزش (LLM) چگونه است؟
جمع‌آوری داده‌های مختلف از کتاب‌ها، مقالات، وب‌سایت‌ها، نظرات مشتریان، معرفی محصولات و…
پیش پردازش داده‌ها از طریق تفکیک اطلاعات جمع‌آوری شده و تقسیم متن به جملات و کلمات، حذف علائم نگارشی و…
آموزش مدل با استفاده از داده‌های تفکیک شده و با استفاده از روش یادگیری بدون نظارت
ارزیابی مدل برای بررسی میزان دقت، پیش‌بینی، تولید و…
تنظیم مدل برای بهبود عملکرد آن طی تجزیه و تحلیل احساسات، پاسخ‌گویی، خلاصه‌سازی و…
چالش‌های سد راه LLM چیست؟
چالش‌ها و نگرانی‌های متفاوتی درباره هوش مصنوعی، از جمله مدل های زبانی بزرگ وجود دارند. در ادامه به معرفی سه چالش مهم‌تر پرداخته‌ایم:
تعصب و سوگیری:
LLM ها به دلیل انعکاس و تقویت تعصبات اجتماعی موجود در داده‌های آموزشی خود، مورد انتقاد قرار گرفته‌اند. اما محققان همه‌روزه در حال تلاش برای کاهش آن هستند.
اطلاعات غلط و دستکاری:
قابلیت LLM برای تولید پاسخ‌های بسیار قانع کننده، نگرانی هایی را در مورد سوء استفاده از آنها برای انتشار اطلاعات نادرست یا ایجاد محتوای شبه جعلی ایجاد می‌کند.
اثرات زیست محیطی:
آموزش LLM ها نیاز به منابع کامپیوتری قدرتمند و مصرف انرژی قابل توجهی دارد که نگرانی های زیست محیطی را افزایش می‌دهد.
در آینده‌ای نزدیک بیشتر از این در مورد هوش مصنوعی و LLM، ترنسفورمر های یادگیری ماشین و ویژگی و کاربردهای LLM سخن خواهیم گفت.
چگونه LLM می‌تواند احساسات کاربران را تشخیص بده؟