مدل زبانی بزرگ (LLM) در هوش مصنوعی چیست؟
تصور کنید که مشغول نوشتن یک مقاله علمی هستید و به یک دستیار نیاز دارید که بتواند بهترین راهحلها و اطلاعات را به شما ارائه دهد. حال فرض کنید که این دستیار یک مدل هوش مصنوعی بزرگ است که میتواند همه متنها و دادههایی که شما به دنبالش هستید را پردازش و بهترین نتیجه را به شما تحویل بدهد. این دستیارهای هوشمند همان مدلهای زبانی بزرگ (LLM) هستند که میتوانند به زبان انسانی پاسخ دهند و متن تولید کنند. آنها با حجم زیادی از دادهها آموزش دیدهاند تا بتوانند اطلاعات مختلف را پردازش و جوابها را به بهترین شکل ممکن ارائه دهند. حال بیایید با هم بررسی کنیم که این مدلها چطور کار میکنند و چه کاربردهایی دارند.
مدل زبانی بزرگ (LLM) چیست؟
LLMها یک نوع برنامه هوش مصنوعی هستند که میتوانند به زبان انسان متن را تشخیص و تولید کنند. این مدلها بر روی حجم زیادی از دادهها آموزش داده میشوند، به همین دلیل به آنها “بزرگ” میگویند. LLMها با روش یادگیری عمیق (Deep Learning) که نوعی از یادگیری ماشین (Machine Learning) است ساخته میشوند، به ویژه با استفاده از یک شبکه عصبی به اسم مدل ترنسفورماتور.
به زبان سادهتر اگر بخواهیم بیان کنیم: LLM یک برنامه است که حجم زیادی از اطلاعات را میبیند و به مرور زمان الگوهایی بهدست خواهد آورد که به او در تولید و تشخیص متن انسانی کمک خواهد کرد. بعضی از این مدلها با اطلاعات عظیم اینترنت آموزش داده میشوند که میلیونها یا شاید میلیاردها اطلاعات باشد. البته کیفیت دادهها اهمیت زیادی بر کیفیت نهایی مدل دارد. به همین دلیل توسعهدهندگان LLM از دادههای با کیفیت استفاده میکنند.
مدلهای زبانی بزرگ (LLM) در چه کاری استفاده میشوند؟
LLMها میتوانند برای کارهای مختلف بهکار گرفته شوند. یکی از پرکاربردترین کارهایی که انجام میدهند، تولید متن است. مدلهای زبانی بزرگ زمانی که از آنها سوالی پرسیده شود یا درخواست شود میتوانند جوابی تولید کنند. به طور مثال مدل ChatGPT از شرکت OpenAI یک مدل قدرتمند است که میتواند بر اساس درخواست کاربر هر نوع متنی تولید کند. برای این مدلها فرقی نمیکند که متن درخواستی شما شعر باشد، مقاله باشد یا داستان؛ هر نوع متنی که بخواهید تولید میکنند. البته این تنها کاربرد LLM نیست. مدلهای زبانی بزرگ در برنامه نویسی، جستجو در اینترنت، تحلیل احساسات و حتی در چت باتها نیز مورد استفاده قرار میگیرند.
مدل های زبانی بزرگ چگونه کار می کنند؟
حال که با مفهوم مدلهای زبان بزرگ (LLM) و کاربردهای گسترده آنها آشنا شدیم، زمان آن رسیده است که به صورت دقیقتر به نحوه عملکرد و روشهای به کارگیری این مدلها بپردازیم:
یادگیری عمیق
LLMها از روش یادگیری عمیق برای آموزش استفاده میکنند. در یادگیری عمیق مدل بدون دخالت انسانی میتواند تمایزات را تشیخص دهد. مثلا تفاوت این دو کلمه را “وبسایت” و “وب سایت” که یکی با نیم فاصله نوشته و یکی دیگر با فاصله را بفهمد. البته بعضی از تنظیمات در حین آموزش دیدن را انسان باید تعیین کند. مدلهایی که با روش یادگیری عمیق ساخته میشوند، زمانی درست عمل میکنند که حجم دادههایی که با آنها آموزش میبینند زیاد باشد. دلیل این موضوع این است که مدل برای مثال با یک جمله نمیتواند نحوه نوشتن جمله را درک کند اما وقتی میلیاردها یا حتی تریلیونها جمله را ببیند، کم کم با ساختار نوشتار جمله آشنا میشود. اگر با مدلهایی مانند ChatGPT کار کرده باشید، احتمالا تجربه کردهاید که جملهای ناقص ارسال کردهاید، اما ChatGPT آن را متوجه شده است. مانند عکس زیر:

در اینجا من در عبارت “آموزش نوشتن مقاله بهصورت صفر تا صد”کلمه صد را ننوشتم اما مدل ChatGPT جمله را فهمید..
شبکههای عصبی LLM
برای اینکه یادگیری عمیق ممکن شود، LLMها بر اساس شبکههای عصبی ساخته شدهاند. همان طور که مغز انسان از نورونهایی تشکیل شده که به هم متصل شده و سیگنالهایی را ارسال میکنند، یک شبکه عصبی مصنوعی (که معمولا به طور خلاصه “شبکه عصبی” گفته میشود) از گرههای شبکهای تشکیل شده که به هم متصل میشوند. این شبکهها از چندین “لایه” تشکیل شدهاند: یک لایه ورودی، یک لایه خروجی، و یک یا چند لایه در میان. لایهها تنها در صورتی اطلاعات را به یکدیگر انتقال میدهند که خروجیهای خودشان از یک آستانه خاص عبور کنند.
این توضیح به طور کلی به معنای این است که LLMها از ساختاری مشابه با مغز انسان برای پردازش اطلاعات استفاده میکنند، اما با این تفاوت که این فرآیندها بهصورت مصنوعی و با استفاده از کامپیوتر انجام میشود.
مدل های ترانسفورماتور
ترانسفورماتورها نوع خاصی از شبکههای عصبی هستند که برای یادگیری زبان استفاده میشوند. مدلهای زبانی بزرگ میتوانند بفهمند که کلمات و جملات در چه زمینهای قرار دارند و چگونه به هم مرتبط هستند. LLMها از تکنیکی به نام «توجه به خود» استفاده میکنند که به آنها کمک میکند تا روابط بین کلمات را تشخیص دهند.
به این ترتیب، مدلهای زبانی بزرگ میتوانند زبان انسان را حتی وقتی مبهم باشد یا به شکل جدیدی بیان شود، تفسیر کنند. به نوعی میتوان گفت که آنها معنای کلمات را یاد میگیرند و میتوانند مفاهیم را بر اساس آنها دستهبندی کنند.
مزایا و محدودیتهای مدلهای LLM
مدل زبانی بزرگ نیز مانند تمامی نرمافزارها دارای مزایا و محدودیتهایی است که دانستن این مزایا و محدودیتها میتواند دید واضحتر و شفافتری نسبت به LLM به ما بدهد. در ادامه مزایا و سپس محدودیتهای این مدلها را بررسی خواهیم کرد:
مزایای مدلهای زبانی بزرگ LLM

- مقیاسپذیری: مدلهای زبانی بزرگ میتوانند به طیف وسیعی از سوالات و دستورات پاسخ دهند و با زبان طبیعی انسان ارتباط برقرار کنند.
- پاسخهای چندمنظوره: این مدلها میتوانند با توجه به زمینه مکالمه، پاسخهایی معنادار ایجاد کنند.
- درک متنی: حتی به سوالات جدید یا غیرعادی هم میتوانند جواب بدهند (البته دقت جواب در این حالت را نمیشود تضمین کرد).
- قابلیت انطباق: قادرند حجم زیادی از دادهها را به طور کارآمد پردازش و تولید کنند.
معایب مدلهای زبانی بزرگ

- توهم: دقت این مدلها به کیفیت دادههایی که با آنها آموزش داده شدهاند بستگی دارد. اگر دادههای ورودی دارای خطا یا سوگیری باشند، خروجی نیز چنین خواهد بود.
- وابستگی به دادهها: گاهی اوقات LLMها اطلاعاتی تولید میکنند که به نظر معتبر میآید اما در واقع معتبر نیستند، به خصوص وقتی دادههای دقیق ندارند. به طور مثال اگر از یک مدل زبانی بزرگ مثل ChatGPT بخواهید یک مقاله راجب ویندوز 15 بنویسد، شروع به نوشتن میکند با وجود اینکه هنوز ویندوز 15 معرفی نشده است. همین قضیه باعث میشود، اطلاعات نامعتبر باشد.
- خطرات امنیتی: ممکن است توسط ورودیهای مخرب به تولید پاسخهای آسیبزننده یا غیراخلاقی وادار شوند.
- مسائل محرمانگی: کاربران ممکن است ناخواسته اطلاعات حساس خود را به این مدلها منتقل کنند که میتواند به دیگران نمایش داده شود، زیرا مدلهای زبانی بزرگ برای اینکه از این دادهها به طور امن محافظت کنند، ساخته نشدهاند.
با درک این نقاط قوت و ضعف، میتوانیم از مدلهای زبانی بزرگ به بهترین شکل استفاده کنیم و در عین حال مراقب محدودیتهای آنها باشیم.
سرور اختصاصی پرسرعت و قدرتمند با قیمتی اقتصادی!
اگر به دنبال یک سرور اختصاصی برای راهاندازی پروژههای هوش مصنوعی خود هستید، سرور اختصاصی پویان آی تی بهترین انتخاب برای شما است. دلیل این انتخاب سخت افزار قدرتمند و قیمت بسیار اقتصادی پویان آی تی است که در کنار پشتیبانی سریع و تکنولوژی بهروز بینظیر است.
نتیجهگیری
مدلهای زبانی بزرگ (LLM) دستیارهای هوشمندی هستند که با استفاده از حجم عظیمی از دادهها و تکنیکهای یادگیری عمیق، توانایی درک و تولید زبان انسانی را دارند. این مدلها به ما در انجام بسیاری از وظایف کمک میکنند، از نوشتن و ویرایش متن گرفته تا تحلیل احساسات و حتی برنامهنویسی. آنها میتوانند به شکل سریع و دقیق به سوالات پاسخ دهند و متون مختلفی را تولید کنند.
با این حال، باید به محدودیتهایشان نیز توجه کنیم. دقت LLMها به کیفیت دادههای ورودی بستگی دارد و گاهی ممکن است اطلاعات نادرست تولید کنند. بنابراین، هنگام استفاده از آنها باید دقت و احتیاط لازم را داشته باشیم. مدلهای زبانی بزرگ نشاندهنده پیشرفتی بزرگ در دنیای تکنولوژی هستند و با توسعه بیشتر، میتوانند حتی ابزارهای موثرتر و کاربردیتری برای ما فراهم کنند.
سولات متداول
مدلهای زبانی بزرگ (LLM) چگونه بر اساس دادهها آموزش میبینند؟
مدلهای زبانی بزرگ (LLM) با استفاده از تکنیکهای یادگیری عمیق و شبکههای عصبی ترانسفورماتور آموزش میبینند. آنها با حجم عظیمی از دادهها، مثل متون وب، کتابها و مقالات آموزش داده میشوند تا الگوها و روابط بین کلمات و جملات را بیاموزند. سپس این مدلها از طریق فرآیندهای پیچیده محاسباتی، قادر به تولید و درک زبان انسانی میشوند.
چه تفاوتی بین مدلهای زبانی بزرگ (LLM) و مدلهای دیگر هوش مصنوعی وجود دارد؟
مدلهای زبانی بزرگ (LLM) به طور خاص برای درک و تولید زبان طبیعی انسان طراحی شدهاند. آنها بر روی حجم زیادی از دادههای متنی آموزش دیدهاند و قادر به تولید متون معنادار هستند. در مقابل، مدلهای دیگر هوش مصنوعی ممکن است برای وظایف خاصی مثل تشخیص تصویر، بازیهای کامپیوتری یا تحلیل دادههای عددی طراحی شده باشند و به طور خاص برای زبان انسان بهینه نشدهاند.
منابع
- https://www.cloudflare.com/en-gb/learning/ai/what-is-large-language-model
به این مقاله امتیاز دهید!
میانگین امتیاز 0 / 5. تعداد رأی ها : 0
هنوز هیچ رأیی داده نشده. اولین نفر باشید!
اولین دیدگاه را اضافه کنید.