مدل زبانی بزرگ (LLM) در هوش مصنوعی چیست؟

این روزها با چند دستور ساده می‌توان انواع و اقسام سرویس‌های هوش مصنوعی مانند ترجمه و تولید محتوای خودکار یا ساخت تصاویر و ویدیو از روی متن را به‌کار گرفت. اما در روی دیگر سکه این امکانات به‌لطف مدل های زبانی بزرگ در دسترس کاربران قرار گرفته که نوعی مدل ماشینی بسیار پیچیده و پیشرفته بوده و می‌تواند از طریق داده‌های زیاد آموزش دیده و در مرحله بعد تولید محتوای خودکار بپردازد. اما مدل زبانی بزرگ یا LLM چیست و چگونه کار می‌کند؟

این روزها با چند دستور ساده می‌توان انواع و اقسام سرویس‌های هوش مصنوعی مانند ترجمه و تولید محتوای خودکار یا ساخت تصاویر و ویدیو از روی متن را به‌کار گرفت. اما در روی دیگر سکه این امکانات به‌لطف مدل های زبانی بزرگ در دسترس کاربران قرار گرفته که نوعی مدل ماشینی بسیار پیچیده و پیشرفته بوده و می‌تواند از طریق داده‌های زیاد آموزش دیده و در مرحله بعد تولید محتوای خودکار بپردازد. اما مدل زبانی بزرگ یا LLM چیست و چگونه کار می‌کند؟

Large Language Models یا مدل‌ های زبانی بزرگ با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، می‌توانند زبان انسانی را درک، پردازش و تولید کنند. این مدل‌ها از آن رو بزرگ نامیده می‌شوند که با تعداد زیاد پارامترهای شبکه‌های عصبی و حجم بسیار زیاد داده‌های متنی آموزش می‌بینند. این عبارت تعریف مختصری از مدل زبانی بزرگ است. در ادامه به تفصیل درباره این مدل‌ها برای شما خواهیم گفت.

مدل‌های زبان بزرگ یا Large Language Models چیست؟

هوش مصنوعی به عنوان یک علم چندرشته‌ای، همواره به دنبال توسعه روش‌ها و الگوریتم‌هایی بوده که به کامپیوترها امکان پردازش و فهم زبان انسان (Natural Language) را می‌دهند. یکی از پیشرفت‌های مهم در این زمینه، ظهور مدل‌های زبانی بزرگ است که توانایی تجزیه و تحلیل متون را ارتقا داده‌اند.

مدل‌های زبانی بزرگ نوعی مدل ماشینی پیشرفته در زمینه پردازش زبان طبیعی هستند که با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچیده، توانایی درک و تولید متون به زبان انسانی را دارند. این مدل‌ با تعداد زیادی پارامتر و داده‌های عظیم آموزش می‌بیند و در مواجهه با متون جدید، قادر به تولید محتوا و پاسخ‌دهی هوشمندانه است.

ویژگی‌های اصلی مدل زبان بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ برای فعالیت خود از عناصر و فرآیندهای متعددی بهره می‌گیرند. به‌عنوان نمونه، شبکه‌های عصبی عمیق یکی از عناصر اصلی در ساختار مدل های زبانی بزرگ است. این شبکه‌ها با تعداد زیادی لایه و راه‌های انتقالی، اطلاعات زبانی را در خود تجمیع کرده و پردازش می‌کنند.

همچنین، مدل‌های زبانی بزرگ از یادگیری انتقالی بهره می‌برند؛ یعنی، ابتدا با استفاده از متون بزرگ آموزش داده می‌شوند و در مرحله‌ بعد، این دانش از طریق وزن‌دهی به کلمات و جملات به مدل‌های کوچک‌تر منتقل می‌شود.

پیش‌آموزش خودنظارتی یکی دیگر از ویژگی‌های مهم مدل زبانی بزرگ یا LLM است که در این روش هوش مصنوعی مدل متون ورودی را به صورت کامل و بدون برچسب (تگ) پردازش و تلاش می‌کند الگوها و ارتباطات زبانی را در آن‌ها شناسایی کند.

افزون‌براین، مدل‌های زبانی بزرگ تعداد زیادی پارامتر دارند که نمایانگر وزن‌هایی است که برای هر نورون در شبکه‌های عصبی تنظیم می‌شود. فراوانی چشمگیر پارامترهای مذکور باعث توانایی مدل در نگهداری و استفاده از دانش زبانی گسترده می‌شود.

نحوه عملکرد و عملیات های مدل های زبان بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از شبکه‌های عصبی و یادگیری انتقالی، توانایی‌های زبانی پیشرفته‌ای از جمله تشخیص الگوهای زبانی، ترجمه ماشینی، تولید متون خودکار، پاسخ‌دهی به سوالات، تشخیص احساسات و بسیاری از وظایف دیگر را دارند.

مدل‌های مذکور در حین آموزش، با دریافت داده‌های بزرگ و متنوع از متون، قادر به یادگیری ساختارها، نمادها و ارتباطات مختلف زبانی شده و با استفاده از فرآیند یادگیری عمیق، الگوها و ساختارهای زبانی را از داده‌های آموزشی استخراج می‌کنند. این مدل‌ها به صورت تشخیصی و تولیدی عمل می‌کنند؛ به این معنی که می‌توانند متون را تشخیص دهند و درخواست‌ها را با پاسخ‌های مناسب جواب دهند.

کاربردهای مدل زبان بزرگ

امروزه، مدل‌های زبانی بزرگ یا Large Language Models کاربردهای فراوانی پیدا کرده‌اند و به‌شکل گسترده در ترجمه ماشینی، تولید محتوای خودکار، تشخیص احساسات متون، پاسخ‌دهی به سوالات، تفسیر متون، پشتیبانی مشتریان و بسیاری دیگر از کاربردها در حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

مدل زبانی بزرگ توانایی‌های گسترده‌ای در پردازش زبان طبیعی دارند و می‌توانند انواع عملیات‌های مختلف را انجام دهند که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• ترجمه ماشینی: یکی از کاربردهای مهم مدل‌های زبانی بزرگ، ترجمه ماشینی است. این مدل‌ها با تشخیص الگوها و ساختارهای زبانی در متون، می‌توانند متون را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند که امروزه بسیاری از مردم جهان از آن بهره می‌گیرند.
• تولید متن خودکار: مدل‌های زبانی بزرگ قادر به تولید متون خودکار با موضوعات مشخص هستند که از آن برای نگارش مقالات، محتواهای اینترنتی و حتی داستان‌ها استفاده می‌شود.
• پاسخ‌دهی به سوالات: مدل‌های زبان بزرگ می‌توانند به سؤالات کاربران پاسخ‌هایی منطقی و متناسب بدهند که در مواردی کیفیت و دقت پاسخ‌های داده‌شده بسیار شگفت‌انگیز است.
• تشخیص احساسات: مدل‌های یادشده می‌توانند احساسات موجود در متون را تشخیص داده و ادراک کنند. این ویژگی می‌تواند در تجزیه و تحلیل نظرات مشتریان و تفسیر متون بسیار بااهمیت باشد.
• خلاصه‌سازی متون: مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند متون طولانی را به خلاصه‌های کوتاه‌تر نیز تبدیل کنند. چنین کاربردی معمولاً برای خلاصه‌‌سازی مقالات یا متون طولانی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• پشتیبانی مشتریان: مدل‌های زبان بزرگ توانایی پاسخ‌گویی خودکار به سوالات و درخواست‌های مشتریان را هم دارند که در بهبود تجربه مشتری در ارتباط با شرکت‌ها بسیار مؤثر است.
• تولید دیالوگ‌های طبیعی: مدل‌های زبانی بزرگ قادر به تولید مکالمات و دیالوگ‌های طبیعی با انسان‌ها هستند. این ویژگی در برنامه‌های چت رباتی با کاربران مورد استفاده قرار می‌گیرد و امروزه می‌توان به نمونه‌های متعددی از آن به‌شکل رایگان دست پیدا کرد.

موارد گفته‌شده، تنها چند نمونه از قابلیت‌هایی است که مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی توان انجام آن‌ها را دارند. این مدل‌ها با توانمندی‌های خود در ایجاد خروجی‌های متنی هوشمندانه، برای بسیاری از شرایط قابل استفاده هستند.

نمونه‌هایی از مدل‌های زبان بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ به عنوان یکی از دستاوردهای مهم در زمینه هوش مصنوعی، در سال‌های اخیر بسیار پیشرفت کرده‌اند. بسیاری از ما از ابزار ترجمه‌ی خودکار گوگل یا گوگل ترنسلیت استفاده کرده و حداقل بارها نام ChatGPT را به‌عنوان ابزاری برای تولید محتوا و پاسخ‌دهی خودکار به سؤالات شنیده‌ایم که بیان‌گر گسترش استفاده از خروجی‌های مدل های زبانی بزرگ در زندگی روزمره است. ترکیب مدل های زبانی بزرگ و AI در دنیای مدرن باعث ظهور سرویس‌های بی‌نظیری شده که تا قبل از آن تنها در فیلم‌های تخیلی شاهد آن بوده‌ایم.

همان‌طور که گفتیم نسخه‌های مختلف مدل GPT مانند GPT-3.5 و GPT-4 که در سرویس ChatGPT استفاده می‌شوند از معروف‌ترین کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ است. این ابزار توسط شرکت OpenAI توسعه داده شده و به عنوان یکی از مدل‌های زبانی بزرگ و معروف شناخته می‌شود. گفته می‌شود  GPT-3 دارای 175 میلیارد پارامتر است که توانایی‌های گسترده‌ و بی‌نظیری را در ترجمه متون، تولید متون، پاسخ‌دهی به سوالات و بسیاری از کاربردهای دیگر به کاربران ارائه می‌دهد.

مدل T5 نیز از دیگر اعضای مشهور خانواده مدل زبان بزرگ است که توسط شرکت گوگل توسعه داده شده و توانایی تفسیر و تولید متون متنوعی را دارد. این مدل با استفاده از روش‌های هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی، در وظایفی مانند ترجمه، پرسش و پاسخ و تفسیر متون عملکرد مؤثری دارد.

مدل BERT نیز از دیگر شاهکارهای گوگل و یکی از پرچم‌داران مدل‌های زبانی بزرگ است که توانایی تشخیص الگوهای زبانی را بهبود بخشیده و در وظایفی مانند تشخیص احساسات، ترجمه ماشینی و تفسیر متون بسیار مؤثر عمل می‌کند.BERT  با توانایی چشمگیر خود در ابزارهای متفاوتی مثل موتور جستجوی گوگل، نرم‌افزار Word مایکروسافت و انواع پروژه‌های تحقیقاتی و استارتاپ‌ها استفاده می‌شود.

افزون‌بر موراد گفته‌شده، مدل XLNet هم یکی از دستاوردهای شاخص گوگل در دنیای Large Language Models است که بر پایه‌ی BERT توسعه یافته و تلاش کرده است تا ایرادات آن را رفع کند. این مدل نیز به دلیل ویژگی‌های منحصر به فرد خود و توانایی در درک عمیق‌تر ارتباطات زبانی، در سرویس‌های متنوعی به کار گرفته شده است که از جمله آن‌ها می‌توان به GPT-2، کتابخانه Hugging Face Transformers و انواع محصولات نرم‌افزاری دیگر اشاره کرد.

این‌ها صرفاً چند نمونه از مدل های زبانی بزرگ هوش مصنوعی‌ است که با توانمندی‌های منحصربه‌فرد خود در تفسیر و تولید متون، تغییرات قابل توجهی در حوزه پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند.

چالش‌های استفاده از مدل زبانی بزرگ

با وجود توانمندی‌های بزرگی که مدل‌های زبانی بزرگ دارند، همچنان چالش‌هایی نیز وجود دارد. به عنوان مثال، نیاز به داده‌های آموزشی بزرگ و متنوع، مشکلات ناشی از ترجمه نادرست در متون پیچیده، و تصمیم‌گیری اخلاقی در مورد تولید محتوای متنی، از جمله این چالش‌ها هستند.

یکی از چالش‌های اساسی در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ، نیاز به منابع محاسباتی بالاست. این مدل‌ها به دلیل تعداد بزرگی پارامترها و عمق شبکه‌ها، از توانایی محاسباتی قوی برای آموزش و استفاده بهره‌برداری می‌کنند که نیازمند تجهیزات قدرتمند و منابع مالی زیادی بوده و می‌تواند برای بسیاری از پروژه‌ها ناممکن یا دشوار باشد.

همچنین، داده‌های آموزشی نیز از اهمیت بسزایی در توسعه مدل‌های زبانی بزرگ برخوردارند. مدل‌های یادشده برای آموزش و عملکرد بهتر نیازمند داده‌های وسیع و متنوعی هستند که شامل طیف گسترده‌ای از موضوعات و سبک‌های مختلف است. جمع‌آوری داده‌های مناسب و کافی می‌تواند برای بسیاری از پروژه‌ها چالشی دیگر باشد.

افزون‌براین، مدل‌های زبانی بزرگ باید به مفاهیم ضمنی و اطلاعات پنهان در متون نیز توجه کنند که نادیده گرفتن آن می‌تواند منجر به تولید نتایج ناهمخوان با انتظارات کاربر یا دادن خروجی‌های غیرمنتظره و غلط شود. همچنین، ترجمه معانی ضمنی و تشخیص ارتباطات نهفته در متن‌ها نیازمند توجه و تلاش‌های خاص بوده و ممکن است برای هوش مصنوعی امکان‌پذیر نباشد.

قدرت نسبی تولید متن نیز از مسائل مهم دیگر است. مدل‌های زبان بزرگ می‌توانند متون با ساختار و گرامر مناسب تولید کنند، اما در برخی موارد ممکن است تولید متون پیچیده‌تر یا متون علمی نیازمند تغییرات و بررسی اضافی باشد.

علاوه بر این، قدرت تعمیم‌پذیری از داده‌های آموزشی به داده‌های جدید نیز چالشی قابل توجه است. امکان دارد مدل‌ها اطلاعات نهفته و خاصی را از داده‌های آموزشی خود به دست آورند که در موارد جدید قابل‌تعمیم نباشند.

در نهایت، با توجه به تغییرات سریع در حوزه پردازش زبان طبیعی و تولید محتوای جدید، مدل های زبانی بزرگ نیز نیازمند به‌روزرسانی پیوسته و تطابق با نوآوری‌های روز هستند. چنین تکاملی می‌تواند به توسعه بهتر و بهبود کارایی مدل‌ها در زمینه‌های مختلفی منجر شود و بسیاری از چالش‌های گفته‌شده را برطرف کند.

جمع‌بندی و پاسخ به سوالات متداول

به صورت خلاصه Large Language Models یا مدل های زبانی بزرگ، نوعی از مدل‌های زبانی هستند که با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، می‌توانند زبان انسانی را درک، پردازش و تولید کنند. این مدل‌ها با دریافت یک ورودی متن، قادر هستند کلمات بعد را با توجه به آمار و احتمالات پیش‌بینی کنند.

به این ترتیب، چندین جملات گوناگون را با هم تولید کرده و به عنوان خروجی نشان می‌دهند. در مطلب فوق به بررسی و معرفی Large Language Models پرداخته و در ادامه نیز به چند پرسش پرتکرار در این زمینه پاسخ داده‌ایم.

آیا مدل‌های زبانی بزرگ دانش بالینی را رمزگذاری می کنند؟

بله، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند به نوعی دانش بالینی را در متون رمزگذاری کنند. این مدل‌ها با توجه به حجم بزرگ داده‌های آموزشی و قابلیت‌های پردازشی پیشرفته‌ای که دارند، قادر به استخراج و تشخیص اطلاعات ضمنی، معانی نهفته و ارتباطات زبانی در متون هستند. این به این معنی است که آنها می‌توانند اطلاعات پزشکی، علمی، تجربی، و دانش فنی را از متون استخراج و به طور مشخص یا نهفته در نمایش زبانی خود انعکاس دهند.

در عمل، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند به تحلیل و تفسیر متون پزشکی، مقالات علمی، مطالب آموزشی، خبرها و سایر منابع دانش بالینی کمک کنند. بااین‌حال، باید توجه داشت که این مدل‌ها عمدتاً از دیدگاه زبانی به این دانش نگاه می‌کنند و تخصص بالینی علمی‌تر و تخصصی‌تری که توسط افراد متخصص در زمینه‌های مختلف انجام می‌شود نیاز به تخصص انسانی دارد.

آیا مدل‌های زبانی بزرگ، مهندسان سریع در سطح انسان هستند؟

یک مدل زبان بزرگ مثل BERT و GPT-3 به توانایی‌های پیشرفته‌ای در پردازش زبان طبیعی دست یافته‌ و در برخی موارد به نظر می‌رسد دارای شباهت‌هایی با توانایی‌های انسان در درک و تولید متون است. بااین‌وجود، ادعای این که مدل‌های زبانی بزرگ به طور کامل مهندسانی سریع در سطح انسان هستند، موضوعی پیچیده‌تر است.

مدل‌های زبانی بزرگ هنوز نمی‌توانند به طور کامل با توانایی‌های انسانی در درک و تولید متون رقابت کنند. ممکن است آن‌ها در درک مفهوم کلی متن، تشخیص اطلاعات کلیدی، و تولید متون معقول عملکرد خوبی داشته باشند، اما در مواردی که نیاز به درک عمیق‌تر ارتباطات مفهومی، تفسیر معانی ضمنی، و تخصص وجود دارد دچار چالش‌های جدی می‌شوند؛ بنابراین، نمی‌توان به طور قطعی ادعا کرد که این مدل‌ها به طور کامل به توانایی‌هایی در سطح مهندسان انسانی دست یافته باشند.

آیا مدل‌های زبان بزرگ می‌توانند خود را بهبود بخشند؟

بله، مدل زبانی بزرگ یا LLM با استفاده از فنون یادگیری تقویتی و تعامل با داده‌های جدید، می‌تواند خود را بهبود بخشد. به عنوان مثال، با آموزش مدل به تعداد بیشتری از داده‌ها، دقت و کارایی آن‌ها بهتر می‌شود.

مبنع: شهر سخت‌افزار