مدل های زبان بزرگ LL الگوریتم های یادگیری عمیق هستند که در سال های اخیر محبوبیت زیادی به دست آورده اند. آنها قدرت پشت ربات های چت محبوب هستند. آنها می توانند محتوای جدید را تشخیص دهند، خلاصه کنند، ترجمه کنند و تولید کنند. این مقاله را بخوانید تا بدانید این مدل ها چگونه کار می کنند، از چه فناوری هایی استفاده می کنند و کسب و کارها چگونه می توانند از آنها استفاده کنند.
تعریف مدل Large language
مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نوعی هوش مصنوعی هستند. الگوریتم هایی که بر روی مقادیر عظیم داده با استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق آموزش داده شده اند. آنها می توانند وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی از جمله خلاصه کردن، تولید و پیش بینی محتوای جدید را انجام دهند. مدل های زبان بزرگ بر روی یک مجموعه داده آموزش می بینند و سپس تکنیک های مختلفی را برای تولید محتوا بر اساس این داده ها اعمال می کنند.
مدل های زبان تقریباً همزمان با اولین راه حل های هوش مصنوعی ظهور کردند. یکی از اولین مدل های زبان ELIZA بود که در سال 1966 در موسسه فناوری ماساچوست ارائه شد. این برنامه فقط می تواند با یک پاسخ از پیش برنامه ریزی شده بر اساس کلمات کلیدی شناسایی شده در ورودی کاربر مطابقت داشته باشد. یک مدل زبان بزرگ تکامل آن است. این بر روی مجموعه داده های بسیار بزرگتر آموزش داده شده است، که قابلیت های آن را افزایش می دهد و آن را دقیق تر می کند. متغیرهایی که مدل بر روی آنها آموزش داده شده است پارامتر نامیده می شود. برای اینکه یک مدل زبان بزرگ نامیده شود باید میلیاردها پارامتر وجود داشته باشد.
تفاوت بین یک مدل زبان بزرگ و هوش مصنوعی generative چیست؟
مدل های زبان بزرگ نوعی هوش مصنوعی generative مشابه ChatGPT یا Midjourney هستند. در حالی که این اصطلاحات ارتباط نزدیکی با هم دارند، هوش مصنوعی generative می‌تواند هر نوع محتوا، از جمله تصاویر یا ویدیو را تولید کند، و مدل‌های زبان بزرگ به طور خاص برای ارائه خروجی متن هدف قرار می‌گیرند.
مدل های large language چگونه کار می کنند؟
مدل های زبان بزرگ از مدل های ترانسفورماتور استفاده می کنند که معماری های یادگیری عمیق هستند. آنها نوعی شبکه عصبی هستند که از گره های لایه ای الهام گرفته از نورون های مغز انسان تشکیل شده اند. شبکه‌های عصبی روابط را در داده‌های متوالی (مثلاً کلمات در یک جمله) دنبال می‌کنند تا زمینه و معنا را بیاموزند.
ترانسفورماتورها برای اولین بار توسط گوگل در سال 2017 در مقاله ای با عنوان "توجه تنها چیزی است که شما نیاز دارید" معرفی شدند. یک شبکه از چندین بلوک ترانسفورماتور به نام لایه ایجاد می شود. این لایه ها برای درک ورودی و ارائه دنباله ای از داده ها به عنوان خروجی با هم کار می کنند. تعداد لایه ها به پیچیدگی مدل مربوط می شود.
یک ترانسفورماتور ورودی را نشانه گذاری می کند، به این معنی که داده های ورودی را به بخش های معنی دار تقسیم می کند. در مورد مدل های زبان، این ها کلمات کلیدی هستند که می توان آنها را نشانه نامید. این به مدل اجازه می دهد تا الگوهایی مانند ساختارهای دستوری را ببیند.
یک نوآوری مهم در مدل های ترانسفورماتور توجه به خود بود. این بدان معناست که مدل‌ها وزن هر توکن را تعیین می‌کنند که نشان‌دهنده اهمیت آن در زمینه کوئری است. این به آنها اجازه می دهد تا فقط به مهم ترین بخش های ورودی توجه کنند. توانایی تشخیص بخش های مهمتر ورودی در طول آموزش زمانی که مدل مقادیر زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل می کند، آموخته می شود.
مکانیسم های توجه به خود به LLM ها اجازه می دهد تا به طور همزمان همه عناصر را در توالی ورودی پردازش کنند و تشخیص موقعیت یا ترتیب عناصر را به چالش می کشد. LLMها از تعبیه‌ها استفاده می‌کنند. نمایش عددی کلمات یا نشانه‌ها در یک فضای برداری پیوسته که مدل را قادر می‌سازد تا با گرفتن روابط معنایی بین کلمات، زبان را درک و دستکاری کند. رمزگذاری موقعیتی برای ارائه اطلاعات در مورد موقعیت هر عنصر در دنباله ورودی به مدل معرفی شده است. این مجموعه ای از مقادیر است که به جاسازی های هر عنصر در توالی ورودی اضافه می شود. این مقادیر حاوی اطلاعاتی در مورد موقعیت عنصر در داخل دنباله هستند. این افزودن به مدل اجازه می دهد تا در هنگام پیش بینی، محتوای معنایی کلمات و موقعیت آنها را در دنباله در نظر بگیرد. این کدگذاری ها همراه با سایر پارامترهای مدل یاد می گیرند.
اجزای کلیدی مدل های LLM
اجزای کلیدی مدل های زبان بزرگ لایه های آنها هستند. هر لایه مسئول وظیفه متفاوتی است و به طور همزمان برای درک و تولید متن دقیق کار می کنند.
لایه The feed-forward layer (FFN) یک ساختار پیچیده از بسیاری از لایه‌های کاملاً متصل است. آنها با هم کار می کنند تا انتزاعات سطح بالا را درک کنند و قصد کاربر را رمزگشایی کنند.
لایه جاسازی توکن ها را به نمایش های برداری تبدیل می کند که مدل می تواند آنها را پردازش کند. معنای معنایی و سینتکس ورودی را می گیرد و آن را برای مدل زبان بزرگ قابل درک می کند.
لایه تکراری وابستگی ها و روابط بین توکن ها را در دنباله ضبط و مدل می کند. به عبارت دیگر، کلمات را در یک جمله تفسیر می کند.
مکانیسم توجه به مدل اجازه می دهد تا تنها بر روی بخش های مهم کوئری تمرکز کند، همانطور که در بالا توضیح داده شد.
آموزش مدل های زبان بزرگ
ویژگی مهم مدل های زبان بزرگ نحوه آموزش آنهاست. این مدل‌ها از یادگیری بدون نظارت استفاده می‌کنند، به این معنی که مدل بر روی یک مجموعه داده بدون نظارت صریح یا داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شود. در طول این مرحله، مدل در معرض حجم عظیمی از داده های متنی قرار می گیرد. یاد می گیرد که ویژگی های آماری زبان انسانی از جمله سینتکس، معناشناسی و الگوهای رایج در متن را درک کند. این از طریق یادگیری خود نظارتی به دست می آید، جایی که مدل کلمات گم شده را در یک جمله پیش بینی می کند یا کلمات را پنهان می کند و یاد می گیرد که شکاف ها را پر کند.
این فرآیند منجر به این می شود که مدل یک درک زبان عمومی به نام مدل پایه یا مدل zero-shot را به دست آورد. چنین مدل‌هایی می‌توانند به خوبی با بسیاری از وظایف پردازش زبان طبیعی کار کنند، اما همچنین می‌توانند برای اهداف خاص‌تر تنظیم شوند. این قسمت معمولاً تحت نظارت است و شامل آموزش طبقه بندی متن، ترجمه زبان و وظایف پاسخگویی به سؤالات است.
یادگیری بدون نظارت به مدل ها اجازه می دهد تا درک کلی از زبان را به دست آورند، که در یادگیری وظایف خاص در هنگام تنظیم دقیق کمک کننده است.
انواع مدل های زبان بزرگ
مدل های زبان بزرگ را می توان با توجه به هدف و آموزش به انواع مختلفی تقسیم کرد.
یک مدل شات صفر یک مدل بزرگ و تعمیم یافته است که از مجموعه عمومی داده های آموزشی یاد می گیرد. می تواند نتایج نسبتاً دقیقی را برای موارد استفاده عمومی بدون نیاز به آموزش اضافی ارائه دهد. یک مثال محبوب GTP-3 است.
مدل‌های تنظیم‌شده یا مختص دامنه با افزودن آموزش اضافی به مدل صفر شات ایجاد می‌شوند. این مدل‌ها برای کارهای خاص، مانند OpenAI’s Codex، که برای برنامه‌نویسی مناسب است، طراحی شده‌اند.
مدل‌های مکالمه برای تولید متن انسان‌مانند در زمینه‌های مکالمه طراحی شده‌اند. آنها می‌توانند پاسخ‌های مرتبط با زمینه را در یک تنظیمات چت یا گفتگو، مانند DialoGPT .
مدل‌های بازنمایی زبان مانند BERT از یادگیری عمیق و ترانسفورماتورها برای برتری در پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند.
مدل‌های چندوجهی، مانند GPT-4، قابلیت‌های مدل زبانی بزرگ را با استفاده از متن و تصاویر در پردازش خود فراتر از متن گسترش می‌دهند.
لیست انواع مدل های زبان بزرگ احتمالاً در آینده افزایش خواهد یافت.
مدل های زبان بزرگ از موارد استفاده می کنند
از مدل های زبان بزرگ می توان برای کارهای مختلف استفاده کرد.
ربات‌های چت و هوش مصنوعی مکالمه: مدل‌های زبان بزرگ به چت‌بات‌ها اجازه می‌دهند تا پرسش‌های کاربر را تفسیر کنند و پاسخ‌های طبیعی ارائه دهند.
بازیابی اطلاعات: LLM ها می توانند اطلاعات را به سبک محاوره ای، مانند هوش مصنوعی Bing، که در موتور جستجو موجود است، بازیابی و ارائه دهند.
تولید کد: مدل‌های زبان بزرگ الگوها را درک می‌کنند و می‌توانند کد تولید کنند، که آنها را در توسعه نرم‌افزار ارزشمند می‌کند.
خلاصه سازی محتوا: مدل های زبان بزرگ می توانند خلاصه ای از متون یا اسناد طولانی را تولید کنند.
طبقه بندی و طبقه بندی: LLM ها می توانند محتوا را بر اساس معیارهای تعریف شده توسط کاربر طبقه بندی و دسته بندی کنند.
ترجمه: مدل های زبان بزرگ چند زبانه می توانند متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند.
تجزیه و تحلیل احساسات: مدل های زبان بزرگ می توانند احساسات را در داده های متنی تجزیه و تحلیل کنند و به کسب و کارها در درک افکار عمومی کمک کنند.
تولید متن: LLM ها می توانند متنی را بر اساس درخواست های کاربر، ساختن اشعار، قطعات خلاقانه یا جوک ها تولید کنند.
کسب‌وکارها می‌توانند از LLM برای تسریع عملیات بازاریابی خود، به عنوان مثال، نوشتن محتوا، یا تجزیه و تحلیل افکار عمومی در مورد برند خود از طریق تجزیه و تحلیل احساسات استفاده کنند. یک سازمان همچنین می تواند از یک چت بات خصوصی که اطلاعات را از اینترانت به طور ایمن بازیابی می کند و به صورت مکالمه به کاربر تحویل می دهد، بهره مند شود.
مزایای مدل های زبان بزرگ
استفاده از یک مدل زبان بزرگ مزایای زیادی به همراه دارد. این ابزارها می توانند کارایی را افزایش دهند، به تولید محتوا، ترجمه، کارهای اداری و کدنویسی کمک کنند. آنها همچنین می توانند به یادگیری زبان های برنامه نویسی جدید یا توضیح کدهای ارثی کمک کنند. ابزارهای خاصی را می توان برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کرد و به شما کمک می کند تا به یک سازمان داده محور تبدیل شوید. می توانید از تحلیل احساسات برای نظارت بر افکار عمومی، تحقیقات بازار و مقایسه رقابت استفاده کنید. مدل‌های زبان بزرگ همچنین می‌توانند از طریق ربات‌های چت پشتیبانی مشتری را ارائه دهند یا به ایجاد مطالب آموزشی کمک کنند. همچنین می توانید از یک ربات چت داخلی برای کمک به کارکنان خود برای دسترسی به اطلاعات شرکت استفاده کنید.
LLM ها در حال حاضر در مراقبت های بهداشتی و علم مفید هستند: آنها می توانند پروتئین ها، DNA و RNA را درک کنند، و آنها را به دستیاران عالی در توسعه واکسن ها و داروهای جدید تبدیل می کند. در زمینه حقوقی، آنها می توانند فرآیند را با تجزیه و تحلیل فایل های بزرگ ساده کنند، و در امور مالی، می توانند به کشف تقلب کمک کنند. به طور کلی، این ابزارها، اگرچه هنوز کامل نیستند، موارد استفاده زیادی را در چشم انداز کسب و کار مدرن پیدا می کنند و می توانند برای ساده کردن کارهای مهم استفاده شوند.
چالش های مدل های زبان بزرگ
در حالی که مدل های زبان بزرگ ابزاری نوآورانه و مفید هستند، اما محدودیت های خود را دارند. مهمتر از همه، ایجاد، آموزش و نگهداری مدل‌های زبانی بزرگ به‌طور باورنکردنی نیازمند منابع است. با توجه به حجم زیاد داده، فرآیند آموزش به قدرت محاسباتی زیادی از جمله GPU و TPU نیاز دارد. به عنوان مثال، CNBC هزینه آموزش یک مدل مشابه GTP-3 را 4 میلیون دلار تخمین زده است. می‌تواند به سرعت از هر بودجه‌ای فراتر رود و مقیاس‌سازی و تغذیه داده‌های بیشتر مدل‌ها را غیرممکن کند. این فرآیند همچنین سریع نیست آموزش یک مدل زمان زیادی می برد و آزمایش با LLM را دشوار می کند.
استفاده از منابع و مصرف بالای انرژی LLM ها یک نگرانی زیست محیطی ایجاد می کند. به خصوص زمانی که ابزارهای بیشتری از این دست در دسترس عموم بیشتری باشد، روزانه میلیون ها کوئری پرسیده می شود و هر یک به منابع نیاز دارند. این گزینه برای دولت ها وجود دارد که در مورد این موضوع اقدام کنند، اما از سال 2023، هیچ مقرراتی وجود ندارد.
نقص بعدی مدل های زبان بزرگ کیفیت پاسخ های آنهاست. در حالی که این یک فناوری پیشرفته است، اما در برابر سوگیری که از مجموعه داده‌ای که روی آن آموزش داده شده است، مصون نیست. این ممکن است منجر به پاسخ هایی بر اساس کلیشه های موجود در زبان ها شود تا واقعیت ها. مواردی که LLM ها اطلاعات نادرست یا خیالی ارائه می دهند توهم نامیده می شوند.
همچنین مهم است که به یاد داشته باشید که مدل های زبان بزرگ متن را بر اساس الگوهای موجود در زبان تولید می کنند. در اصل، آنها فقط داده ها را مرتب می کنند و آنها را در یک توالی قرار می دهند، که در این مورد، کلمات و جملات است. آنها نمی توانند استدلال کنند، که گاهی اوقات به پاسخ های قابل قبول اما نادرست منجر می شود. آنها همچنین فاقد عقل سلیم و سایر ویژگی های انسانی مانند حس شوخ طبعی هستند، بنابراین نمی توانند دنیای واقعی را درک کنند. به همین دلیل، یک کاربر با تجربه می تواند محتوای انسانی را از تولید شده متمایز کند.
مقدار داده‌ای که یک مدل زبان بزرگ برای آموزش نیاز دارد نیز می‌تواند در برخی حوزه‌هایی که اطلاعات کافی در دسترس نیست، مشکل‌ساز باشد. مسائل دیگری در مورد مکانیسم های خود مدل های زبان بزرگ وجود دارد. آنها به روش جعبه سیاه عمل می کنند، بنابراین کاربر فقط ورودی و خروجی را می داند، بدون توضیح در مورد فرآیند تصمیم گیری مدل.
پیشرفت های آینده در مدل های زبان بزرگ
مدل های زبان بزرگ یک فناوری قدرتمند اما نسبتاً جدید هستند. راه اندازی ChatGPT گمانه زنی های زیادی در مورد اخلاق و آینده این فناوری ایجاد کرد. بحث داغی در مورد تأثیر این ابزارها بر بازار کار در جریان است و نگرانی‌هایی را در مورد جایگزینی کامل کارگران با هوش مصنوعی افزایش می‌دهد.
در حالی که هنوز نمی توان از مدل زبان بزرگ ترسید، آینده آن در دستان انسان هایی است که آن را می نویسند. موارد استفاده ای وجود دارد که LLM ها بهتر از انسان ها عمل می کنند، اما در سال 2023 توسعه دهندگان، کپی رایترها، کارکنان اداری و بسیاری از حرفه های دیگر هنوز ایمن هستند. آینده ای وجود دارد که در آن LLM ها خودشان می نویسند، و به احتمال زیاد باهوش تر شده و عملکرد بهتری خواهند داشت. با این حال، هیچ نشانه ای از حساس شدن آنها وجود ندارد. به احتمال زیاد، به جای توسعه بیشتر مدل های پایه، شاهد ظهور LLM های دقیق تر و تخصصی تر در یک حوزه خاص خواهیم بود. آنها قادر خواهند بود عملیات تجاری بیشتری را انجام دهند و کارهای روزمره و تکراری را خودکار کنند.
مشکل سوگیری و دقت را می توان با مدل های آموزشی بر روی مقادیر بیشتری از داده های فیلتر شده بیشتر برطرف کرد. این احتمال وجود دارد که آنها مجبور باشند توضیحی در مورد خروجی، از جمله منابع اطلاعات خود ارائه دهند. عامل مهم دیگری که آینده LLM ها را شکل می دهد، یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) است که به معنای استفاده از بازخورد کاربر برای ایجاد پاسخ های بهتر است. همچنین امکاناتی برای بهینه سازی فرآیند یادگیری از جمله استفاده از تعداد کمتر پارامترها و زمان کمتر برای دستیابی به نتایج مشابه و بهتر وجود دارد.
توسعه هوش مصنوعی و LLM به هیچ وجه به کندی نزدیک نیست. این مدل‌ها آینده فناوری را شکل می‌دهند و استفاده از آنها در عملیات روزانه در حال تبدیل شدن به یک هنجار برای بسیاری از صنایع است.
نتیجه
ما در این مقاله درباره زبان LLM صحبت کردیم که در محبوب ترین چت بات ها و هوش مصنوعی ها از آن استفاده می شود، قدرت و سرعت این زبان را احساس کردیم، ولی چیزی که باید در مورد آن باید دقت کرد این است که آن ها قرار نیست جای چیزی را بگیرند برای کمک به من و شما ایجاد شده اند تا کار های خود را سریع تر و با دقت بالاتر انجام دهیم. شما در مورد این مدل زبان چه نظری دارید؟ آینده را چگونه می بنید؟
