مدل زبانی بزرگ (LLM) چیست؟

مدل زبانی بزرگ یا LLM چیست؟

یک مدل بزرگ زبان نوعی الگوریتم هوش مصنوعی است که از تکنیک‌های یادگیری عمیق و مجموعه داده‌های بسیار بزرگ برای درک، خلاصه، تولید و پیش بینی محتوای جدید استفاده می‌کند. اصطلاح هوش مصنوعی همچنین با LLM‌ها ارتباط نزدیکی دارد، که در واقع نوعی از هوش مصنوعی مولد است که به طور خاص برای کمک به تولید محتوای مبتنی بر متن معماری شده است.

LLM‌ها از نوعی یادگیری ماشین به نام یادگیری عمیق استفاده می‌کنند تا درک کنند که چگونه شخصیت‌ها، کلمات و جملات با هم کار می‌کنند. یادگیری عمیق شامل تجزیه و تحلیل احتمالی داده‌های بدون ساختار است، که در نهایت مدل یادگیری عمیق را قادر می‌سازد تا تمایز بین بخش‌های محتوا را بدون مداخله انسانی تشخیص دهد.

LLM‌ها از طریق تنظیم بیشتر آموزش می‌یابند؛ آنها به خوبی تنظیم شده‌اند یا به کار خاصی که برنامه نویس می‌خواهد انجام دهد، تنظیم می‌شوند، مانند تفسیر سؤالات و ایجاد پاسخ یا ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر.

کاربرد LLM در هوش مصنوعی چیست؟

LLM‌ها را می‌توان برای انجام تعدادی از کارها آموزش داد. یکی از مشهورترین کاربردهای کاربردی آنها به عنوان هوش مصنوعی است: در صورت دریافت سؤال، می‌توانند متن را در پاسخ تولید کنند. به عنوان مثال ، مدل زبانی بزرگ Chatgpt که در دسترس عموم است، می‌تواند در پاسخ به ورودی‌های کاربر، مقالات، شعرها و سایر فرم‌های متنی تولید کند.

از هر مجموعه داده بزرگ و پیچیده می‌توان برای آموزش LLM‌ها، از جمله زبان‌های برنامه نویسی استفاده کرد. برخی از LLM‌ها می‌توانند به برنامه نویسان در نوشتن کد کمک کنند. آنها می‌توانند توابع را در صورت درخواست بنویسند، یا با توجه به برخی از کدها به عنوان نقطه شروع، می‌توانند نوشتن یک برنامه را به پایان برسانند. مدل‌های بزرگ زبانی ممکن است در برخی دیگر از کارها نیز استفاده شود:

• تجزیه و تحلیل احساسات
• تحقیقات DNA
• خدمات مشتری
• چت‌بات‌ها
• جستجوی آنلاین

نمونه هایی از LLMهای دنیای واقعی : Chatgpt، Bard ، Llama و BingChat است. Copilot Github نمونه دیگری است، اما برای کدگذاری به جای زبان طبیعی انسانی استفاده می‌کند.

برخی از مزایا و محدودیت‌های LLM‌ها

ویژگی اصلی مدل‌های بزرگ زبانی توانایی آنها در پاسخ به نمایش داده‌های غیرقابل پیش‌بینی است. یک برنامه رایانه‌ای سنتی دستوراتی را در نحو پذیرفته شده خود یا از مجموعه خاصی از ورودی‌های کاربر دریافت می‌کند. یک بازی ویدیویی دارای یک مجموعه محدود از دکمه‌ها است، یک برنامه دارای مجموعه‌ای محدود از چیزهایی است که کاربر می‌تواند روی آن کلیک یا تایپ کند و یک زبان برنامه نویسی از بیانیه‌های دقیق تشکیل شده است.

در مقابل، LLM می‌تواند به زبان طبیعی انسانی پاسخ دهد و از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای پاسخ به یک سؤال بدون ساختار یا سریع به گونه‌ای که معقول باشد، استفاده کند. در حالی که یک برنامه رایانه‌ای معمولی سریعاً مانند “چهار گروه بزرگ Funk در تاریخ چیست؟” را تشخیص نمی‌دهد، مدل زبانی بزرگ ممکن است با لیستی از چهار گروه از این دست پاسخ دهد و یک دفاع منطقی از چرا بهترین آنها هستند.

با این حال، از نظر اطلاعاتی که آنها ارائه می‌دهند، LLM‌ها فقط می‌تواند به همان اندازه داده‌هایی که آنها مصرف می‌کنند قابل اعتماد باشد. در صورت تغذیه اطلاعات نادرست، آنها در پاسخ به پرس و جوهای کاربر اطلاعات نادرست ارائه می‌دهند. LLM‌ها همچنین گاهی اوقات “توهم” دارند: آنها هنگامی که قادر به تولید یک پاسخ دقیق نیستند، اطلاعات جعلی ایجاد می‌کنند.

از نظر امنیت، برنامه‌های کاربر بر اساس LLM‌ها مانند هر برنامه دیگر مستعد ابتلا به اشکالات هستند. مدل زبانی بزرگ همچنین می‌تواند از طریق ورودی‌های مخرب دستکاری شود تا انواع خاصی از پاسخ‌ها نسبت به دیگران ارائه شود، از جمله پاسخ‌هایی که خطرناک یا غیر اخلاقی هستند. یکی از مشکلات امنیتی LLM‌ها این است که کاربران ممکن است داده‌های محرمانه را در آنها بارگذاری کنند تا بتوانند بهره‌وری خود را افزایش دهند. اما LLM‌ها از ورودی‌هایی که دریافت می‌کنند برای آموزش بیشتر مدل‌های خود استفاده می‌کنند و آنها به گونه‌ای طراحی نشده‌اند که مکان‌های امن باشند. آنها ممکن است داده‌های محرمانه را در پاسخ به پرس و جو از سایر کاربران در معرض دید قرار دهند.

LLMها چگونه کار می‌کنند؟

در یک سطح اساسی، مدل زبانی بزرگ بر روی یادگیری ماشین ساخته شده‌. یادگیری ماشین زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و به تمرین تغذیه یک برنامه مقادیر زیادی از داده‌ها اشاره دارد تا برنامه نحوه شناسایی ویژگی‌های آن داده‌ها را بدون مداخله انسانی آموزش دهد.

LLM‌‌ها از نوعی یادگیری ماشین به نام یادگیری عمیق استفاده می‌کنند. مدل‌های یادگیری عمیق اساساً می‌توانند خود را برای تشخیص تمایزها بدون مداخله انسان آموزش دهند، اگرچه برخی از تنظیمات دقیق انسان به طور معمول ضروری است.

در واقع، یک مدل یادگیری عمیق نمی‌تواند چیزی را از یک جمله واحد نتیجه بگیرد. اما پس از تجزیه و تحلیل تریلیون جملات، می‌تواند به اندازه کافی یاد بگیرد که چگونه یک جمله ناقص را به طور منطقی به پایان برساند، یا حتی جملات خاص خود را به پایان برساند.

شبکه‌های عصبی

به منظور فعال کردن این نوع یادگیری عمیق، LLM‌ها در شبکه‌های عصبی ساخته شده‌اند. درست همانطور که مغز انسان از سلول‌های عصبی ساخته شده است که سیگنال‌ها را به یکدیگر متصل می‌کنند و می‌فرستند، یک شبکه عصبی مصنوعی از گره‌های شبکه ساخته می‌شود که با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند. آنها از چندین “لایه” تشکیل شده‌اند: یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و یک یا چند لایه بین. لایه‌ها فقط اگر خروجی‌های خودشان از آستانه خاصی عبور می‌کنند، اطلاعات را به یکدیگر منتقل می‌کنند.

مدل‌های ترانسفورماتور

نوع خاصی از شبکه‌های عصبی مورد استفاده برای LLM‌ها به مدل‌های ترانسفورماتور گفته می‌شود. مدل‌های ترانسفورماتور قادر به یادگیری زمینه هستند، به ویژه برای زبان بشر، که بسیار وابسته به متن است. مدل‌های ترانسفورماتور از یک تکنیک ریاضی به نام خود استقبال استفاده می‌کنند تا روش‌های ظریف را که عناصر در یک دنباله به یکدیگر مربوط می‌شوند، تشخیص دهند. این باعث می‌شود آنها در درک زمینه نسبت به سایر انواع یادگیری ماشین بهتر شوند. به عنوان مثال، آنها را قادر می‌سازد تا درک کنند که چگونه پایان یک جمله به ابتدا متصل می‌شود و چگونه جملات در یک پاراگراف با یکدیگر ارتباط دارند.

این امر LLM‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسانی را تفسیر کنند، حتی اگر آن زبان مبهم یا ضعیف باشد، در ترکیب‌هایی که قبلاً با آنها روبرو نشده‌اند ، یا به روش‌های جدید متناسب هستند. در بعضی از موارد، آنها معناشناسی را “درک می‌کنند” زیرا می‌توانند کلمات و مفاهیم را با معنای خود مرتبط کنند و آنها را به این ترتیب میلیون‌‌ها یا میلیارد‌ها بار در کنار هم قرار می‌دهند.

شاید این مطلب هم برای‌تان جالب باشد: هوش مصنوعی گوگل (جمینی)

آینده مدل‌های بزرگ زبان

آینده LLM‌ها هنوز توسط انسان‌هایی که در حال توسعه این فناوری هستند، نوشته شده است. اگرچه آینده‌ای می‌تواند وجود داشته باشد که LLM‌ها خود را نیز بنویسند. نسل بعدی مدل زبانی بزرگ به احتمال زیاد به هر معنا کلمه، هوش کلی یا احساساتی نیستند، اما آنها به طور مداوم بهبود می‌یابند و “باهوش‌تر” می‌شوند.

LLMها همچنین از نظر برنامه‌های تجاری که می‌توانند انجام دهند، به گسترش خود ادامه خواهند داد. توانایی آنها در ترجمه محتوا در زمینه‌های مختلف بیشتر رشد خواهد کرد، به احتمال زیاد آنها را توسط کاربران تجاری با سطوح مختلف تخصص فنی قابل استفاده‌تر می‌کند.

LLM‌ها همچنان در مجموعه داده‌های بزرگتر آموزش داده می‌شود و داده‌ها به طور گسترده‌ای برای صحت و تعصب بالقوه فیلتر می‌شوند، بخشی از آن با افزودن قابلیت‌های بررسی واقعیت. همچنین این احتمال وجود دارد که LLM‌های آینده در هنگام ارائه انتساب و توضیحات بهتر در مورد چگونگی تولید نتیجه مشخص، کار بهتری نسبت به نسل فعلی انجام دهند.

استفاده گسترده از تکنیک‌هایی مانند یادگیری تقویت از بازخورد انسانی، که Openai برای آموزش ChatGPT از آن استفاده می‌کند، می‌تواند به بهبود صحت LLM‌ها نیز کمک کند. همچنین یک کلاس از LLM‌ها مبتنی بر مفهوم شناخته شده به عنوان نسل بازیابی، از جمله قلمرو گوگل که آموزش و استنباط را در مورد داده‌های بسیار خاص از داده‌ها، دقیقاً مانند چگونه یک امکان پذیر می‌کند، وجود دارد. کاربر امروز می‌تواند به طور خاص محتوا را در یک سایت جستجو کند.

احتمالاً آینده LLM‌ها همچنان روشن خواهد ماند زیرا این فناوری به روش‌هایی که به بهبود بهره‌وری انسان کمک می‌کند، در حال تحول است.