مدل زبانی بزرگ یا LLM چیست؟

مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLM) سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌ای هستند که قادرند با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های متنی، زبان انسانی را به گونه‌ای پردازش و تولید کنند که به شکل طبیعی و قابل درک باشد. این مدل‌ها بر پایه معماری‌های شبکه عصبی عمیق، به‌ویژه مدل‌های ترانسفورمر، توسعه یافته‌اند و توانایی درک معنا، پاسخ به سؤالات، تولید متن، ترجمه زبان‌ها و حتی خلاصه‌سازی اطلاعات را دارند. از جمله کاربردهای این مدل‌ها می‌توان به بهبود سیستم‌های جستجو، پشتیبانی از خدمات مشتری، تولید محتوا، و دستیارهای هوشمند اشاره کرد. مدل زبانی بزرگ یا LLM یکی از جذاب‌ترین ابزار‌هایی است که در دنیای مدرن امروزی در دسترس است. مدل زبانی بزرگ یک الگوریتم یادگیری عمیق مبتنی بر هوش مصنوعی است که می‌تواند با توجه به حجم انبوهی از داده‌ها که دریافت می‌کند، متنها و داده‌های مختلفی را که به آن داده می‌شود درک کند و پاسخی بر مبنای آن‌ها ارائه دهد.

مدل زبانی بزرگ یا LLM چیست؟

مدل زبانی بزرگ یا LLM مخفف Large Language Model است. مدل زبان به طور کلی به یک مدل یادگیری ماشین گفته می‌شود که مانند انسان می‌تواند متنها را درک و تولید کند. ساختار مدل زبانی بزرگ از مغز انسان برگرفته شده است، به طوری که این مدل‌ها مشابه با نورون‌ها و سلول‌های عصبی کار می‌کنند. این مدل‌ها از نوعی از یادگیری ماشین به نام یادگیری عمیق برای درک ارتباطات بین اجزا استفاده می‌کنند. این نوع یادگیری در واقع به مدل این امکان را می‌دهد که با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌هایی که دریافت می‌کند، الگو‌ها و روابط پیچیده در بین داده‌های جدید را بررسی و کشف کند. مدل‌های زبانی بزرگ دارای کاربرد‌های گسترده‌ای هستند. با استفاده از این مدل‌ها می‌توان فعالیت‌های مختلفی مانند پردازش زبان طبیعی، ترجمه متون، تشخیص تصاویر، پردازش داده و… با سرعت و دقت بالاتری انجام داد.

استخدام پرامپت نویس و متخصص هوش مصنوعی

تاریخچه مدل‌های زبانی

از زمان‌های گذشته ایجاد هوش‌های مصنوعی که بتوانند زبان انسان‌ها را متوجه شوند و با انسان ارتباط برقرار کنند، یک هدف تلقی می‌شده است. مدل‌های اولیه‌ای که در این زمینه ساخته شدند، نمی‌توانستند موارد پیچیده را درک کنند و به آن‌ها پاسخ دهند. در دهه ۹۰ میلادی کشف پروسه‌ای تحت عنوان یادگیری عمیق توانست، این مشکل را از بین ببرد. در حقیقت با شکل‌گیری الگو‌های یادگیری عمیق هوش‌های مصنوعی توانستند توانایی‌های بیشتری از خود نشان دهند، به طوری که مدل‌های زبانی فعلی به آسانی می‌توانند، روابط پیچیده را نیز درک کرده و بر مبنای آن‌ها عملکرد نشان دهند.

انواع مدل‌های زبانی بزرگ

برای ساخت مدل‌های زبانی روش‌های مختلفی وجود دارد. برخی از انواع مدل‌های زبانی شامل موارد زیر هستند.

مدل زبانی N-grams

این مدل زبانی یکی از ساده‌ترین مدل‌های زبانی است که با استفاده از احتمالات ادامه جمله‌ها و… را تعیین می‌کند.

مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی

تولید انواع مدل‌های زبانی بر اساس شبکه‌های عصبی یک روش خوب و قدرتمند به حساب می‌آید. انواع مختلفی از شبکه‌های عصبی وجود دارد که مذل‌های زبانی بر اساس آن‌ها تهیه می‌شوند. مهم‌ترین انواع مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی موارد زیر هستند:

• شبکه بازگشتی
  
• شبکه کانولوشنی
  
• شبکه ترنسفورمر
  

این مدل زبانی از مدل‌های دیگر مبتنی بر شبکه‌های عصبی عملکرد بهتری داشته است. یکی از کاربرد‌های وسیع این مدل ساخت مدل‌های زبانی در مقیاس‌های بزرگ است که از آن‌ها در چت بات‌ها استفاده می‌شود. مدل زبانی بزرگ به شبکه های عصبی عمیق برای درک بهتر کمک می کند.

مدل‌های زبانی بزرگ یا LLM چگونه کار می‌کنند؟

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، به‌ویژه معماری‌های ترانسفورمر، ساخته می‌شوند. آن‌ها از حجم وسیعی از داده‌های متنی برای یادگیری الگوهای زبان استفاده می‌کنند. مدل‌های زبانی بزرگ بسته بر پایه‌هایی که به آن‌ها متکی هستند، به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند که آن‌ها را در ادامه توضیح می‌دهیم: 

یادگیری عمیق

یک مدل زبانی در اولین مرحله نیاز دارد که آموزش ببیند. برای این کار حجم بسیار انبوهی از داده‌ها در حد چند هزار ترابایت که به آن‌ها کورپوس می‌گویند در اختیار مدل قرار می‌گیرد و به آن اجازه داده می‌شود تا با بررسی حجم انبوهی از داده‌های برچسب‌گذاری نشده به کشف روابط و درک معانی بپردازد. در مرحله بعدی مدل زبانی می‌تواند مفاهیم و معانی پیچیده را درک کند و بر مبنای آن‌ها پاسخ‌هایی ایجاد کند. یادگیری عمیق یک لایه پایین تر از ماشین لرنینگ است. برای مثال هوش مصنوعی برای طراحی UI از یادگیری عمیق استفاده می کند.

شبکه‌های عصبی

برای دستیابی به یادگیری عمیق بسیاری از مدل‌های زبانی بر مبنای هوش مصنوعی طراحی و تولید می‌شوند. در واقع همان طور که شبکه عصبی انسان از مجموعه‌ای از نورون‌ها و گره‌های به هم پیوسته تشکیل شده است این مدل‌ها نیز شامل شبکه‌ای از گره‌های به هم متصل است. در مدل‌های زبانی این شبکه‌ها از چندین لایه تشکیل شده‌اند. یک لایه ورودی و یک لایه خروجی و تعدادی از لایه‌های میانی وجود دارند. انتقال اطلاعات در میان این لایه‌ها به این صورت انجام می‌شود که هر لایه ابتدا از دقت خروجی خود مطمئن می‌شود و سپس آن را به لایه بعدی منتقل می‌کند.

مدل‌های ترنسفورمر

در مدل‌های زبانی بزرگ از شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود که به آن‌ها ترنسفورمر گفته می‌شود. این مدل بر اساس خود توجهی کار می‌کند و می‌تواند روابط بین عناصر موجود در یک متن یا ساختار را بررسی و کشف کند. این مدل‌ها که توانایی درک و یادگیری بافت متن را دارند از دو لایه انکودر و دیکودر تشکیل شده‌اند. لایه انکودر ورودی‌ها را می‌گیرد و آن‌ها را به کد‌های داخلی تبدیل می‌کند. لایه دیکودر شامل شبکه‌های عصبی است و کد‌های دریافتی را بر اساس الگوریتم‌ها به خروجی‌های نهایی تبدیل می‌کند. برای این که این روند را بهتر درک کنید فرض کنید می‌خواهید یک متن را به فارسی ترجمه کنید. برای این کار انکودر‌ها در ابتدا متن را دریافت می‌کنند و آن را به یکسری از کد‌ها تبدیل می‌کنند. در قدم بعدی دیکودر‌ها این کد‌ها را به متن فارسی تبدیل می‌کنند.

مطلب پیشنهادی: طراحی لوگو با هوش مصنوعی

مدل زبانی بزرگ یا LLM دارای چه کاربرد‌هایی است؟

مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند، برای انجام طیف وسیعی از کار‌ها به کار بروند. برخی از رایج‌ترین کاربرد‌های مدل زبانی بزرگ، شامل موارد زیر هستند.

تولید محتوا

یکی از کاربرد‌های اصلی مدل‌های زبانی بزرگ تولید محتوا است. در واقع مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند در هر زمینه‌ای که در آن آموزش دیده باشند محتوا تولید کنند. زبان محتوا بسته به درخواست شما می‌تواند در هر سطحی اعم از عامیانه و یا علمی نوشته شود.

ترجمه

یکی از کاربرد‌های اصلی مدل‌های زبانی که بر اساس زبان‌های مختلف آموزش دیده‌اند، ترجمه متنهای مختلف است. برای مثال جمینای گوگل می‌تواند متنهای فارسی را به زبان‌های زیاد دیگری ترجمه کند.

خلاصه‌سازی محتوا

یکی از ویژگی‌های مدل‌های زبانی این است که می‌توانند متنهای طولانی را و حتی کتاب‌ها را در حد چندین پاراگراف برای شما خلاصه کنند و یا از آن بخواهید نکات مهم را برای شما استخراج کنند.

بازنویسی محتوا

بازنویسی نیز یکی دیگر از ویژگی‌های مدل‌های زبانی است. این زبان‌ها می‌توانند ایرادات شما را شناسایی و استخراج کنند. برای مثال اگر می‌خواهید یک مقاله انگلیسی بنویسید استفاده از ChatGPT می‌تواند، به شما در پیدا کردن ایرادات نگارشی و گرامری کمک کند.

دسته‌بندی

در دسته‌بندی‌ها و طبقه‌بندی‌های مختلف نیز می‌توان از مدل‌های زبانی استفاده کرد. این مدل‌ها می‌توانند انواع داده‌ها را بر اساس معیار‌های مختلف طبقه‌بندی کنند.

استخدام متخصص هوش مصنوعی

تحلیل داده

اگر مدل‌های زبانی برای این کار آموزش دیده باشند می‌توان از آن‌ها برای تحلیل و ارزیابی داده‌ها و اطلاعات مختلفی استفاده کرد. برای مثال می‌توان انواع داده‌های اقتصادی، اجتماعی، پزشکی و… را با استفاده از مدل‌های زبانی تحلیل و ارزیابی کرد.

چت بات‌ها

مدل‌های زبانی می‌توانند ارتباطات انسانی را نسبت به نسل‌های قبلی هوش‌های مصنوعی بهتر بازسازی کنند و به همین دلیل نیز در چت بات‌ها از آن‌ها استفاده می‌شود. جالب است بدانید که در نسخه جدید chat GPT مدل زبانی می‌تواند، از روی صدای کاربر و لحن حرف زدن او احساسات را تشخیص دهد و مطابق با آن واکنش نشان دهد.

پرسش و پاسخ

مدل‌های زبانی بزرگ این قابلیت را دارند که به طیف وسیعی از سؤال‌های چالشی و نیازمند استدلال نیز جواب بدهند. این مزیت باعث شده است تا از مدل‌های زبانی در پاسخ گویی‌های وسیع به مشتریان و ارائه گزارش‌های تحلیلی استفاده شود.

جایگاه LLM در هوش مصنوعی چیست؟

مدل زبانی در واقع یک زیر شاخه از یادگیری عمیق است که دارای ارتباط با هوش مصنوعی مولد است. در واقع هوش مصنوعی مولد می‌تواند، محتو‌های متنوعی شامل متن، ساخت عکس با هوش مصنوعی و… را ایجاد کند و مدل‌های زبانی نیز می‌توانند، متنهای با کیفیت بسیار بالا را تولید کنند. در واقع مدل زبانی بزرگ به کمک هوش مصنوعی می آید تا بتواند درک بهتری از اتفاقات داشته باشد. مدل زبانی بزرگ باعث می شود یادگیری عمیق تری هوش مصنوعی داشته باشد.

مدل‌های زبانی بزرگ دارای چه مزایایی هستند؟

مدل‌های زبانی دارای مزایای بسیار زیادی هستند. برخی از مهم‌ترین مزایا‌های این مدل‌ها شامل موارد زیر هستند.

خصوصی‌سازی

مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند با داده‌های متنوعی آموزش داده شوند و از آن جایی که قابلیت سفارشی‌سازی بالایی نیز دارند، می‌توانند برای تأمین نیاز‌های خاص شرکت‌ها یا سازمان‌ها از آن‌ها استفاده کرد.

انطباق‌پذیری

مدل‌های زبانی بزرگ دارای قابلیت انعطاف انطباق زیادی هستند و این خصوصیت به آن‌ها کمک می‌کند، تا در زمینه‌های مختلف و برای اهداف متنوعی به کار بروند.

قابلیت به روز‌رسانی مداوم

مدل‌های زبانی با دریافت داده‌های جدید می‌توانند به طور مداومی چیز‌های جدیدی یاد بگیرند و خود را به روز‌رسانی کنند. این مسأله باعث می‌شود با گذشت زمان این مدل‌های زبانی قوی‌تر شوند.

سرعت بالا

مدل‌های زبانی دارای عملکرد‌های قوی هستند و غالبا می‌توانند پاسخ‌های خود را با سرعت بالایی تولید کنند. این در واقع به این معنا است که کاری که برای مثال توسط متخصصان در چند روز انجام می‌شود، توسط مدل‌های زبانی می‌تواند در چندین ساعت انجام شود.

دقت بالا

مدل‌های زبانی برای ارائه پاسخ‌های مورد نظر پارامتر‌های زیادی را در نظر می‌گیرند و به همین دلیل نیز در پاسخ‌های حود دقت بسیار بالایی دارند.

سهولت

می‌توان مدل‌های زبانی را با استفاده از حجم انبوهی از داده‌ها که نشان‌گذاری نشده‌اند آموزش داد که باعث می‌شود، آموزش این مدل‌های زبانی با سهولت بیشتری انجام شود.

بهره وری عالی

مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند، کار‌های روتین را به صورت خودکار انجام دهند که این کار باعث افزایش قابل توجه بهره وری می‌شود.

مطلب پیشنهادی: طراحی پوستر با هوش مصنوعی

محدودیت‌های استفاده از مدل‌های زبانی چیست؟

علاوه بر مزایایی که مدل‌های زبانی دارند با برخی از معایب نیز همراه هستند. برخی از مهم‌ترین معایب این مدل‌های زبانی شامل موارد زیر هستند.

هزینه بالا

اجرای مدل‌های زبانی با هزینه بالایی همراه است زیرا این مدل‌ها به توان پردازش بسیار بالایی نیاز دارد.

هزینه‌های عملیاتی

بعد از گذراندن دوره آموزش و توسعه هزینه عملیاتی مدل‌ها می‌تواند برای سازمان‌ها بسیار بالا باشد.

سوگیری

بسیاری از مدل‌های زبانی با داده‌های نشان‌گذاری شده آموزش می‌بینند. به همین دلیل نیز یکی از مشکلاتی که ممکن است در رابطه با مدل‌های زبانی پیش بیاید سو‌گیری است.

توهم

در برخی از مواقع ممکن است مدل‌های زبانی دچار توهم شوند. در این مواقع مدل‌های زبانی پاسخ‌های نادرستی را ارائه می‌کنند که دارای منابع معتبری نیستند.

پیچیدگی

مدل‌های زبانی از پارامتر‌های بسیار زیادی استفاده می‌کنند و این باعث می‌شود، این مدل‌ها دارای پیچیدگی بسیار زیادی باشند و عیب‌یابی آن‌ها با مشکلات زیادی همراه باشد.

توکن‌های مخرب

توکن‌های مخرب چیز‌هایی هستند که می‌توانند بر روی فعالیت مدل‌های زبانی تأثیر بگذارند. استفاده از این توکن‌های مخرب از سال ۲۰۲۲ رواج بیشتری پیدا کرده است.

خطرات امنیتی

امکان دارد برخی از کابران داده‌های محرمانه و شخصی خود را در مدل‌های زبانی بارگذاری کنند. این مسأله می‌تواند باعث شود مدل‌های زبانی اطلاعات محرمانه را برای دیگر کاربران فاش کند.

آینده مدل زبانی بزرگ به چه صورت است؟

هوش مصنوعی عمومی و مدل‌های زبانی در حال پیشرفت بسیار زیادی هستند. برخی از مهم‌ترین دستاورد‌هایی که مدل‌های زبانی می‌توانند به آن‌ها دست پیدا کنند شامل موارد زیر هستند.

بی‌نیازی از داده‌های جدید

انتظار می‌رود مدل‌های زبانی در سال‌های آینده داده‌های مورد نظر برای آموزش را خودشان تولید کنند و از داده‌های بیرونی بی‌نیاز شوند.
یکی از راه‌های این کار تولید و پالایش پاسخ‌ها است که می‌تواند، به طور قابل توجهی باعث کاهش نیاز‌های مدل‌های زبانی به داده‌های جدید شود.

راستی آزمایی خودکار

در حال حاضر مدل‌های زبانی دارای درصدی از خطا هستند که انتظار می‌رود، این خطا در سال‌های آینده به طور قابل توجهی کاهش پیدا کند.

معماری ساده‌تر

مدل‌های زبانی سنتی تمامی پارامتر‌ها را با یکدیگر فعال می‌کردند. این در حالی است که مدل‌های جدید مانند GLaM گوگل و Mixture of Experts متا فقط پارامتر‌های مرتبط را فعال می‌کنند و این باعث بهبود عملکرد این مدل‌های زبانی می‌شود.

استدلال قوی‌تر

مدل‌های زبانی به طور قابل توجهی در استدلال منطقی، کاهش سو‌گیری‌ها و استدلال چند مدله بهبود می‌یابند. مدل‌هایی مانند GPT-۵، LLAMA ۳ و Gemini Ultra به استدلال منطقی دست می‌یابند که دسترسی به پلتفرم‌های شخصی را برای کسب‌وکار‌ها تسریع می‌کند.

تولید محتوای سفارشی

انتظار می‌رود مدل‌های زبانی در سال‌های آینده بتوانند محتوا‌های سفارشی را بهتر تولید کنند. این محتوا‌ها باید با در نظر گرفتن جزئیاتی مانند فتار کاربر، اهداف بازاریابی و…. تولید شوند.

نمونه‌هایی از مدل‌های زبانی بزرگ کدام‌ها هستند؟

مدل‌های زبانی زیادی توسعه داده شده و به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند. ChatGPT محبوب‌ترین مدل زبانی است که از آن استفاده می‌شود. برخی از بهترین مدل‌های زبانی دیگر شامل موارد زیر هستند.

گوگل جمینای (Gemini)

گوگل جمینای در واقع یک خانواده از مدل‌های زبانی بزرگ هستند که با زبان فارسی سازگاری کامل دارد. این مدل زبانی چند رسانه‌ای است و می‌تواند مجموعه متنوعی از داده‌ها شامل متن، تصویر، صدا و ویدیو را پردازش می‌کند. این مدل زبانی در بسیاری از محصولات گوگل ادغام شده است. جالب است بدانید که این مدل زبانی دارای سه نسخه متفاوت زیر است.

نسخه بزرگ (Ultra)

این مدل بزرگترین و توانمند‌ترین مدل زبانی جمینای است.

نسخه حرفه‌ای (Pro)

این نسخه نسخه میان رده این زبان به حساب می‌آید.

نسخه کوچک( نانو)

این نسخه کوچک‌ترین و مبتدی‌ترین مدل زبانی جمینای است که برای انجام فعالیت‌ها روی دستگاه به کار می‌رود.

OpenAI چت جی پی تی (ChatGPT)

این خانواده دارای مدل‌های زیادی است. جدیدترین نسخه این خانواده GPT-۴ Omni با نام اختصاری GPT-۴o است که نسبت به نسخه‌های قبلی دارای عملکرد بسیار بهتری است. این نسخه دارای ورودی‌های چند حالته‌ای است که می‌تواند طیف وسیعی از اطلاعات مانند متن، تصویر، صدا و… را بپذیرد و با ویژگی‌های فراوان خود می‌تواند تعامل طبیعی‌تری با انسان‌ها برقرار کند. این مدل زبانی در طول تعامل می‌تواند تصاویر و صفحه نمایش را ببیند و در مورد آن‌ها سؤال‌هایی مطرح کند. جالب است بدانید که پاسخگویی GPT-۴o در ۲۳۲ میلی‌ثانیه انجام می‌شود که مشابه زمان پاسخگویی انسان و سریع‌تر از GPT-۴ Turbo است. مدل GPT-۴o رایگان بوده و برای محصولات توسعه‌دهندگان و مشتریان در دسترس خواهد بود.

مطلب پیشنهادی: هوش مصنوعی سورا (Sora) چیست؟

متا Llama

این مدل زبانی در ابتدا به صورت انحصاری برای محققان و توسعه‌دهندگان در دسترس بود با این حال مدت زمانی است که این مدل زبانی به صورت متن باز منتشر شده است. لئاما دارای ابعاد‌های مختلفی است و سایز‌های کوچک آن به گونه‌ای طراحی شده‌اند که برای به کارگیری آن‌ها به قدرت محاسباتی کمتری نیاز است. بزرگ‌ترین نسخه این گروه از ۶۵ میلیارد پارامتر استفاده می‌کند و با استفاده از منابع و داده‌های عمومی مانند صفحات وب آموزش دیده است.

کلود (Claude)

Claude در واقع یک چت بات مبتنی بر هوش مصنوعی است. جدیدترین عضو این گروه ۳. ۰ Claude است که تمرکز آن بر روی هوش مصنوعی قانون مدار است و خروجی‌های خود را بر اساس مجموعه‌ای از اصول از پیش تعیین شده ارائه می‌دهد، تا در حد امکان بی‌خطر و مفید واقع شوند. این مدل زبانی دارای مزیت‌های زیادی است. این مدل دارای دسترسی به وب است و می‌تواند به سؤالات مختلف کاربران در زمینه‌های متنوعی به صورت لحظه‌ای و دقیق جواب دهد. به علاوه کلود می‌تواند، انواع مختلفی از متنها را به صورت‌های مختلفی مانند شعر‌ها، کد، فیلم نامه، قطعات موسیقی، ‌ایمیل، نامه و.. تبدیل کند.

فالکون (Falcon ۴۰B)

FALCON ۴۰ B یک مدل مبتنی‌بر ترنسفورمر است که دارای ۴۰۱ پارامتر مختلف است. شرکت آمازون مدل فالکن ۴۰B را در سرویس SageMaker ارائه کرده است. این مدل همچنین به‌صورت رایگان در وبسایت GitHub در دسترس است.

سخن نهایی

مدل‌های زبانی بزرگ با داده‌های انبوه و عطیم تغذیه می‌شوند و سپس می‌توانند، با یادگیری عمیق از این داده‌ها استفاده کنند و ارتباطات بین اجزا و خود آن‌ها را بشناسند و در مقابل واکنش نشان دهند. مدل‌های زبانی بسیاری وجود دارند که هرکدام از آن‌ها دارای ویژگی‌های منحصر به فرد خود هستند. برخی از محبوب‌ترین این مدل‌های زبانی شامل جمینای گوگل، GPT-۴o از OpenAI، مدل Claude و متا Llama هستند. مدل‌های زبانی کاربرد‌های بسیار زیادی دارند و در موارد متنوعی از تولید محتوا تا چت بات‌ها استفاده می‌شوند. هرکدام از انواع مدل‌های زبانی دارای مزایا و معایبی هستند. در هر صورت چیزی که اهمیت دارد این است که این مدل‌های زبانی در سال‌های آینده دارای ویژگی‌های بسیار بیشتری می‌شوند و نقش آن‌ها در دنیای مدرن امروزی روز به روز پررنگ‌تر می‌شود.