LLM یا مدل زبانی بزرگ چیست؟

مدل‌های زبانی چیست؟

در دنیای امروز، هوش مصنوعی (AI) به یکی از مهم‌ترین ابزارها در تسهیل زندگی روزمره ما تبدیل شده است. از دستیارهای صوتی مانند سیری و الکسا گرفته تا ترجمه‌های آنلاین و حتی تولید محتوا، همه و همه بر پایه مدل‌های هوش مصنوعی ساخته شده‌اند. یکی از پیشرفته‌ترین این مدل‌ها، چت‌باتهایی نظیر ChatGPT و Gemini هستند که هسته‌ی اصلی این چت بات‌ها یک مدل زبانی بزرگ یا همان LLM (Large Language Model) است. مدل‌های زبان بزرگ در واقع یک مدل زبانی است که روی داده های خیلی زیاد آموزش دیده و تعداد پارامترها (قدرت یادگیری) زیادی دارد.

یک مدل زبانی یک مدل احتمالاتی است که در حالت کلی وظیفه‌ی پیش‌بینی کلمه بعدی در یک توالی از کلمات است.

‌یک مثال از مدل زبانی، گوشی های هوشمند شما است که وقتی پیامک یا متنی مینوسید به صورت خودکار کلماتی را به شما پیشنهاد می‌دهد!

مثلا در تصویر بالا وقتی نوشته اید I Love you خود گوشی همراه شما واژه هایی مثل so much و too و and را پیشنهاد داده است. این در واقع یک مدل زبانی است که بر مبنای احتمالات وقوع یک کلمه بعد از تعدای کلمه پیشنهاد میدهد. حال chatgpt هم از یک مدل زبانی که روی تعداد خیلی زیادی متن آموزش دیده میتواند پیشنهاد بدهد.

البته مدل زبانی به تنهایی کافی نیست و فرقی بین پاسخ درست و غلط را نمیداند، مثلا اگر شما بگوییم جای خالی زیر را پر کن:

حکومت قاجار با به سلطنت رسیدن رضا شاه ….

دو احتمال هم اندازه (آغاز شد / پایان یافت) بر اساس زبان شناسی وجود دارد، یک حکومت با سلطنت رسیدن یک فرد یا پایان میابد یا آغاز میگردد. مدل زبانی در حالت عادی فرقی بین این دو احتمال قائل نیست!

 مدل زبانی بزرگ (LLM) چیست؟

مدل زبانی بزرگ، به نوعی مدل زبانی است که به لظف پیشرفت‌های یادگیری عمیق و موازی سازی روی سخت افزارهایی نظیر کارت گرافیک روی داده های بسیار بزرگ آموزش دیده شده و  برای پردازش و تولید زبان انسانی طراحی شده است. این مدل‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق، قادر به درک، تولید و حتی پیش‌بینی متن‌های پیچیده و طبیعی به زبان‌های مختلف هستند. یکی از معروف‌ترین نمونه‌های این مدل‌ها، GPT-3 و GPT-4 ساخته OpenAI است.

چگونه LLM کار می‌کند؟

مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از مجموعه داده‌های بسیار بزرگ و متنوعی که شامل میلیاردها کلمه و جمله از منابع مختلف مانند کتاب‌ها، مقالات، وب‌سایت‌ها و دیگر متون است، آموزش داده می‌شوند. فرآیند آموزش این مدل‌ها به دو مرحله اصلی تقسیم می‌شود:

1. پیش‌آموزش (Pre-training): در این مرحله، مدل با استفاده از متون بزرگ و بدون برچسب، الگوهای زبانی را یاد می‌گیرد. هدف این مرحله، ایجاد یک درک اولیه از ساختار زبان است.

2. ریزآموزی (Fine-tuning): پس از پیش‌آموزش، مدل با استفاده از داده‌های خاص‌تر و برچسب‌دار بهینه‌سازی می‌شود تا بتواند وظایف خاصی را با دقت بالاتر انجام دهد. این مرحله معمولاً بر اساس نیازهای خاص کاربران و کاربردهای مشخص تنظیم می‌شود.

برای درک بهتر این اجزا توصیه میگردد مقاله‌ی زیر مطالعه گردد:

ChatGPT چگونه ساخته شده است؟

کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ کاربردهای گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف دارند. برخی از این کاربردها عبارتند از:

– ترجمه زبان: با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ، ترجمه متون از یک زبان به زبان دیگر با دقت و سرعت بیشتری انجام می‌شود.
– تولید محتوا: این مدل‌ها می‌توانند متون جدید، خلاقانه و دقیق تولید کنند که در زمینه‌های مختلف از جمله تولید مقالات، داستان‌ها و حتی کدهای برنامه‌نویسی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
– پشتیبانی مشتری: چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی مبتنی بر LLM می‌توانند به صورت خودکار به سوالات و نیازهای مشتریان پاسخ دهند و خدمات بهتری ارائه دهند.
– تحلیل احساسات: این مدل‌ها می‌توانند احساسات موجود در متون را تحلیل کرده و به کسب‌وکارها کمک کنند تا بازخورد مشتریان را بهتر درک کنند.

مزایا و چالش‌ها

از جمله مزایای این مدلها میتوان به دقت، انعطاف بالا و صرفه جویی در زمان اشاره کرد.
– دقت بالا: مدل‌های زبانی بزرگ به دلیل استفاده از داده‌های گسترده و متنوع، دقت بسیار بالایی در پردازش و تولید زبان دارند.
– انعطاف‌پذیری: این مدل‌ها قابلیت تطبیق با زمینه‌های مختلف و کاربردهای متنوع را دارند.
– صرفه‌جویی در زمان: استفاده از این مدل‌ها می‌تواند زمان و هزینه‌های مرتبط با تولید و پردازش متن را به طور چشم‌گیری کاهش دهد.

اما همان طور که انتظار میرود این مدلها چالش های جدی ای هم دارند، از جمله هزینه بالا، سوگیری و نگرانی ها پیرامون حریم خصوصی!
– هزینه‌های بالا: آموزش و اجرای مدل‌های زبانی بزرگ نیازمند منابع سخت‌افزاری و مالی زیادی است. خیلی وقتها حتی مدلهای از قبل آموزش دیده شده را نمیتوان روی کامپیوترهای عادی اجرا کرد!
– اخلاق و سوگیری: این مدل‌ها ممکن است ناخواسته سوگیری‌ها و تعصبات موجود در داده‌های آموزشی را تکرار کنند. مثلا ممکن است به ساه پوست ها یا نژادی خاص یا جنسیت خاص توهین کند یا بر نابرابریها دامن بزند!
– حریم خصوصی: استفاده از داده‌های گسترده برای آموزش مدل‌ها، نگرانی‌هایی را در مورد حفظ حریم خصوصی کاربران ایجاد کرده است. حتی اعتماد بیش از حد شرکت ها به این سرویسها و در اختیار گذاشتن داده ها چالش جدی شده است.

چت‌جی‌پی‌تی یک کاربرد مدل زبانی بزرگ!

ما همه درباره چت‌جی‌پی‌تی، برنامه هوش مصنوعی که توسط شرکت OpenAI توسعه داده شده است، شنیده‌ایم. این چت بات یک هوش مصنوعی قدرتمنداست که  می‌تواند به شما پاسخ بهینه بر مبنای سوالتان را ارائه دهد.

در ویدیوی زیر روال آموزش chatGPT توضیح داده شده است:

این ویدیو بخشی از کورس آموزشی رایگان ChatGPT است. (بخش نحوه کارکرد و آموزش ChatGPT)