مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) چیستند؟

مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) چیستند؟

مدل‌های زبانی بزرگ، که به اختصار LLMs نامیده می‌شوند، مدل‌های یادگیری عمیق بسیار بزرگی هستند که روی حجم عظیمی از داده‌ها از قبل آموزش دیده‌اند. ترانسفورمر زیربنایی مجموعه‌ای از شبکه‌های عصبی است که شامل یک کدگذار و یک رمزگشا با قابلیت‌های خود-توجه است. کدگذار و رمزگشا معانی را از یک توالی متنی استخراج می‌کنند و روابط بین کلمات و عبارات در آن را درک می‌کنند.

ترانسفورمرهای LLMs قادر به آموزش بدون نظارت هستند، اگرچه توضیح دقیق‌تر این است که ترانسفورمرها خود-یادگیری انجام می‌دهند. از طریق این فرآیند است که ترانسفورمرها یاد می‌گیرند دستور زبان پایه، زبان‌ها و دانش را درک کنند.

برخلاف شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) قدیمی‌تر که ورودی‌ها را به‌صورت متوالی پردازش می‌کردند، ترانسفورمرها کل توالی‌ها را به‌صورت موازی پردازش می‌کنند. این امکان را به دانشمندان داده می‌دهد تا از GPUها برای آموزش مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر استفاده کنند، که زمان آموزش را به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌دهد.

معماری شبکه عصبی ترانسفورمر امکان استفاده از مدل‌های بسیار بزرگ را فراهم می‌کند، که اغلب دارای صدها میلیارد پارامتر هستند. چنین مدل‌های بزرگ‌مقیاسی می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را، اغلب از اینترنت، اما همچنین از منابعی مانند Common Crawl که شامل بیش از ۵۰ میلیارد صفحه وب است و ویکی‌پدیا که حدود ۵۷ میلیون صفحه دارد، دریافت کنند.

چرا مدل‌های زبانی بزرگ مهم هستند؟

مدل‌های زبانی بزرگ فوق‌العاده انعطاف‌پذیر هستند. یک مدل می‌تواند وظایف کاملاً متفاوتی مانند پاسخ دادن به سؤالات، خلاصه‌نویسی اسناد، ترجمه زبان‌ها و تکمیل جملات را انجام دهد. LLMها این پتانسیل را دارند که ایجاد محتوا و نحوه استفاده مردم از موتورهای جستجو و دستیارهای مجازی را متحول کنند.در حالی که LLMها بی‌نقص نیستند، توانایی قابل توجهی در پیش‌بینی بر اساس تعداد نسبتاً کمی از درخواست‌ها یا ورودی‌ها نشان می‌دهند. LLMها می‌توانند برای هوش مصنوعی مولد (generative AI) برای تولید محتوا بر اساس درخواست‌های ورودی به زبان انسانی استفاده شوند.LLMها بزرگ، بسیار بزرگ هستند. آنها می‌توانند میلیاردها پارامتر را در نظر بگیرند و کاربردهای احتمالی زیادی دارند. در اینجا چند مثال آورده شده است:

• مدل GPT-3 اوپن ای‌آی ۱۷۵ میلیارد پارامتر دارد. پسرعموی آن، ChatGPT، می‌تواند الگوها را از داده‌ها شناسایی کند و خروجی طبیعی و خوانا تولید کند. در حالی که اندازه Claude 2 را نمی‌دانیم، می‌تواند ورودی‌هایی تا ۱۰۰ هزار توکن در هر درخواست دریافت کند، که به این معنی است که می‌تواند روی صدها صفحه مستندات فنی یا حتی یک کتاب کامل کار کند.
• مدل Jurassic-1 آزمایشگاه‌های AI21 دارای ۱۷۸ میلیارد پارامتر و یک واژگان توکن ۲۵۰ هزار بخشی کلمه و قابلیت‌های مکالمه مشابه است.
• مدل Command کوهر قابلیت‌های مشابهی دارد و می‌تواند در بیش از ۱۰۰ زبان مختلف کار کند.
• Paradigm لایت‌آن مدل‌های پایه با قابلیت‌هایی ارائه می‌دهد که ادعا می‌شود از GPT-3 فراتر می‌روند. همه این LLMها دارای APIهایی هستند که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند برنامه‌های هوش مصنوعی مولد منحصر به فرد ایجاد کنند.

مدل‌های زبانی بزرگ چگونه کار می‌کنند؟

عامل کلیدی در نحوه کار LLMs، روشی است که کلمات را نمایش می‌دهند. اشکال قدیمی‌تر یادگیری ماشین از جدول عددی برای نمایش هر کلمه استفاده می‌کردند. اما این نوع نمایش نمی‌توانست روابط بین کلمات، مانند کلماتی با معانی مشابه، را تشخیص دهد. این محدودیت با استفاده از بردارهای چندبعدی، که معمولاً به عنوان جاسازی‌های کلمه شناخته می‌شوند، برطرف شد تا کلماتی که معانی یا روابط زمینه‌ای مشابهی دارند، در فضای برداری به یکدیگر نزدیک باشند.

با استفاده از جاسازی‌های کلمه، ترانسفورمرها می‌توانند متن را به‌عنوان نمایش‌های عددی از طریق کدگذار پیش‌پردازش کنند و زمینه کلمات و عبارات با معانی مشابه و همچنین روابط دیگر بین کلمات مانند اجزای گفتار را درک کنند. سپس LLMs می‌توانند این دانش زبانی را از طریق رمزگشا به کار گیرند تا خروجی منحصربه‌فردی تولید کنند.

کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ چیست؟

کاربردهای عملی زیادی برای LLMها وجود دارد.

• کپی‌رایتینگ: جدا از GPT-3 و ChatGPT، کلود، Llama 2، Cohere Command و Jurassic می‌توانند متن اصلی بنویسند. AI21 Wordspice تغییراتی را در جملات اصلی برای بهبود سبک و لحن پیشنهاد می‌کند.
• پاسخگویی به پایگاه دانش: اغلب به عنوان پردازش زبان طبیعی دانش‌محور (KI-NLP) شناخته می‌شود، این تکنیک به LLMهایی اشاره دارد که می‌توانند به سؤالات خاص از اطلاعات موجود در آرشیوهای دیجیتال پاسخ دهند. یک مثال توانایی زمین بازی AI21 Studio برای پاسخ به سؤالات دانش عمومی است.
• طبقه‌بندی متن: با استفاده از خوشه‌بندی، LLMها می‌توانند متن را با معانی یا احساسات مشابه طبقه‌بندی کنند. موارد استفاده شامل اندازه‌گیری احساس مشتری، تعیین رابطه بین متون و جستجوی سند است.
• تولید کد: LLMها در تولید کد از درخواست‌های زبان طبیعی مهارت دارند. مثال‌ها شامل Amazon CodeWhisperer و کدکس Open AI مورد استفاده در GitHub Copilot است که می‌تواند به زبان‌های پایتون، جاوا اسکریپت، روبی و چندین زبان برنامه‌نویسی دیگر کدنویسی کند. سایر کاربردهای کدنویسی شامل ایجاد پرسش‌های SQL، نوشتن دستورات شل و طراحی وب‌سایت است. [بیشتر در مورد تولید کد هوش مصنوعی بیاموزید.](لینک فرضی)
• تولید متن: مشابه تولید کد، تولید متن می‌تواند جملات ناقص را کامل کند، مستندات محصول را بنویسد یا، مانند Alexa Create، یک داستان کوتاه برای کودکان بنویسد.

مدل‌های زبانی بزرگ چگونه آموزش داده می‌شوند؟

شبکه‌های عصبی مبتنی بر ترانسفورمر بسیار بزرگ هستند. این شبکه‌ها شامل گره‌ها و لایه‌های متعدد هستند. هر گره در یک لایه به همه گره‌ها در لایه بعدی متصل است که هر کدام دارای وزن و بایاس هستند. وزن‌ها و بایاس‌ها به همراه جاسازی‌ها به عنوان پارامترهای مدل شناخته می‌شوند. شبکه‌های عصبی بزرگ مبتنی بر ترانسفورمر می‌توانند میلیاردها و میلیاردها پارامتر داشته باشند. اندازه مدل به طور کلی توسط یک رابطه تجربی بین اندازه مدل، تعداد پارامترها و اندازه داده‌های آموزشی تعیین می‌شود.آموزش با استفاده از مجموعه بزرگی از داده‌های با کیفیت بالا انجام می‌شود. در طول آموزش، مدل به طور مکرر مقادیر پارامتر را تنظیم می‌کند تا مدل به درستی توکن بعدی را از توالی قبلی توکن‌های ورودی پیش‌بینی کند. این کار را از طریق تکنیک‌های خود-یادگیری انجام می‌دهد که به مدل آموزش می‌دهد تا پارامترها را برای به حداکثر رساندن احتمال توکن‌های بعدی در مثال‌های آموزشی تنظیم کند.پس از آموزش، LLMها می‌توانند به راحتی برای انجام چندین کار با استفاده از مجموعه‌های نسبتاً کوچکی از داده‌های نظارت شده، فرآیندی که به عنوان تنظیم دقیق (fine tuning) شناخته می‌شود، تطبیق داده شوند.

سه مدل یادگیری رایج وجود دارد:

• یادگیری صفر-شات (Zero-shot learning): LLMهای پایه می‌توانند بدون آموزش صریح، اغلب از طریق درخواست‌ها، به طیف گسترده‌ای از درخواست‌ها پاسخ دهند، اگرچه دقت پاسخ متفاوت است.
• یادگیری چند-شات (Few-shot learning): با ارائه چند مثال آموزشی مرتبط، عملکرد مدل پایه به طور قابل توجهی در آن زمینه خاص بهبود می‌یابد.
• تنظیم دقیق (Fine-tuning): این یک توسعه یادگیری چند-شات است به این معنا که دانشمندان داده یک مدل پایه را آموزش می‌دهند تا پارامترهای خود را با داده‌های اضافی مرتبط با برنامه خاص تنظیم کند.

آینده LLMها چیست؟

معرفی مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT، Claude 2 و Llama 2 که می‌توانند به سؤالات پاسخ دهند و متن تولید کنند، به احتمالات هیجان‌انگیزی در آینده اشاره می‌کند. LLMها به آرامی، اما مطمئناً، به عملکردی شبیه انسان نزدیک‌تر می‌شوند. موفقیت فوری این LLMها علاقه شدیدی به LLMهای نوع رباتیک را نشان می‌دهد که از مغز انسان تقلید می‌کنند و در برخی موارد از آن پیشی می‌گیرند. در اینجا چند نکته در مورد آینده LLMها وجود دارد:

• افزایش قابلیت‌ها: هرچقدر هم که چشمگیر باشند، سطح فعلی فناوری بی‌نقص نیست و LLMها معصوم نیستند. با این حال، نسخه‌های جدیدتر با بهبود دقت و افزایش قابلیت‌ها همراه خواهند بود زیرا توسعه‌دهندگان یاد می‌گیرند که چگونه عملکرد آنها را بهبود بخشند در حالی که تعصب را کاهش می‌دهند و پاسخ‌های نادرست را حذف می‌کنند.
• آموزش صوتی و تصویری: در حالی که توسعه‌دهندگان بیشتر LLMها را با استفاده از متن آموزش می‌دهند، برخی شروع به آموزش مدل‌ها با استفاده از ورودی ویدیو و صدا کرده‌اند. این شکل از آموزش باید منجر به توسعه سریع‌تر مدل شود و امکانات جدیدی را از نظر استفاده از LLMها برای وسایل نقلیه خودران باز کند.
• تحول محل کار: LLMها یک عامل مخرب هستند که محل کار را تغییر می‌دهند. به احتمال زیاد LLMها وظایف یکنواخت و تکراری را به همان روشی که ربات‌ها برای وظایف تولید تکراری انجام دادند، کاهش می‌دهند. احتمالات شامل وظایف دفتری تکراری، چت‌بات‌های خدمات مشتری و کپی‌رایتینگ خودکار ساده است.
• هوش مصنوعی مکالمه‌ای: بدون شک LLMها عملکرد دستیارهای مجازی خودکار مانند الکسا، دستیار گوگل و سیری را بهبود می‌بخشند. آنها قادر خواهند بود مقاصد کاربر را بهتر تفسیر کنند و به دستورات پیچیده پاسخ دهند.