مدل های زبان بزرگ چیست؟

بیابید که چگونه مدل‌های زبانی بزرگ در حال تغییر نحوه‌ی ارتباط هوش مصنوعی هستند.
 

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) نوعی قدرتمند از هوش مصنوعی (AI) هستند که بر یادگیری ماشین متکی هستند تا زبان انسانی را درک کرده و تولید کنند. این مدل‌ها با حجم عظیمی از داده‌ها آموزش دیده‌اند و این امکان را دارند که زبان‌ها را ترجمه کنند، متن را پیش‌بینی کنند و با دقت چشمگیری محتوا ایجاد کنند. برخلاف مدل‌های سنتی پردازش زبان طبیعی (NLP)، مدل‌های زبانی بزرگ مجموعه داده‌های بسیار بزرگ‌تری را پردازش می‌کنند و این امکان را دارند که از پارامترهای بیشتری استفاده کنند. این امر منجر به توانایی‌های زبانی پیچیده‌تر و شبیه‌تر به زبان انسانی می‌شود.

هم‌زمان با پیشرفت مداوم مدل‌های زبانی بزرگ، آن‌ها نگرانی‌های اخلاقی مهمی را در زمینه‌ی تنوع، مصرف انرژی، تصمیم‌گیری و نقش آن‌ها در تولید محتوا ایجاد می‌کنند. این مقاله بررسی می‌کند که مدل‌های زبانی بزرگ چگونه کار می‌کنند، کاربردهای مختلف آن‌ها چیست، چه کسانی از آن‌ها استفاده می‌کنند، محدودیت‌هایشان چیست و چگونه می‌توان آن‌ها را در کار خود ادغام کرد.

🔷 بیشتر بخوانید: چطور با ابزارهای AI یادگیری را سریع‌تر کنیم؟
 

مدل‌های زبانی بزرگ برای چه مواردی استفاده می‌شوند؟

از تولید محتوا گرفته تا ایجاد پایه‌ای برای چت‌بات‌های هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) کاربردهای متنوعی دارند.

• تولید محتوا: مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند متن را بازنویسی کنند، خلاصه کنند و بر اساس ورودی‌ها یا موضوعات آشنا، محتوای جدید ایجاد کنند.

• ترجمه: در صورت آموزش مناسب، این مدل‌ها قادر به ترجمه‌ی متن بین زبان‌های مختلف هستند.

• چت‌بات‌ها: مدل‌های زبانی بزرگ نیروی محرک چت‌بات‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT-4، Google PaLM و LLaMA شرکت Meta هستند و مکالمات تعاملی و طبیعی را ممکن می‌سازند.

• دسته‌بندی متن: این مدل‌ها می‌توانند متن را در دسته‌های مشخص طبقه‌بندی و سازمان‌دهی کنند تا تحلیل آن آسان‌تر شود.

مدل‌های زبانی بزرگ توانایی انجام طیف وسیعی از وظایف مرتبط با زبان را دارند و می‌توانند بسیاری از فرآیندهای روزمره‌ی مبتنی بر زبان را خودکار کنند.
 

مدل‌های زبانی بزرگ چگونه کار می‌کنند؟

در هسته‌ی خود، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مدل‌های یادگیری عمیق هستند که بر پایه‌ی شبکه‌های عصبی ساخته شده‌اند—الگوریتم‌های یادگیری ماشینی که برای شبیه‌سازی فعالیت عصبی انسان طراحی شده‌اند. این مدل‌ها زبان را از طریق تبدیل کلمات به نمایش‌های عددی که به آن‌ها «توکن» گفته می‌شود، پردازش می‌کنند. برای ایجاد ارتباط بین کلمات در زمینه‌های مختلف، مدل‌های زبانی بزرگ از بردارها در فضایی سه‌بعدی استفاده می‌کنند که به آن‌ها کمک می‌کند معنا را رمزگشایی و بازسازی کنند. جملات از طریق انتخاب توکن‌ها بر اساس تحلیل آماری که در طول آموزش انجام شده، شکل می‌گیرند.

مدل‌های زبانی بزرگ معمولاً از یادگیری بدون نظارت و داده‌های ساختارنایافته برای پردازش حجم وسیعی از اطلاعات استفاده می‌کنند. پس از مرحله‌ی آموزش اولیه، این مدل‌ها تحت فرآیندی به نام «تنظیم دقیق» (Fine-tuning) قرار می‌گیرند که در آن، برای انجام وظایف خاص با تمرکز بر مجموعه داده‌های هدفمند، بیشتر بهینه‌سازی می‌شوند.
 

چه کسانی از مدل‌های زبانی بزرگ استفاده می‌کنند؟

صنایع مختلف از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای بهبود تجربه‌ی مشتری با چت‌بات‌ها، پشتیبانی از تحقیقات علمی از طریق دسته‌بندی داده‌ها و تولید رونوشت‌های دقیق از جلسات استفاده می‌کنند. تیم‌های بازاریابی نیز از این مدل‌ها برای تجزیه‌وتحلیل بازخورد مشتریان و درک احساسات مخاطبان بهره می‌برند.

برخی از نقش‌های تخصصی در علوم داده بر آموزش، توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی بزرگ تمرکز دارند که شامل موارد زیر می‌شوند:

• پژوهشگران یادگیری تقویتی

• مهندسان یادگیری ماشین

• دانشمندان یادگیری عمیق

• مهندسان پردازش زبان طبیعی

در بخش‌های بعدی، هر یک از این نقش‌ها، وظایف آن‌ها، میزان درآمد مورد انتظار و نحوه‌ی ادغام مدل‌های زبانی بزرگ در کارشان بررسی خواهند شد.

▶️ مشاهده دوره: مهندسی LLM - تسلط به هوش مصنوعی، مدل‌ های زبانی بزرگ و ایجنت ها
 

۱. پژوهشگر یادگیری تقویتی

• میانگین حقوق سالانه: ۱۱۰,۳۶۵ دلار

یادگیری تقویتی (RL)، که گاهی به آن یادگیری تقویتی از ترجیحات انسانی (RLHF) نیز گفته می‌شود، یک تکنیک یادگیری ماشین است که بازخورد انسانی را در فرآیند آموزش الگوریتم ادغام می‌کند. این رویکرد به بهبود توانایی‌های زبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) کمک می‌کند و درک آن‌ها از احساسات پیچیده‌ی انسانی و ارتباطات زبانی را ارتقا می‌دهد.
 

۲. مهندس پردازش زبان طبیعی

• میانگین حقوق سالانه (آمریکا): ۱۰۰,۱۰۰ دلار

پردازش زبان طبیعی (NLP) پایه و اساس مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) است. فرآیند آموزش این مدل‌ها امکان انجام وظایفی مانند ترجمه، تعاملات چت‌بات و تولید زبان انسانی را فراهم می‌کند. یک مهندس پردازش زبان طبیعی باید درک عمیقی از ویژگی‌های زبانی داشته باشد و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را توسعه دهد که الگوهای زبانی انسان را با دقت بالا بازتولید کنند.
 

۳. دانشمند یادگیری عمیق

• میانگین حقوق سالانه (آمریکا): ۱۳۲,۶۶۳ دلار

یادگیری عمیق نقش اساسی در بهبود پردازش زبان طبیعی (NLP) دارد و به مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) این امکان را می‌دهد که الگوهای گفتاری انسانی را برای کاربردهایی مانند چت‌بات‌ها بازتولید کنند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق به تشخیص و درک معنای متن کمک می‌کنند و باعث می‌شوند مدل‌ها پاسخ‌هایی شبیه به انسان و با دقت بیشتری تولید کنند.
 

مزایا و چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مزایا و چالش‌های خاص خود را دارند که باید هنگام ارزیابی استفاده‌ی آن‌ها در جامعه در نظر گرفته شوند. در حال حاضر، هیچ قانونی برای تنظیم استفاده از این مدل‌ها وجود ندارد که این موضوع می‌تواند نگرانی‌هایی در زمینه‌ی امنیت و حفظ حریم خصوصی ایجاد کند، به‌ویژه در رابطه با استفاده و تولید محتوای ایجادشده توسط آن‌ها. در ادامه، مزایای مدل‌های زبانی بزرگ و چالش‌های مربوط به پیاده‌سازی آن‌ها بررسی می‌شوند.
 

مزایای مدل‌های زبانی بزرگ

با توانایی تولید و شبیه‌سازی متنی که به زبان انسانی شباهت دارد، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) چندین مزیت ارائه می‌کنند:

• این مدل‌ها به‌راحتی قابل سفارشی‌سازی و تنظیم دقیق (Fine-tuning) برای حل مشکلات خاص هستند.

• علاوه بر ویژگی‌های تخصصی، مدل‌های زبانی بزرگ دارای قابلیت‌های عمومی نیز هستند که آن‌ها را قادر می‌سازد طیف وسیعی از مسائل را تنها با یک الگوریتم حل کنند.

• دقت مدل‌های زبانی بزرگ با افزایش تعداد پارامترها و حجم داده‌های آموزشی بیشتر می‌شود.
   

محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ

با وجود اینکه برخی جنبه‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) بی‌حد‌و‌مرز به نظر می‌رسند، این مدل‌ها محدودیت‌های قابل توجهی دارند:

• مراکز داده‌ای که میزبان مدل‌های زبانی بزرگ هستند، به منابع عظیمی مانند انرژی و آب نیاز دارند که می‌تواند چالش‌های زیست‌محیطی برای جوامع اطراف ایجاد کند.

• مدل‌های زبانی بزرگ حجم زیادی از اطلاعات را از اینترنت استخراج می‌کنند که ممکن است شامل داده‌های شخصی نیز باشد و نگرانی‌هایی درباره‌ی نحوه‌ی جمع‌آوری و استفاده از این داده‌ها به وجود آورد.

• این مدل‌ها باعث ایجاد معضلات اخلاقی در زمینه‌ی مسئولیت‌پذیری برای پاسخ‌های نادرست یا مضر می‌شوند.

• اجرای گسترده‌ی مدل‌های زبانی بزرگ می‌تواند بسیاری از مشاغل را متحول کند یا جایگزین آن‌ها شود و چالش‌هایی را برای نیروی کار در صنایع مختلف، به‌ویژه در حوزه‌ی فناوری، ایجاد کند.

• از آنجایی که تولید مدل‌های زبانی بزرگ عمدتاً در جوامع غربی صورت می‌گیرد، این مدل‌ها ممکن است دارای سوگیری‌های ضمنی باشند که نابرابری‌های اجتماعی موجود را تقویت کنند.
   

چگونه کار با مدل‌های زبانی بزرگ را شروع کنیم؟

برای شروع، می‌توانید با ابزارهایی مانند ChatGPT از OpenAI یا Google Bard تعامل داشته باشید. هر چت‌بات سبک تعامل خاص خود را دارد؛ ChatGPT مکالمات طبیعی را شبیه‌سازی می‌کند و پاسخ‌ها را بر اساس پیش‌بینی‌ها ارائه می‌دهد، بدون اینکه جزئیات بیشتری درخواست کند، در حالی که Google Bard بیشتر بر جستجوهای مرتبط با اطلاعات تمرکز دارد و پاسخ‌هایی همراه با توضیحات فهرست‌وار ارائه می‌دهد.

بسیاری از شرکت‌ها یک چارچوب اولیه برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) ارائه می‌کنند که می‌توان آن را تنظیم دقیق (Fine-tuning) کرده و برای نیازهای خاص سفارشی‌سازی کرد. هنگام ساخت یک مدل زبانی بزرگ، می‌توان از تولید پاسخ مبتنی بر بازیابی (RAG) استفاده کرد تا یک پایگاه داده‌ی برداری ایجاد شود، که به مدل اجازه می‌دهد اطلاعات مرتبط را به‌صورت کارآمد بازیابی کند. یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در توسعه‌ی مدل‌های زبانی بزرگ، مدیریت تعداد پارامترها است، به همین دلیل بسیاری از کسب‌وکارها از چارچوب‌های موجودی استفاده می‌کنند که هم داده‌های اختصاصی و هم مدل‌های از پیش آموزش‌دیده را با یکدیگر ترکیب می‌کنند.