مدل زبانی هوش مصنوعی چیست ؟ -LLM یا مدل زبانی بزرگ به زبان ساده

امروزه با چند دستور ساده می‌توان از انواع و اقسام سرویس‌های هوش مصنوعی مانند ترجمه و تولید محتوا خودکار استفاده کرد. اما روی دیگر سکه، قرار دادن این امکانات در دسترس کاربران به‌خاطر مدل‌های زبانی بزرگ است، که نوعی مدل ماشینی پیچیده و پیشرفته هستند و می‌توانند با استفاده از داده‌های بزرگ آموزش دیده و محتوای خودکار بسازند. اما مدل زبانی بزرگ یا LLM چیست و چگونه کار می‌کند؟ در ادامه این مقاله، به پاسخ این سوال و مفاهیم مرتبط بیشتری خواهیم پرداخت.
مدل‌های زبانی بزرگ، با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، قادر به درک، پردازش و تولید زبان انسانی هستند. این مدل‌ها به دلیل داشتن تعداد زیادی پارامتر در شبکه‌های عصبی و استفاده از حجم عظیمی از داده‌های متنی، با این نام شناخته می‌شوند. این توضیحات یک خلاصه از مدل‌های زبانی بزرگ است. در ادامه، به طور دقیق‌تر درباره این مدل‌ها توضیح می‌دهیم.

مدل زبانی بزرگ : آینده ترجمه، تولید محتوا و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به عنوان یک علم چندرشته‌ای همواره در تلاش برای توسعه روش‌ها و الگوریتم‌هایی بوده است که به کامپیوترها امکان پردازش و فهم زبان طبیعی انسانی را بدهند. یکی از پیشرفت‌های مهم در این زمینه، ظهور مدل‌های زبانی بزرگ که توانایی تجزیه و تحلیل متون را بهبود بخشیده‌اند.
مدل‌های زبانی بزرگ نوعی مدل پیشرفته ماشینی در زمینه پردازش زبان طبیعی هستند. این مدل‌ها با داشتن تعداد زیادی پارامتر و با آموزش روی مجموعه‌ای عظیم از داده‌ها، قادر به تولید محتوا و پاسخ دهی هوشمندانه در مقابل متون جدید هستند.

ویژگی های اصلی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی

مدل‌های زبانی بزرگ از عناصر و فرآیندهای متعددی برای عملکرد خود استفاده می‌کنند. به‌عنوان مثال، شبکه‌های عصبی عمیق یکی از عناصر کلیدی در ساختار مدل‌های زبانی بزرگ هستند. این شبکه‌ها با تعداد زیادی لایه و راه‌های انتقالی، اطلاعات زبانی را در خود جمع‌آوری و پردازش می‌کنند.

علاوه بر این، مدل‌های زبانی بزرگ از یادگیری انتقالی نیز بهره می‌برند؛ به این معنی که ابتدا با استفاده از متون بزرگ آموزش داده می‌شوند و سپس این دانش از طریق وزن‌دهی به کلمات و جملات به مدل‌های کوچک‌تر منتقل می‌شود. این فرآیند به مدل‌ها کمک می‌کند تا اطلاعات بیشتری را دریافت و از تجربیات پیشین خود استفاده کنند تا بتوانند در تولید محتوا و پردازش زبان انسانی بهتر عمل کنند.

یکی دیگر از ویژگی‌های مهم مدل‌های زبانی بزرگ یا LLM، پیش‌آموزش خودنظارتی است که در این روش، مدل هوش مصنوعی متن ورودی را به صورت کامل و بدون برچسب یا تگی پردازش می‌کند و سعی می‌کند الگوها و ارتباطات زبانی را در آن شناسایی کند. به‌عبارت دیگر، این مدل‌ها با مشاهده ورودی‌های زبانی بزرگ و بدون تنظیمات خاص، به طور خودکار الگوها و قواعد زبانی را یاد می‌گیرند و تلاش می‌کنند تا استنتاج‌های منطقی و معناداری را در متون تولید کنند.

در این روش، مدل‌ها به طور مستقل و بدون نیاز به اطلاعات تکمیلی برچسب‌گذاری شده، صحت و درستی تولید خروجی خود را ارزیابی می‌کنند و در اثر این تلاش، توانایی تشخیص و درک مفاهیم و معنای دقیق زبان انسانی را به‌خوبی به دست می‌آورند. این رویکرد، مدل‌ها را قادر می‌سازد تا در مواردی که داده‌های برچسب‌گذاری شده محدود هستند، از دانش زبانی خود بهره‌برده و در تولید محتوا و پردازش زبان بهتر عمل کنند.

نحوه عملکرد و عملیات های مدل های زبان بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از شبکه‌های عصبی و یادگیری انتقالی، توانایی‌های زبانی پیشرفته‌ای از جمله تشخیص الگوهای زبانی، ترجمه ماشینی، تولید متون خودکار، پاسخ‌دهی به سوالات، تشخیص احساسات و بسیاری از وظایف دیگر را دارا می‌باشند.

وقتی این مدل‌ها در حال آموزش هستند، با دریافت داده‌های بزرگ و متنوع از متون، توانایی یادگیری ساختار، نمادها و ارتباطات مختلف زبانی را کسب می‌کنند و با استفاده از فرآیند یادگیری عمیق، الگوها و ساختارهای زبانی را از داده‌های آموزشی استخراج می‌کنند. این مدل‌ها به‌صورت تشخیصی و تولیدی عمل می‌کنند، به این معنی که قادر به تشخیص و درک متون هستند و قادر به دادن پاسخ‌های مناسب به درخواست‌ها می‌باشند.

علاوه بر تشخیص الگوها و تولید پاسخ‌های مناسب، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند در وظایف دیگری نیز از جمله ترجمه ماشینی کاربرد داشته باشند. با استفاده از ترجمه ماشینی، می‌توانند متن‌ها را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند و به این ترتیب ارتباطات بین زبان‌ها را ممکن سازند.

به علاوه این، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند در تولید متون خودکار نیز به خوبی عمل کنند. با مشاهده نمونه‌های متون ورودی، می‌توانند متون جدید و خودکار تولید کنند که دارای ساختارهای زبانی معتبر و معنادار هستند.

همچنین، این مدل‌ها می‌توانند در تشخیص احساسات نیز کاربرد داشته باشند. با ورودی گرفتن متونی که شامل عبارات و کلمات مربوط به احساسات هستند، مدل‌ها می‌توانند تشخیص دهند که آیا در متن احساس مثبت، منفی یا محایبه‌ای وجود دارد.

با توجه به قدرت‌های این مدل‌ها، امیدواریم در آینده از آنها در وظایف بسیاری دیگری نیز بهره‌برداری کنیم و بهبودهای بزرگی در حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی را تجربه کنیم.

کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-4 و Bing در حال حاضر در بسیاری از زمینه‌های پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی کاربرد دارند. مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند در تفسیر و تحلیل متن‌ها و مقالات به خوبی عمل کنند. آنها قادر به استخراج اطلاعات و دانش از متون هستند و می‌توانند اطلاعات مفید را از آنها استخراج کنند.

به طور کلی، مدل‌های زبانی بزرگ به علت توانایی‌های پیشرفته زبانی‌شان در صنایع مختلف مانند فناوری اطلاعات، ارتباطات، بازاریابی، علوم اجتماعی و بسیاری دیگر کاربرد دارند. امیدواریم که در آینده بتوانیم از پیشرفت‌های بیشتری در این زمینه بهره ببریم.

مدل‌های زبانی بزرگ توانایی‌های گسترده‌ای در پردازش زبان طبیعی دارند. آن‌ها قادر به انجام انواع عملیات مختلف هستند مانند :

• ترجمه ماشینی: یکی از کاربردهای مهم مدل‌های زبانی بزرگ، ترجمه ماشینی است. این مدل‌ها با تشخیص الگوها و ساختارهای زبانی در متون، می‌توانند متون را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند. امروزه بسیاری از مردم جهان از آن بهره می‌گیرند.
• تولید متن خودکار: مدل‌های زبانی بزرگ قادر به تولید متون خودکار با موضوعات مشخص هستند که. از آن برای نگارش مقالات، محتواهای اینترنتی و حتی داستان‌ها استفاده می‌شود.
• پاسخ‌دهی به سوالات: مدل‌های زبان بزرگ می‌توانند به سؤالات کاربران پاسخ‌هایی منطقی و متناسب بدهند. در مواردی کیفیت و دقت پاسخ‌های داده‌شده بسیار شگفت‌انگیز است.
• تشخیص احساسات: این مدل ها می‌توانند احساسات موجود در متون را تشخیص بدهند و ادراک کنند. این ویژگی می‌تواند در تجزیه و تحلیل نظرات مشتریان و تفسیر متون بسیار بااهمیت باشد.
• خلاصه‌سازی متون: مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند متون طولانی را به خلاصه‌های کوتاه‌تر نیز تبدیل کنند. چنین کاربردی معمولاً برای خلاصه‌‌سازی مقالات یا متون طولانی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• پشتیبانی مشتریان: مدل‌های زبان بزرگ توانایی پاسخ‌گویی خودکار به سوالات و درخواست‌های مشتریان را هم دارند که در بهبود تجربه مشتری در ارتباط با شرکت‌ها بسیار مؤثر است.
• تولید دیالوگ‌های طبیعی: مدل‌های زبانی بزرگ قادر به تولید مکالمات و دیالوگ‌های طبیعی با انسان‌ها هستند. این ویژگی در برنامه‌های چت رباتی با کاربران مورد استفاده قرار می‌گیرد و امروزه می‌توان به نمونه‌های متعددی از آن به‌شکل رایگان دست پیدا کرد.

نمونه هایی از مدل های زبان بزرگ

مدل‌های GPT مانند GPT-3.5 و GPT-4 که توسط شرکت OpenAI توسعه داده شده‌اند، به عنوان یکی از مدل‌های زبانی بزرگ و معروف شناخته می‌شوند. GPT-3 دارای 175 میلیارد پارامتر است و قابلیت‌های گسترده‌ای در زمینه ترجمه و تولید متون، پاسخ‌دهی به سوالات و سایر کاربردها را به کاربران ارائه می‌دهد.

مدل T5 و BERT همانند GPT-3، از بین مدل‌های زبانی بزرگ دیگری هستند که در زمینه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی توسط شرکت گوگل توسعه داده شده‌اند.

مدل T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) در واقع یک معماری شبکه‌ای است که قادر است تنها با استفاده از متن وارد شده متون را تولید و ترجمه کند. این مدل توانایی فراگیری و استفاده در بسته‌های کاربردی مختلف را دارد. همچنین در وظایفی مانند ترجمه متون، پرسش و پاسخ، خلاصه‌سازی و تفسیر متون بسیار مؤثر است.

مدل BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) یکی از مدل‌های زبانی بزرگ و پیشرفته است که توسط گوگل توسعه یافت. این مدل از معماری انتقال دهنده (Transformer) استفاده می‌کند و توانایی تشخیص الگوهای زبانی را بهبود می‌بخشد. BERT در وظایفی مانند تشخیص احساسات، ترجمه ماشینی، تفسیر متون و دیگر وظایف مؤثر استفاده می‌شود. به دلیل قدرت بالقوه‌ای که BERT دارد، از آن در ابزارها و سرویس‌های مختلف مثل موتور جستجوی گوگل، نرم‌افزار Word مایکروسافت و پروژه‌های تحقیقاتی و استارتاپ‌ها استفاده می‌شود.

مدل‌ها دارای قابلیت‌ها و کاربردهای منحصر به فردی هستند و به توسعه و پیشرفت دستاوردهای هوش مصنوعی در زمینه پردازش زبان طبیعی کمک بزرگی می‌کنند.

چالش‌های استفاده از مدل زبانی بزرگ

با وجود توانمندی‌های بزرگی که مدل‌های زبانی بزرگ دارند، همچنان چالش‌هایی نیز وجود دارد. به عنوان مثال، نیاز به داده‌های آموزشی بزرگ و متنوع، مشکلات ناشی از ترجمه نادرست در متون پیچیده، و تصمیم‌گیری اخلاقی در مورد تولید محتوای متنی، از جمله این چالش‌ها هستند.

مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-3، T5 و BERT نیاز به منابع محاسباتی قوی دارند. آن‌ها برای آموزش و استفاده نیازمند تجهیزات و سیستم‌های قدرتمندی هستند. این می‌تواند برای بسیاری از پروژه‌ها چالش‌برانگیز و هزینه‌بر باشد.

ضمناً، داده‌های آموزشی در عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ نقش مهمی دارند. این مدل‌ها نیازمند داده‌های وسیع و متنوع هستند تا تنوع زبانی و موضوعی را به‌طور کامل پوشش دهند. جمع‌آوری داده‌های لازم و کافی برای آموزش این مدل‌ها می‌تواند چالش برانگیز و دشوار باشد.

به‌علاوه، خلاصه متن شما این است: مدل‌های زبانی بزرگ باید به مفاهیم ضمنی و اطلاعات پنهان در متون توجه کنند تا از تولید خروجی‌های نامتناسب جلوگیری شود. ترجمه معانی ضمنی و تشخیص ارتباطات نهفته در متن‌ها نیازمند تلاش و تمرکز خاصی است و احتمالا برای هوش مصنوعی چالش برانگیز باشد.

قدرت نسبی تولید متن نیز یک چالش است. این مدل‌ها معمولاً قادرند متونی با ساختار و گرامر صحیح ایجاد کنند، اما در برخی مواقع، نیازمند تغییر و دقت بیشتری هستند تا بتوانند متون پیچیده‌تر یا متون علمی را تولید کنند.

همچنین، تعمیم‌پذیری این مدل‌ها از داده‌های آموزشی به داده‌های جدید نیز چالش‌برانگیز است. این مدل‌ها ممکن است اطلاعات خاصی را از داده‌های آموزشی دریافت کنند و در موارد جدید قابل‌تعمیم نباشند.

در پایان، اعمال تغییرات و به‌روزرسانی مدل‌های زبانی بزرگ، چالشِ اساسی دیگری است. تکامل و به‌روزرسانی مدل‌ها در این حوزه می‌تواند منجر به بهبود کارایی و افزایش توانایی آن‌ها در برخورد با چالش‌های مختلف شود.

سوالات متداول در مورد مدل زبانی هوش مصنوعی

به صورت خلاصه Large Language Models یا مدل های زبانی بزرگ، نوعی از مدل‌های زبانی هستند که با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، می‌توانند زبان انسانی را درک، پردازش و تولید کنند. این مدل‌ها با دریافت یک ورودی متن، قادر هستند کلمات بعد را با توجه به آمار و احتمالات پیش‌بینی کنند.

به این ترتیب، چندین جملات گوناگون را با هم تولید کرده و به عنوان خروجی نشان می‌دهند. در مطلب فوق به بررسی و معرفی Large Language Models پرداختیم و در ادامه نیز به چند پرسش پرتکرار در این زمینه پاسخ می دهیم.

آیا مدل های زبانی بزرگ دانش بالینی را رمزگذاری می کنند؟

بله،مدل‌های زبانی بزرگ معمولاً به عنوان ابزارهای کمکی برای متخصصان در زمینه‌های مختلف، از جمله پزشکی، علوم پایه، علوم اجتماعی و غیره استفاده می‌شوند. این مدل‌ها می‌توانند به طور خودکار و بر اساس داده‌های وسیعی که آموزش دیده‌اند، اطلاعات مفید و کاربردی را از متون استخراج کنند.

به عنوان مثال، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند به تشخیص و شناسایی علائم بیماری، تفسیر دستورات پزشکی، تحلیل نتایج تحقیقات علمی، پیشنهاد‌های درمانی و مفهوم‌بندی در زمینه‌های پزشکی کمک کنند. با این حال،نیاز به تخصص انسانی و تجربه در حوزه‌ها و مشاغلی که نیاز به دانش فنی عمیق‌تر دارند، همچنان وجود خواهد داشت. این حوزه‌ها شامل تشخیص و درمان بیماری‌های خاص، مشاوره حقوقی، تحقیقات علمی پیشرفته و سایر زمینه‌هایی است.

بنابراین، مدل‌های زبانی بزرگ در استخراج و رمزگذاری دانش بالینی می‌توانند کمک کننده باشند، اما تخصص و دانش انسانی همچنان جهت تفسیر عمیق تر و کاربردهای تخصصی تر لازم است.

آیا مدل های زبانی بزرگ، مهندسان سریع در سطح انسان هستند؟

دقیقاً. مدل‌های زبانی بزرگ توانایی‌های پیشرفته‌ای در پردازش زبان طبیعی را دارا هستند. با این حال، تفسیر مفاهیم عمیق و تخصصی و تشخیص نوآوری در دانش حوزه‌های خاص به تخصص انسانی نیازمند می‌باشد.

علاوه بر این، ممکن است مدل‌های زبانی بزرگ در تولید متون نیز با مشکلاتی مواجه شوند، مانند تولید جملات نامفهوم یا غیرمعقول در بعضی موارد. این مشکلات می‌توانند به علت عدم درک دقیق این مدل‌ها از جهان واقعی و محدودیت‌هایی که در زمینه یادگیری و آموزش دارند، رخ دهند.

در کل، مدل‌های زبانی بزرگ از توانایی‌های هوش مصنوعی برای پردازش زبان طبیعی بهره می‌برند، اما همچنان نیاز به تخصص انسانی و دانش تخصصی وجود دارد. بنابراین، ادعای مهندسی سریع در سطح انسانی توسط این مدل‌ها باید با دقت و احتیاط مورد نظر قرار گیرد.

آیا مدل‌های زبان بزرگ می‌توانند خود را بهبود بخشند؟

بله، مدل زبانی بزرگ یا LLM با استفاده از فنون یادگیری تقویتی و تعامل با داده‌های جدید، می‌تواند خود را بهبود بخشد. به عنوان مثال، با آموزش مدل به تعداد بیشتری از داده‌ها، دقت و کارایی آن‌ها بهتر می‌شود.

مدل‌های زبانی توانایی انجام چه کارهایی را دارند ؟

مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی کاربردهای متعددی دارند. پس از پاکسازی داده‌ها و پیش پردازش متن، می‌توان از مدل‌های زبانی برای انجام وظایف مختلفی مانند بازشناسی گفتار، ترجمه ماشینی و خلاصه‌سازی متن استفاده کرد. در ادامه به توضیح هر یک از این وظایف می‌پردازیم.

بازشناسی گفتار

بازشناسی گفتار فرآیند تبدیل گفتار به متن است. مدل‌های زبانی می‌توانند برای آموزش مدل‌های بازشناسی گفتار استفاده شوند. این مدل‌ها می‌توانند برای اهداف مختلفی مانند ایجاد زیرنویس برای فیلم‌ها و تلویزیون، ایجاد مکالمه با ربات‌های چت و بهبود کیفیت مکالمات تلفنی استفاده شوند.

ترجمه ماشینی

ترجمه ماشینی مبتنی بر هوش مصنوعی فرآیند تبدیل متن از یک زبان به زبان دیگر است. مدل‌های زبانی می‌توانند برای آموزش مدل‌های ترجمه ماشینی استفاده شوند. این مدل‌ها می‌توانند برای اهداف مختلفی مانند ترجمه کتاب‌ها، مقالات و وب‌سایت‌ها استفاده شوند.

تولید محتوا

مدل‌ زبانی می‌تواند برای تولید محتوای متنی استفاده شوند. این محتوا می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

1. مقالات خبری
2. اعلانیه‌های رسانه‌ای
3. نوشته‌های وبلاگی
4. توصیفات محصولات فروشگاه‌های آنلاین
5. شعرها
6. آکورد‌های گیتار

مدل‌های زبانی می‌توانند متن را بر اساس داده‌ها و اصطلاحات ارائه شده توسط انسان‌ها تولید کنند. آنها می‌توانند متن را در قالب‌های مختلف، مانند متن ساده، HTML یا PDF تولید کنند.

سوال و جواب

مدل‌های زبانی می‌توانند برای پاسخگویی به سوالات استفاده شوند. آنها می‌توانند سوالات را هم با در نظر گرفتن متن مرتبط و هم بدون در نظر گرفتن آن، درک کنند. آنها می‌توانند پاسخ‌ها را به روش‌های مختلف ارائه دهند، مانند استخراج عبارت‌های خاص، بازگویی پاسخ یا انتخاب از فهرست گزینه‌ها.

خلاصه سازی متن

مدل‌های زبانی می‌توانند برای خلاصه کردن متن استفاده شوند. آنها می‌توانند متن طولانی را به یک نسخه کوتاه‌تر تبدیل کنند که شامل اطلاعات مهم‌ترین است. آنها می‌توانند این کار را به دو روش انجام دهند:

• استخراج اطلاعات مهم‌تر از متن اصلی
• ارائه خلاصه‌ای از متن که خود زبان اصلی را مجدد تکرار نمی‌کند.

مدل‌های زبانی در انجام چه کارهایی ناتوان هستند؟

مدل‌های زبانی بزرگ، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی هستند که می‌توانند زبان طبیعی را درک کنند و متنی شبیه به انسان تولید کنند. با این حال، آنها هنوز در انجام کارهایی که نیاز به استدلال و هوش عمومی دارند، محدودیت‌هایی دارند.

مدل‌های زبانی در انجام کارهایی که مرتبط با موارد زیر هستند، ناتوان هستند:

1. داشتن دانش مشترک: مدل‌های زبانی فقط بر روی داده‌های متنی آموزش دیده‌اند که در اختیار آنها قرار گرفته است. آنها ممکن است دانشی در مورد دنیای واقعی نداشته باشند که برای انجام برخی وظایف ضروری است.
2. فهم مفاهیم انتزاعی: مدل‌های زبانی ممکن است مفاهیم انتزاعی مانند عشق، امید یا آزادی را درک نکنند. این می‌تواند آنها را در انجام وظایفی که به درک این مفاهیم نیاز دارند، محدود کند.
3. ساخت استنتاج‌هایی بر اساس اطلاعات ناقص: مدل‌های زبانی ممکن است نتوانند استنتاج‌هایی را بر اساس اطلاعات ناقص ایجاد کنند. این می‌تواند آنها را در انجام وظایفی که به درک روابط بین ایده‌ها نیاز دارند، محدود کند.

علاوه بر این، مدل‌های زبانی هنوز قادر به انجام کارهای زیر نیستند:

• درک دنیا به شکلی که انسان‌ها می‌بینند: مدل‌های زبانی فقط می‌توانند دنیا را از طریق داده‌های متنی که در اختیار آنها قرار گرفته است، درک کنند. آنها ممکن است نتوانند دنیا را به شکلی که انسان‌ها می‌بینند، درک کنند.
• گرفتن تصمیمات یا اقدام در دنیای فیزیکی: مدل‌های زبانی نمی‌توانند تصمیماتی بگیرند یا در دنیای فیزیکی اقدامی کنند. آنها فقط می‌توانند متن تولید کنند.

محققان همچنان در حال کار بر روی بهبود توانایی مدل‌های زبانی در انجام این کارها هستند.

انواع مدل‌های زبانی

مدل‌های زبانی هوش مصنوعی، الگوریتم‌هایی هستند که می‌توانند زبان طبیعی را پردازش کنند. آنها می‌توانند برای انجام طیف گسترده‌ای از وظایف استفاده شوند، مانند تولید متن، ترجمه زبان‌ها، پاسخ به سوالات و خلاصه‌سازی متن.

مدل‌ زبانی را می‌توان به دو دسته اصلی تقسیم کرد:

• مدل‌های زبانی آماری
• مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق

مدل‌های زبانی آماری

این نوع مدل‌ها از الگوهای آماری در داده‌ها برای پیش‌بینی احتمال توالی خاصی از کلمات استفاده می‌کنند.

مدل‌های n-gram انواع مختلفی دارند، مانند:

• unigram: که هر کلمه را به صورت مستقل ارزیابی می‌کنند.
• bigram: احتمال ظهور یک کلمه را با توجه به کلمه قبلی بررسی می‌کنند.
• trigram: که احتمال ظهور یک کلمه را با توجه به دو کلمه قبلی بررسی می‌کنند و غیره.

n-gram نسبتاً ساده و کارآمد هستند، اما به بررسی زمینه‌ طولانی کلمات در یک توالی جملات و پاراگرافی از متن توجه نمی‌کنند.

مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق

مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق، پیچیده‌تر و قدرتمندتر از مدل‌های زبانی آماری هستند.

یک نوع محبوب از مدل زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق، مدل transformer است. مدل‌های transformer از یک شبکه عصبی عمیق برای یادگیری روابط بین کلمات در یک متن استفاده می‌کنند. آنها می‌توانند برای طیف گسترده‌ای از وظایف زبان طبیعی استفاده شوند، از جمله تولید متن، ترجمه زبان‌ها، پاسخ به سوالات و خلاصه‌سازی متن.

مقایسه مدل‌های زبانی آماری و مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق

در اینجا مقایسه‌ای بین مدل‌های زبانی آماری و مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق ارائه شده است:

مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی

مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی، از شبکه‌های عصبی عمیق برای پیش‌بینی احتمال توالی خاصی از کلمات استفاده می‌کنند. این مدل‌ها بر روی مجموعه بزرگی از داده‌های متنی آموزش داده می‌شوند و قادرند ساختار زبان را در پس‌زمینه یاد بگیرند.

شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده‌اند. آنها از واحدهای پردازشی کوچکی به نام نورون تشکیل شده‌اند که به یکدیگر متصل هستند. هر نورون با دریافت ورودی از نورون‌های دیگر، یک مقدار خروجی تولید می‌کند.

مدل‌های زبانی عصبی

مدل‌های زبانی عصبی، از شبکه‌های عصبی برای یادگیری روابط بین کلمات در یک متن استفاده می‌کنند. این روابط می‌توانند شامل وابستگی‌های معنایی، دستوری و صرفی باشند.

مدل‌های زبانی عصبی نسبت به مدل‌های آماری کلاسیک دارای مزایای زیر هستند:

• قادر به دریافت بهتر زمینه‌ جملات هستند.
• می‌توانند با ساختارهای زبانی پیچیده‌تر کنار بیایند.
• می‌توانند وابستگی‌های طولانی‌تر بین کلمات را در نظر بگیرند.

دو نوع محبوب از مدل‌های زبانی عصبی عبارتند از:

• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNها): RNNها قادرند به ترتیب کلمات در یک جمله توجه کنند.
• شبکه‌های ترانسفورمر: شبکه‌های ترانسفورمر از یک معماری جدید استفاده می‌کنند که به آنها امکان می‌دهد روابط بین کلمات را در یک متن به طور موثرتری یاد بگیرند.

جمع‌بندی

مدل‌های زبانی، ابزارهای قدرتمندی هستند که می‌توانند برای طیف گسترده‌ای از وظایف زبان طبیعی استفاده شوند. آنها با یادگیری الگوهای زبانی از مجموعه‌های بزرگی از داده‌های متنی، می‌توانند متن تولید کنند، ترجمه کنند، خلاصه کنند و به سوالات پاسخ دهند.

آنها را می‌توان به دو دسته اصلی تقسیم کرد: مدل‌های زبانی آماری و مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی. مدل‌های آماری از الگوهای آماری در داده‌ها برای پیش‌بینی احتمال توالی خاصی از کلمات استفاده می‌کنند. مدل‌ مبتنی بر شبکه‌های عصبی، پیچیده‌تر و قدرتمندتر هستند و می‌توانند روابط پیچیده بین کلمات را در یک متن در نظر بگیرند.

مدل‌های زبانی هنوز در حال توسعه هستند و محدودیت‌هایی دارند. آنها نمی‌توانند استدلال کنند، مفاهیم انتزاعی را درک کنند یا دنیا را به شکلی که انسان‌ها می‌بینند، درک کنند. با این حال، آنها ابزارهای ارزشمندی هستند که می‌توانند برای بهبود بسیاری از فناوری‌های موجود استفاده شوند.

توصیه برای علاقه‌مندان به مدل‌های زبانی

اگر به مدل‌های زبانی علاقه دارید، باید مفاهیمی از هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی را فرا بگیرید. علاوه بر آن، ورود به این شاخه نیازمند داشتن درک عمیقی نسبت به برنامه نویسی است. برای شروع، می‌توانید پیش نیازهای برنامه نویسی را بیاموزید و طبق نقشه راه برنامه نویسی، قدم به قدم پا به دنیای فناوری بگذارید.