مدل‌های زبانی (LLM) و تحول در علم داده

در دهه‌های اخیر، تکنولوژی اطلاعات و ارتباطات به طور چشمگیری پیشرفت کرده است، و یکی از این پیشرفت‌ها مربوط به حوزه هوش مصنوعی است، به خصوص ظهور مدل‌های زبان بزرگ مانند GPT و مدل‌های مشابه مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی است. این مدل‌ها به عنوان مدل‌های زبان بزرگ شناخته می‌شوند و قادر به فهم و تولید زبان طبیعی به سطحی نوین شده‌اند. با استفاده از الگوریتم‌های ترنسفورمر، این مدل‌ها توانایی پردازش داده‌های زبانی را دارند و بدون نیاز به داده‌های بزرگ، اطلاعات گسترده‌ای را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده و آن‌ها را به صورت هوشمندانه تحلیل می‌کنند. علاوه بر این، این مدل‌ها قادر به درک مفاهیم، تولید متن، و حتی پاسخ به سوالات پیچیده نیز هستند.

مدل‌های زبانی چه کاربردهایی دارند ؟

مدل‌های زبانی بزرگ یا LLM (Large Language Models) مانند GPT-4o دارای کاربردهای گسترده‌ای هستند. این مدل‌ها به دلیل توانایی یادگیری از حجم بزرگی از داده‌ها و توانایی در درک و تولید زبان طبیعی بشری، در موارد زیر می‌توانند استفاده شوند:

پردازش زبان طبیعی (NLP)، که از آن بهره می‌بریم، در حوزه‌های گوناگونی از ترجمه ماشینی تا تحلیل متن، استخراج اطلاعات، تولید محتوا خودکار و سایر وظایف مرتبط با پردازش زبان طبیعی کاربرد دارد.

– پاسخ به سوالات: این مدل‌ها می‌توانند به سوالات متنی پاسخ دهند و اطلاعات مرتبط را از متون حاوی داده‌های گوناگون استخراج کنند.
– تولید محتوا: استفاده از LLM برای تولید محتوا در وبسایت‌ها، بلاگ‌ها، خبرنامه‌ها، و حتی در تولید داستان‌ها و شعرها امکان‌پذیر است.
– پشتیبانی از گفتار: این مدل‌ها در تولید متن‌هایی برای سیستم‌های پشتیبانی یا چت‌بات‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند.
– آموزش مدل‌های خاص: از این مدل‌ها برای آموزش مدل‌های خاص و بهینه‌سازی عملکرد آن‌ها استفاده می‌شود.
– تحلیل داده: LLM در تحلیل داده‌های متنی کمک می‌کند، از جمله تشخیص الگوها، استخراج اطلاعات کلیدی و تفسیر محتوای متنی.
– پژوهش علمی: از این مدل‌ها برای انجام تحقیقات در زمینه‌های مختلف علمی و پژوهشی بهره می‌برند.
– توسعه بازی‌های ویدئویی: LLM در تولید داستان‌ها، کاراکترها، و دنیای مجازی در بازی‌های ویدئویی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
– آموزش زبان: از این مدل‌ها در امور آموزشی و زبان‌آموزی بهره برده می‌شود، از جمله تصحیح متون یا ارائه تمرین‌های زبانی. برای استفاده مؤثر از این مدل‌ها، دقت کافی به مسائل امنیتی و اخلاقی اساسی است و باید به نحوی استفاده شوند که به جامعه به نحوی مثبت کمک کنند.

مدل‌های زبانی بزرگ چگونه کار می‌کنند ؟

مدل‌های زبانی بزرگ، مانند GPT، از یک نوع خاص از شبکه‌های عصبی عمیق برای عملکرد خود استفاده می‌کنند. این مدل‌ها از معماری شبکه‌های عصبی ترتیبی بهره می‌برند که شامل تعداد زیادی لایه عصبی است، هرکدام با وظایف مشخصی.

مدل‌های زبانی بزرگ از داده‌های بزرگ آموزش می‌بینند، معمولاً به صورت آموزش نظارت شده یا نظارت نشده. در اینجا، آموزش نظارت نشده با داده‌های زبانی بسیار زیاد اغلب مورد استفاده قرار می‌گیرد.

این مدل‌ها قادر به تولید متون طولانی هستند، به طوری که هر توکن جدید با توجه به توکن‌های قبلی تولید می‌شود. آن‌ها دارای یک نوع حافظه بلندمدت موقت هستند که در فرایند تولید متون می‌توانند اطلاعات را به یاد بسپارند و از آن‌ها در تولید متن استفاده کنند.

این مدل‌ها می‌توانند با محیط تعامل کنند و به سوالات پاسخ دهند. برای این کار، یک متن ورودی به عنوان سوال یا مکالمه ارائه می‌شود و مدل با تولید یک متن خروجی پاسخ می‌دهد.

علاوه بر این، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند وظایف متنوعی از ترجمه ماشینی تا پردازش ساختارهای زبانی و استخراج اطلاعات را انجام دهند. این مدل‌ها اغلب به عنوان “مدل‌های ترنسفر یادگیری” شناخته می‌شوند، زیرا ابتدا بر روی یک وظیفه اصلی (مثلاً پیش‌بینی کلمه بعدی در یک جمله) آموزش داده می‌شوند و سپس برای انجام وظایف مختلف دیگر تنظیم می‌شوند.

چالش های استفاده از مدل‌ها