هر آنچه باید درباره مدل زبان بزرگ (LLM) بدانید

یک مدل زبان بزرگ به یک سیستم هوش مصنوعی پیشرفته با تعداد پارامترهای گسترده ای اشاره دارد که متنی شبیه انسان را درک و تولید می کند.

یک مدل زبان بزرگ (LLM) به عنوان یک مدل هوش مصنوعی (AI) پیچیده تعریف می‌شود که در وظایف پردازش زبان طبیعی برتری دارد.

این مدل‌ها برای درک و تولید متن انسان‌مانند بر اساس الگوها و ساختارهایی که از داده‌های آموزشی گسترده آموخته‌اند، طراحی شده‌اند.

این مقاله LLM را با جزئیات، انواع، کارکرد و برخی از نمونه‌های کلیدی آن توضیح می‌دهد.

مدل زبان بزرگ چیست؟

مدل زبان بزرگ (LLM) یک مدل هوش مصنوعی پیچیده است که در وظایف پردازش زبان طبیعی برتری دارد. این مدل‌ها برای درک و تولید متن انسان‌مانند بر اساس الگوها و ساختارهایی که از داده‌های آموزشی گسترده آموخته‌اند، طراحی شده‌اند. LLM ها پیشرفت های قابل توجهی در کاربردهای مختلف مرتبط با زبان مانند تولید متن، ترجمه، خلاصه سازی، پاسخگویی به پرسش و غیره داشته اند.

در هسته LLM یک معماری یادگیری عمیق به نام ترانسفورماتور(تبدیل کننده) وجود دارد. ترانسفورماتورها از لایه‌های متعددی از مکانیسم‌های خودتوجهی تشکیل شده‌اند که به مدل اجازه می‌دهد اهمیت کلمات یا نشانه‌های مختلف را در یک دنباله بسنجد و روابط بین آنها را ثبت کند. با ترکیب این مکانیسم توجه، LLM ها می توانند به طور موثر متنی را پردازش و تولید کنند که دارای الگوهای متنی مرتبط و منسجم است.

فرآیند آموزش یک LLM شامل قرار دادن مدل در معرض مجموعه داده های عظیم است که معمولاً از میلیاردها یا حتی تریلیون ها کلمه تشکیل شده است. این مجموعه داده ها را می توان از منابع مختلفی مانند کتاب ها، مقالات، وب سایت ها و سایر منابع متنی استخراج کرد. LLM با پیش‌بینی کلمه بعدی در یک زمینه مشخص می‌آموزد، فرآیندی که به آن یادگیری بدون نظارت گفته می‌شود. از طریق تکرار و قرار گرفتن در معرض متن های متنوع، مدل درک گرامر، معناشناسی و دانش جهانی موجود، داده های آموزشی را به دست می آورد.

یکی از نمونه‌های قابل‌ توجه از یک مدل زبان بزرگ، سری GPT (ترانسفورماتور از پیش آموزش‌دیده مولد) OpenAI است، مانند GPT-3/GPT-4. این مدل‌ها از میلیاردها پارامتر تشکیل شده‌اند که آن‌ها را به یکی از بزرگترین مدل‌های زبانی تبدیل کرده که تا به امروز ایجاد شده‌اند. اندازه و پیچیدگی این مدل‌ها به توانایی آن‌ها در ایجاد پاسخ‌های با کیفیت بالا و مناسب با زمینه در زبان طبیعی کمک می‌کند.

LLM ها برای طیف وسیعی از کاربردها به کار گرفته شده اند. آنها را می توان با ارائه داده های آموزشی نظارت شده اضافی روی وظایف خاص تنظیم کرد، این امر به آنها اجازه می دهد در کارهایی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، شناسایی موجودیت های نامگذاری شده یا حتی انجام بازی هایی مانند شطرنج تخصص داشته باشند. آنها همچنین می توانند به عنوان چت بات، دستیار مجازی، تولید کننده محتوا و سیستم های ترجمه زبان مستقر شوند.

با این حال، LLM ملاحظات و چالش های مهمی را نیز مطرح می کند. یکی از چالش های مطرح شده در حوزه مسائل زیست محیطی است، چرا که منابع محاسباتی مورد نیاز برای آموزش و استقرار مدل‌های بزرگ و مصرف انرژی مرتبط با آموزش آنها موجب ایجاد آلودگی می شود. به عنوان مثال، طبق «گزارش سالانه AI Index 2023» توسط دانشگاه استنفورد، GPT-3 OpenAI در طول آموزش خود نزدیک به 502 تن گازهای گلخانه ای معادل CO2 منتشر کرده است.

نگرانی دیگر پتانسیل LLM ها برای تولید اطلاعات گمراه کننده یا مغرضانه است زیرا آنها از سوگیری های موجود در داده های آموزشی یاد می گیرند. تلاش‌هایی برای کاهش این سوگیری‌ها و اطمینان از استفاده مسئولانه از LLM در حال انجام است. اخیراً، رهبران فناوری مانند ایلان ماسک و محققان دانشگاه نامه‌ای را امضا کردند که در آن از آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی خواستند تا به طور موقت آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمند را متوقف کرده تا از عواقب غیرمنتظره برای جامعه مانند انتشار اطلاعات نادرست جلوگیری کنند.

علیرغم چالش ها، سناریوی حاضر اجرای گسترده LLM ها را در صنایع مختلف نشان می دهد که منجر به افزایش قابل توجهی در بازار هوش مصنوعی مولد می شود. بر اساس گزارش آوریل 2023 توسط Research and Markets، تخمین زده می‌شود که بازار هوش مصنوعی مولد از 11.3 میلیارد دلار در سال 2023 به 51.8 میلیارد دلار تا سال 2028 رشد کند، که عمدتاً به دلیل افزایش پلت‌فرم‌هایی با قابلیت‌های تولید زبان است.

انواع مدل های زبان بزرگ

انواع مختلفی از مدل های زبان بزرگ برای رفع نیازها و چالش های خاص در پردازش زبان طبیعی (NLP) ایجاد شده است. بیایید به برخی از انواع قابل توجه نگاه کنیم.

1. مدل های زبان خودرگرسیون

مدل‌های خودرگرسیون با پیش‌بینی کلمه بعدی با توجه به کلمات قبلی در یک دنباله، متن تولید می‌کنند. مدل هایی مانند GPT-3 در این دسته قرار می گیرند. این مدل‌ها برای به حداکثر رساندن احتمال تولید کلمه بعدی صحیح، مشروط به زمینه، آموزش داده می‌شوند. در حالی که آنها در تولید متن منسجم و مرتبط با متن عالی هستند، ممکن است از نظر محاسباتی گران باشند و از ایجاد پاسخ های تکراری یا نامربوط رنج ببرند.

مثال: GPT-3

2. مدل های مبتنی بر تبدیل کننده

ترانسفورماتورها نوعی معماری یادگیری عمیق هستند که در مدل های زبان بزرگ مورد استفاده قرار می گیرند. مدل ترانسفورماتور(تبدیل کننده)، معرفی شده توسط واسوانی و همکاران. در سال 2017 جزء کلیدی بسیاری از LLM ها است. این معماری به مدل اجازه می دهد تا متن را به طور موثر پردازش و تولید کرده و وابستگی های دوربرد و اطلاعات متنی را به دست آورد.

مثال: RoBERTa (رویکرد پیش‌آموزشی بهینه‌سازی قوی BERT) توسط فیس‌بوک AI

3. مدل های رمزگذار-رمزگشا

مدل‌های رمزگذار-رمزگشا معمولاً برای کارهای ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی و پاسخگویی به سؤالات استفاده می‌شوند. این مدل ها از دو جزء اصلی تشکیل شده اند: رمزگذار که دنباله ورودی را خوانده و پردازش می کند و رمزگشایی که دنباله خروجی را تولید می کند. رمزگذار یاد می گیرد که اطلاعات ورودی را در یک نمایش با طول ثابت رمزگذاری کند، که رمزگشا از آن برای تولید دنباله خروجی استفاده می کند. مدل مبتنی بر ترانسفورماتور که به عنوان “ترانسفورمر” شناخته می شود، نمونه ای از معماری رمزگذار-رمزگشا است.

مثال: MarianMT (Marian Neural Machine Translation) توسط دانشگاه ادینبورگ

4. مدل های از پیش آموزش دیده و تنظیم شده

بسیاری از مدل‌های زبان بزرگ از قبل بر روی مجموعه داده‌های مقیاس بزرگ آموزش داده شده‌ و به آنها این امکان را داده که الگوهای زبان و معناشناسی را به طور گسترده درک کنند. سپس این مدل‌های از پیش آموزش‌دیده شده را می‌توان با استفاده از مجموعه داده‌های کوچک‌تر بر روی وظایف یا دامنه‌های خاص تنظیم کرد. تنظیم دقیق به مدل اجازه می دهد تا در یک کار خاص، مانند تجزیه و تحلیل احساسات یا شناسایی موجودیت نامگذاری شده، تخصص پیدا کند. این رویکرد در مقایسه با آموزش یک مدل بزرگ از ابتدا برای هر کار، در منابع محاسباتی و زمان صرفه جویی می کند.

مثال: ELECTRA (یادگیری موثر رمزگذار که جایگزین های رمز را به طور دقیق طبقه بندی می کند)

5. مدل های چند زبانه

مدل های چند زبانه بر روی متن از چندین زبان آموزش داده می شوند و می توانند متن را به چندین زبان پردازش و تولید کنند. آنها می توانند برای کارهایی مانند بازیابی اطلاعات بین زبانی، ترجمه ماشینی یا چت ربات های چند زبانه مفید باشند. با استفاده از بازنمایی های مشترک بین زبان ها، مدل های چند زبانه می توانند دانش را از یک زبان به زبان دیگر منتقل کنند.

مثال: XLM (مدل زبانی بین زبانی) که توسط فیسبوک AI Research توسعه یافته است

6. مدل های هیبریدی

مدل های هیبریدی نقاط قوت معماری های مختلف را برای دستیابی به عملکرد بهبود یافته ترکیب می کنند. به عنوان مثال، برخی از مدل ها ممکن است هر دو معماری مبتنی بر ترانسفورماتور و شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs) را در بر گیرند. RNN ها نوع دیگری از شبکه های عصبی هستند که معمولا برای پردازش داده های متوالی استفاده می شوند. آنها را می توان در LLM ها ادغام کرد تا وابستگی های متوالی را علاوه بر مکانیسم های خودتوجهی ترانسفورماتورها به دست آورند.

مثال: UniLM (مدل زبان یکپارچه) یک LLM ترکیبی است که هر دو رویکرد مدل‌سازی خودکار و توالی به دنباله را ادغام می‌کند.

اینها تنها چند نمونه از انواع مختلف مدل های زبان بزرگ توسعه یافته هستند. محققان و مهندسان به کشف معماری‌ها، تکنیک‌ها و کاربردهای جدید برای پیشبرد بیشتر قابلیت‌های این مدل‌ها و رسیدگی به چالش‌های درک و تولید زبان طبیعی ادامه می‌دهند.

LLM ها چگونه کار می کنند؟

مدل های زبان بزرگ (LLM) از طریق یک فرآیند گام به گام کار می کنند که شامل آموزش و استنتاج می شود. در اینجا توضیح مفصلی در مورد نحوه عملکرد LLM ارائه شده است.

مرحله اول: جمع آوری داده ها

اولین گام در آموزش LLM جمع آوری حجم وسیعی از داده های متنی است. این می تواند از کتاب ها، مقالات، وب سایت ها و سایر منابع متن نوشته شده باشد. هرچه مجموعه داده متنوع و جامع تر باشد، درک بهتری از زبان و جهان توسط LLM وجود خواهد داشت.

مرحله دوم: توکن سازی

هنگامی که داده های آموزشی جمع آوری می شوند، تحت فرآیندی به نام توکن سازی قرار می گیرند. توکن سازی شامل تجزیه متن به واحدهای کوچکتر به نام توکن است. نشانه ها بسته به مدل و زبان خاص می توانند کلمات، زیرکلمه ها یا کاراکترها باشند. Tokenization به مدل اجازه می دهد تا متن را در سطح دانه ای پردازش و درک کند.

مرحله سوم: قبل از آموزش

سپس LLM تحت آموزش پیش‌آموزی قرار گرفته و از داده‌های متنی توکن‌شده یاد می‌گیرد. مدل یاد می گیرد که توکن بعدی را در یک دنباله با توجه به نشانه های قبلی پیش بینی کند. این فرآیند یادگیری بدون نظارت به LLM کمک می کند تا الگوهای زبان، گرامر و معناشناسی را درک کند. پیش‌آموزش معمولاً شامل گونه‌ای از معماری ترانسفورماتور است که مکانیسم‌های توجه به خود را برای ثبت روابط بین توکن‌ها در بر می‌گیرد.

مرحله چهارم: معماری ترانسفورماتور

LLM ها مبتنی بر معماری ترانسفورماتور هستند که از چندین لایه مکانیسم های خودتوجهی تشکیل شده است. این مکانیسم امتیازات توجه را برای هر کلمه در یک جمله با در نظر گرفتن تعامل آن با هر کلمه دیگر محاسبه می کند. بنابراین، با اختصاص وزن های مختلف به کلمات مختلف، LLM ها می توانند به طور موثر بر مرتبط ترین اطلاعات تمرکز و تولید متن دقیق و مناسب را تسهیل کنند.

مرحله پنجم: تنظیم دقیق

پس از مرحله قبل از آموزش، LLM را می توان بر روی وظایف یا دامنه های خاص تنظیم کرد. تنظیم دقیق شامل ارائه داده‌های برچسب‌گذاری شده مخصوص کار به مدل است که به آن امکان می‌دهد پیچیدگی‌های یک کار خاص را بیاموزد. این فرآیند به LLM کمک کرده تا در کارهایی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، پرسش و پاسخ و غیره تخصص پیدا کند.

مرحله ششم: استنتاج

پس از آموزش LLM و تنظیم دقیق، می توان از آن برای استنتاج استفاده کرد. استنتاج شامل استفاده از مدل برای تولید متن یا انجام وظایف خاص مرتبط با زبان است. به عنوان مثال، با دادن یک درخواست یا یک سوال، LLM می تواند یک پاسخ منسجم ایجاد یا با استفاده از دانش آموخته شده و درک زمینه ای خود، پاسخی ارائه دهد.

مرحله هفتم: درک متنی

LLM ها در گرفتن زمینه و ایجاد پاسخ های مناسب زمینه ای عالی هستند. آنها از اطلاعات ارائه شده در توالی ورودی برای تولید متنی استفاده کرده که زمینه قبلی را در نظر می گیرد. مکانیسم های توجه به خود در معماری ترانسفورماتور نقش مهمی در توانایی LLM برای گرفتن وابستگی های دوربرد و اطلاعات زمینه ای ایفا می کند.

مرحله هشتم: جستجوی پرتو

در طول مرحله استنتاج، LLMها اغلب از تکنیکی به نام جستجوی پرتو برای تولید محتمل‌ترین دنباله توکن‌ها استفاده می‌کنند. جستجوی پرتو یک الگوریتم جستجو است که چندین مسیر ممکن را در فرآیند تولید توالی بررسی و محتمل‌ترین نامزدها را بر اساس مکانیسم امتیازدهی پیگیری می‌کند. این رویکرد به تولید خروجی‌های متنی منسجم‌تر و با کیفیت‌تر کمک می‌کند.

مرحله نهم: تولید پاسخ

LLMها با پیش‌بینی نشانه بعدی در توالی بر اساس زمینه ورودی و دانش آموخته‌شده مدل، پاسخ‌ها را تولید می‌کنند. پاسخ‌های ایجاد شده می‌توانند متنوع، خلاقانه و مرتبط با زمینه باشند و از زبان انسان‌مانند تقلید کنند.

به طور کلی، LLM ها تحت یک فرآیند چند مرحله ای قرار گرفته که از طریق آن مدل ها یاد می گیرند الگوهای زبان را درک، زمینه را ضبط و متنی شبیه زبان انسان تولید کنند.

نمونه هایی از مدل های زبان بزرگ

چندین نمونه قابل توجه از مدل های زبان بزرگی توسعه داده شده در دسترس هستند که هر کدام ویژگی ها و کاربردهای منحصر به فردی دارند. در اینجا چند نمونه برجسته آورده شده است.

1. GPT-4

GPT-4 یک نسخه پیشرفته از پیشینیان خود، GPT-3 و GPT-3.5 است. از مدل های قبلی در زمینه خلاقیت، درک بصری و زمینه بهتر عمل می کند. این LLM به کاربران اجازه داده تا در پروژه هایی از جمله موسیقی، نگارش فنی، فیلمنامه و غیره همکاری کنند. علاوه بر متن، GPT-4 می تواند تصاویر را به عنوان ورودی بپذیرد. علاوه بر این، طبق گفته OpenAI، GPT-4 یک مدل چند زبانه است که می تواند به هزاران سوال در 26 زبان پاسخ دهد. وقتی صحبت از زبان انگلیسی می شود، دقت خیره کننده 85.5٪ را نشان داده، در حالی که برای زبان های هندی مانند تلوگو، دقت 71.4٪ را نشان می دهد.

2. BERT (نمایش رمزگذار دوطرفه از ترانسفورماتورها)

BERT، توسعه یافته توسط گوگل، مفهوم پیش آموزش دو طرفه را برای LLM معرفی کرد. برخلاف مدل‌های قبلی که بر آموزش خودبازگشتی متکی بودند، BERT یاد می‌گیرد که کلمات گمشده در یک جمله را با در نظر گرفتن زمینه قبلی و بعدی پیش‌بینی کند. این رویکرد دو طرفه BERT را قادر ساخته تا وابستگی‌های زبانی ظریف‌تری را ثبت کند. BERT در وظایفی مانند پاسخگویی به پرسش، تجزیه و تحلیل احساسات، شناسایی موجودیت نامگذاری شده و درک زبان تأثیرگذار بوده است. همچنین برای کاربردهای دامنه خاص در صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی و مالی تنظیم شده است.

3. T5 (ترانسفورماتور انتقال متن به متن)

T5 که توسط گوگل توسعه یافته یک LLM همه کاره است که با استفاده از چارچوب متن به متن آموزش داده شده است. این می تواند طیف گسترده ای از وظایف زبان را با تبدیل فرمت های ورودی و خروجی به قالب متن به متن انجام دهد. T5 در ترجمه ماشینی، خلاصه سازی متن، طبقه بندی متن و تولید سند به نتایج پیشرفته ای دست یافته است. توانایی آن در انجام وظایف مختلف با یک چارچوب یکپارچه، آن را برای برنامه های مختلف مرتبط با زبان بسیار انعطاف پذیر و کارآمد کرده است.

4. XLNet (درک فوق العاده زبان)

XLNet که توسط محققان دانشگاه کارنگی ملون و گوگل توسعه یافته است، به برخی از محدودیت‌های مدل‌های اتورگرسیو مانند GPT-3 می‌پردازد. این یک رویکرد آموزشی مبتنی بر جایگشت را به کار می‌گیرد که به مدل اجازه داده تا تمام ترتیب‌های کلمات ممکن را در طول پیش‌آموزش در نظر بگیرد. این به XLNet کمک می‌کند تا وابستگی‌های دوطرفه را بدون نیاز به تولید خودبازگشت در طول استنتاج بگیرد. XLNet عملکرد چشمگیری در کارهایی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، پرسش و پاسخ و استنتاج زبان طبیعی نشان داده است.

5. Turing-NLG

Turing-NLG، توسعه یافته توسط مایکروسافت، یک LLM قدرتمند است که بر تولید پاسخ های مکالمه تمرکز دارد. برای بهبود توانایی‌های مکالمه‌اش، روی مجموعه‌ای از دیالوگ‌ها در مقیاس بزرگ آموزش داده شده است. Turing-NLG در برنامه‌های ربات چت به خوبی عمل می‌کند و پاسخ‌های تعاملی و متناسب با زمینه را در تنظیمات مکالمه ارائه می‌دهد.

این مثال‌ها قابلیت‌های LLM را در کارهای مختلف مرتبط با زبان و پتانسیل آن‌ها برای متحول کردن برنامه‌های NLP را نشان می‌دهند. ادامه تحقیق و توسعه در این زمینه احتمالاً پیشرفت‌ها و اصلاحات بیشتری را برای LLMها در آینده به همراه خواهد داشت.

جمع بندی

در طول سال‌های آینده، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که مدل‌های زبانی بزرگ عملکرد، درک زمینه‌ای و تخصص خاص دامنه را بهبود بخشند. آنها همچنین ممکن است ملاحظات اخلاقی، قابلیت‌های چندوجهی، بهبود کارایی آموزشی، و امکان همکاری و آفرینش مشترک را نشان دهند. این پیشرفت ها به طور بالقوه می تواند چهره صنایع مختلف و تعامل انسان و کامپیوتر را تغییر دهد.