LLM یا مدل زبانی بزرگ چیست؟

  

امروزه تقریبا بین مردم همه جا حرف از هوش مصنوعی و ابزار های جذاب آن است که شاید بسیاری از افراد را در این فکر فرو ببرد که دقیقا این هوش مصنوعی چیست و چگونه کار میکند که همه جا حرف از قدرت و تغییرات آن در آینده است. در یک سمت دیگر قضیه، آیا تا بحال شما به عنوان یک کاربر استفاده کننده از چت جی پی تی، فکر کرده اید که این ابزار جذاب چگونه به صحبت های شما پاسخ می دهد و هر چیزی که از آن می پرسید به سرعت از منابع دیگر اطلاعات جمع آوری کرده و در نهایت به شما پاسخ می دهد؟

طبیعی است که پاسخ این سوال را ندانید چون در پشت صحنه ی چت جی پی تی هوش مصنوعی بزرگی قرار دارد که آماده به خدمت شماست. این بار در این مقاله ی شگفت انگیز از آکادمی برنامه نویسی کدیاد، قصد داریم تا به دل هوش مصنوعی برویم و از پشت صحنه ی این ابزار های هوش مصنوعی منحصر به فرد مطلع شویم. بله درست حدس زدید، امروز قرار است تا با مدل زبانی بزرگ یا همان (LLM) آشنا شویم و هسته ی اصلی هوش مصنوعی را مورد بحث و بررسی قرار دهیم. اگر شما هم به دنیای هوش مصنوعی و هسته ی اصلی آن علاقه مند هستید،در ادامه با ما در این مقاله ی کاربردی همراه باشید…

 

مدل زبانی بزرگ (LLM) چیست؟

قبل از اینکه به سراغ بررسی ابعاد مختلف مدل زبانی بزرگ (LLM) برویم، پیشنهاد می کنیم تا با چیستی اصلی آن آشنا ویم و اصلا بدانیم که مدل زبانی بزرگ چیست. مدل زبانی بزرگ (LLM) که مخفف کلمه ی (Large Language Model) است، نوعی برنامه ی هوش مصنوعی است که می تواند زبان انسان ها و یا داده های پیچیده ی دیگر را به سرعت تفسیر کند و آن ها را متوجه شود. 

مدل زبانی بزرگ بر پایه یادگیری ماشین و همچنین مدل شبکه عصبی ترنسفورمر (Transformer) پیاده سازی شده است. نکته ی جالبی که باید در مورد این تکنولوژی شگفت انگیز بدانید، این است که مدل زبانی بزرگ برای فهمیدن کلمات شما و اطلاعاتی که به آن می دهید از یادگیری عمیق (Deep Learning) استفاده می کند تا جملاتی که به آن می دهید را به درستی تفسیر کند.

این مدل زبانی از اطلاعات کتاب ها، وب سایت ها، مجلات و مقالات و تمام اطلاعاتی که در اینترنت وجود دارد استفاده می کند و آموزش میبیند تا بتواند بهترین پاسخ را به شما ارائه دهد. یکی از بهترین نمونه ها و مثال ها برای مدل زبانی بزرگ ابزار فوق العاده چت جی پی تی است که نظرات بسیار زیادی از کاربران را به خود جلب کرده است. 

 

تاریخچه مدل زبانی بزرگ (LLM)

هوش مصنوعی در ابتدا یک رویا بود، همیشه افراد دوست داشتند تا چیزی یا ابزاری به حرف آن ها گوش دهد و زبان انسان ها را متوجه شود. خب این کار تنها با پیشرفت مدل زبان طبیعی (NLP) قابلیت شکل گیری داشت که به مرور زمان با ابداع مدل زبانی بزرگ بر پایه زبان طبیعی این رویا به حقیقت پیوست.

مدل های زبانی که در ابتدا ابداع شدند در تفسیر و فهمیدن داده های پیچیده بسیار ناتوان بودند که در دهه 90 میلادی با ابداع و خلق یادگیری عمیق این کار انجام شد. در سال 2000 بود که الگوریتم های بهینه تر و حضور شبکه های حافظه بلند مدت و کوتاه مدت و همچنین شبکه های عصبی بازگشتی باعث شد تا مدل زبانی بزرگ در زمینه تفسیر زبان انسان و اطلاعات پیچیده پیشرفت کند. 

یک نکته ی جالب که باید در مورد این مدل زبانی بزرگ بدانید، این است که با منتشر شدن چت جی پی تی در ورژن های مختلف باعث شد که مردم با این مدل زبانی بیشتر در ارتباط باشند و همین امر به یادگیری مدل زبانی بزرگ (LLM) بسیار کمک می کند تا چیز های بیشتری یاد بگیرد و اطلاعات منحصر به فرد و دقیقی را به کاربران ارائه دهد.

 

نحوه کارکرد مدل زبانی بزرگ در هوش مصنوعی

مدل زبانی بزرگ که در پشت صحنه ی ابزار های هوش مصنوعی قرار دارد و می توان گفت که قدرت اصلی آن ها است، نحوه کارکرد بسیار جذابی دارد که به صورت کلی بر روی 3 عنصر اصلی استوار است. این عناصر عبارت اند از : 

 

1. شبکه های عصبی: اگر به مغز انسان ها توجه کرده باشید، این را متوجه می شوید که در مغز انسان میلیارد ها نورون وجود دارد که هر کدام اطلاعات را به یکدیگر ارسال می کنند و همیا باعث می شود تا اطلاعات در سراسر مغز در حال جریان باشد. مدل زبانی بزرگ هم برای ارسال اطلاعات و بررسی آن ها بر پایه یادگیری عمیق از شبکه های عصبی و سیگنال ها استفاده می کند. 
2. مدل های ترنسفورمر: نام شبکه ی عصبی که در مدل زبانی بزرگ (LLM) وجود دارد ترنسفورمر نام دارد. این مدل بافت متن زبان انسان را شناسایی می کند و آن را مورد بررسی قرار می دهد. همچنین این مدل از دو لایه انکودر و دیکودر تشکیل شده است که در ابتدا لایه ی انکودر اطلاعات را که به زبان انسان است دریافت می کند و به شبکه ی عصبی می برد و آن را مورد بررسی قرار می دهد. در ادامه اطلاعات بررسی شده همراه با جواب به لایه دیکودر هدایت می شود تا در نهایت آن را به زبان انسان ترجمه کند و به ما تحویل دهد. 
3. یادگیری عمیق: کار این عنصر این است که میلیارد ها اطلاعات و شاید بیشتر را در اختیار مدل زبانی بزرگ قرار می دهد تا اطلاعات را برای پاسخ درست تر به کاربران ارائه دهد. یادگیری عمیق روز به روز با فعالیت کاربران کامل تر و کامل تر می شود.

 

کاربرد های جذاب مدل زبانی بزرگ (LLM)

حالا شاید تا به اینجای این مقاله این سوال در ذهن شما شکل گرفته باشد که مدل زبانی بزرگ (LLM) دقیقا چه کاربرد هایی در حوزه هوش مصنوعی دارد و دلیل خلق این تکنولوژی چیست؟ به صورت کلی مدل زبانی بزرگ برای حوزه های مختلفی کاربرد دارد و آموزش دیده است تا بتواند اطلاعات گسترده ای را در زمینه های تولید محتوا، برنامه نویسی، اطلاعات و دانستنی ها و… به کاربران خود ارائه دهد. در ادامه به بررسی انواع کاربرد های هوش مصنوعی و این مدل زبانی بزرگ خواهیم پرداخت : 

 

• ترجمه : یکی از کاربرد های شگفت انگیز مدل زبانی بزرگ، ترجمه یک متن به زبان های رایج دنیا است. شما عزیزان به راحتی می توانید یک متن به زبان فارسی به آن بدهید و از آن بخواهید تا به هر زبانی که مورد علاقه شما است ترجمه کند.
• تحلیل داده: یکی دیگر از کاربرد های گسترده مدل زبانی بزرگ تحلیل داده است که قابلیت بررسی هر نوع داده را در دنیای اینترنت و شبکه دارد.
• برنامه نویسی: شما عزیزان با استفاده از مدل زبانی بزرگ به آسانی می توانید برنامه های جذابی را توسعه دهید و از آن در مشکلات و باگ های برنامه نویسی استفاده کنید.
• تولید محتوا:  مدل زبانی بزرگ به آسانی می تواند طبق درخواست شما عزیزان برای شما تولید محتوا انجام دهد و متن های بی نظیری را بنویسد.
• خلاصه کردن محتوا: Summarize یا خلاصه کردن یکی دیگر از کاربرد های این مدل زبانی شگفت انگیز است که می توانید متن خود را به آن بدهید و از آن بخواهید تا به دلخواه برایتان خلاصه کند. 

 

برخی دیگر از کاربرد های مدل زبانی بزرگ (LLM) عبارت اند از : 

 

• بازنویسی محتوا
• طبقه بندی و دسته بندی
• چت بات های هوشمند
• پرسش و پاسخ
• اتوماسیون کارهای روزمره
• تحلیل احساسات
• جستجوی آنلاین
• سیستم های خدمات و پشتیبانی مشتریان

و … 

 

ویژگی های منحصر به فرد LLM

در کنار داشتن کاربرد های منحصر به فرد، مدل زبانی بزرگ دارای ویژگی های جذابی است که توانسته نظر کاربران بسیار زیادی را به خود جلب کند. این ویژگی های باعث شده است تا توجه افراد بسیار زیادی به این تکنولوژی جلب شود که برخی از آن ها عبارت اند از : 

 

• یادگیری: مدل زبانی بزرگ به مرور زمان می تواند با تعامل با کاربران و اطلاعات جدید در سطح اینترنت، اطلاعات و دانسته های خود را افزایش دهد و همچنین از آن ها نکات مهمی را یاد بگیرد و در نتیجه به یک منبع اطلاعاتی گسترده تبدیل شود.
• عملکرد سریع: این مدل زبانی جذاب برای پاسخ دهی بسیار سریع است و تمام عملیات پشت صحنه را در کسری از ثانیه انجام می دهد.
• سهولت آموزش: بسیاری از مدل‌های زبانی بزرگ روی داده‌ های برچسب‌ گذاری‌نشده، آموزش داده می‌شوند که به تسریع فرآیند آموزش کمک می‌کند.
• بهره وری عالی: مدل های زبانی بزرگ با خودکار سازی وظایف روتین می توانند زمان مورد نیاز برای انجام کار ها را به سرعت کاهش دهند.
• دقت بالا: مدل زبانی بزرگ برای پاسخ به درخواست شما عزیزان بسیار با دقت عمل می کند تا بتواند یک محتوای متنی درجه یکی را به شما عزیزان تحویل دهد.
• انعطاف پذیری: یک مدل زبانی بزرگ را می توان برای کاربرد ها و وظایف مختلف در سازمان ها بدون بروز مشکلی به کار گرفت.
• توسعه و انطباق پذیری: مدل زبانی بزرگ قابلیت سفارش سازی گسترده دارند تا بتوانند براساس استاندارد های یک سازمان به کار گرفته شوند.

 

محدودیت ها و چالش های بزرگ LLM

در کنار داشتن  ویژگی ها و کاربرد های جذاب، مدل زبانی بزرگ دارای چالش ها و محدودیت هایی هم هست که باعث می شود در برخی از کاربرد ها و حوزه ها کمی ضعیف تر عمل کند. این محدودیت ها قابل کنترل است و هیچ آثار مخربی برای خود ندارد که برخی از آن ها عبارت اند از : 

 

• هزینه های عملیاتی: پس از آموزش این مدل هزینه ی عملیاتی  و راه اندازی آن می تواند کمی بالا باشد.
• پیچیدگی: مدل زبانی بزرگ یک تکنولوژی بسیار پیچیده ای است که عیب یابی آن به شدت سخت است. 
• توکن های مخرب: از سال ۲۰۲۲ ایجاد توکن‌های مخرب با هدف اختلال در عملکرد مدل‌های زبانی به یک روند نوظهور تبدیل شده‌ است.
• خطرات امنیتی: بسیاری از کاربران برای اینکه بتوانند بهترین نتیجه را از مدل زبانی بزرگ بگیرند احتمال دارد که اطلاعات محرمانه و امنیتی را در اختیار آنها قرار دهند که از همین رو احتمال خطرات امنیتی وجود دارد.
• توهم: درست است که یکی از ویژگی های مدل زبانی بزرگ دقت است، اما بعضی از مواقع احتمال این وجود دارد که پاسخ نادرستی به کاربر بدهد. 
• هزینه بالا:  یکی دیگر از محدودیت ها و چالش های مدل زبانی بزرگ، هزینه بالای نگهداری و پشتیبانی آن است که بسیار سرسام آور است.

 

اجزای مدل زبانی بزرگ (LLM)

همان طور که گفته شد، مدل زبانی بزرگ یا همان Large Language Model یک شبکه عصبی عمیق است که از لایه ها و نورون های بسیار زیادی تشکیل شده است که در نتیجه ساختار آن را بسیار پیچیده کرده است. مدل زبانی بزرگ دارای 4 لایه اصلی است که متن را به زبان انسان از ورودی دریافت می کنند و به در نهایت به زبان انسان به خروجی می دهد. این لایه ها عبارت اند از : 

 

1. لایه Embedding: اولین لایه مدل زبانی بزرگ این لایه است که متن زبانی را از ورودی دریافت می کند و با تکه کردن آن و جدا سازی متن و تبدیل همه حروف به اعداد می تواند آن را بفهمد تا به لایه ی بعدی منتقل کند. 
2. لایه پیش خور یا FFN: این لایه از LLM-ها شامل چندین لایه تمام‌متصل است که بردارهای Embedding ورودی را با هدف بیرون کشیدن اطلاعات مفید از آن‌‌ها، تبدیل یا ترنسفورم می‌کنند. در نتیجه، منظور کاربر از متنی که ارائه داده است را متوجه می‌شود.
3. لایه بازگشتی: متنی که به‌عنوان ورودی به مدل داده‌ می‌شود. دارای جملات و کلمات فراوانی است. کلماتی که در این متن وجود دارد در لایه بازگشتی به‌ترتیب بررسی و تفسیر شده و روابط موجود بین آن‌ها در یک جمله، جمع‌آوری می‌شود.
4. لایه مکانیزم توجه: LLM به‌کمک مکانیزم توجه که نوعی معماری «رمزگذار-رمزگشا» محسوب می‌شود، روی بخش‌های خاصی از متن ورودی که به تسک مورد نظر نزدیک‌تر هستند تمرکز می‌کند تا خروجی‌های دقیقی را تولید کند.

 

نمونه هایی از مدل زبانی بزرگ در دنیای هوش مصنوعی

مدل زبانی بزرگ در دنیای هوش مصنوعی دارای نمونه های بسیار زیادی است که در حال حاضر در دنیای واقعی در حال کار هستند و با انسان در ارتباطتند. این نمونه ها باعث شده است تا مردم به یک دنیای دیجیتال روی بیاورند و بسیاری از آن نکات جذابی را از مدل های زبانی بزرگ یاد بگیرند و در روزمرگی زندگی خود استفاده کنند. برخی از این نمونه ها عبارت اند از : 

 

• گوگل Gemini: این هوش مصنوعی از خانواده بزرگ مدل زبانی بزرگ (LLM) است که با زبان فارسی سازگاری کامل دارد.
• چت جی پی تی OpenAI: اولین و نخستین مدل زبانی بزرگ که به دنیا عرضه شد و یک انقلاب را در هوش مصنوعی به وجود آورد. 
• متا LIama: این مدل زبانی هم پس از مدل های دیگر خلق شد که توسط شرکت متا (فیسبوک سابق) توسعه داده شده است. 
• Deepseek : یک هوش مصنوعی با مدل زبانی بزرگ قدرتمند توسعه داده شده است و بسیار مناسب برنامه نویسان و توسعه دهندگان نرم افزار است.

 

سخن پایانی

هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ، دریچه‌ای به آینده‌ای هستند که هر روز بیش از پیش به واقعیت نزدیک می‌شوند. این فناوری‌ها نه‌ تنها زندگی روزمره ما را دگرگون کرده‌اند، بلکه افق‌ های جدیدی را برای یادگیری و خلاقیت گشوده‌اند. هرچند چالش‌هایی در مسیر وجود دارد، اما پتانسیل بالای آن‌ها برای بهبود زندگی انسان غیرقابل‌انکار است. با ادامه پیشرفت‌ها، شاهد تحولات شگفت‌انگیزی در تعامل انسان و ماشین خواهیم بود. آینده از آن کسانی است که با آغوش باز این تغییرات را پذیرفته و از آن‌ها بهره می‌برند. پس بیایید همراه این تحول بزرگ باشیم و از فرصت‌های بی‌نظیری که هوش مصنوعی پیش پای ما گذاشته، نهایت استفاده را ببریم.

 

سوالات متداول

1. چرا مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT می‌توانند به سوالات پیچیده پاسخ دهند، در حالی که فقط بر اساس داده‌های موجود آموزش دیده‌اند؟ 

این مدل‌ها با تحلیل الگوهای زبانی و ارتباط بین کلمات در حجم عظیمی از داده‌ها، توانایی شبیه‌سازی درک و استدلال را پیدا می‌کنند. آنها پاسخ‌ها را بر اساس احتمالات محاسبه‌شده از متن‌های مشابه ارائه می‌دهند، نه بر اساس درک واقعی مانند انسان.  

 

2. آیا مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند جایگزین تفکر و خلاقیت انسانی شوند؟

خیر، این مدل‌ها فقط ابزارهایی برای تقویت توانایی‌های انسان هستند. آنها ایده‌های جدید را از ترکیب اطلاعات موجود می‌سازند، اما فاقد هوشیاری، تجربه زیسته و خلاقیت اصیل انسانی می‌باشند.  

 

3. چرا گاهی اوقات مدل‌های زبانی بزرگ پاسخ‌های نادرست یا متناقض ارائه می‌دهند؟

این اتفاق معمولاً به دلیل محدودیت‌های داده‌های آموزشی، سوگیری‌های موجود در منابع یا تفسیر نادرست سوال کاربر رخ می‌دهد. این مدل‌ها بر اساس الگوهای آماری کار می‌کنند، بنابراین همیشه تضمینی برای صحت پاسخ‌ها وجود ندارد.  

 

4. آیا استفاده گسترده از مدل‌های زبانی بزرگ می‌تواند بر مهارت‌های ارتباطی انسان تأثیر منفی بگذارد؟

اگرچه این ابزارها سرعت و دقت را افزایش می‌دهند، اما وابستگی بیش از حد به آنها ممکن است توانایی تفکر عمیق یا نگارش شخصی را کاهش دهد. با این حال، اگر به‌عنوان مکمل استفاده شوند، می‌توانند به بهبود مهارت‌ها کمک کنند.  

 

5. چگونه می‌توانیم تشخیص دهیم که پاسخی از یک مدل زبانی بزرگ معتبر است یا خیر؟

همیشه پاسخ‌های این مدل‌ها را با منابع معتبر مقایسه کنید، به زمینه‌های مبهم یا کلی گویی‌ها توجه داشته باشید و از تفکر انتقادی برای ارزیابی منطق پاسخ استفاده نمایید. این ابزارها جایگزین تحقیق و تخصص انسانی نیستند