LLM چیست و در چه زمینه‌هایی کاربرد دارد؟

از طرف دیگر در جواب این سوال که LLM چیست، می‌توان گفت مدل‌های زبانی بزرگ، شبکه‌های عصبی (NN) هستند که شبیه به سیستم‌های محاسباتی الهام گرفته از مغز انسان‌اند. این شبکه‌های عصبی با استفاده از شبکه‌ای از گره‌ها که لایه‌ای هستند، بسیار شبیه به نورون‌ها کار می‌کنند.

مدل‌های زبان بزرگ همچنین دارای تعداد زیادی پارامتر هستند که شبیه به خاطراتی است که مدل هنگام یادگیری از آموزش جمع‌آوری می‌کند. به این پارامترها به عنوان بانک دانش مدل فکر کنید.

اجزای کلیدی مدل‌های زبان بزرگ

مدل‌های زبان بزرگ از چندین لایه شبکه عصبی تشکیل شده‌اند. لایه‌های تکرارشونده، لایه‌های پیش‌خور، لایه‌های تعبیه‌شده، و لایه‌های توجه پشت سر هم برای پردازش متن ورودی و تولید محتوا با هوش مصنوعی کار می‌کنند.

· لایه تکراری، کلمات موجود در متن ورودی را به ترتیب تفسیر می‌کند. رابطه بین کلمات را در یک جمله نشان می‌دهد.

· لایه پیشخور، (FFN) یک مدل زبان بزرگ از چندین لایه کاملاً متصل ساخته شده است که تعبیه‌های ورودی را تغییر می‌دهند.

· لایه تعبیه‌شده جاسازی‌هایی را از متن ورودی ایجاد می‌کند. این بخش از مدل زبان بزرگ، معنای معنایی و نحوی ورودی را می‌گیرد، بنابراین مدل می‌تواند زمینه را درک کند.

· مکانیسم توجه یک مدل زبان را قادر می‌سازد تا بر روی بخش‌های منفرد متن ورودی که با کار در دست مرتبط است، تمرکز کند. این لایه به مدل اجازه می‌دهد تا دقیق‌ترین خروجی‌ها را تولید کند.

تفاوت بین مدل‌های زبان بزرگ و هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد اصطلاحی است که به مدل‌های هوش مصنوعی که قابلیت تولید محتوا را دارند، اطلاق می‌شود. هوش مصنوعی مولد می تواند متن، کد، تصاویر، ویدئو و موسیقی تولید کند و حتی ترجمه با هوش مصنوعی را ممکن می‌کند. نمونه‌هایی از هوش مصنوعی مولد عبارتند از میدجرنی، DALL-E و ChatGPT.

مدل‌های زبان بزرگ نوعی هوش مصنوعی زاینده هستند که بر روی متن آموزش می‌بینند و محتوای متنی تولید می‌کنند. همه مدل‌های زبان بزرگ هوش مصنوعی مولد هستند.

موارد استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبان بزرگ را می‌توان برای چندین هدف استفاده کرد:

· بازیابی اطلاعات: به بینگ یا گوگل فکر کنید. هر زمان که از ویژگی جستجوی آنها استفاده می‌کنید، به یک مدل زبان بزرگ برای تولید اطلاعات در پاسخ به یک پرس و جو متکی هستید. می‌تواند اطلاعات را بازیابی کند، سپس پاسخ را به سبک مکالمه خلاصه کرده و با دیگران ارتباط برقرار کند.

· تجزیه و تحلیل احساسات: به عنوان برنامه‌های کاربردی پردازش زبان طبیعی، مدل‌های زبان بزرگ شرکت‌ها را قادر می‌سازد احساسات داده‌های متنی را تجزیه و تحلیل کنند.

· تولید متن: مدل‌های زبان بزرگ مانند ChatGPT پشت هوش مصنوعی هستند و می‌توانند متن را بر اساس ورودی‌ها تولید کنند. آنها می‌توانند در صورت درخواست، نمونه‌ای از متن تولید کنند. به عنوان مثال: “شعری در مورد درختان خرما به سبک امیلی دیکنسون برای من بنویس.”

· تولید کد: مانند تولید متن، تولید کد نیز کاربرد هوش مصنوعی مولد است. LLM‌ها الگوها را درک می‌کنند، که آنها را قادر می‌سازد کد تولید کنند.

· ربات‌های چت و هوش مصنوعی مکالمه‌ای: مدل‌های زبان بزرگ، ربات‌های چت خدمات مشتری یا هوش مصنوعی محاوره‌ای را قادر می‌سازند تا با مشتریان درگیر شوند، معنای پرسش‌ها یا پاسخ‌های آنها را تفسیر کنند و به نوبه خود پاسخ‌هایی را ارائه دهند.

پیشرفت‌های آینده در مدل‌های زبان بزرگ

ورود ChatGPT مدل‌های زبانی بزرگ را به منصه ظهور رسانده و گمانه‌زنی‌ها و بحث‌های داغ در مورد آینده را فعال کرده است.

از آنجایی که مدل‌های زبانی بزرگ به رشد خود ادامه می‌دهند و تسلط خود به زبان طبیعی را بهبود می‌بخشند، نگرانی‌های زیادی در مورد اینکه پیشرفت آنها در بازار کار چه خواهد بود وجود دارد. واضح است که مدل‌های زبان بزرگ توانایی جایگزینی کارگران در زمینه‌های خاص را توسعه می‌دهند.

در دستان درست، مدل‌های زبانی بزرگ توانایی افزایش بهره‌وری و کارایی فرآیند را دارند، اما این موضوع پرسش‌های اخلاقی را برای استفاده از آن در جامعه بشری مطرح کرده است.