مدل‌های زبان بزرگ (LLM) سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) پیشرفته‎ای هستند که برای پردازش، درک و تولید متن‌های انسان‌مانند طراحی شده‌اند. این مدل‌ها از شبکه‌های عصبی با تعداد زیادی پارامتر تشکیل شده‌اند که بر اساس مجموعه داده‌های عظیم حاوی متن از منابع مختلف، مانند کتاب‌ها، مقالات، وبسایت‌ها، بازخورد مشتریان، پستهای رسانه‌های اجتماعی و بررسی محصول آموزش دیده‌اند.

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نشان‌دهنده یک پیشرفت انقلابی در زمینه هوش مصنوعی هستند که ماشین‌ها را قادر می‌سازد متنی منسجم و مرتبط با موضوعی خاص تولید کنند که بسیار شبیه زبان انسان است. این مدل‌ها پتانسیل ایجاد انقلابی در صنایع مختلف مانند تولید محتوا تا خدمات مشتری با امکان خودکارسازی وظایفی که شامل درک و تولید زبان طبیعی است، دارند.

کاربرد مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

در دنیای مدرن جدید، هر روز کاربرد جدید برای هوش مصنوعی و LLM معرفی می‌شود. می‌توان از آنها برای تولید محتوا مانند نوشتن مقاله، توضیحات محصول یا کپی رایتینگ استفاده کرد. هوش مصنوعی همچنین در دستیاران مجازی مانند گوگل اسیستنت و الکسا و همچنین چت بات‌ها برای ارائه تعاملات طبیعی و مرتبط با زمینه استفاده می‌شود.  هوش مصنوعی در ترجمه زبان نیز پیشرفت‌های زیادی داشته است، به طوری که LLMها ترجمه‌های دقیق و روان تری تولید می‌کنند. علاوه بر این، LLM‌ها به بازیابی اطلاعات، خلاصه سازی متن و حتی تولید کد کمک می‌کنند.

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) چگونه کار می‌کنند؟

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در حقیقت مدل‌های یادگیری عمیق هستند که از معماری شبکه عصبی به نام ترانسفورماتور استفاده می‌کنند. ترانسفورماتورها در مقاله سال 2017 با عنوان «توجه همه آن چیزی است که نیاز دارید» توسط واسوانی و همکاران معرفی شدند. آنها با پرداختن به محدودیت‌های مدل‌های قبلی در دریافت وابستگی‌های دوربرد در متن، حوزه پردازش زبان طبیعی را متحول کردند. این نوآوری به LLMها اجازه داد تا روابط بین کلمات را در یک جمله درک کنند و زمینه استفاده از آنها متوجه شوند، که منجر به تولید متن منسجم‌تر و از نظر متنی دقیق‌تر می‌شود.

در قلب LLM‌ها معماری ترانسفورماتور است که پردازش زبان طبیعی را متحول کرد. نوآوری اصلی ترانسفورماتور، مکانیسم توجه به خود است. این مکانیسم به مدل اجازه می‌دهد تا اهمیت هر کلمه را در یک جمله در رابطه با هر کلمه دیگر بسنجد و وابستگی‌ها و زمینه‌های دوربرد را به تصویر بکشد.

در ادامه نحوه‌ی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را مرحله به مرحله بررسی می‌کنیم:

1- توکنیزه کردن (Tokenization)

متن ورودی به واحدهای کوچکتر به نام توکن تقسیم می‌شود. توکن‌ها می‌توانند به کوتاهی یک کاراکتر یا به اندازه یک کلمه طولانی باشند. این توکن سازی مدل را قادر می‌سازد تا متن را به شیوه ای ساختاریافته پردازش کند.

2- جایگذاری (Embedding Layer)

هر نشانه به یک نمایش برداری با ابعاد بالا تبدیل می‌شود که اغلب به عنوان «جایگذاری» از آن یاد می‌شود. این لایه جایگذاری، معنای هر نشانه را رمزگذاری می‌کند، که به عنوان ورودی اولیه مدل عمل می‌کند.

3- رمزگذاری موقعیت (Positional Encoding)

از آنجایی که ترانسفورماتور ذاتاً ترتیب توکن‌ها را درک نمی کند، رمزگذاری موقعیت به جایگذاری‌ها اضافه می‌شود تا اطلاعات مدل در مورد موقعیت‌های نشانه در دنباله ارائه شود.

4- استک رمزگذار (Encoder Stack)

استک رمزگذار از چندین لایه تشکیل شده است که هر یک شامل یک مکانیسم خودتوجهی چند سر و شبکه‌های عصبی است. در مکانیسم توجه به خود، نمایش هر نشانه تحت تأثیر بازنمایی همه نشانه‌های دیگر در توالی ورودی قرار می‌گیرد و هر سر متفاوت، بر جنبه‌های مختلف زمینه تمرکز می‌کنند.

5- توجه به خود چند سر (Multi-Head Self-Attention)

در این جزء، مدل امتیازات توجه را بین تمام جفت نشانه‌ها محاسبه می‌کند. نشانه هایی که از نظر زمینه ای با یکدیگر مرتبط هستند، امتیازات توجه بالاتری دریافت می‌کنند. این امتیازها برای محاسبه مجموع وزنی جایگذاری‌ها استفاده می‌شوند که در نتیجه نمایشی با توجه وزن برای هر نشانه ایجاد می‌شود.

6- شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Network)

نمایش‌های وزن‌دار توجه از طریق شبکه‌های عصبی پیشخور منتقل می‌شوند و یک تبدیل غیرخطی برای ثبت روابط پیچیده بین نشانه‌ها اضافه می‌کنند.

7- نرمال سازی (Normalization) و اتصالات باقیمانده (Residual Connections)

نرمال سازی لایه به تثبیت آموزش کمک می‌کند و اتصالات باقیمانده به مدل اجازه می‌دهد تا پیشرفت‌های افزایشی را در هر لایه یاد بگیرد.

8- واژگان و سافت مکس (Vocabulary and Softmax)

خروجی لایه نهایی رمزگشا از طریق یک تبدیل خطی و به دنبال آن تابع سافت مکس عبور داده می‌شود. تابع softmax یک توزیع احتمال بر روی واژگان مدل تولید می‌کند و به مدل اجازه می‌دهد تا توکن بعدی را در دنباله پیش بینی کند. توکن با بیشترین احتمال به عنوان توکن تولید شده انتخاب می‌شود.

به طور کلی، مدل‌های زبان بزرگ نقطه اوج پیشرفت در معماری شبکه‌های عصبی (هوش مصنوعی)، مکانیسم‌های توجه و تکنیک‌های آموزشی هستند. آنها در درک موضوع، تولید متن منسجم، و انجام وظایف مختلف درک و تولید زبان طبیعی برتری دارند. با این حال، پیچیدگی و نیازهای منابع آن‌ها نیز نگرانی‌هایی را در رابطه با سوگیری هوش مصنوعی در محتوای تولید شده و مصرف انرژی ایجاد کرده است.