مدل ‌های زبانی بزرگ (LLM): راهنمای جامع

مدل ‌های زبانی بزرگ (LLM ها) زیر بنای رشد هوش مصنوعی مولد هستند. ببینید چگونه کار می ‌کنند، چگونه مورد استفاده قرار می ‌گیرند و چرا برای کسب ‌و کار شما اهمیت دارند.

وقتی از هوش مصنوعی مولد برای خلاصه‌ سازی یک گزارش یا نوشتن محتوا در شبکه ‌های اجتماعی استفاده می‌ کنید، مدل ‌های زبانی بزرگ (LLM) این کار را ممکن می ‌سازند. LLM ها فناوری پایه ‌ای هستند که هوش مصنوعی مولد بر اساس آن ها کار می‌ کند. هر چه این مدل‌ ها از داده‌ های بیشتری بهره ببرند، می ‌توانند خروجی‌ های دقیق ‌تری تولید کنند. این موضوع برای کسب ‌و کارها بسیار مهم است، زیرا LLM ها به آن ‌ها کمک می ‌کنند تا محتوایی مرتبط ‌تر و شخصی‌ سازی ‌شده ‌تر برای مشتریان خود ارائه دهند.

پیشرفت ‌های هوش مصنوعی که توسط  LLM ها ممکن شده، همچنین این امکان را به شرکت ‌ها می ‌دهد که عوامل هوشمند (AI agents) ایجاد کرده و به ‌کار گیرند. این سیستم ‌های هوشمند، هنگامی که توسط مشتریان یا کارکنان هدایت می ‌شوند، قادرند مسائل پیچیده را با استفاده از حافظه، استدلال گام ‌به‌ گام و خود بازبینی حل کنند.

بیایید نگاهی دقیق ‌تر بیندازیم به این که LLM چیست، این مدل‌ ها چگونه کار می ‌کنند و چه مزایایی می ‌توانند برای کسب ‌و کار شما داشته باشند.

مطلب پیشنهادی: یادگیری هوش مصنوعی چقدر طول میکشد؟

مقدمه
مدل ‌های زبانی بزرگ (LLM) سیستم ‌های پیشرفته هوش مصنوعی هستند که بر پایه شبکه ‌های عصبی عمیق طراحی شده ‌اند و توانایی پردازش و تولید متنی شبیه به زبان انسانی را دارند. این مدل ‌ها پایه و اساس کاربردهای مدرن پردازش زبان طبیعی (NLP) را تشکیل می‌ دهند و ابزارهایی مانند ChatGPT، Google Gemini  و Anthropic Claude را پشتیبانی می‌ کنند.

LLM ها با آموزش روی مجموعه داده‌ های عظیم قادر به درک الگوهای زبانی، روابط معنایی و زمینه‌ های مختلف متن هستند و می ‌توانند وظایف متنوعی مانند تکمیل متن، خلاصه ‌سازی، ترجمه و مکالمه را انجام دهند.

مطلب پیشنهادی: هوش مصنوعی چیست و چطور کار میکند؟

کاربردهای معمول شامل موارد زیر هستند:

• تولید و خلاصه ‌سازی متن
• هوش مصنوعی مکالمه ‌ای (چت ‌بات ‌ها، دستیارها)
• ترجمه و اصلاح زبان
• تولید و رفع اشکال کد
• وظایف چند رسانه‌ ای (استدلال بر اساس تصویر و متن، درک ویدیو)

تکامل مدل ‌های GPT توسط (OpenAI)

• GPT-1 نخستین نسل از مدل‌ های زبانی OpenAI که در سال ۲۰۱۸ معرفی شد. این مدل دارای حدود ۱۱۷ میلیون پارامتر بود و آموزش آن بر روی ۹۸۵ میلیون کلمه انجام گرفت.
• GPT-2 که در سال ۲۰۱۹ عرضه شد، دارای ۱.۵ میلیارد پارامتر بود.
• GPT-3 که در سال ۲۰۲۰ منتشر شد، دارای ۱۷۵ میلیارد پارامتر است و ChatGPT نیز بر اساس این مدل ساخته شده است.
• GPT-4 در اوایل سال ۲۰۲۳ منتشر شد و احتمالاً دارای تریلیون ‌ها پارامتر است.
• GPT-4 Turbo در اواخر سال ۲۰۲۳ معرفی شد؛ این نسخه برای سرعت و صرفه‌ جویی در هزینه بهینه ‌سازی شده است، اما تعداد پارامترهای آن مشخص نشده است.

مطلب پیشنهادی: هوش مصنوعی در چشم پزشکی

مدل های زبانی بزرگ چه هستند؟

مدل ‌های زبانی بزرگ (LLM) موتورهایی هستند که هوش مصنوعی مولد را هدایت می ‌کنند. LLM ها می ‌توانند زبان طبیعی را درک کرده و به پرسش ‌ها پاسخ دهند، زیرا بر اساس حجم عظیمی از داده‌ های متنی آموزش دیده ‌اند. این مدل ‌ها امروزه برای تولید متن و محتوای بصری، ایجاد خلاصه ‌ها و حتی نوشتن کدهای جدید استفاده می ‌شوند.

کاربران با  LLMها از طریق دستورها، پرسش ‌ها و زمینه ‌هایی که به زبان طبیعی نوشته شده و به مدل ارسال می ‌شود، تعامل دارند. به عنوان مثال، شما می‌ توانید از یک مدل هوش مصنوعی مولد بخواهید تا خلاص ه‌ای از یک مقاله بسازد. ابتدا متن مقاله را به ابزار هوش مصنوعی خود می‌ دهید تا آن را پردازش و تحلیل کند. سپس دستور یا پرسشی که هدف شما را توضیح می‌ دهد، می ‌نویسید. LLM سپس یک خلاصه سطح بالا ارائه می ‌دهد. هر چه داده‌ های بیشتری برای آموزش مدل استفاده شده باشد، نتایج کامل ‌تر و دقیق ‌تری خواهید داشت.

با در اختیار داشتن داده ‌های مناسب، کسب ‌و کارها می‌ توانند از LLM ها در حوزه ‌های گوناگون بهره‌ برداری کنند. به ‌عنوان نمونه، تیم فروش قادر است از توانایی ‌های هوش مصنوعی برای انجام وظایفی همچون تولید پیشنهادهای فروش شخصی‌ سازی‌ شده استفاده کند؛ پیشنهادهایی که بر اساس داده ‌های مرتبط با مشتریان طراحی می ‌شوند و به نیازها، چالش‌ ها و ترجیحات آنان توجه ویژه دارند.

مطلب پیشنهادی: بهترین هوش مصنوعی برای سوالات پزشکی

مدل‌ های زبانی بزرگ چگونه کار می‌ کنند؟

مدل ‌های زبانی بزرگ (LLM) بر پایه معماری ترنسفورمر ساخته شده ‌اند. این معماری شامل چندین جزء کلیدی است که به مدل کمک می ‌کند زبان طبیعی را پردازش و تولید کند:

• ورودی ‌های برداری (Input Embeddings): کلمات یا زیرکلمات به بردارهای عددی تبدیل می ‌شوند تا برای مدل قابل فهم باشند.
• رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding): چون ترنسفورمرها به‌ طور طبیعی ترتیب کلمات را نمی ‌فهمند، اطلاعات موقعیت هر توکن به ورودی‌ ها اضافه می ‌شود.
• توجه به خود (Self-Attention): مکانیزمی برای شناسایی و یادگیری روابط بین توکن ‌ها در یک جمله یا متن.
• لایه ‌های پیش ‌خور (Feed-Forward Layers): لایه‌ های شبکه عصبی که تعاملات پیچیده بین توکن ‌ها را پردازش می‌ کنند.
• رمزگشا (Decoder): برای تولید متن به ‌صورت مرحله ‌به‌ مرحله استفاده می ‌شود.
• توجه چند بخشی (Multi-Head Attention): این بخش امکان می ‌دهد مدل هم‌ زمان روابط مختلف بین توکن‌ ها را بررسی و ترکیب کند.

درنتیجه پیش از آن که به بررسی عمیق استراتژی هوش مصنوعی مولد خود بپردازید، بهتر است با نحوه عملکرد این فناوری از دریافت دستور تا تولید خروجی آشنا شوید. مدل ‌های زبانی بزرگ (LLM) بر سه مؤلفه اصلی استوار هستند:  یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، شبکه ‌های عصبی، و معماری ترنسفورمر.

مطلب پیشنهادی: هوش مصنوعی در مهندسی پزشکی

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

الگوریتم ‌های یادگیری ماشینی (ML) به مدل‌ های زبانی بزرگ می ‌آموزند که چگونه داده ‌ها را جمع ‌آوری کنند، ارتباط ‌ها را کشف کنند و ویژگی‌ های مشترک را شناسایی نمایند.

یادگیری عمیق زیر مجموعه ‌ای از یادگیری ماشینی است که به LLM ها امکان می ‌دهد با دخالت کمتر انسان یاد بگیرند و از یک رویکرد احتمالاتی برای افزایش دقت استفاده کنند. فرض کنید یک LLM در حال تحلیل ۱۰۰۰ جمله باشد. ابزارهای یادگیری عمیق تعیین می‌ کنند که حروف «E»، «T»، «A»  و «O» بیشترین تکرار را دارند. از این داده ‌ها، مدل به درستی نتیجه ‌گیری می ‌کند که این حروف جزو پرکاربرد ترین حروف در زبان انگلیسی هستند.

مطلب پیشنهادی: کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی از راه دور

شبکه ‌های عصبی

شبکه ‌های عصبی، که به آن‌ها شبکه ‌های عصبی مصنوعی (ANN) نیز گفته می‌ شود، شامل گروهی از گره ‌های متصل به هم هستند که می ‌توانند با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. این گره ‌ها در لایه‌ های مختلفی سازمان ‌دهی شده‌ اند، از جمله لایه ورودی، لایه خروجی و حداقل یک لایه میانی — و این ساختار به مدل ‌های زبانی بزرگ امکان می ‌دهد اطلاعات را به سرعت پردازش کنند.

این شبکه‌ ها به طور غیر مستقیم از شبکه‌ های عصبی انسان الهام گرفته شده ‌اند، اما به مراتب ساده‌ تر و با پیچیدگی کمتر هستند.

مطلب پیشنهادی: چگونه از هوش مصنوعی استفاده کنیم؟

مدل‌ های ترنسفورمر

مدل ‌های ترنسفورمر به مدل ‌های زبانی بزرگ کمک می‌ کنند تا زمینه و بافت زبان را درک کنند. با استفاده از تکنیکی به نام توجه به خود  (self-attention)، این مدل ‌ها می ‌توانند ساختار جملات و انتخاب واژه‌ ها را تحلیل کنند تا بفهمند اجزای زبان چگونه با یکدیگر مرتبط ‌اند. این قابلیت به LLM ها اجازه می ‌دهد تا پرسش ‌های کاربران را بهتر درک و پردازش کنند.

LLM ها بسته به مدلی که استفاده می ‌کنند، متن را به روش ‌های متفاوتی درک می ‌کنند. مدل‌ های فقط رمز گذار (encoder-only) بر درک متن ارائه شده تمرکز دارند، در حالی که مدل ‌های فقط رمز گشا (decoder-only) بر اساس یک دستور (prompt) متن تولید می ‌کنند. وقتی این دو با هم ترکیب شوند — رمز گذار-رمز گشا— LLM ها قادر خواهند بود هم متن را درک کنند و هم تولید نمایند و کارهایی مبتنی بر زبان مانند خدمات مشتری یا فروش را انجام دهند.

به‌ عنوان مثال، یک چت ‌بات مبتنی بر مدل زبانی بزرگ (LLM) می‌ تواند به پاسخگویی به پرسش‌ های مشتریان در زمینه ‌هایی مانند زمان ارسال سفارش، جزئیات محصولات یا تغییرات قیمت بپردازد. هم زمان، این فناوری می ‌تواند نمایندگان انسانی را از پاسخگویی به وظایف تکراری آزاد کند تا آن ‌ها بتوانند روی وظایف استراتژیک‌ تر و با ارزش افزوده بیشتر تمرکز کنند.

مطلب پیشنهادی: کاربرد هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ

معماری مدل زبانی بزرگ

معماری یک مدل زبانی بزرگ (LLM) به عوامل متعددی بستگی دارد، از جمله هدف طراحی مدل خاص، منابع محاسباتی در دسترس و نوع وظایف پردازش زبانی که مدل قرار است انجام دهد. معماری عمومی LLM شامل چندین لایه است، از جمله لایه ‌های پیش ‌خور، لایه‌ های تعبیه و لایه ‌های توجه. متنی که در این لایه ‌ها تعبیه می ‌شود، با یکدیگر ترکیب شده و برای تولید پیش‌ بینی‌ ها استفاده می ‌شود.

اجزای مهمی که بر معماری مدل زبانی بزرگ تأثیر می ‌گذارند:

• اندازه مدل و تعداد پارامترها
• نمایش ‌های ورودی
• مکانیزم ‌های توجه به خود
• اهداف آموزشی
• بهره‌ وری محاسباتی
• رمزگشایی و تولید خروجی

معماری مدل ‌های زبانی بزرگ مبتنی بر ترنسفورمر

مدل ‌های مبتنی بر ترنسفورمر، که انقلابی در وظایف پردازش زبان طبیعی ایجاد کرده‌ اند، معمولاً از معماری عمومی ‌ای پیروی می ‌کنند که شامل اجزای زیر است:

1. تعبیه ورودی‌ ها: متن ورودی به واحدهای کوچکتر مانند کلمات یا زیرکلمات تقسیم می ‌شود و هر توکن به یک بردار پیوسته تبدیل می ‌گردد. این فرایند که با عنوان تعبیه شناخته می ‌شود، اطلاعات معنایی و نحوی متن ورودی را در خود ذخیره کرده و زمینه را برای پردازش دقیق ‌تر فراهم می ‌کند.
2. رمزگذاری موقعیتی: رمزگذاری موقعیتی به بردارهای تعبیه شده اضافه می ‌شود تا اطلاعات مربوط به ترتیب توکن ‌ها در متن فراهم شود، زیرا ترنسفورمرها به ‌طور طبیعی ترتیب توکن‌ ها را درک نمی ‌کنند. این کار به مدل امکان می ‌دهد تا توکن ‌ها را با در نظر گرفتن توالی آن ‌ها پردازش کند.
3. رمزگذار: رمزگذار مبتنی بر تکنیک ‌های شبکه عصبی، متن ورودی را تحلیل کرده و مجموعه ‌ای از وضعیت ‌های مخفی (Hidden States) ایجاد می‌ کند که زمینه و معنای داده‌ های متنی را حفظ می‌ کنند. چندین لایه رمزگذار، هسته معماری ترنسفورمر را تشکیل می ‌دهند. مکانیزم توجه به خودی و شبکه عصبی پیش ‌خور دو زیر مجموعه اصلی هر لایه رمزگذار هستند.

• مکانیزم توجه به خود: این مکانیزم به مدل امکان می‌ دهد که اهمیت هر کدام از توکن‌ های ورودی را بسنجد و به آن ‌ها وزن دهد. این کار از طریق محاسبه ‌ی «نمره ‌های توجه» انجام می ‌شود و باعث می گردد مدل بتواند وابستگی ‌ها و روابط بین توکن‌ های مختلف را با توجه به زمینه‌ ی کلی متن در نظر بگیرد.
• شبکه ‌ی عصبی پیش ‌خور: پس از مرحله ‌ی توجه به خود، یک شبکه ‌ی عصبی پیش ‌خور به صورت مستقل روی هر توکن اعمال می ‌شود. این شبکه شامل لایه ‌های کاملاً متصل با توابع فعال‌ سازی غیر خطی است و به مدل امکان می ‌دهد تعاملات پیچیده بین توکن ‌ها را به خوبی درک و پردازش کند.

۴. لایه ‌های دیکودر: در برخی مدل ‌های مبتنی بر ترنسفورمر، علاوه بر بخش رمزگذار، یک بخش رمزگشا نیز وجود دارد. لایه ‌های رمزگشا قابلیت تولید خود بازگشتی را فراهم می ‌کنند. به بیان دیگر، مدل می‌ تواند خروجی ‌ها را به صورت مرحله‌ به ‌مرحله ایجاد کرده و در هر گام، به توکن‌ های قبلی تولید شده توجه کند. این ویژگی به ‌ویژه در مدل ‌های زبانی برای تولید متن منسجم و پیوسته اهمیت دارد.

۵. توجه چند بخشی: ترنسفورمرها معمولاً از ساز و کار توجه چند بخشی استفاده می ‌کنند. در این روش، عملیات توجه به‌ صورت هم ‌زمان با چند مجموعه وزن متفاوت انجام می ‌شود. این ویژگی به مدل امکان می ‌دهد تا انواع مختلف روابط میان توکن ‌ها را شناسایی کرده و به بخش ‌های گوناگون ورودی به طور موازی توجه داشته باشد. در نتیجه، مدل قادر است وابستگی ‌های پیچیده‌ تر و متنوع ‌تری را در متن درک و بازنمایی کند.

۶. نرمال ‌سازی لایه ‌ای: در معماری ترنسفورمر، پس از هر زیرکامپوننت یا لایه، فرآیند نرما‌ل سازی لایه ‌ای اعمال می ‌شود. این کار موجب پایدارتر شدن روند یادگیری شبکه شده و از بروز نوسانات شدید در بروزرسانی وزن‌ ها جلوگیری می ‌کند. علاوه بر این، نرمال‌ سازی لایه ‌ای توانایی مدل را برای تعمیم بهتر به داد ه‌های جدید و ورودی ‌های متنوع افزایش می‌ دهد.

۷. لایه ‌های خروجی: لایه ‌های خروجی ترنسفورمر بسته به نوع وظیفه متفاوت هستند. برای مثال، در مدل ‌سازی زبان، معمولاً از یک نگاشت خطی و سپس تابع SoftMax برای تولید توزیع احتمالی توکن بعدی استفاده می ‌شود.

مطلب پیشنهادی: هوش مصنوعی Gemini چیست؟

مدل ‌های زبانی بزرگ چگونه آموزش داده می‌ شوند؟

انواع مختلفی از عامل‌ های LLM وجود دارد، اما صرف ‌نظر از نوع انتخابی، فرایند آموزش نقش حیاتی در افزایش دقت و قابلیت اطمینان خروجی ‌ها ایفا می ‌کند. از آن جا که شبکه‌ های عصبی مبتنی بر معماری ترنسفورمر می ‌توانند شامل میلیاردها پارامتر باشند، آموزش لازم است تا اطمینان حاصل شود که این پارامترها به ‌درستی وزن‌ دهی شده و به‌ طور مؤثر در پاسخ‌ دهی به پرسش ‌ها اعمال می ‌شوند.

مدل ‌های آموزشی مختلف ممکن است بسته به پیچیدگی و کاربرد  LLM، کارآمدی متفاوتی داشته باشند.

یادگیری بدون نمونه

در یادگیری بدون نمونه، مدل‌ های زبانی بزرگ (LLM) بلافاصله و بدون آموزش قبلی روی داده ‌های خاص پاسخ می‌ دهند. در این روش، کاربران سوالات خود را مطرح می‌ کنند و مدل ‌ها پاسخ‌ ها را از میان منابع داده متصل شده استخراج می ‌کنند. دقت پاسخ‌ های اولیه معمولاً محدود است، اما با گذر زمان و افزایش تعاملات، بهبود قابل توجهی در عملکرد مدل مشاهده می ‌شود.

مطلب پیشنهادی: طراحی اپلیکیشن هوش مصنوعی

یادگیری با چند نمونه

در این روش، دانشمندان داده مجموعه ‌ای کوچک از مثال ‌های مرتبط را در اختیار مدل قرار می ‌دهند تا بتواند الگوها و ارتباط ‌های اولیه را شناسایی کند. این نوع آموزش، موسوم به یادگیری با چند نمونه  (Few-Shot Learning)، موجب افزایش قابل توجه دقت مدل در حوزه‌ های مشخص و تخصصی می ‌شود.

زنجیره‌ ی تفکر (CoT)

آموزش به روش زنجیره‌ ی تفکر، مدل را از طریق یک فرآیند ساده‌ ی استدلالی هدایت می‌ کند. به جای پرسیدن یک سوال واحد، CoT  سوال را به بخش ‌های کوچک ‌تر تقسیم می ‌کند و مدل را مرحله ‌به ‌مرحله راهنمایی می‌ کند.

مثال استاندارد: استیو ۲۰ پیراهن دارد. نیمی از پیراهن ‌های او آستین کوتاه هستند و نیمی از آن ‌ها آبی ‌اند. چند پیراهن آبی دارد؟

مثال با زنجیره‌ ی تفکر

استیو ۲۰ پیراهن دارد.
نیمی از پیراهن ‌های او آستین کوتاه هستند، یعنی ۱۰ پیراهن آستین کوتاه دارد.
نیمی از این پیراهن ‌ها آبی ‌اند، یعنی ۵ پیراهن آبی دارد.

حتی اگر سوال اصلی ساده باشد، روش CoT یک روند گام به گام برای حل مسئله ارائه می ‌دهد و به مدل یاد می‌ دهد چگونه چنین سوال ‌هایی را با منطق مرحله ‌ای حل کند. این روش می ‌تواند برای سوالات پیچیده ‌تر نیز به کار رود.

مطلب پیشنهادی: توسعه و طراحی اپلیکیشن با پایتون

تنظیم دقیق مدل و مدل‌ های خاص حوزه

تنظیم دقیق مدل  و استفاده از مدل‌ های خاص حوزه ، امکان افزودن دانش زمینه ‌ای و بهبود عملکرد در کاربردهای مشخص را فراهم می‌ کنند. به‌ عنوان مثال، شرکتی که قصد دارد تحلیل احساسات کاربران در شبکه ‌های اجتماعی را بهبود بخشد، می ‌تواند به مدل زبانی بزرگ (LLM) خود اطلاعات دقیق و مرتبط با اصطلاحات و عبارات رایج در این حوزه را ارائه کند تا مدل درک بهتری از متون مرتبط با شبکه‌ های اجتماعی داشته باشد.

مدل نمایش زبان

در این نوع مدل، به جای نگاه مستقیم به متن، مدل متن را به اعداد یا بردارها (vectors) تبدیل می ‌کند. با استفاده از اعداد، کامپیوتر می ‌تواند با یادگیری ماشین راحت ‌تر بررسی کند که کلمات و جملات چگونه کنار هم قرار گرفته ‌اند. این کار کمک می ‌کند تا مدل معنای متن و روابط بین کلمات را بهتر بفهمد.

مدل چند وجهی

در یک مدل چند وجهی، مدل ‌های زبانی بزرگ (LLM) طوری آموزش می ‌بینند که بتوانند از چند نوع داده برای ورودی و خروجی استفاده کنند. علاوه بر متن، این داده‌ ها می ‌توانند شامل صوت، ویدئو یا تصویر نیز باشند.

این کار به مدل اجازه می ‌دهد تا اطلاعات پیچیده‌ تر و متنوع ‌تری را تحلیل کند و پاسخ ‌های جامع ‌تری ارائه دهد.

مطلب پیشنهادی: طراحی اپلیکیشن با فیگما

مدل ‌های زبانی بزرگ مشهور

در ادامه به برخی از مدل ‌های مشهور زبانی بزرگ (LLM) که توسعه یافته ‌اند و برای استنتاج قابل استفاده هستند، می‌ پردازیم:

• GPT-4 و GPT-4o (OpenAI) : مدل‌ های پیشرفته با توانایی استدلال چند رسانه‌ ای.

• Gemini 1.5 (Google DeepMind): توانایی پردازش متن‌ های طولانی با بیش از ۱ میلیون توکن.
• Claude 3 (Anthropic): مدل متمرکز بر ایمنی، قوی در استدلال و خلاصه ‌سازی.
• LLaMA 3 (Meta): مدل متن ‌باز که به طور گسترده در تحقیقات و استارتاپ ‌ها استفاده می‌ شود.
• Mistral 7B / Mixtral (Mistral AI): جایگزین ‌های متن ‌باز و کارآمد.
• BERT / RoBERTa (Google/Facebook): مدل ‌های قدرتمند برای استخراج بردارهای ویژگی و درک متون.
• mBERT و XLM-R: مدل ‌های اولیه چند زبانه، در مقابل ادعای این که BLOOM اولین بود.
• BLOOM: مدل چند زبانه متن‌ باز مشارکتی، اما اولین مدل نبود.

کاربردهای مدل ‌های زبانی بزرگ

مدل ‌های زبانی بزرگ، به عامل ‌های هوش مصنوعی این امکان را می ‌دهند که به زبان طبیعی گفتگو کنند، اما اجرای این کار ساده نیست.

ربات‌ های سنتی نیازمند آن بودند که مدل ‌های زبان طبیعی به ‌صورت دستی آموزش داده شوند تا بتوانند زبان مشتریان را درک کنند و دیالوگ ‌ها طراحی شوند. این فرآیند برای کسب‌ و کارها زمان ‌بر و پر هزینه است، اما مدل‌ های زبانی بزرگ (LLM)، راه‌ حل‌ های ساده‌ تر و کارآمدتری ارائه می ‌دهند.

برای مثال، راه‌ حل ‌هایی مانند Agentforce- لایه‌ ی عامل ‌محور در پلتفرم  Salesforce- از مهارت‌ های از پیش ساخته شده و همچنین اقدامات سفارشی کم ‌کد نویس (low-code) استفاده می ‌کنند، بنابراین نیازی نیست کل فرآیند طولانی آموزش را طی کنید. Agentforce همچنین از هوش مصنوعی مکالمه ‌ای بهره می ‌برد، بنابراین تعامل با عامل‌ ها طبیعی ‌تر و کمتر شبیه ربات خواهد بود.

مطلب پیشنهادی: هوش مصنوعی در پزشکی

دیگر کاربردهای رایج  LLM ها شامل:

• تولید متن: مدل ‌های زبانی بزرگ (LLM) قادرند بر اساس داده ‌های در دسترس شما، متن تولید کنند و محتوای مرتبط با مشتریان را خلق نمایند. به ‌عنوان مثال، تیم بازاریابی می‌ تواند از LLM برای نوشتن دعوت به اقدام (Call to Action) یا ایمیل ‌های تبلیغاتی مرتبط با محصول جدید استفاده کند. همچنین، تیم ‌های فروش می ‌توانند از این مدل ‌ها برای تولید پیشنهادها و پروموشن ‌های اختصاصی بهره ‌برداری کنند.
• خلاصه ‌سازی محتوا: کاربران می ‌توانند از LLMها بخواهند که متن‌ های طولانی را خلاصه کنند و فرمت خروجی را نیز تعیین نمایند. مثال: ارائه خلاصه‌ ها به صورت پاراگراف کوتاه، لیست گلوله ‌ای یا جمله ‌ای واحد.
• پاسخ‌ دهی به پایگاه دانش: بسیاری از شرکت ‌ها دارای پایگاه‌ های دانش برای کارکنان و مشتریان هستند که شامل پاسخ به پرسش ‌های متداول می ‌باشد. مدل‌ های زبانی بزرگ (LLM) می ‌توانند از این منابع برای پاسخ‌ دهی سریع و دقیق به سوالات کاربران بهره ‌برداری کنند و تجربه کاربری را بهبود بخشند.
• تولید کد: پس از آموزش مدل در یک زبان برنامه ‌نویسی مشخص، LLM ها می ‌توانند کد تولید کنند. مثال: تولید کد پایتون برای اجرای یک تابع خاص.
• تحلیل احساسات: LLM ها می ‌توانند داده‌ های شبکه‌ های اجتماعی، ایمیل ‌ها، پیامک ‌ها و منابع دیگر را جمع ‌آوری و تحلیل کنند تا احساس کلی کاربران را شناسایی نمایند. این روش برای تیم ‌های بازاریابی عالی است تا مشتریان ناراضی یا نا امید را شناسایی و اقدامات لازم را انجام دهند.
• ترجمه و تصحیح زبان: LLM ها می ‌توانند به عنوان سرویس ترجمه عمل کنند و به تیم خدمات مشتری کمک کنند تا به پرسش ‌ها به زبان‌ های مختلف پاسخ دهند. کاربران می ‌توانند جملات یا پاراگراف‌ ها را به زبان دیگر ترجمه کنند. نکته: گاهی زمینه ‌ی متن در ترجمه ‌ها از دست می ‌رود، بنابراین نظارت انسانی توصیه می ‌شود.
• دسته ‌بندی و طبقه ‌بندی: LLM ها می‌ توانند روند دسته ‌بندی داده‌ ها را ساده کنند. کاربران ابتدا مشخص می ‌کنند: اگر داده شامل عنصر “X” یا مقدار “Y” باشد، باید در دسته “Z” قرار گیرد. سپس مدل تمام داده ‌ها را بررسی و موارد مشابه را در دسته‌ بندی مشخص قرار می ‌دهد.
• عامل ‌های هوش مصنوعی: پیشرفت LLM ها امکان استفاده از عامل ‌های خودکار هوش مصنوعی را فراهم کرده است. این برنامه‌ ها می ‌توانند پشتیبانی تخصصی و درخواستی برای مشتریان یا کارکنان ارائه دهند و مطابق نیازهای خاص کسب‌ و کار سفارشی‌ سازی شوند.
• توانمندی مبتنی بر پرامپت: با طراحی پرامپت ‌های خلاقانه، کاربران می‌ توانند قابلیت ‌های بی ‌پایان مدل‌ ها را فعال کنند، زیرا  LLMها در سناریوهای یک ‌باره (one-shot) و بدون نمونه (zero-shot) عملکرد بسیار خوبی دارند.

مطلب پیشنهادی: تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

آیا باید مدل زبانی بزرگ خودتان را بسازید؟

پاسخ ساده: احتمالاً نه.

اما پاسخ کامل‌ تر: در اکثر موارد، ساختن یک مدل زبانی بزرگ شخصی، هم پر هزینه است، هم زمان ‌بر و هم غیر ضروری.

این کار پر ‌هزینه است، زیرا نیاز به سرمایه ‌گذاری گسترده در تخصص فنی و زیر ساخت ‌های لازم برای توسعه یک مدل اختصاصی دارد. همچنین، فرآیندی زمان ‌بر است، چرا که باید حجم زیادی داده آموزشی گرد آوری و آماده ‌سازی شود تا اطمینان حاصل گردد که نتایج حاصل از آموزش دقیق هستند. افزون بر این، در اغلب موارد چنین کاری غیر ضروری است، چرا که عملاً به معنای «اختراع دوباره چرخ» خواهد بود.

استفاده از مدل ‌های از پیش آموزش ‌دیده و متن ‌باز –  که معمولاً دارای تدابیر امنیتی نیز هستند   – اغلب بهترین تعادل میان عملکرد و حفاظت را فراهم می‌ کند. به این ترتیب، کسب ‌و کارها می ‌توانند از توان مدل ‌هایی که با تریلیون ‌ها نقطه داده آموزش دیده ‌اند، بهره ببرند، بدون آن که نگران نقص ‌های احتمالی در کد و خطرات امنیتی باشند. علاوه بر این، امکان تکمیل اطلاعات مدل ‌های زبانی بزرگ (LLM) از طریق روش RAG  (تولید مبتنی بر بازیابی) وجود دارد؛ روشی که داده‌ های اختصاصی و حیاتی سازمان را با مدل ترکیب کرده و خروجی‌ را دقیق‌ تر و متناسب ‌تر با نیاز شرکت ارائه می ‌دهد.

مزایا و معایب مدل‌ های زبانی بزرگ

مدل‌ های زبانی بزرگ (LLM) مزایای متعددی برای سازمان‌ ها به همراه دارند؛ از جمله کاهش یا حتی حذف فرآیندهای دستی، و همچنین توانایی کشف روندها و دستیابی به بینش ‌های تازه از دل منابع داده موجود. با این حال، بهره ‌برداری مؤثر از این مدل‌ ها مستلزم آن است که کسب ‌و کارها به‌ خوبی بدانند LLM ها در چه زمینه ‌هایی بهترین عملکرد را دارند و در چه مواردی ممکن است با محدودیت یا چالش رو به‌ رو شوند.

در ادامه نگاهی می ‌اندازیم به برخی از مهم ‌ترین مزایا و معایب مدل‌ های زبانی بزرگ:

مزایای مدل ‌های زبانی بزرگ

• سازگاری
  از آن جا که LLM ها از معماری ترنسفورمر استفاده می ‌کنند و نه مجموعه ‌ای از قوانین صریح و از پیش «سخت ‌کد شده»، این توانایی را دارند که خود را با درخواست ‌های پویا، متنوع و حتی غیر قابل پیش ‌بینی کاربران تطبیق دهند. همین ویژگی باعث می ‌شود در مقایسه با سامانه ‌های سنتی انعطاف ‌پذیری و کارایی بیشتری داشته باشند.
• انعطاف ‌پذیری
  استفاده از مدل ‌های زبانی بزرگ (LLM) یک فرمول از پیش تعیین ‌شده و ثابت ندارد. سازمان ‌ها می ‌توانند این فناوری را متناسب با نیازهای خود به کار گیرند؛
• عملکرد
  با تحلیل و ادغام داده‌ های بیشتر، عملکرد LLMها بهبود می ‌یابد و زمان پاسخ به پرسش ‌ها کاهش پیدا می ‌کند.
• کارایی
  از آن جا که بخش زیادی از یادگیری LLMها بدون نظارت مستقیم انسان انجام می‌ شود، کارکنان می‌ توانند وقت خود را صرف انجام سایر وظایف استراتژیک کنند.

• یادگیری بدون نمونه
  LLMها قادرند روی وظایفی که مستقیماً برای آن ‌ها آموزش ندیده ‌اند، عملکرد خوبی داشته باشند. این قابلیت امکان سازگاری با برنامه ‌ها و سناریوهای جدید بدون نیاز به آموزش اضافی را فراهم می ‌کند.
• پردازش داده ‌های حجیم
   این مدل ‌ها می ‌توانند حجم عظیمی از داده ‌ها را به ‌خوبی مدیریت کنند، بنابراین برای وظایفی که نیاز به درک عمیق متن ‌های گسترده دارند، مانند ترجمه زبان و خلاصه‌ سازی اسناد، مناسب هستند.
• قابلیت تطبیق و آموزش دقیق
   LLMها می‌ توانند روی مجموعه داده ‌ها یا حوزه ‌های خاص آموزش دیده و به ‌طور مستمر برای کاربردها و صنایع مشخص بهینه شوند.
• خودکارسازی وظایف زبانی
   از تولید کد گرفته تا تولید محتوا، مدل‌ های بزرگ زبانی می ‌توانند بسیاری از وظایف مرتبط با زبان را خودکار کنند و منابع انسانی را برای جنبه ‌های استراتژیک و پیچیده ‌تر پروژه آزاد کنند.

معایب مدل ‌های زبانی بزرگ

• هزینه ‌های توسعه و عملیاتی

فرآیند توسعه می‌ تواند زمان ‌بر و پر هزینه باشد. هزینه‌ های رایج شامل نوشتن و آزمایش کد، پیدا کردن و ادغام مجموعه داده ‌ها و اطمینان از پاسخ درست  LLMها به داده ‌های آموزشی است.

• مسائل اخلاقی

اگر داد ه ‌های مورد استفاده برای تصمیم ‌گیری، بدون رضایت کاربران جمع ‌آوری شوند، شرکت ‌ها ممکن است با چالش ‌های قانونی مواجه شوند. سوگیری نیز یکی دیگر از نگرانی ‌هاست؛ اگر مجموعه داده‌ ها به درستی وزن‌ دهی نشده یا داده‌ های نادرست داشته باشند، ممکن است پاسخ ‌ها دقیق به نظر برسند اما علیه یک گروه خاص یا نتیجه ‌ای خاص سوگیری داشته باشند.

• قابلیت توضیح ‌پذیری

ماهیت تصمیم ‌گیری در مدل‌ های زبانی بزرگ اغلب پیچیده و به سختی‌ قابل توضیح است. این ابهام می ‌تواند میزان اعتماد کاربران به خروجی ‌ها و تصمیمات مدل را کاهش دهد. برای رفع این چالش، استفاده از لایه اعتماد (Trust Layer) پیشنهاد می‌ شود؛ لایه‌ ای که با شفاف ‌سازی روند پردازش و نشان دادن منطق پشت تصمیم ‌ها، اعتماد پذیری نتایج را افزایش می ‌دهد.

• توهمات و کاراکترهای اشکالی

توهمات زمانی رخ می‌ دهند که کاربران از  LLMها بخواهند کاری را «تصور» کنند که در واقع اجازه انجام آن را ندارند. برای مثال، یک هکر ممکن است از LLM بخواهد اطلاعات تماس همه کارکنان یک شرکت را ارائه دهد. LLM بر اساس قوانین امنیتی درخواست را رد می ‌کند، اما اگر هکر از مدل بخواهد «تصور کند» می ‌تواند این کار را انجام دهد، LLM ممکن است عملاً درخواست را انجام دهد. کاراکترهای اشکالی نیز رشته ‌هایی از کاراکترها هستند که نتایج غیر منتظره تولید می‌ کنند و معمولاً خروجی‌ ها به شکل تصادفی به نظر می‌ رسند، بنابراین تشخیص زمان و نحوه وقوع آن‌ ها دشوار است.

• خطرات امنیتی

مدل‌ ها ممکن است خطرات امنیتی ایجاد کنند. برای مثال، اگر  LLMهای تجاری روی داده ‌های عمومی و خصوصی آموزش دیده باشند، احتمال دارد مدل ‌ها به خطر بیفتند یا داده ‌های محافظت ‌شده فاش شوند.

آینده مدل ‌های زبانی بزرگ

دو مسیر اصلی برای آینده LLMها محتمل است: بزرگ ‌تر و کوچک ‌تر.

با پیشرفت الگوریتم‌ های یادگیری عمیق و قدرتمندتر شدن پردازنده ‌ها، مدل ‌های زبانی بزرگ قادر خواهند بود حجم بیشتری از داده ‌ها را با سرعت و دقت بالاتر از همیشه پردازش کنند.

همزمان، انتظار می‌ رود مدل ‌های زبانی کوچک نیز توسعه یابند که همان سطح عملکرد را روی داده ‌های کوچک ‌تر و کنترل‌ شده ‌تر ارائه می‌ دهند. این مدل ‌های کوچک به شرکت ‌ها این امکان را می‌ دهند که پارامترهای بسیار تخصصی تعریف کنند و خروجی‌ هایی با دقت بالا دریافت کنند.

چالش ‌های آموزش مدل ‌های زبانی بزرگ

آموزش مدل ‌های زبانی بزرگ با چالش ‌های متعددی همراه است که در ادامه توضیح داده شده ‌اند:

• هزینه ‌های بالا: آموزش  LLMها نیازمند سرمایه‌ گذاری مالی بسیار زیاد است و تأمین قدرت محاسباتی در مقیاس بزرگ می ‌تواند میلیون‌ ها دلار هزینه داشته باشد.
• زمان ‌بر بودن: فرآیند آموزش ماه‌ ها طول می ‌کشد و اغلب نیاز به دخالت انسان برای بهینه ‌سازی و تنظیم دقیق مدل (Fine-Tuning) دارد تا عملکرد بهینه حاصل شود.
• چالش ‌های داده‌ ای: جمع ‌آوری مجموعه داده ‌های متنی بزرگ دشوار است و نگرانی ‌های قانونی درباره استفاده از داده ‌های موجود برای اهداف تجاری نیز مطرح شده است.
• تأثیرات زیست‌ محیطی: آموزش یک مدل زبانی بزرگ (LLM) از ابتدا، نیازمند حجم عظیمی از محاسبات است که می ‌تواند منجر به تولید گازهای گلخانه ‌ای قابل توجهی شود. بر اساس برآوردها، ردپای کربنی این فرایند ممکن است معادل انتشار کربن ناشی از استفاده‌ ی پنج خودرو در کل طول عمرشان باشد. این موضوع نگرانی‌ های جدی زیست ‌محیطی ایجاد کرده و اهمیت استفاده از روش ‌های بهینه‌ تر در آموزش مدل ‌ها و بهره‌ گیری از منابع انرژی پایدار را برجسته می ‌کند.

تفاوت بین NLP و LLM

• NLP (پردازش زبان طبیعی):

پردازش زبان طبیعی شاخه ‌ای از هوش مصنوعی است که به توسعه الگوریتم ‌ها و روش ‌هایی برای درک و پردازش زبان انسانی می‌ پردازد. NLP حوزه ‌ای گسترده‌ تر از LLM است و دو رویکرد اصلی دارد: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ های متنی.

برخی کاربردهای NLP عبارتند از:

• انجام وظایف روزمره خودکار
• بهبود عملکرد موتورهای جستجو
• بهینه ‌سازی موتورهای جستجو (SEO)
• تحلیل و سازمان‌ دهی اسناد حجیم
• تحلیل داده ‌های شبکه ‌های اجتماعی

• LLM (مدل ‌های زبانی بزرگ):

مدل ‌های زبانی بزرگ زیر مجموعه ‌ای از NLP هستند و تمرکز ویژه ‌ای بر تولید متن شبیه انسان و ارائه محتوا و توصیه ‌های شخصی ‌سازی ‌شده دارند.

قدرت مدل های زبانی بزرگ را با Agentforce تجربه کنید

مدل‌های زبان بزرگ هر روز توانمندتر شده و درک آن‌ ها از معانی و زمینه ارتباطات انسانی عمیق ‌تر می ‌شود. با این حال، نظارت انسانی همچنان بخش ضروری استفاده از این فناوری است. LLM ها به ما کمک می ‌کنند تا شکاف میان بینش انسانی و عملیات فناوری اطلاعات پر شود و بتوانیم به معنای واقعی کلمه «با یک زبان» تعامل کنیم.

اکنون که درک بهتری از هوش مصنوعی و مدل ‌های زبانی بزرگ پیدا کرده ‌اید، می ‌توانید از پلتفرم Agentforce بازدید کنید. این ابزار به شما امکان می ‌دهد عوامل هوش مصنوعی خودکار بسازید، از LLM دلخواه خود استفاده کنید و با بهره ‌گیری از قابلیت ‌های آن، بازدهی و بهره ‌وری شرکت خود را به شکل چشمگیری افزایش دهید.

سوالات متداول

مدل ‌های زبانی بزرگ چه هستند؟

مدل ‌های زبانی بزرگ نوعی مدل هوش مصنوعی هستند که با حجم وسیعی از داده ‌های متنی آموزش دیده ‌اند و توانایی درک، تولید و پردازش زبان انسانی را دارند.

LLM ها چگونه کار می‌ کنند؟

مدل ‌های زبانی بزرگ از معماری ‌های یادگیری عمیق، به ویژه ترنسفورمرها، استفاده می‌ کنند تا الگوها، دستور زبان و زمینه موجود در مجموعه‌ های عظیم داده ‌ها را شناسایی کنند. این توانایی به آن‌ ها اجازه می ‌دهد کلمه بعدی در یک دنباله را پیش ‌بینی کنند.

توانایی ‌های اصلی LLMها چیست؟

توانایی ‌های کلیدی آن ها شامل تولید متن، خلاصه ‌سازی، ترجمه، پاسخ به سوالات، ایجاد محتوا و تولید کد هستند که معمولاً بر اساس یک دستور یا درخواست مشخص انجام می ‌شوند.

LLM ها چگونه یاد می‌ گیرند؟

مدل ‌های زبانی بزرگ ابتدا با پیش ‌آموزش روی مجموعه‌ ای عظیم از متون آموزش می‌ بینند و سپس با تنظیم دقیق (Fine-tuning) روی داده ‌های خاص ‌تر، برای انجام وظایف ویژه سازگار می‌ شوند.

مزایای LLMها برای کسب ‌و کارها چیست؟

مزایا شامل خودکار سازی تولید محتوا، بهبود خدمات مشتری (چت ‌بات‌ ها)، ارتقای تحلیل داده ‌ها، شخصی ‌سازی ارتباطات و تسریع پژوهش و تحقیقات است.

کاربردهای رایج LLMها چیست؟

کاربردها شامل نوشتن مقاله و ایمیل، تأمین قدرت چت ‌بات ‌های هوشمند، تولید محتوای خلاقانه، کمک در برنامه ‌نویسی و خلاصه‌ سازی اسناد طولانی است.

چه چالش ‌هایی با LLM ها همراه است؟

چالش‌ ها شامل احتمال بروز «توهم» (تولید اطلاعات نادرست)، تضمین صحت اطلاعات، مقابله با سوگیری ‌های موجود در داده ‌های آموزشی و مدیریت هزینه‌ های محاسباتی است.