یکی از این پیشرفت‌های حوزه هوش مصنوعی در دهه‌های اخیر، مدل‌های زبانی مانند GPT و مدل‌های مشابه مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی بوده است. به این دلیل که قادر به فهم و تولید زبان طبیعی به سطحی نوین شده‌اند، آنها را به مدل‌های زبان بزرگ هم می‌شناسند. همچنین این مدل‌ها قادر به درک مفاهیم، تحلیل هوشمندانه داده، تولید متن، و پاسخ به سوالات پیچیده نیز هستند.
کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ
مدل‌های زبانی بزرگ که با LLM مخفف عبارت (Large Language Models) شناخته می‌شوند کاربردهای مختلفی دارند . آنها به خاطر توانایی یادگیری حجم بزرگی از داده‌ها و درک و تولید زبان طبیعی بشری بسیار مورد توجه قرار گرفته‌اند. پردازش زبان طبیعی (NLP) هم در حوزه‌هایی همچون ترجمه ماشینی، تحلیل متن، استخراج اطلاعات، تولید محتوای خودکار و وظایف مرتبط با پردازش زبان طبیعی کاربرد دارد.
- این مدل‌ها می‌توانند به سوالات متنی پاسخ دهند و اطلاعات مرتبط را از متون حاوی داده‌های گوناگون استخراج کنند.
- استفاده از LLM برای تولید محتوا در وبسایت‌ها، بلاگ‌ها، خبرنامه‌ها، و حتی در تولید داستان‌ها و شعرها کاربرد دارد.
- مدل زبانی LLM در تولید متن برای سیستم‌های پشتیبانی یا چت‌بات‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.
- برای آموزش مدل‌های خاص و بهینه‌سازی عملکرد آنها استفاده می‌شود.
- مدل زبانی LLM در تحلیل داده‌های متنی، تشخیص الگوها، استخراج اطلاعات کلیدی و تفسیر محتوای متنی کمک می‌کند.
- در تولید داستان‌ها، کاراکترها، و دنیای مجازی در بازی‌های ویدیویی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
- از این مدل‌های زبانی برای انجام تحقیقات در زمینه‌های مختلف علمی و پژوهشی به کار می‌ود.
- در امور آموزشی و زبان‌آموزی از جمله تصحیح متون یا ارائه تمرین‌های زبانی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
- مدل‌های زبان بزرگ (LLM) پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) ایجاد کرده‌اند.
کارکرد مدل‌های زبانی بزرگ
برخی از مدل‌های زبانی بزرگ برای عملکرد خود از یک نوع خاص از شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌کنند. این مدل‌ها از معماری شبکه‌های عصبی ترتیبی که شامل تعداد زیادی لایه عصبی است بهره می‌برند. آنها از داده‌های بزرگ آموزش می‌بینند، قادر به تولید متون طولانی هستند، به طوری که هر توکن جدید با توجه به توکن‌های قبلی تولید می‌شود. آنها دارای یک نوع حافظه بلندمدت موقت هستند که در فرایند تولید متون می‌توانند اطلاعات را به یاد بسپارند و از آنها در تولید متن استفاده کنند. این مدل‌ها همچنین می‌توانند با محیط تعامل کنند و به سوالات پاسخ دهند. برای این کار، یک متن ورودی به عنوان سوال یا مکالمه ارائه می‌شود و با تولید یک متن خروجی پاسخ داده می‌شود.
- ویژگی زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی
- معرفی زبان برنامه نویسی پایتون
- چگونه هوش مصنوعی در فرانت‌اند تحول ایجاد می‌کند؟
علاوه بر این، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند وظایفی همچون ترجمه ماشینی تا پردازش ساختارهای زبانی و استخراج اطلاعات را به عهده بگیرند این مدل‌ها اغلب به عنوان “مدل‌های ترنسفر یادگیری” شناخته می‌شوند، چون که در ابتدا بر روی یک وظیفه اصلی آموزش داده می‌شوند و سپس برای انجام وظایف مختلف دیگر تنظیم می‌شوند.
چالش‌های استفاده از مدل‌های زبان بزرگ
چالش‌ها و نگرانی‌های متفاوتی درباره هوش مصنوعی، از جمله مدل های زبانی بزرگ وجود دارند. نمی‌دانیم آنها را جزو معایب پیشرفت علم بدانیم یا فقط چالشی که به مرور زمان به آنها قائق خواهیم آمد.
- یکی از مهم‌ترین چالش‌ها این است که چوم LLMها بر روی مجموعه داده‌های عظیم متن و کد آموزش می‌بینند، این مجموعه داده‌ها ممکن است حاوی سوگیری‌های انسانی باشد، که می‌تواند در خروجی LLM ها منعکس شود. به همین دلیل محققان در تلاشند تا انعکاس و تقویت تعصبات اجتماعی موجود در داده‌های آموزشی را کاهش دهند.
- آموزش LLM ها نیاز به منابع کامپیوتری قدرتمند و مصرف انرژی قابل توجهی دارد که اثرات زیست محیطی در بر دارد.
- LLM ها همچنین می‌توانند متنی تولید کنند که بسیار شبیه متن انسان است. این امر می‌تواند برای ساخت اخبار جعلی یا ایجاد محتوای تبلیغاتی مضر استفاده شود. این قابلیت برای تولید پاسخ‌های بسیار قانع کننده، نگرانی‌هایی را در مورد سوء استفاده از آنها برای انتشار اطلاعات نادرست یا ایجاد ایجاد می‌کند و احتمال نشر اطلاعات غلط و دستکاری را افزایش می‌دهد.
- محدودیت‌های تفسیری LLM می‌تواند الگوهایی را در داده‌ها تشخیص دهد که برای انسان‌ها قابل درک نیست. به عنوان مثال، یک LLM ممکن است متنی تولید کند که از نظر معنایی صحیح باشد، اما انگیزه نویسنده آن مشخص نباشد.
