مدل زبان بزرگ (LLM) چیست و چگونه کار می کند؟

مدل زبان بزرگ (LLM) Large Language Model یک مدل یادگیری ماشینی است که برای درک و تولید زبان طبیعی طراحی شده است. LLM ها که با استفاده از حجم عظیمی از داده ها و تکنیک های یادگیری عمیق آموزش دیده اند، می توانند معنی و زمینه کلمات را درک کنند. این باعث می‌شود که LLM جزء کلیدی ابزارهای هوش مصنوعی مولد باشد، که به چت‌بات‌ها امکان می‌دهد با کاربران و تولیدکنندگان متن برای کمک به نوشتن و خلاصه‌نویسی صحبت کنند.

مدل زبان بزرگ چیست؟

یک مدل زبان بزرگ نوعی از مدل پایه است که بر روی حجم وسیعی از داده ها برای درک و تولید زبان انسانی آموزش دیده است.

با دریافت یک درخواست یا سوال و سپس استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی مکرر کلمه منطقی بعدی عمل می کند و خروجی منطقی ایجاد می کند. برای انجام این کار، LLM ها به پتابایت داده تکیه می کنند و معمولاً از حداقل یک میلیارد پارامتر تشکیل شده اند. پارامترهای بیشتر به طور کلی به این معنی است که یک مدل درک پیچیده‌تر و دقیق‌تری از زبان دارد.

مدل های زبان بزرگ بر اساس معماری ترانسفورماتور مبتنی بر شبکه عصبی ساخته شده اند تا روابط کلمات را در جملات با یکدیگر درک کنند. ترانسفورماتورها از رمزگذارها برای پردازش توالی های ورودی و رمزگشاها برای پردازش توالی های خروجی استفاده می کنند، که هر دو لایه های درون شبکه عصبی آن هستند.

چرا مدل های زبان بزرگ مهم هستند؟

LLM های امروزی از مدل یادگیری ماشینی نتیجه سال ها پردازش زبان طبیعی و نوآوری هوش مصنوعی هستند و از طریق رابط هایی مانند ChatGPT OpenAI و Gemini گوگل قابل دسترسی هستند. آنها برای ابزارهای هوش مصنوعی مولد و خودکارسازی وظایف مرتبط با زبان اساسی هستند و شیوه زندگی، کار و عمل ما را متحول می کنند.

مدل های زبان بزرگ چگونه کار می کنند؟

LLM ها با (1) دریافت ورودی مانند دستور یا پرس و جو، (2) استفاده از دانش به دست آمده از داده های آموزشی گسترده، و سپس (3) استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی دقیق و تولید خروجی های مرتبط با زمینه کار می کنند.

1. جمع آوری مقادیر زیادی از داده ها

LLM ها ابتدا باید روی پتابایت داده های متنی آموزش ببینند. به طور معمول، این داده های بدون ساختار است که از اینترنت گرفته شده و با حداقل پاکسازی یا برچسب زدن استفاده می شود. مجموعه داده‌ها می‌تواند شامل صفحات ویکی‌پدیا، کتاب‌ها، موضوعات رسانه‌های اجتماعی و مقالات خبری باشد، با افزودن تریلیون‌ها کلمه که به‌عنوان نمونه‌ای برای دستور زبان، املا و معناشناسی عمل می‌کنند.

2. آموزش مدل های زبان

سپس فرآیند آموزش واقعی فرا می رسد، زمانی که مدل یاد می گیرد کلمه بعدی را در یک جمله بر اساس زمینه ارائه شده توسط کلمات قبلی پیش بینی کند.

بیشتر بخوانید: آموزش فعالسازی IPv6 در مودم

در آموزش، معماری مدل ترانسفورماتور یک امتیاز احتمال را به یک رشته از کلماتی که نشانه گذاری شده اند نسبت می دهد، به این معنی که آنها به دنباله های کوچکتری از کاراکترها شکسته شده اند و یک نمایش عددی به آنها داده می شود. این کار بر روی کاراکترها، کلمات و عبارات خاص وزن می گذارد، و به LLM کمک می کند تا روابط بین کلمات یا مفاهیم خاص را شناسایی کند و به طور کلی پیام گسترده تر را درک کند.

Mikayel Harutyunyan، مدیر عامل شرکت هوش مصنوعی Activeloop، گفت: “اگر عبارت “I will” را تایپ کنید، چیزی مانند “من زنده خواهم ماند”، “من همیشه شما را دوست خواهم داشت”، “من به یاد شما خواهم بود” را پیش بینی می کند. «الگوریتم اساساً سعی می‌کند تخمین بزند که کدام [کلمه] برای قرار دادن در این متن خاص بهترین است.»

آموزش از طریق یادگیری بدون نظارت اتفاق می افتد، جایی که مدل به طور مستقل قوانین و ساختار یک زبان معین را بر اساس داده های آموزشی خود می آموزد. با گذشت زمان، در شناسایی الگوها و روابط درون داده ها به تنهایی بهتر می شود.

Vinod Iyengar، معاون محصول برای هوش مصنوعی، “لازم نیست به [LLM ها] آموزش دهید که چگونه مشکل را حل کنند، تنها کاری که باید انجام دهید این است که نمونه های کافی از پاسخ های صحیح و غلط را به آنها نشان دهید، و مدل معمولا آن را انتخاب می کند.”

3. تولید خروجی های مدل

در نهایت، LLM از مدل یادگیری ماشینی به نقطه‌ای می‌رسد که می‌تواند فرمان یا پرس و جوی داده شده توسط کاربر را درک کند و پاسخی منسجم و مرتبط ایجاد کند، قابلیتی که می‌تواند برای طیف وسیعی از وظایف تولید متن استفاده شود.

نتیجه گیری:

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مدل یادگیری ماشینی هستند که از تکنیک‌های یادگیری عمیق و مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی برای درک و تولید زبان طبیعی استفاده می‌کنند. توانایی آنها در درک معنا و بافت کلمات و جملات، LLM ها را قادر می سازد تا در کارهایی مانند تولید متن، ترجمه زبان و خلاصه سازی محتوا به برتری برسند.

تالیف:
فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ (اقتباس از مقاله‌ای از Builtin)
در صورت استفاده از این مقاله، نام و آدرس فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ را به عنوان منبع ذکر کنید.