LLM چیست؟ – توضیح مدل زبانی بزرگ به زبان ساده

LLM به مدل پیشرفته‌ای از شبکه‌های عصبی عمیق گفته می‌شود که می‌تواند کارهای شگفت‌انگیزی را برایتان انجام دهد. به‌طور مثال، اگر از آن‌ها در زمینه خاصی سوال بپرسید، به شما پاسخ می‌دهند. اگر مسئله‌ای را با آن‌ها در میان بگذارید، راهکار مناسبی را در اختیار شما می‌گذارند. در صورتی که به محتوایی نیاز داشته باشید آن را به‌شکلی بسیار طبیعی برایتان تولید می‌کنند و بسیاری وظایف شبه‌انسانی دیگر که در کل باعث حیرت شما می‌شوند. در این مطلب از مجله فرادرس سعی شده تا به زبانی ساده و تا حد ممکن به‌طور کامل به شما بگوییم که مدل زبانی بزرگ یا LLM چیست و چه نقشی در زندگی دیجیتالی ما دارد.

«مدل زبانی بزرگ» (Large Language Models) یا همان LLM جزو مدل‌های یادگیری عمیق محسوب شده و بر مبنای ترنسفورمرها عمل می‌کند. این مدل‌ها در وظایف مربوط به پردازش زبان طبیعی یا زبان ما انسان‌ها می‌توانند بسیار سودمند باشند. به طور مثال، اگر از آن‌ها سوال کنید، مفهوم پرسش شما را می‌فهمند و بر اساس آن خروجی یا همان پاسخ مطلوب را برایتان تولید می‌کنند. در این مطلب، از ترنسفورمرها نیز به شما می‌گوییم که در واقع معماری شبکه عصبی عمیق هستند. می‌توان گفت که شبکه‌های عصبی عمیق یکی از مهم‌ترین قسمت‌ها و پایه یادگیری عمیق به‌شمار می‌روند. همچنین در مورد ChatGPT توضیح داده‌ایم که یکی از مدل‌های زبانی بزرگ محسوب می‌شود. به مفاهیمی مانند پیش‌آموزش و تنظیم نهایی نیز پرداخته‌ایم.

LLM چیست؟

مدل زبانی بزرگ یا LLM در واقع، نوعی شبکه عصبی عمیق محسوب می‌شود که به‌کمک آن می‌توانید کارهای گوناگونی که به NLP یا پردازش زبان طبیعی مربوط می‌شوند، مانند ترجمه، تولید محتوا، ایده گرفتن، گفت و گو، پاسخ گرفتن برای سوالات خود و غیره را انجام دهید.

فیلم آموزش مبانی یادگیری عمیق یا Deep Learning در فرادرس

کلیک کنید

برای دانستن اینکه LLM یا مدل زبانی بزرگ چیست همچنین می‌توان گفت به کمک این مدل‌ها که جز الگوریتم‌های یادگیری عمیق محسوب می‌شوند، ماشین‌ها می‌توانند حرف انسان را متوجه شده و مانند آن را تولید کنند. بدین‌ترتیب می‌توانند مکالمه‌ای را با شما ترتیب دهند و در این بین، برایتان بسیار سودمند باشند.

مدل زبانی بزرگ یا LLM را می‌توانید مانند فرد بسیار باهوش و با استعدادی در نظر بگیرید که همه زمان خود را صرف مطالعه و یادگیری از منابع گوناگون کرده است و اکنون می‌تواند به پرسش‌های شما در حوزه‌های گوناگون پاسخ دهد و در موارد زیادی کمک حال شما باشد. ضمن اینکه رفته رفته نیز از همین روند سوال و جواب هم اطلاعات جدیدی را می‌آموزد و پاسخ‌های بهتری را به شما می‌دهد.

مدل‌های زبانی بزرگ نیز به همین شکل هستند. یعنی با استفاده از حجم فوق‌العاده زیادی از داده‌ها نظیر متون مختلف و غیره آموزش داده شده‌اند و اکنون با استفاده از آموخته‌های خود می‌توانند علاوه بر ارائه پاسخ به سوالات شما، برای مسائل گوناگونی که عنوان می‌کنید نیز راه‌حل تا حد ممکن مناسبی را پیشنهاد دهند.

مدل‌های ترنسفورمر یکی از مهم‌ترین مؤلفه‌های LLM-ها محسوب می‌شود که به‌طور معمول، آن‌ها را با حجم بسیاری زیادی از داده‌های گوناگون آموزش می‌دهند. به‌کارگیری همین دیتاست‌های بزرگ است که باعث می‌شود تا آن‌ها را مدل‌های بزرگ بنامند. سپس این مدل‌ها می‌توانند با دانشی که کسب کرده‌اند محتوای گوناگون، کدها و غیره را تولید کنند یا کارهای این‌چنینی را انجام دهند.

البته که کاربردهای این مدل تنها به زبان انسانی محدود نمی‌شود و می‌توان آن را آموزش داد تا انواع گوناگونی از کارها همچون کدنویسی، درک ساختار پروتئین‌ها و غیره را نیز انجام دهند.

مدل‌های زبانی بزرگ، نخست مرحله آموزش را می‌گذرانند و پس از آن برای انجام وظایف مورد نظر و تخصصی، به‌صورت دقیق، تنظیم یا بهینه‌سازی می‌شوند تا در حوزه‌هایی نظیر بهداشت و درمان، سرگرمی، امور مالی و غیره از توانایی‌‌های آن‌ها بهره‌مند شویم. در ادامه به‌طور دقیق‌تر به شما می‌گوییم که مؤلفه‌های مدل زبانی بزرگ یا LLM چیست.

مؤلفه های مدل زبانی بزرگ یا LLM چیست؟

مؤلفه‌های گوناگونی در ایجاد یک مدل زبانی بزرگ یا LLM دخیل هستند که در ادامه، با آن‌ها آشنا خواهید شد.

ترنسفورمر در LLM چیست؟

همان‌طور که از نام «ترنسفورمرها» (مبدل‌ها) مشخص است، می‌توانند دنباله‌ای را به‌عنوان ورودی دریافت کرده و آن را به یک دنباله دیگر تبدیل کنند. به بیان دیگر، این معماری شبکه عصبی می‌تواند داده‌های جدیدی را تولید کند و برای این منظور، معنا و مفهوم دنباله داده‌ ورودی را به‌خوبی می‌فهمد.

به زبان ساده، مدل «ترنسفورمر» (Transformer) حجم بسیاری زیادی از داده‌های متنی را تحلیل کرده و الگوهای موجود در آن را بیرون می‌کشد. سپس از این اطلاعات استفاده کرده و متون کاملاً طبیعی - شبیه به متن نوشته شده توسط انسان - تولید می‌کند.

این نوع از مدل‌های هوش مصنوعی را می‌توان نوع جدیدی از مدل‌های «پردازش زبان طبیعی» دانست. ترنسفورمرها برخلاف معماری «Encoder-Decoder» که برای بیرون کشیدن اطلاعات، از شبکه‌های عصبی بازگشتی یا «RNN» استفاده می‌کنند، بخش بازگشتی این نوع شبکه‌ها را در خود ندارند.

حال اگر می‌خواهید بدانید که ترنسفورمرها چگونه این کار را انجام می‌‌دهند باید گفت که ساز و کاری معروف به «توجه» (Attention) را مورد استفاده قرار می‌دهند. در حقیقت با این تکنیک ریاضی و تحلیل روابط موجود بین مؤلفه‌‌های گوناگون متن، مفهوم آن را می‌فهمند.

مزیت استفاده از ترنسفورمرها در LLM چیست؟

در ادامه، برخی از این موارد را آورده‌ایم.

• ترنسفورمرها برای فهمیدن مواردی مانند روندها یا ترند‌های موجود استفاده می‌شوند. بدین ترتیب می‌توانند در مواردی مانند بهبود خدمات بهداشت و درمان، ارائه پیشنهاد‌ها، جلوگیری از کلاهبرداری‌ها و غیره، کمک‌حال ما باشند. به مثال‌های آورده شده در زیر توجه کنید.
  • با تشخیص تراکنش‌ها و جریان‌های مشکوک می‌توانند از کلاهبرداری‌های مرتبط با حوزه مالی پیشگیری کنند.
  • با توجه به رفتارهای مشتری در یک فروشگاه آنلاین، می‌توانند اقلام جدیدی را برای خرید به او پیشنهاد دهند.
  • و غیره.
• این مدل‌ها همچنین برای ترجمه نوشتار و گفتار نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند و به‌همین دلیل می‌توانند امکان بهره‌مندی از جلسات یا کلاس‌های درس را برای افراد گوناگون و به‌خصوص کسانی که از مشکلات شنوایی رنج می‌برند، فراهم کنند.

مدل زبانی بزرگ یا LLM بر اساس همین ترنسفورمرهایی که توضیح دادیم عمل می‌کنند.

پس دانستیم که ترنسفورمرها در واقع، مدل‌های هوش مصنوعی یا به‌طور دقیق‌تر نوعی از معماری شبکه‌های عصبی مصنوعی هستند که با در نظر گرفتن روابط موجود در دنباله‌ای از داده‌ها، معنای متن را متوجه می‌شوند. دنباله‌ای از داده‌ها به زبان ساده، می‌تواند شامل کلماتی باشد که یک جمله را تشکیل می‌دهند.

البته ساختار ترنسفورمرها کمی با شکل کلی شبکه‌های عصبی عمیق، که پیش‌تر توضیح دادیم، فرق دارد و با هدف انجام کارهای مربوط به پردازش زبان طبیعی، از یک «Encoder-Decoder» درون ساختار خود استفاده می‌کند.

اگر به لحاظ فنی کمی روی ترنسفورمرها دقیق‌تر شویم، این نوع مدل‌ها از «Encoder-Decoder» استفاده می‌کنند. این مؤلفه شامل ۲ بخش «رمز‌گذار» (Encoder) و «رمزگشا» است. رمزگذار، دنباله ورودی را بررسی کرده و الگوهای موجود در آن را به‌دست می‌آورد. رمزگشا نیز به‌کمک اطلاعات به‌دست آمده خروجی مناسب را تولید می‌کند.

ترنسفورمرهایی که در مدل‌های زبانی بزرگ یا LLM-ها به‌کار می‌روند، تنها شامل بخش رمزگشا هستند و با همین یک مؤلفه - و بدون نیاز به رمزگذار - خروجی را تولید می‌کنند. بنابراین در LLM-ها با ترنسفورمرهایی رو به رو هستیم که با بخش رمزگشا کار می‌کنند و هنگامی که پرامپت مناسبی را از کاربر دریافت می‌کنند، پاسخ یا همان خروجی مورد نظر را با دانشی که هنگام «پیش‌آموزش» (Pre-Training) کسب کرده‌اند، تولید می‌کنند.

ترنسفورمرها از قابلیت Self-Attention استفاده می‌کنند. استفاده از «خودتوجهی» به ترنسفورمر امکان می‌دهد تا برای انجام پیش‌بینی‌های خود، کل یک جمله یا قسمت‌های مختلف ورودی را مد نظر قرار دهد. وجود قابلیت خودتوجهی باعث می‌شود تا مدل ترنسفورمر با سرعت بیشتری نسبت به مدل‌های قدیمی‌تر، همچون حافظه طولانی کوتاه‌مدت یا LSTM، فرایند آموزش را طی کند.

در ادامه به شما می‌گوییم که منظورمان از پرامپت‌ها و پیش‌آموزش چیست.

شبکه های عصبی مصنوعی در LLM چیست؟

ایده شبکه‌های عصبی، از ساختار عصبی مغز انسان گرفته شده است که در آن، مؤلفه‌‌هایی به‌نام نورون یا سلول‌های عصبی وجود دارد. در شبکه‌های عصبی، این مؤلفه‌‌ها را در قالب لایه‌های متعددی سازمان‌دهی می‌کنند و با توجه به کاری که قرار است انجام شود ممکن است پیچیدگی آن افزایش یابد. شبکه‌های عصبی در ساده‌ترین حالت خود می‌توانند شامل ۳ لایه «ورودی»، «لایه پنهان» و «خروجی» باشند. با افزایش تعداد لایه‌های پنهان، پیچیدگی این شبکه‌ها افزایش پیدا می‌کند و به اصطلاح به آن‌ها شبکه‌های عصبی «عمیق» (Deep) گفته می‌شود. شبکه‌های عصبی عمیق در واقع، جزو بخش‌های اساسی مدل‌های یادگیری عمیق نظیر مدل بزرگ زبانی یا LLM محسوب می‌شود.

پردازش زبان طبیعی در LLM چیست؟

پردازش زبان طبیعی یا NLP به کمک ما آمده تا برخی از وظایف و مسائل مربوط به زبان همچون ترجمه، تبدیل گفتار به نوشتار، موارد مربوط به دستور زبان و مقاله‌نویسی، خلاصه‌سازی و تفسیر متون پیچیده و غیره را برایمان تسهیل کند. این تکنیک را می‌توان همچون فردی دانست که می‌تواند در نقش یک استاد زبان، مترجم و پژوهشگر ظاهر شود و در موارد این‌چنینی سودمند باشد. به‌طور مثال، دانشجویان می‌توانند به کمک این ابزارها، مقالات خود به لحاظ دستور زبانی و ساختاری بهبود بخشند. افرادی که مشکل شنوایی دارند می‌توانند محتوای سخنرانی‌ها را به‌صورت متنی در اختیار داشته باشند. کسانی که می‌خواهند اسناد خود را به زبانی دیگر ترجمه کنند آن را به‌کار ببرند و بسیاری کاربرد دیگر که در زمینه‌های مختلف ما را یاری می‌دهند.

پیش‌آموزش در LLM چیست؟

ترنسفورمر‌ به مدل‌های زبانی بزرگ یا LLM-ها کمک می‌کند تا تسک‌های گوناگون مرتبط با زبان را برایمان انجام دهند اما قبل از هر کاری لازم است تا آن را آموزش دهیم. فرایند آموزش ترنسفورمر در طی ۲ مرحله صورت می‌گیرد که در ادامه به آن‌ها اشاره کرده‌ایم.

فاز پیش‌آموزش در LLM چیست؟

اگر مثالی که در ابتدای این نوشتار بیان کردیم را یادتان باشد، LLM را به یک فرد بسیار سخت‌کوش تشبیه کردیم که تمام اوقات خود را صرف یادگیری از منابع گوناگون کرده است. «پیش‌آموزش» در واقع به همان مرحله اشاره دارد. در این فاز، مدل زبانی بزرگ یا LLM، با داده‌های گوناگون و متنوعی که از منابع بسیار زیاد برایش فراهم کرده‌ایم، تغذیه می‌شود.

داده‌های که در فاز پیش‌آموزش در اختیار مدل قرار می‌گیرند، داده‌هایی هستند که دسته خاصی برای آن‌ها تعیین نشده است یا به اصطلاح، داده‌‌هایی «Unlabeled» و متفرقه هستند.

برای درک بهتر داده‌های برچسب‌دار و داده‌های بدون برچسب می‌توانید مثال‌های عمومی زیر را در نظر بگیرید.

• فهرستی از ایمیل‌ها در اختیار داریم که برچسب آن‌‌ها مشخص می‌کند که اسپم هستند یا خیر. بنابراین می‌گوییم که این فهرست شامل داده‌های برچسب‌دار است.
• مجموعه‌ای از تصاویر افراد گوناگون داریم که فاقد برچسبی هستند که جنسیت آن‌ها را نشان دهد. به‌همین دلیل می‌گوییم این دیتاست عکس ما، داده‌هایی بدون برچسب دارد.

در ادامه مثال دقیق‌تری را در مورد جملات و متون آورده‌ایم.

به‌طور مثال، جمله «تماشای آن فیلم به قدری لذتبخش بود، که حتی یک لحظه هم چشم از آن بر نداشتم.» را می‌توان بدون برچسب دانست. به این دلیل که دسته‌بندی مشخصی مانند «سرگرمی» یا غیره برای آن تعیین نشده است.

یا جمله «دستور پخت قرمه‌سبزی کمی پیچیده بود.» را در نظر بگیرید که برچسب «آشپزی» برای آن تعیین شده است. بنابراین این جمله یک داده برچسب‌دار در نظر گرفته می‌شود که دارای برچسب مشخصی مانند «آشپزی» است.

فاز تنظیم نهایی یا بهینه‌سازی در LLM چیست؟

اکنون، با نخستین مرحله فرایند آموزش مدل زبانی بزرگ یا LLM آشنا شدیم و دانستیم که مدل ما در این مرحله اطلاعات بدون برچسب فراوانی را یاد می‌گیرد. این اطلاعات برای موارد تخصصی مفید نخواهد بود. به‌همین دلیل به سراغ مرحله بعدی می‌رویم که به مرحله بهینه‌سازی یا «تنظیم نهایی» (Fine-Tuning) معروف است.

در فاز تنظیم نهایی، داده‌های برچسب‌دار مفید و مرتبط با حوزه‌های خاص و مورد نظر را به ترنسفورمر ارائه می‌دهیم. این داده‌های برچسب‌دار به‌طور مثال می‌توانند مرتبط با حوزه‌های خاص همچون بهداشت و درمان، امورمالی، پشتیبانی از مشتریان و بسیاری موارد دیگر باشند. با این کار، ترنسفورمر توانایی کار برای حوزه تخصصی مورد نظر را نیز پیدا می‌کند.

برای درک بهتر یک مثال می‌زنیم. فاز اول یا «پیش‌آموزش» مانند این است که برای تبدیل شدن به یک پزشک عمومی درس بخوانید و تحصیل کنید. فاز دوم نیز دریافت اطلاعات تخصصی‌تری است که با هدف ارتقا یافتن به یک جراح قلب انجام می‌شود.

پرامپت در LLM چیست؟

«پرامپت‌ها» (Prompts) به زبان ساده، همان درخواست‌ها و سوالاتی هستند که از مدل‌های زبانی بزرگی می‌‌پرسید تا پاسخ مناسب و مرتبطی را برای شما تولید کنند.

برای مثال، اگر از ChatGPT استفاده کرده باشید. به درخواست‌هایی که در کادر ورودی آن می نویسید تا جوابی را برای شما تولید کند، پرامپت گفته می‌شود.

• در صورتی که می‌خواهید در مورد روش اصولی چت با هوش مصنوعی، اطلاعات بیشتری را کسب کنید و به‌طور کلی با نحوه صحیح پرامپت‌نویسی آشنا شوید، پیشنهاد می‌کنیم که فیلم آموزش چت با هوش مصنوعی گوگل بارد و چت‌جی‌پی‌تی با پرامپت‌نویسی اصولی از فرادرس که لینک آن در ادامه آورده شده است را مشاهده کنید.

فیلم آموزش چت با هوش مصنوعی گوگل بارد و چت جی پی تی با پرامپت نویسی اصولی در فرادرس

کلیک کنید

اجزای مدل زبانی بزرگ چیست؟

همان‌طور که گفته شد، LLM-ها در واقعی نوعی شبکه عصبی عمیق محسوب می‌شوند که لایه‌های متعددی از نورون‌ها نظیر لایه «بازگشتی» (Recurrent)، لایه «پیش‌خور» (Feedforward)، «لایه‌های نهان» (Embedding) و «لایه‌های توجه» (Attention) را در بر می‌گیرند. این لایه‌ها با همکاری یکدیگر، متن ورودی را پردازش کرده و محتوای مربوطه را به‌عنوان خروجی تولید می‌کنند.

• لایه Embedding: این لایه از متنی که به‌عنوان ورودی دریافت کرده بردارهای Embedding را می‌سازد. به زبان ساده در این روش، کلمات و جملات و غیره به اعدادی تبدیل می‌شوند که معانی و رابطه آن‌ها را به‌همراه دارند. اطلاعات مربوط به معنا و نحو موجود در دنباله ورودی در این لایه از LLM دریافت می‌شود. بدین‌ترتیب مدل ما توانایی فهمیدن مفهوم و موضوع را پیدا می‌کند.
• لایه پیش‌خور یا FFN: این لایه از LLM-ها شامل چندین لایه تمام‌متصل است که بردارهای Embedding ورودی را با هدف بیرون کشیدن اطلاعات مفید از آن‌‌ها، تبدیل یا ترنسفورم می‌کنند. در نتیجه، منظور کاربر از متنی که ارائه داده است را متوجه می‌شود.
• لایه بازگشتی: متنی که به‌عنوان ورودی به مدل داده‌ می‌شود. دارای جملات و کلمات فراوانی است. کلماتی که در این متن وجود دارد در لایه بازگشتی به‌ترتیب بررسی و تفسیر شده و روابط موجود بین آن‌ها در یک جمله، جمع‌آوری می‌شود.
• مکانیزم توجه: LLM به‌کمک مکانیزم «توجه» که نوعی معماری «رمزگذار-رمزگشا» محسوب می‌شود، روی بخش‌های خاصی از متن ورودی که به تسک مورد نظر نزدیک‌تر هستند تمرکز می‌کند تا خروجی‌های دقیقی را تولید کند.

انواع LLM چیست؟

به‌طور کلی، ۳ نوع اصلی از مدل‌های زبانی بزرگ یا LLM-ها داریم که در ادامه نام برده‌ایم.

• مدل‌های زبانی «عمومی» (Generic) یا «خام» (Raw): این نوع از LLM-ها با توجه به زبانی که در داده‌های آموزشی وجود داشته، کلمه بعدی را پیش‌بینی می‌کنند و برای انجام وظایفی مانند بازیابی اطلاعات استفاده می‌شوند.
• مدل‌های زبانی بهینه شده برای دستورالعمل: این مدل‌ها آموزش دیده‌اند تا پاسخ دستور دریافتی را پیش‌بینی و تولید کنند. بدین‌ترتیب توانایی انجام کارهایی مانند تولید متن، کد یا «تحلیل احساسات» (Sentiment Analysis) را خواهند داشت.
• مدل‌های زبانی بهینه شده برای گفت و گو: این دسته از مدل زبانی بزرگ با هدف انجام گفت و گو با کاربر آموزش دیده‌اند و به دنبال این هستند که پاسخ یا متن بعدی گفت و گو را پیش‌بینی کنند. چت‌بات‌هایی که می‌شناسید یا هوش مصنوعی مکالمه‌ای به‌طور معمول این نوع از LLM-ها استفاده می‌کنند.

فیلم آموزش گوگل بارد یا جمینی Gemini – کار با هوش مصنوعی Google Bard در فرادرس

کلیک کنید

نحوه یادگیری چت جی پی تی با فرادرس به عنوان یک LLM چیست؟

یادگیری با آموزش‌های ویدیویی، یکی از بهترین و بهینه‌ترین شیوه‌های یادگیری محسوب می‌شود که بر اساس آن می‌توانید مهارت مورد نظر را فارغ از شرایط زمانی خود و موقعیت مکانی که در آن قرار دارید، یاد بگیرید. فرادرس به‌عنوان یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی کشور، فیلم‌های آموزشی متعددی را در حوزه‌های گوناگون آماده کرده است. یکی از این موارد، مجموعه فیلم‌های آموزشی جامع و کاربردی ChatGPT از فرادرس است.

ChatGPT، یک مدل زبانی بزرگ و یکی از معروف‌ترین ابزارهای حوزه هوش مصنوعی است که توسط شرکت OpenAI ساخته شده است. این ربات گفت و گوی مجهز به AI، ورودی‌های کاربر را می‌فهمد و در مقابل، متونی کاملاً طبیعی، شبیه نوشته‌های انسانی تولید می‌کنند. با استفاده از چت‌جی‌پی‌تی می‌توانید به زبان‌های مختلف و حتی تخصصی، محتوا تولید کنید. سوالات خود را پرسید و پاسخ‌هایی تا حد ممکن مناسب دریافت کنید. از آن بخواهید که برنامه موردنظرتان را با زبان برنامه‌نویسی مشخصی برایتان بنویسد. موضوع خاصی را به شما آموزش یا برایتان توضیح دهد. شعر و فیلم‌نامه بنویسید و بسیاری قابلیت دیگر که توسط پلن‌های رایگان و پولی این ابزار AI فراهم شده است. البته قابلیت‌های این چت‌بات به موارد متنی محدود نمی شود و ChatGPT در جدیدترین به‌روزرسانی خود یعنی «GPT-4o»، می‌تواند صدا، تصویر و متون را به‌صورت بی‌درنگ پردازش کند و خروجی‌هایی را نیز به‌همین شکل تولید کند.

در ادامه، عناوین برخی از فیلم‌های آموزشی فرادرس در این حوزه را فهرست کرده‌ایم.

• فیلم آموزش کار با ChatGPT از فرادرس
• فیلم آموزش کاربرد ChatGPT در ترجمه و ویرایش متون زبان‌‌های خارجی از فرادرس
• فیلم آموزش چت جی پی تی در مقاله‌نویسی و نگارش متون علمی از فرادرس
• فیلم آموزش کاربرد چت جی پی تی در آموزش و یادگیری زبان از فرادرس
• فیلم آموزش ChatGPT و ایده‌یابی برای تولید محتوا با هوش مصنوعی از فرادرس

کاربردهای LLM چیست؟

اکنون که دانستیم مدل‌ زبانی بزرگ چیست. می‌خواهیم برخی از موارد استفاده و کاربردهای این فناوری را به شما معرفی کنیم. در ادامه به این موارد استفاده اشاره کرده‌ایم.

مدل زبانی بزرگ یا LLM می‌تواند برای انجام کارهای گوناگون آموزش ببیند. به‌طور مثال، از کاربردهای بسیار معروف آن می‌توان به نقشی که در هوش مصنوعی مولد دارد، اشاره کرد. در این گونه موارد شما به‌عنوان کاربر اپلیمکیشن AI مولد، پرامپت یا درخواست خود را تایپ می‌کنید و پس از ارسال، هوش مصنوعی پاسخ یا محتوای خواسته شده را برایتان تولید می‌کند. ChatGPT به‌عنوان یکی از LLM-هایی که به‌طور عمومی در اختیار مردم قرار گرفته است می‌تواند در حوزه‌ها و با موضوعات گوناگون و مدنظر شما برایتان مقاله بنویسد، کدنویسی کند، شعر بسراید یا خروجی‌های دیگری را با توجه به ورودی شما تولید کند.

مدل‌های زبانی بزرگ بسته به دیتاستی که با آن آموزش می‌بینند می‌توانند در حوزه‌های تخصصی نیز قابل استفاده باشند. برای این منظور می‌توان از دیتاست‌های بسیار حجیم و پیچیده نظیر زبان‌های برنامه‌نویسی نیز استفاده کرد. به‌طور مثال می‌توانید از یک LLM مانند چت‌جی‌پی‌تی بخواهید که کدهای یک برنامه به‌طور مثال اتصال به پایگاه داده را در یک زبان خاص مانند پایتون بنویسد. به‌طور کلی، توسعه‌دهندگان می‌توانند برای کدنویسی برنامه‌هایشان از LLM-هایی که این قابلیت رافراهم کرده‌اند کمک بگیرند.

از دیگر کاربردهای مدل زبانی بزرگ یا LMM می‌توان به‌موارد فهرست شده در ادامه اشاره کرد.

• پژوهش‌های مرتبط با DNA
• سیستم‌های خدمات و پشتیبانی از مشتریان
• ربات‌های گفت و گو یا همان چت‌بات‌ها
• جستجوی آنلاین
• تحلیل احساسات
• اتوماسیون کارهای روزمره
• ساده‌سازی عملیات مربوط به مشاغل

مدل‌های زبانی بزرگ تأثیر به‌سزایی در عملکرد کسب و کارها دارند و حتی در زندگی روزمره ما نیز می‌توانند بسیار سودمند و مؤثر باشند. در ادامه، برخی دیگر از کاربردهای محبوب LLM-ها را بیان کرده‌ایم.

تحلیل داده‌های صوتی به عنوان کاربرد LLM چیست؟

مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند داده‌های صوتی را به نکات قابل اجرا و ارزشمندی تبدیل کنند. این سیستم‌ها با خلاصه‌سازی، بیرون کشیدن نکات مهم و پاسخ‌دهی به پرسش‌های ما در مورد جلسات، تماس‌های تلفنی، ویدیوها و پادکست‌ها، میزان بهره‌وری را افزایش می‌دهند.

تولید محتوا به عنوان کاربرد LLM چیست؟

یکی از کاربردهای LLM-ها تولید محتوا است که قابلیت بسیار سودمندی برای صنایع درگیر با محتوای زیاد محسوب می‌شود. این مدل‌ها می‌توانند سرعت تولید محتوا را افزایش دهند. و به افراد کمک کنند تا به‌جای جنبه فیزیکی نویسندگی روی جنبه‌های خلاقانه و راهبردی نوشتار خود وقت بگذارند. نویسندگان، بازاریاب‌ها و سایر افرد می‌توانند تدوین پیش‌نویس‌ها، انجام ویراستاری، تدوین مقالات، گزارشات و سایر کارهای مربوطه را به‌کمک این ابزارها انجام داده و بهره‌وری خود را افزایش دهند.

پشتیبانی از مشتریان به عنوان کاربرد LLM چیست؟

LLM-ها می‌توانند فرایند پشتیبانی از مشتریان و پاسخ‌گویی به مشکلات آن‌‌ها را به حالت اتوماسیون درآورند. با این کار، هزینه‌های مربوط به کارکنان و منابع انسانی کاهش پیدا کرده و امکان پشتیبانی تمام‌وقت نیز فراهم می‌شود. این شکل از پشتیبانی مشتریان باعث افزایش رضایت‌مندی و بهره‌وری عملیاتی نیز می‌شود. LLM افزون بر اینکه سوالات معمول مشتریان را مدیریت می‌کنند، با درک موضوع و تحلیل احساسات آن‌ها می‌تواند مشکلات پیچیده‌تر را به افراد متخصص ارجاع دهند و با صرف هزینه‌ای نه چندان زیاد تجربه پشتیبانی خوبی را برای مشتریان فراهم کند.

ترجمه و بومی‌سازی به عنوان کاربرد LLM چیست؟

مدل‌های زبانی بزرگ با قابلیت‌های ترجمه و بومی‌سازی سریع و دقیقی که ارائه می‌دهند می‌توانند اپلیکیشن‌ها، محتوا و وب‌سایت‌های شما را در دسترس افراد مختلف در سراسر دنیا قرا دهند. به‌طور خلاصه می‌توان گفت که LLM-ها باعث می‌شوند تا محدودیت‌های کسب و کارها در امور مربوط به زبان برداشته شود تا از این طریق مخاطبین بیشتری جذب کنند. این مدل‌ها سعی دارند تا افزون بر ترجمه، محتوای تولیدی به لحاظ فرهنگی نیز بومی‌سازی شده باشد. این مورد باعث می‌شود تا کسب کارها بتوانند ارتباطات خود را به‌راحتی در مقیاس جهانی و منطبق با فرهنگ‌های گوناگون توسعه دهند.

تحلیل عواطف و احساسات مشتریان به عنوان کاربرد LLM چیست؟

شناخت احساسات و انگیزه‌های مشتریان می‌تواند موفقیت کسب و کارها را بهبود دهد. برای این منظور می‌توان مدل‌های زبانی بزرگ را به‌نحوی آموزش داد که احساست مشتریان را از راه‌های مختلف درک کرده و به‌وسیله آن به‌شکل بهتری به نیازهای و مشکلات آن‌ها رسیدگی کنند. افزون بر این، سیستم‌‌های LLM می‌توانند فیدبک‌های مشتریان، نظرات آن‌ها در مورد خدمات یا محصولات، فعالیت‌های آن‌ها در شبکه‌های اجتماعی و غیره را نیز تحلیل کنند تا اطلاعات مهمی را در مورد تصورات عمومی و ترند‌های روز کسب کنند.

در نهایت می‌توان گفت که LLM با قابلیت‌های مختلفی که دارد به پیشرو ماندن کسب و کار شما کمک می‌کند.

آموزش به عنوان کاربرد LLM چیست؟

LLM-ها می‌توانند در زمینه آموزش و ارتقای مهارت‌های فردی نیز بسیار مؤثر باشند. یعنی می‌توانند محتوای شخصی‌شده و منطبق با نیاز‌های فرد یادگیرنده را به او ارائه دهند. کاربران می‌توانند به کمک این سیستم‌ها، برای یادگیری مهارت‌های مورد نظر خود راهنمایی بگیرند و تمرینات زیادی را برای تقویت دانش خود دریافت کنند. به طور خلاصه LLM-ها می‌توانند در زمینه آموزش، آنچه که به دنبال آن هستید یا در آن مشکل دارید را به شما یاد دهند. در نتیجه می‌توان ادعا کرد که این کاربرد از مدل‌‌های زبانی بزرگ می‌تواند آموزش‌ها را در دسترس عموم افراد قرار دهد تا یادگیرندگان در سراسر دنیا بتوانند به آموزشی که نیاز دارند فارغ از شرایط و محدودیت‌های خود از آن بهره‌مند شوند.

امنیت کامپیوتری یا سایبری به عنوان کاربرد LLM چیست؟

یکی از کاربرد‌های مدل‌های زبانی بزرگ را می‌توان این مورد دانست که به کسب و کارها کمک می‌‌کنند تا حجم بسیار زیادی از داده‌های امنیتی را تحلیل کرده و به کمک آن، تهدیدات احتمالی را به‌شکل مؤثرتری شناسایی و مدیریت کنند. این سیستم‌ها همچنین می‌توانند وضعیت امنیت کسب و کار شما را بهبود دهند. به این دلیل که، جزئیات هشدارهای امنیتی را به‌خوبی درک کرده و از این طریق، تهدیدات را به شکل دقیق‌تر سریع‌‌تری شناسایی و رفع می‌کنند.

هوش مصنوعی مکالمه‌ ای و چت‌ بات‌ به عنوان کاربرد LLM چیست؟

چت‌بات‌هایی که وظیفه پشتیبانی از مشتریان کسب و کار شما را بر عهده‌دارند به‌کمک مدل‌های زبانی بزرگ یا LLM توانایی تعامل با مشتریان، به لحاظ فهمیدن درخواست‌ها و پرسش‌های آنان و همچنین پاسخ‌دهی به آن‌ها را پیدا می‌کنند.

تولید محتوای متنی به عنوان کاربرد LLM چیست؟

در پشت صحنه هوش مصنوعی مولد معروفی همچون ChatGPT، مدل زبانی بزرگ یا LLM قرار دارد که بر اساس پرامپت و توصیف ما، خروجی متنی را تولید می‌کند. به‌طور مثال یک پرامپت مانند «یک شعر با مضمون مدل زبانی بزرگ به سبک فردوسی شاعر معروف بگو» به آن می‌دهید و کمی بعد پاسخ تولید شده خود را مشاهده می‌کنید.

کدنویسی به عنوان کاربرد LLM چیست؟

همان‌طور که LLM-ها می‌توانند انواع گوناگونی از محتوای متنی را تولید کنند، این توانایی را نیز دارند تا با هوش مصنوعی مولد ساختارها را بفهمند و بتوانند کدهای مورد نظر را بنویسند.

بازیابی اطلاعات به عنوان کاربرد LLM چیست؟

همه افراد به احتمال قوی برای یکبار هم که شده از جست و جوی گوگل، بینگ یا غیره استفاده کرده‌اند. هنگامی‌که موردی را جست و جو می‌کنید، نتایج به‌کمک همین مدل‌های زبانی بزرگ تولید می‌شوند. سپس، پس از بازیابی داده‌ها و خلاصه‌سازی آن،‌ اطلاعات به‌شکل مناسب به شما نمایش داده می‌شود.

جدای از این موارد، مدل‌های زبانی بزرگ همچنین می‌توانند برای تکمیل جملات، خلاصه کردن متون دلخواه و پاسخ دادن به سوالات شما نیز مورد استفاده قرار بگیرند. به دلیل همین توانمندی‌ها است که می‌توانیم به‌کارگیری LLM-ها را در حوزه‌های گوناگون شاهد باشیم.

• فناوری: از LLM-ها می‌توان برای اهداف گوناگون نظیر تولید خروجی در پاسخ به جست‌های صورت گرفته در موتورهای جست و جو تا انجام کدنویسی و غیره استفاده کرد.
• بازاریابی: یکی از کاربردهای مدل زبانی بزرگ تحلیل احساسات است. به همین دلیل تیم‌های بازاریابی می‌توانند از این قابلیت برای ایده گرفتن در مورد کمپین‌های خود بهره ببرند یا اینکه متون تبلیغاتی خود را از این طریق تولید کنند.
• بانکداری: مدل‌های زبانی بزرگ در این زمینه می‌توانند با هدف کشف کلاهبرداری‌ها یا شناسایی تراکنش‌های مشکوک مورد استفاده قرار گیرند.

خصوصیات مدل زبانی بزرگ چیست؟

LLM-ها با الگوریتم‌های پیشرفته و قدرتمندی که دارند عملیات پردازش، فهمیدن و تولید متن را بسیار شبیه به انسان‌ها انجام می‌دهند. حتی با نگاه به مدل‌های پیشرفته‌ای مانند GPT-4 می‌توانیم این موضوع را بفهمیم که کاربرد این سیستم‌ها، بیش از یک پردازش متن ساده است و می‌تواند کاربردهای بسیار زیادی را در بر بگیرد.

• دامنه کابردهای گسترده: مدل‌های زبانی بزرگ را می‌توان برای انجام وظایف ساده، تولید و خلاصه‌سازی متون و در حوزه‌هایی مانند بهداشت و درمان و غیره استفاده کرد.
• بهبود کارایی افراد: مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند مجموعه‌ای از وظایف تکراری و خسته‌کننده نظیر کدنویسی، تولید محتوا، تحلیل داده و مقاله‌نویسی و غیره که هر فردی ممکن است روزانه با آن سر و کار داشته باشد را انجام دهند. بدین‌ترتیب و با صرفه‌جویی در زمان، افراد می‌توانند تمرکز و وقت خود را روی کارهای مهم‌تری مانند برنامه‌ریزی و تفکر خلاقانه و غیره بگذارند.
• بهبود دسترسی: در حال حاضر با داده‌های بسیار زیادی رو به رو هستیم که بینش‌ها و اطلاعات بسیاری ارزشمندی را در درون خود دارند. LLM-ها می‌توانند نقش رابطی را ایفا کنند تا بتوانیم از این اطلاعات به شکل مناسب‌تری کنیم. به بیان ساده‌تر، این سیستم‌ها، دسترسی‌پذیری اطلاعات را افزایش می‌دهند.
• امکان‌پذیر کردن تعامل‌ها: مدل‌های زبانی بزرگ نقش پُررنگی را در توسعه ابزارهای تعاملی مانند چت‌بات‌ها، دستیار‌های مجازی و غیره دارند که با استفاده از توانایی درک زبان، تجربه بسیاری مطلوب و خوشایندی را برای کاربران فراهم می‌کند.

در یکی از مطالب پیشین مجله فرادرس، به زبان ساده گفتیم که «مدل زبانی» (Language Model) در هوش مصنوعی چیست که مطالعه آن به‌عنوان مکمل این نوشتار، خالی از لطف نیست.

در افزایش بهره‌وری عملیاتی نقش مدل زبانی بزرگ چیست؟

بهره‌وری عملیاتی یکی از مهم‌ترین مسائلی است که کسب و کار شما به آن نیاز دارد و به‌کمک LLM می‌توانید بدون هدر دادن بودجه خود، فرایند‌ها و عملیات خود را تسهیل کرده، نوآوری و بهره‌وری را نیز در آن افزایش دهید. شما می‌توانید مدل زبانی بزرگ را با فرایندهای کسب و کار خود تلفیق کرده و به کمک آن کار‌های تکراری و خسته کننده را به حالت اتوماسیون در آورید و فرایندهای تصمیم‌گیری را بهبود بخشید. در ادامه این موارد را بیشتر توضیح داده‌ایم.

اتوماسیون کارهای معمول و روتین

یکی از کارهایی که می‌توانید انجام دهید اتوماسیون یا خودکار کردن فرایند انجام کارهای روتین و تکراری است. به‌طور مثال کسب و کار شما می‌تواند به کمک LLM-ها، کارهای زیر را اتوماسیون کند.

• گزارش‌ها را به‌صورت خودکار تولید شوند.
• مدیریت بهتر ایمیل‌ها به‌صورتی که بازدهی بیشتری داشته باشد.
• مسائل مربوط به پشتیبانی مشتریان بدون دخالت انسانی مدیریت شوند.

بهره‌مندی از مدل‌های زبانی بزرگ در امر اتوماسیون به همین کارهای معمولی محدود نمی‌شود و برای تولید محتوا نیز می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد. منظور، محتوایی است که با ساختار مشخصی که در ذهن دارید هم‌راستا باشند. همچنین می‌تواند با دقت زیادی به پرسش‌های پیچیده مشتریان پاسخ داده و مسائل آن‌ها را رفع کند. به‌طور کلی، کسب و کار شما با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ می‌تواند نیروها و منابع انسانی خود را در جایگاه‌های مهم‌تر و مؤثرتر قرار دهد، به‌جای اینکه مشغول انجام کارهای معمولی باشند. بدین‌ترتیب بازدهی و بهره‌وری عملیاتی کسب و کار شما به میزان قابل توجهی افزایش پیدا می‌کند.

بهبود تصمیم‌گیری

داده‌ها را می‌توان یکی از مهم‌ترین عناصر راهبردی کسب و کارهای کنونی دانست. مدل‌های زبانی بزرگ به‌شکلی بسیار عالی می‌توانند دیتاست‌‌های بزرگ را خلاصه‌سازی، تحلیل و درک کنند. سپس از این طریق، بینش‌های اجرایی ارزشمندی را از داده‌ها بیرون کشیده و برای اتخاذ تصمیم‌های تجاری مورد استفاده قرار دهند. LLM-ها به روش‌های مختلف مانند تحلیل احساسات با توجه به فیدبک‌های مشتریان، خلاصه‌سازی تحقیقات بازار و تلفیق گزارش‌های مالی، نمایی کلی و خلاصه از داده‌ها را در اختیار تیم شما قرار می‌دهد. بدین‌ترتیب، می‌توانید به کمک آن تصمیم‌های آگاهانه‌ای را اتخاذ کنید.

تقویت خلاقیت و نوآوری

می‌دانیم که مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند در ارائه موارد زیر به افراد کمک کنند.

• خلق ایده‌های ناب
• راه‌حل‌های بهینه برای حل مسائل
• تولید محتوای خلاقانه

به‌همین دلیل، افزایش خلاقیت و نوآوری را می‌توان یکی از جالب‌ترین مزیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ یا LLM دانست.

مزایای مدل زبانی بزرگ چیست؟

همان‌طور که اشاره شد، LLM-ها دارای کاربردهای گسترده و متنوعی هستند که قابلیت بسیار مفید و حیرت‌انگیزی را در حوزه‌های مختلف برایمان فراهم می‌کنند. می‌توان ادعا کرد که این سیستم‌ها، اطلاعات را به‌شکلی بهتر و قابل درک به ما ارائه می‌دهند.

فیلم آموزش تحلیل چت جی پی تی ChatGPT – مزایا و محدودیت ها در فرادرس

کلیک کنید

در ادامه، برخی از مزیت‌های LLM-ها را آورده‌ایم.

• LLM-ها کاربردهای متنوع و زیادی دارند. به‌طور مثال، شما می‌توانید از این مدل‌‌ها برای ترجمه از زبانی به زبان دیگر، تحلیل احساسات، تکمیل جملات، یافتن پاسخ برای پرسش‌‌هایتان و غیره استفاده کنید.
• توانایی و قابلیت‌های مدل زبانی بزرگ همیشه در حال بهبود و پیشرفت است. هنگامی‌که پارامترها و داده‌های جدیدی را به این مدل‌ها می‌دهیم دانش و توانایی آن‌ها نیز بیشتر می‌شود. درست مانند انسان‌ها که هر چه بیشتر یاد بگیرند، مهارتشان نیز بیشتر می‌شود. مدل‌های زبانی بزرگ، همچنین می‌توانند از قابلیت «یادگیری درون‌متنی» (in-Context Learning) استفاده کنند. یعنی پس از مرحله پیش‌آموزش LLM، مدل می‌تواند از طریق پرامپت‌ها و قابلیت «few-Shot Prompting» و بدون پارامترهای اضافی نیز به یادگیری خود ادامه دهد.
• LLM-ها سرعت یادگیری بالایی دارند. همان‌طور که گفته شد LLM-ها می‌توانند از یادگیری درون‌متنی استفاده کنند. در این حالت برای یادگیری دیگر نیازی به وزن‌ها، منابع و پارامترها‌ مربوطه برای یادگیری نخواهد بود و در نتیجه فرایند یادگیری خیلی سریع‌تر انجام می‌شود.

محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌ زبانی بزرگ چیست؟

با دانستن وظایفی که LLM-ها توانایی انجام آن را دارند، ممکن است به این موضوع فکر کرده باشید که مدل بزرگ زبان، معنی و مفهوم پرامپت شما را به‌درستی فهمیده و پاسخ‌های قابل قبول و مناسبی را ارائه می‌دهد. اما باید گفت که در این میان،  LLM-ها همچنان با برخی مشکلات دست و پنجه نرم می‌کنند. در ادامه، برخی از این مسائل را بیان کرده‌ایم.

• حالت «وهم» (Hallucinations): مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند پاسخ‌های بسیار خوب و مناسبی را با توجه به پرامپت‌های شما تولید کنند. اما این احتمال نیز وجود دارد که گاهی اوقات شاهد پاسخ‌هایی غلط از آن‌ها باشیم. به‌طور مثال، اگر این ابزار ادعا کند که یک انسان است و احساسات را همانند شما درک می‌کند، یعنی اطلاعات اشتباهی را به شما ارائه داده است که به این حالت وهم گفته می‌شود. خوب است بدانید که مدل زبانی بزرگ، عبارت صحیح بعدی را بر اساس قواعد نحوی انتخاب می‌کند به‌همین دلیل مانند ما درک کاملی از معانی و مفاهیم ندارد.
• امنیت: مدل‌های زبانی بزرگ توانمندی‌‌های حیرات‌انگیزی را از خود به نمایش گذاشته‌اند. در صورتی‌که آن‌ها را به‌شکل مناسبی مدیریت نکنیم، ممکن است شاهد بروز برخی مشکلات حاد امنیتی از سوی آن‌ها باشیم که پیامد‌های بسیار بزرگی خواهند داشت. برخی از این مسائل را در ادامه آورده‌ایم.
  • امکان لو رفتن اطلاعات شخصی افراد از LLM-ها وجود دارد.
  • ممکن است از این زبان‌ها برای تولید و انتشار اسپم استفاده شود.
  • این امکان نیز وجود دارد که افرادی با نیت شوم، هوش مصنوعی را با توجه به عقاید فکری خود برنامه‌ریزی کرده و شایعه‌پراکنی کنند.
  • ممکن است در حملات فیشینگ از آن‌ها استفاده شود.
• سوگیری یا Bias: داده‌هایی که برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ تهیه شده‌اند می‌توانند تأثیر بسیار زیادی روی خروجی این مدل‌ها داشته باشند. در نتیجه امکان دارد که برخی سوگیری‌ها در نتایج تولید شده توسط LLM-ها وجود داشته باشد. به‌طور مثال، اگر داده‌های آموزشی تنوع زیادی نداشته باشند، این عدم تنوع در خروجی LLM نیز قابل مشاهده خواهد بود و غیره.

• مشکلات مربوط به مجوزها: همان‌گونه که اشاره شد، LLM-ها نیازمند دیتاست‌های بزرگ و داده‌های حجیمی هستند تا به کمک آن آموزش ببینند. یکی از مسائلی که در این رابطه بیان می‌شود، این است که برخی از داده‌ها ممکن است بدون کسب اجازه از روی اینترنت جمع‌آوری شده باشند. LLM-ها هنگام جمع‌آوری داده‌ها از روی اینترنت گاهی اوقات مرتکب سرقت ادبی، بی‌توجهی به قوانین کپی‌رایت، استفاده از محتوای غیر رایگان بدون کسب رضایت هنرمند یا مالک اصلی آن و غیره می‌شوند. ضمن اینکه در نتایج LLM نمی‌توان به منشأ این‌گونه داده‌ها پی برد. به‌طور خلاصه، این موارد ممکن است منجر به بروز برخی مسائل مربوط به نقض کپی‌رایت شود.
• توسعه: توسعه LLM-ها و نگهداری از آن‌ها می‌تواند به زمان و منابع زیادی نیاز داشته باشد. ضمن اینکه سختی‌های خاص خود را به همراه دارد.
• راه‌اندازی: برای اینکه بتوانیم مدل‌های زبانی بزرگ را راه‌اندازی و مستقر کنیم، نیاز است تا دانش تخصصی لازم را داشته باشیم. به این دلیل که راه‌اندازی LLM به ترنسفورمر، یادگیری عمیق، سخت‌افزار و نرم‌افزارهای مخصوصی نیاز دارد.

نمونه های معروف LLM چیست؟

از نمونه‌های مدل زبانی بزرگ یا LLM که در حال حاضر موجود هستند می‌توان به موارد آورده‌شده در زیر اشاره کرد.

• ChatGPT که توسط شرکت OpenAI توسعه پیدا کرده و منتشر شده است.
• جمنای که توسط غول فناوری، گوگل ارائه شده است و پیش از این، گوگل‌بارد نام داشت.
• Llama که توسط شرکت متا توسعه پیدا کرده است.
• Copilot مایکروسافت، که پیش از این با نام مایکروسافت بینگ‌چت معروف بود.

فیلم آموزش چت با هوش مصنوعی گوگل بارد و چت جی پی تی با پرامپت نویسی اصولی در فرادرس

کلیک کنید

GPT-4o

GPT-4 Omni که به اختصار به آن GPT-4o نیز می‌گویند، مدل زبانی بزرگ و چندوجهی شرکت OpenAI است که به‌عنوان جانشینی برای GPT-4 معرفی شده است. بهبودهای صورت گرفته در این LLM و پشتیبانی از ورودی‌های گوناگون مانند صدا، تصویر و ویدیو باعث شده تا تعامل طبیعی‌تری را در ChatGPT تجربه کنیم.

با قابلیت‌های حیرت‌انگیزی که در GPT-4o ارائه شده است، شما می‌توانید مانند مکالمات عادی و روزمره خود با آن تعامل داشته باشید.

• لینک سایت چت‌بات Hello GPT-4o: «+»

Gemini

هوش مصنوعی جمنای محصول شرکت گوگل است و به خانواده LLM-های این غول فناوری اشاره دارد. قابلیت‌های این مدل زبانی بزرگ را می‌توانید در چت‌بات Gemini که لینک آن در ادامه آمده است، امتحان کنید.

• لینک سایت چت‌بات جمنای یا گوگل بارد سابق: «+»

مدل‌های جمنای که در حال حاضر با بیشتر محصولات این شرکت تلفیق شده‌اند، «چندوجهی» (Multimodal) هستند و افزون بر متون می‌توانند تصاویر، صداها و ویدیوها را نیز پردازش کنند. این مدل در ۳ نسخه عرضه شده که به لحاظ قدرت با هم فرق دارند.

فیلم آموزش گوگل بارد یا جمینی Gemini – کار با هوش مصنوعی Google Bard در فرادرس

کلیک کنید

Claude

مدل زبانی بزرگ Claude را می‌توان دستیاری بسیار مفید با عملکرد دقیق دانست که در تولید خروجی‌هایش مجموعه‌ای از قوانین و مقررات را رعایت می‌کند. به بیان دیگر، «Constitutional AI» را مد نظر قرار داده و پاسخ‌هایی منطبق با قوانین و ارزش‌های انسانی تولید می‌کند.

لازم به ذکر است که «هوش مصنوعی قانونی» (Constitutional AI) یعنی سیستم‌های هوش مصنوعی را با در نظر گرفتن مجموعه‌ای از اصول و قوانین آموزش دهیم تا از این طریق، عملکردی قانون‌مند داشته باشد و با ارزش‌های انسانی همسو باشد.

این مدل زبانی بزرگ را شرکت Anthropic توسعه داده و تازه‌ترین نسخه آن که Claude 3.0 است که در مارس ۲۰۲۴ معرفی شده است.

• لینک سایت چت‌بات Claude 3: «+»

نحوه یادگیری عمیق با فرادرس چگونه است؟

اکنون که با مدل‌های زبانی بزرگ یا LLM و مؤلفه‌های تشکیل دهنده آن آشنا شدید. می‌توانید دانش خود را با یادگیری سایر معماری‌های شبکه عصبی گسترش دهید. برای این منظور، مشاهده فیلم‌های آموزشی فرادرس که در ادامه معرفی کرده‌ایم می‌تواند برای شما مفید باشد.

• فیلم آموزش مبانی یادگیری عمیق یا Deep Learning از فرادرس
• فیلم آموزش یادگیری عمیق در پایتون با TensorFlow و Keras از فرادرس
• آموزش برنامه نویسی یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow 2 از فرادرس
• آموزش یادگیری عمیق با کتابخانه PyTorch در پایتون از فرادرس
• فیلم آموزش یادگیری تقویتی عمیق یا DQN مقدماتی به‌همراه پیاده‌‌سازی بازی از فرادرس
• فیلم آموزش یادگیری عمیق و شبکه‌های GAN با پایتون از فرادرس

جمع‌بندی

در این مطلب از مجله فرادرس توضیح دادیم که مدل زبانی بزرگ یا همان LLM چیست و چه کاربردی دارد. همچنین به اجزای تشکیل دهنده‌ آن مانند ترنسفورمرها و غیره نیز پرداختیم.

فیلم مجموعه آموزش یادگیری عمیق – مقدماتی تا پیشرفته در فرادرس

کلیک کنید

مدل‌های بزرگی زبانی به کمک شبکه‌های عصبی عمیق، عملکردی مانند مغز انسان در یادگیری را ارائه می‌دهند. سپس، این الگوریتم‌ها با دیتاست‌های بسیار بزرگی تغذیه شده می‌شوند و بدین‌ترتیب اطلاعات بسیار زیادی را به‌همراه جزئیات آن یاد می‌گیرند. برای مثال، این توانایی را به‌دست می‌آورند تا واژه بعدی در یک جمله را حدس بزنند و غیره. LLM از این طریق می‌تواند زبان ما و موضوعی که راجع به آن حرف می‌زنیم را بفهمد و در پاسخ به پرسش‌ها و درخواست‌هایمان، متن مناسبی را تولید کند.