در دهه گذشته، پیشرفت های بزرگی در زمینه هوش مصنوعی (AI) ایجاد شده است. وقتی صحبت از هوش مصنوعی به میان می آید، تعدادی زیرشاخه مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) وجود دارد. یکی از مدل هایی که برای NLP استفاده می شود، مدل زبان بزرگ (LLMs) است. LLM ها برای پردازش حجم وسیعی از داده های متنی و استفاده از معماری شبکه های عصبی پیشرفته برای یادگیری الگوها و روابط بین کلمات، عبارات و مفاهیم در زبان طبیعی طراحی شده اند. این بدان معنی است که آنها توانایی درک زمینه و معنای پشت کلمات و عبارات را دارند. در نتیجه، LLM ها به ابزاری کلیدی برای طیف وسیعی از برنامه های NLP تبدیل شده اند.
ChatGPTیک چت بات توسعه یافته توسط تیم OpenAI، نمونه ای از LLM است. اخیراً به دلیل توانایی آن در ایجاد متنی شبیه انسان مورد توجه قرار گرفته است. حتی می توانید این را در وب سایت OpenAI امتحان کنید تا احساس کنید.
اگر علاقه مند به یادگیری بیشتر در مورد نحوه عملکرد NLP هستید، می توانید نحوه نوشتن کد پایتون را بیاموزید. کارشناسان توصیه می کنند پایتون به عنوان یکی از بهترین زبان ها برای NLP و همچنین برای یادگیری ماشین و اتصالات شبکه عصبی. آر زبان های برنامه نویسی نیز در میان محققان و توسعه دهندگانی که روی مدل های زبان بزرگ کار می کنند، محبوب هستند. هر دوی این زبان ها دارای کتابخانه های گسترده ای هستند که شما را با اصول یادگیری ماشینی شروع می کنند. در مرحله بعد، نحوه عملکرد LLM ها را بررسی خواهیم کرد.
LLM ها با دریافت حجم عظیمی از داده های متنی و سپس پردازش آن و یادگیری الگوهای بین کلمات و الگوها کار می کنند. پس از درک معنای جملات، آنها می توانند جملات خود را بر اساس داده های آموزشی که به آنها داده شده است تولید کنند. این داده ها در همه جا از جمله مقالات، وبلاگ ها، سایت های خبری و مجلات می آیند. با توجه به حجم وسیع داده ای که مصرف می کند، می تواند الگوهایی را در متن داده شده برای تولید متنی شبیه انسان استخراج کند. انجام همین کار برای انسان غیرممکن است زیرا ما حافظه و توانایی پردازش محدودی داریم. از سوی دیگر، رایانه ها می توانند حجم عظیمی از داده ها را ذخیره و پردازش کنند.
نمودار برای مدل زبان بزرگ
خود این مدل با داشتن یک شبکه عصبی که از گره های متصل تشکیل شده است کار می کند و به آن اجازه می دهد روابط بین کلمات و عبارات را در زبان طبیعی مدل کند. داده های آموزشی به عنوان ورودی برای این مدل عمل می کنند و کیفیت خروجی به داده هایی بستگی دارد که روی آن آموزش داده شده است. در مورد ChatGPT-3، داده‌های مکالمه را از اینترنت، مانند مکالمات انجمن‌های Reddit، تجزیه و تحلیل می‌کند. علاوه بر آن، مربیان انسانی نیز برای تنظیم دقیق داده های داده شده به مدل با ارائه بازخورد در مورد کیفیت و ارتباط آن، به کار گرفته می شوند. روش کار LLM شبیه نحوه یادگیری زبان توسط کودک است. وقتی کودک در محیطی قرار می گیرد که همه به آن زبان صحبت می کنند، رفتار گفتاری افراد اطراف خود را یاد می گیرد و تقلید می کند. اگر آن کودک نیز توسط معلمی راهنمایی شود که به او بازخوردی در مورد جملاتی که تولید کرده است بدهد، یاد می گیرد که جملات را به طور دقیق به آن زبان تولید کند.
LLM ها به روش های مختلفی مورد استفاده قرار می گیرند که برخی از آنها عبارتند از:
- ترجمه زبان: از LLM می توان برای ترجمه سریع کلمات از یک زبان به زبان دیگر استفاده کرد. این کار را با مقایسه دو زبان انجام می دهد و سعی می کند آن را به صورت جمله به جمله از طریق چیزی که نامیده می شود ترجمه کند. بدنه موازی. LLM ترجمه را به دو صورت انجام می دهد. اول با ترجمه مستقیم و دوم با ترجمه رمزگشای رمزگذار. هر دوی این تکنیک ها از رویکرد یادگیری عمیق برای ترجمه استفاده می کنند.
- ایجاد محتوا: خروجی تولید شده توسط LLM ها می تواند به عنوان محتوای متنی برای محصول شما استفاده شود. نمونه هایی از این موارد شامل مقالات، توضیحات محصول، بروشورها و انواع دیگر محتوای نوشتاری است. ChatGPT یک ابزار عالی برای این است. می تواند محتوای متنی با کیفیت بالا تولید کند که از محتوای ساخته شده توسط انسان قابل تشخیص نیست. اگر کاری که انجام می دهید شامل نوشتن محتوا برای کاربرانتان است، از این استفاده کنید.
- چت بات ها: یکی از کاربردهای اصلی LLM ها استفاده از آن برای ربات های چت است. بسیاری از شرکت‌ها در حال حاضر از ChatGPT به عنوان بخشی از ابزار چت ربات پشتیبانی مشتری استفاده می‌کنند تا با دادن پاسخ‌های دقیق به مشتریان خود به بهترین شکل ممکن خدمت کنند. رهبران فناوری همچنین در حال بررسی راه‌هایی برای توسعه مدل زبانی خود برای مطابقت با نیازهای تجاری خود با ارائه داده‌های داخلی مرتبط هستند.
- خلاصه سازی: برخی از LLM را می توان برای خلاصه کردن مقالات طولانی با تولید نسخه کوتاهتر آن بدون به خطر انداختن پیام مورد نظر استفاده کرد. ChatGPT این کار را با جمع آوری پست های ارسال شده به Reddit، با خلاصه های نوشته شده توسط انسان انجام می دهد. سپس، مربیان خلاصه‌ها را به‌طور دقیق تنظیم کردند تا مدل از طریق فرآیند یادگیری تقویتی، خلاصه‌هایی با کیفیت بالا تولید کند.
بر اساس برنامه هایی که قبلا ذکر شد، LLM ها در حال حاضر در این بخش ها استفاده می شوند:
- کسب‌وکارهای فناوری: بخش بزرگی از یک کسب‌وکار فناوری، برخورد با مشتریان است. مدیران و رهبران بخش فناوری در حال حاضر به دنبال راه‌هایی برای ساده‌سازی فرآیند ارتباط با مشتریان از طریق ChatGPT هستند. علاوه بر آن، LLM همچنین می تواند برای نوشتن محتوا برای مشاغل استفاده شود. می توان از آن برای نوشتن توضیحات محصول، بیانیه ماموریت و سایر متن های نوشتاری استفاده کرد. روش جالب دیگری که می توان از آن در بخش فناوری استفاده کرد، نوشتن کد است. برنامه نویسانی که به دنبال راهی کارآمد برای نوشتن و نگهداری کد هستند، می توانند از ChatGPT برای تجزیه و تحلیل پایه های کد موجود استفاده کنند یا از آن بخواهند اسکریپت های رایج بنویسد. این در حال حاضر با پیشرفت هایی که در چند سال گذشته اتفاق افتاده امکان پذیر است.
- مراقبت های بهداشتی: LLM ها را می توان در بخش مراقبت های بهداشتی به روش های جذاب استفاده کرد. یکی از موارد استفاده، پیش‌بینی انواع ویروس، با آموزش روی مقادیر زیادی از داده‌های ژنومی و سپس استفاده از آن برای تولید توالی‌های جدید است. راه های دیگر شامل استفاده از LLM برای تشخیص مشکلات سلامتی و سپس شناسایی درمان های بالقوه است. این کار را با مشاهده مقادیر زیادی از داده های پزشکی انجام می دهد. در نتیجه، این امر تشخیص پزشکی را دقیق تر می کند و در نهایت جان انسان ها را نجات می دهد. LLM ها این پتانسیل را دارند که صنعت مراقبت های بهداشتی را متحول کنند.
- خرده فروشی: بخش خرده فروشی نیز می تواند از استفاده از LLM بهره مند شود. یکی از راه هایی که می توان از آن استفاده کرد کمک به کسب و کارها برای درک بهتر رفتار و ترجیحات مشتری است. LLMها با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری مانند جست‌وجو و تعاملات آنلاین، می‌توانند بینش‌هایی در مورد محصولات و خدماتی که مشتریان به دنبال آن هستند و اینکه چگونه ترجیح می‌دهند با کسب‌وکار تعامل داشته باشند، ارائه دهند. این اطلاعات می‌تواند برای بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی، شخصی‌سازی تجربه مشتری و تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر تجاری مورد استفاده قرار گیرد.
مدل های یادگیری ماشینی، از جمله LLM، فقط به اندازه داده های آموزشی داده شده به آنها خوب هستند. این بدان معناست که اگر آن را با داده های با کیفیت پایین آموزش دهید، خروجی با کیفیت پایینی تولید می کند. این می تواند در زمانی که ریسک بالا باشد مشکل ساز باشد و هیچ تحملی برای خطا وجود نداشته باشد. اگرچه آنچه داده‌های با کیفیت پایین یا با کیفیت را تشکیل می‌دهد می‌تواند ذهنی باشد، برخی از ویژگی‌های داده‌های با کیفیت بالا، دقت، ارتباط و تنوع هستند. از ویژگی های داده های با کیفیت پایین می توان به ناقص بودن، سوگیری و عدم دقت اشاره کرد.
برای نشان دادن، آموزش مدلی برای ایجاد جملات صحیح گرامری را در نظر بگیرید. یک داده با کیفیت پایین به این صورت است:
Dis tex iz nut good bcoz it contayns spell1ngs eror
در مقابل، داده‌های با کیفیت بالا به این شکل به نظر می‌رسند:
This text is good because it doesn’t have any errors
مربیان انسانی برای نظارت و تنظیم داده ها برای اطمینان از کیفیت بالا مورد نیاز هستند. یکی دیگر از اشکالات این است که مقیاس گذاری و نگهداری مقادیر زیادی از داده ها می تواند دشوار و پرهزینه باشد. در حال حاضر، بیشتر کارهای LLM توسط محققان انجام می شود و توسط شرکت های بزرگی که منابع لازم برای انجام این کار را دارند تسهیل می شود.
اخیراً ChatGPT به دلیل تولید محتوای مغرضانه مورد انتقاد قرار گرفته است، زیرا گفته می شود داده های آموزشی حاوی سوگیری های ذاتی هستند. نگرانی معتبر دیگر این است که چگونه بازیگران بد قرار است از آن برای اهداف مخرب استفاده کنند، مانند استفاده از آن برای تولید محتوا برای انتشار اطلاعات نادرست یا تبلیغات برای تأثیرگذاری بر افکار عمومی.
اکنون به پایان مقاله رسیده ایم. اکنون که درک درستی از نحوه کار زبان های بزرگ دارید، ممکن است بخواهید بدانید که پیامدهای آن برای شما چیست. در سال های اخیر پیشرفت قابل توجهی در LLM حاصل شده است و کارشناسان معتقدند که در آینده نحوه ارتباط ما را تغییر خواهد داد.
از آنجایی که در آینده فرصت‌های زیادی برای هوش مصنوعی وجود خواهد داشت، ممکن است بخواهید یاد بگیرید که چگونه کار می‌کند و نحوه استقرار و ایجاد یک مدل را در نظر بگیرید. محبوب ترین زبان برای مدل های یادگیری ماشین پایتون است، زیرا دارای کتابخانه هایی مانند کراس و تنسورفلو که می تواند برای ایجاد مدل های عصبی استفاده شود. در حال حاضر کاربردهای زیادی از هوش مصنوعی، از جمله پردازش تصویر وجود دارد، و در آینده موارد بیشتری نیز وجود خواهد داشت.
نظر شما در مورد چیست؟ مدل های زبان بزرگ? لطفا افکار خود را در زیر به اشتراک بگذارید. همچنین می توانید در اینجا درباره اکوسیستم آموزش بیشتر بدانید.
منابع:
[1] آنجی لی، مدل های زبان بزرگ برای چه مواردی استفاده می شوند؟، وبلاگ انویدیا
[2] گیتیکا گوپتا، صحبت کردن به زبان ژنوم: برنده گوردون بل از مدل های زبان بزرگ برای پیش بینی انواع جدید کووید استفاده می کند، وبلاگ انویدیا
[3] نیسان استینون، لانگ اویانگ، جف وو، دانیل ام. زیگلر، رایان لو، چلسی ووس، الک رادفورد، داریو آمودی، پل کریستیانو، آموزش خلاصه نویسی با بازخورد انسانی، وبلاگ OpenAI
[4] جاش آ. گلدشتاین (1 و 3)، گیریش ساستری (2)، میکا موسر (1)، رنه دی رستا (3)، متیو جنتزل (2)، کاترینا سدوا (1) ((1) مرکز امنیت و فناوری های نوظهور جورج تاون ، (2) OpenAI، (3) رصدخانه اینترنت استانفورد)، پیش‌بینی سوءاستفاده‌های احتمالی از مدل‌های زبانی برای کمپین‌های اطلاعات نادرست – و نحوه کاهش خطر، وبلاگ OpenAI
[5] الکس تامکین و دیپ گانگولی، چگونه مدل های زبان بزرگ علم، جامعه و هوش مصنوعی را متحول خواهند کرد، دانشگاه استنفورد
