LLM چیست ؟

در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی منجر به ظهور فناوری‌ای به نام «مدل زبانی بزرگ» گردیده است.
این مدل‌ها توانسته‌اند نحوه تعامل انسان با رایانه را دگرگون سازند و در زمینه‌های گوناگونی همچون آموزش، پزشکی، حقوق و تولید محتوا به کار گرفته شوند.

مدل زبانی بزرگ یا Large Language Model که به اختصار LLM نامیده می‌شود، نوعی سیستم هوش مصنوعی است که برای درک، تولید و دستکاری زبان طبیعی طراحی شده است. در ادامه از این مطلب از دیجی بینو بیشتر با این سیستم آشنا می شویم.

منظور از زبان طبیعی، زبانی است که انسان‌ها به صورت روزمره با یکدیگر گفتگو می‌کنند؛ مانند زبان فارسی، انگلیسی یا سایر زبان‌های رایج. این مدل‌ها با استفاده از حجم عظیمی از داده‌های متنی – شامل کتاب‌ها، مقاله‌های علمی، وب‌سایت‌ها، خبرنامه‌ها و سایر منابع نوشتاری – آموزش می‌بینند و قادرند بر اساس ورودی کاربر، پاسخ‌هایی منسجم، مرتبط و طبیعی تولید نمایند.
امروزه نمونه‌های متعددی از مدل‌های زبانی بزرگ در دسترس عموم قرار دارد. از مشهورترین آن‌ها می‌توان به سری مدل‌های GPT از شرکت OpenAI، مدل Gemini از گوگل، مدل Llama از متا و مدل Claude از شرکت Anthropic اشاره نمود. این مدل‌ها در پلتفرم‌های مختلفی مانند چت‌بات‌ها، دستیارهای صوتی، ابزارهای ترجمه خودکار و سامانه‌های پاسخ‌گویی هوشمند به کار رفته‌اند و روزبه‌روز بر توانمندی‌های آن‌ها افزوده می‌شود.

تاریخچه مختصر مدل‌های زبانی بزرگ

برای درک بهتر مدل‌های زبانی بزرگ، آشنایی با سیر تحول آن‌ها مفید خواهد بود. ریشه این فناوری به دهه ۱۹۵۰ میلادی و تلاش‌های اولیه برای ترجمه ماشینی بازمی‌گردد.

در آن سال‌ها، پژوهشگران از روش‌های مبتنی بر قواعد دستوری و فرهنگ‌های لغت استفاده می‌کردند که کارآمدی چندانی نداشت. در دهه ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰، رویکردهای آماری وارد این حوزه شد و مدل‌هایی مانند «n-gram» توانستند با محاسبه احتمال وقوع کلمات در کنار یکدیگر، متونی ساده تولید نمایند.
نقطه عطف اصلی در سال ۲۰۱۷ رخ داد. در این سال، گروهی از پژوهشگران شرکت گوگل معماری جدیدی به نام «ترانسفورمر» (Transformer) را معرفی کردند.

این معماری بر خلاف روش‌های پیشین که داده‌ها را به صورت ترتیبی پردازش می‌کردند، قادر بود به طور همزمان به تمام بخش‌های یک جمله توجه نماید. این قابلیت که «مکانیزم توجه» نامیده می‌شود، باعث شد مدل‌های زبانی بتوانند روابط دوربرد میان کلمات را بهتر درک کنند و متونی روان‌تر و دقیق‌تر تولید نمایند.

پس از معرفی ترانسفورمر، شرکت OpenAI در سال ۲۰۱۸ اولین نسخه مدل GPT را منتشر کرد.این مدل با ۱۱۷ میلیون پارامتر توانست توجه جامعه علمی را به خود جلب نماید.

دو سال بعد، GPT-3 با ۱۷۵ میلیارد پارامتر عرضه شد و تحولی شگرف در توانایی تولید متن ایجاد کرد. از آن زمان تاکنون، مدل‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تری با قابلیت‌های چندوجهی – یعنی توانایی پردازش همزمان متن، تصویر، صدا و ویدئو – پا به عرصه وجود نهاده‌اند

ساختار فنی

این مدل‌ها را می‌توان به مثابه شبکه‌ای عظیم از واحدهای محاسباتی تشبیه نمود که هر یک نقش یک «نرون» ساده را ایفا می‌کند. این نرون‌ها در لایه‌های گوناگونی سازماندهی شده‌اند و با یکدیگر ارتباط دارند.
جزء اصلی و کلیدی در معماری این مدل‌ها، «مکانیزم توجه» است. فرض کنید جمله «علی کتابی را که دیروز از کتابخانه امانت گرفته بود، روی میز گذاشت» را در نظر بگیرید.

برای درک این جمله، مدل باید بداند ضمیر «بود» به کدام بخش جمله اشاره دارد و «آن» به چه چیزی تعلق می‌گیرد. مکانیزم توجه به مدل اجازه می‌دهد هنگام پردازش هر کلمه، به سایر کلمات جمله – حتی آنهایی که فاصله زیادی دارند – «توجه» کند و ارتباط میان آن‌ها را بیابد.

فرایند آموزش یک مدل زبانی بزرگ شامل دو مرحله اصلی است. مرحله نخست، «پیش‌آموزش» نام دارد. در این مرحله، مدل حجم عظیمی از متن‌های بدون برچسب را دریافت می‌کند و سعی می‌کند کلمه بعدی یک جمله را پیش‌بینی نماید.

به عنوان مثال اگر جمله ناتمام «هوا امروز بسیار …» به مدل داده شود، مدل بر اساس الگوهایی که از میلیاردها جمله مشابه دیده است، کلماتی مانند «سرد»، «گرم» یا «بارانی» را با درجاتی از احتمال پیشنهاد می‌کند. این مرحله بسیار پرهزینه است و نیاز به هزاران پردازنده گرافیکی قدرتمند و هفته‌ها زمان محاسبات دارد.
مرحله دوم «تنظیم دقیق» با نظارت انسان نامیده می‌شود. در این مرحله، مدل با استفاده از پرسش و پاسخ‌هایی که توسط انسان‌های متخصص تهیه شده است، آموزش می‌بیند تا پاسخ‌های مفید، بی‌ضرر و صادقانه ارائه دهد. همچنین از تکنیکی به نام «یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی» استفاده می‌شود که در آن مدل با دریافت امتیاز از سوی انسان‌های ارزیاب، رفتار خود را بهبود می‌بخشد.

کاربردهای عملی مدل‌های زبانی بزرگ

دامنه کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ بسیار گسترده است و هر روز بر تعداد زمینه‌های استفاده از آن‌ها افزوده می‌شود.

اول: تولید و ویرایش متن

این مدل‌ها می‌توانند مقاله، نامه اداری، ایمیل، گزارش کاری، شعر، داستان کوتاه و حتی فیلمنامه بنویسند. همچنین قادرند متن‌های طولانی را خلاصه کرده، غلط‌های املایی و نگارشی را اصلاح نمایند و سبک نوشتار را به درخواست کاربر تغییر دهند.

دوم: پاسخ به پرسش و گفتگو

چت‌بات‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند به عنوان دستیار مجازی در وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌های موبایل و دستگاه‌های هوشمند به پرسش‌های کاربران پاسخ دهند. این دستیاران قادرند در موضوعات تخصصی مانند فناوری اطلاعات، پزشکی، حقوق و روانشناسی اطلاعات نسبتاً دقیقی ارائه نمایند.

سوم: ترجمه خودکار

کیفیت ترجمه ماشینی با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ به طور قابل توجهی بهبود یافته است. این مدل‌ها نه تنها کلمات را معادل‌یابی می‌کنند، بلکه بافت جمله، اصطلاحات فرهنگی و لحن متن را نیز در ترجمه لحاظ می‌نمایند.

چهارم: تحلیل احساسات و نظرکاوی

کسب‌وکارها از این قابلیت برای تحلیل نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی، نظرسنجی‌ها و بخش نظرات وب‌سایت خود استفاده می‌کنند. مدل می‌تواند تشخیص دهد که یک نظر مثبت است، منفی است یا خنثی و حتی شدت احساسات را نیز اندازه‌گیری نماید.

پنجم: کمک به آموزش و پژوهش

دانشجویان و پژوهشگران می‌توانند از این مدل‌ها برای یافتن منابع مرتبط، تولید ایده اولیه برای تحقیق، بررسی ساختار مقالات و شبیه‌سازی مصاحبه‌های علمی بهره ببرند. البته باید توجه داشت که این مدل‌ها جایگزین تفکر انتقادی و پژوهش مستقل انسان نیستند.

محدودیت‌ها و چالش‌های پیش رو

با وجود توانمندی‌های چشمگیر، مدل‌های زبانی بزرگ با محدودیت‌ها و چالش‌های متعددی مواجه هستند که آگاهی از آن‌ها برای استفاده مسئولانه از این فناوری ضروری است.

پدیده توهم:

یکی از مهم‌ترین چالش‌ها، «توهم» یا تولید اطلاعات نادرست با لحنی کاملاً قاطع و باورپذیر است. مدل ممکن است به پرسشی که پاسخ آن را نمی‌داند، جمله‌ای خوش‌ساخت اما کاملاً نادرست تولید نماید. برای مثال ممکن است از کتابی نقل قول کند که هرگز نوشته نشده است یا تاریخی را به اشتباه ذکر کند. این ویژگی به دلیل ماهیت آماری مدل‌های زبانی بزرگ ذاتی آن‌هاست و به طور کامل قابل حذف نمی‌باشد.

سوگیری داده‌ها:

دل‌های زبانی بزرگ بر روی متونی آموزش می‌بینند که توسط انسان‌ها نوشته شده است. این متون ناخودآگاه حامل سوگیری‌های فرهنگی، جنسیتی، نژادی و اجتماعی هستند. بنابراین مدل نیز ممکن است همان سوگیری‌ها را بازتولید کند. برای کاهش این مشکل، پژوهشگران تلاش می‌کنند داده‌های آموزشی را متوازن‌تر نمایند و در مرحله تنظیم دقیق، رفتار مدل را اصلاح کنند.

هزینه محاسباتی و مصرف انرژی:

آموزش یک مدل زبانی بزرگ با میلیاردها پارامتر نیازمند هزاران پردازنده گرافیکی و مصرف برق بسیار بالایی است. این موضوع هم از نظر اقتصادی پرهزینه است و هم نگرانی‌هایی درباره تأثیرات زیست‌محیطی آن وجود دارد. به عنوان مثال، آموزش یک مدل بزرگ می‌تواند به اندازه چندین خودروی سواری در طول عمر مفید خود، دی‌اکسید کربن تولید کند.

حریم خصوصی و امنیت داده‌ها:

مدل‌های زبانی بزرگ ممکن است اطلاعات حساسی را که در داده‌های آموزشی وجود داشته است، به خاطر بسپارند و در پاسخ به کاربران تکرار کنند. همچنین امکان استفاده از این مدل‌ها برای تولید محتوای نادرست، اخبار جعلی، ایمیل‌های فیشینگ یا هرزنامه وجود دارد. این مسائل نیازمند وضع قوانین و مقررات روشن برای توسعه و کاربرد این فناوری است.

نتیجه‌گیری

مدل‌های زبانی بزرگ یکی از تأثیرگذارترین فناوری‌های هوش مصنوعی در دهه اخیر محسوب می‌شوند. این مدل‌ها با درک عمیق از ساختار و معنای زبان طبیعی، توانسته‌اند مرزهای تعامل انسان و ماشین را جابه‌جا کنند و در حوزه‌های متنوعی از آموزش و پژوهش گرفته تا تجارت و سرگرمی کاربرد پیدا نمایند.
با این حال، استفاده مؤثر و مسئولانه از این فناوری مستلزم آگاهی از محدودیت‌های آن است. پدیده توهم، سوگیری داده‌ها، هزینه‌های بالای محاسباتی و نگرانی‌های حریم خصوصی از جمله چالش‌هایی هستند که پژوهشگران و سیاست‌گذاران باید به آن‌ها توجه ویژه داشته باشند.
چشم‌انداز آینده مدل‌های زبانی بزرگ به سمت مدل‌های چندوجهی (قادر به درک همزمان متن، تصویر، صدا و ویدئو)، کارآمدتر از نظر مصرف انرژی و قابل اعتمادتر از نظر صحت اطلاعات حرکت می‌کند. همچنین انتظار می‌رود قوانین و مقررات روشن‌تری برای توسعه و کاربرد این فناوری در سطح ملی و بین‌المللی تدوین گردد.

در نهایت، مدل‌های زبانی بزرگ نه جایگزین هوش و خلاقیت انسان، بلکه ابزاری قدرتمند در دست انسان هستند تا با بهره‌گیری هوشمندانه از آن، توانایی‌های خود را در پردازش اطلاعات و تولید دانش ارتقا بخشند.