شاید برای شما هم سؤال بوده باشد که مدل‌های چت بزرگ مثل Chat GPT و bard که اخیراً در دنیا سروصدای زیادی به پا کرده و توجه بسیاری از افراد را به خود جلب کرده چگونه کار می‌کنند. چطور یک پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند این‌طور انسان گونه و دقیق و با سرعتی متحیر کننده‌ای به سؤالات ما پاسخ دهد؟ این اطلاعات دقیق از کجا استخراج می‌شود؟ ماشین چگونه سؤال ما را می‌فهمد؟ جواب تمام این سؤالات در مبحثی خلاصه می‌شود به اسم LLM یا مدل زبان بزرگ. در توضیحی کوتاه و خلاصه LLMها  مدل‌های مبتنی بر داده‌های بزرگی هستند که با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی یا NLP با دسترسی به انبوه داده‌های بزرگ موجود در اینترنت می‌توانند بهترین پاسخ را از میان آنها استخراج کنند. امروز قصد داریم به بهانه بررسی چگونگی کارکرد بزرگ‌ترین و هوشمندترین چت بات دنیا یعنی Chat GPT یک مفهوم مهم و دستاوردی بزرگ در دنیای هوش مصنوعی را توضیح دهیم. پس در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید تا بیشتر با مدل LLM آشنا شوید. 

LLM یا مدل زبان بزرگ چیست؟ و چگونه کار می‌کند؟

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) یا Large Language Models یک مدل از نوع  مدل‌های یادگیری عمیق هستند که بر اساس شبکه‌های عصبی پیچیده و پردازش زبان طبیعی توسعه داده شده‌اند. این مدل‌ها به کمک تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی  و یادگیری عمیق قادر به فهم و تولید متون زبان طبیعی هستند. به این معنی که می‌تواند متن استخراج شده از منابع مختلف را به زیان طبیعی و نزدیک به زبان انسان ارائه دهد و توانایی‌های متعددی از جمله ترجمه، تولید متون، پاسخ به سؤالات داشته باشند. مدل LLM در دهه اخیر به عنوان یکی از بزرگ‌ترین و مهم‌ترین دستاوردهای هوش مصنوعی به حساب می‌آید. این مدل‌ها با به‌کارگیری تکنیک‌های پیشرفته و پیچیده یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی متون را تجزیه و تحلیل می‌کنند و سعی می‌کنند ساختار و معنای متن را بفهمند. این مدل‌ها با  تعداد زیادی پارامتر و داده‌های جمع آوردی شده از اینترنت و منابع مختلف آموزش می‌بینند. به لطف آموزش این مدل‌ها با تعداد زیادی پارامتر و دنیایی از اطلاعات موجود در اینترنت این مدل‌ها قادر به تولید متونی هستند که به صورت ظاهری شباهت بسیاری به زبان انسانی دارد. به خاطر همین می‌توان از این مدل‌ها برای اموری همچون تولید خودکار خلاصه، ترجمه و تولید محتوا استفاده کرد. یکی از معروف‌ترین مدل‌هایی که به کمک LLMها و توسط شرکت OpenAI توسعه داده شده است. مدل Chat GPT می‌باشد. مدل Chat GPT از ساختار Transformer در معماری خود استفاده کرده است که امکان تجزیه و تحلیل معنایی جمله و پردازش هم‌زمان را فراهم می‌کند.

کاربردهای مدل LLM چیست:

در ادامه مقاله LLM یا مدل بزرگ زبان چیست می‌خواهیم به این موضوع بپردازیم که از این مدل در چه زمین‌هایی می‌شود استفاده کرد و یا به بیانی دیگر استفاده از این مدل‌ها چه امکانات و کاربردهایی در اختیار ما قرار می‌دهد. این مدل‌ها به خاطر توانایی در تجزیه و تحلیل و فهم زبان طبیعی دامنه گسترده‌ای از کاربردها را شامل می‌شوند که در ادامه به برخی از آنها اشاره کرده و مختصر توضیحی در مورد آنها ارائه می‌دهیم:

تولید محتوا:

امروزه تولید محتوا در زمینه‌های مختلف به ویژه برای سایت‌های خبری و علمی و پژوهشی تبدیل به یک امر مهم و حساس شده است. وجود یک مدل هوش مصنوعی که بتواند جملات، محتوا و حتی مقالات یونیک و با کیفیت و نزدیک به زبان طبیعی تولید کند، می‌تواند بسیار کارآمد باشد. مدل‌ها زبان بزرگ LLM می‌توانند این کار را انجام دهند.

پرسش و پاسخ خودکار:

شما می‌توانید از مدل‌های مبتنی بر مدل زبان بزرگ مثل Chat GPT برای پرسش و پاسخ استفاده کنید. شما در این پلتفرم‌ها می‌توانید با مطرح کردن سؤال خود پاسخ خود را قالب زبان طبیعی و نزدیک به زبان انسانی، دقیق و سریع دریافت کنید. از این امکان می‌توان برای پشتیبانی مشتری و بسیاری موارد دیگر استفاده کرد.

ترجمه ماشینی:

مدل‌های LLM می‌توانند متون را از زبانی به زبان دیگر ترجمه کنند. این ویژگی برای ترجمه مقاله، ترجمه متون تجاری و محتوای وب می‌تواند بسیار مناسب باشد.

تولید خلاصه‌ها:

مدل‌های LLM با ویژگی‌هایی که برای درک و تجزیه و تحلیل متن دارند می‌توانند متن ورودی را درک کرده و خلاصه‌ای از آن را برای کاربر ارائه دهند. این مورد می‌تواند در خلاصه سازی گزارشات تحقیقاتی، مقالات علمی و غیره مورد استفاده قرار گیرد.

تحلیل احساسی:

قدرت تجزیه و تحلیل متون با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی می‌تواند مدل‌های LLM را قادر سازد که از روی متن به احساسات کاربر پی ببرد. این مورد می‌تواند در آنالیز احساسات کاربر در شبکه‌های اجتماعی و بررسی احساسات مشتریان بسیار کاربردی باشد.

نتیجه گیری:
مدل‌های LLM به خاطر بهره گیری از تکنیک‌های پیشرفته و پیچیده یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی و برخورداری از پردازش زبان طبیعی درک بسیار وسعی از زبان طبیعی یا همان زبان انسانی دارند به خاطر همین ایجاد ارتباط و استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی که بر پایه این تکنولوژی ساخته شده‌اند بسیار راحت‌تر و کارآمدتر است. این مدل‌ها قادر به درک زبان انسان و تولید متن و محتوا در قالبی قابل فهم برای انسان هستند. اما باید بپذیریم که در کنار مزیت‌های بسیاری که برای این مدل‌ها وجود دارد، در برخی زمینه‌ها برخی کاستی‌هایی هم دارد. برای آموزش این نوع مدل‌ها شما نیاز به دسترسی به کلان داده‌های موجود در اینترنت دارید و بدون داشتن این اطلاعات عملاً آموزش این مدل‌ها غیر ممکن خواهد بود. از طرفی محاسبات و الگوریتم‌های پیچیده استفاده شده در توسعه و راه اندازی این مدل‌ها، درک و ساخت آنها را سخت، زمان بر و پر هزینه می‌کند و مهم‌تر از همه این موارد محتوای تولید شده توسط این مدل‌ها همیشه عاری از خطا و اشتباه نیست و احتمالاً بروز خطا و اشتباه در آن همیشه وجود دارد. به همین خاطر همیشه برای بررسی خطاها نیاز به یک ناظر انسانی بیرونی خواهیم داشت. روی‌هم‌رفته پیشرفت در مدل‌های زبان بزرگ و استفاده از آنها برای توسعه مدل‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی می‌تواند نویدبخش دستیابی به سیستم‌ها و مدل‌های هوشمند شود که بتوان با خیال راحت‌تر به آنها اعتماد کرد و در زمینه‌های مختلف از آنها استفاده کرد.