در دنیای هوش مصنوعی، کلمه LLM یا Large Language Model به یکی از با اهمیت ترین مفاهیم تبدیل شده است. این مدل‌ها توانسته‌اند در زمان کوتاهی جایگاه اختصاصی‌ای در فناوری‌های روز اشکار کنند و تعداد بسیاری از فرایندها و ابزارهای هوشمند را دگرگون کنند. اما LLM دقیقاً چیست، چطور کار می‌کند و چه مثالهایی از آن وجود دارد؟ جواب این سؤالات را در این نوشته از دیجیاتو دریافت خواهید کرد.

مدل زبانی بزرگ چیست

مدل زبانی بزرگ یا LLM، یک نوع مدل یادگیری عمیق است که با منفعت گیری از حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش داده می‌شود. مقصد مهم این مدل‌ها، فهمیدن زبان طبیعی انسان و تشکیل متن شبیه گفتار یا نوشتار انسانی است.

به گفتن ساده‌تر، هنگامی از LLM سخن بگویید می‌کنیم، درمورد سیستمی سخن می‌زنیم که می‌تواند جمله‌ها را بخواند، معنی آن‌ها را بفهمد و متن جدیدی تشکیل کند. این فرآیند طبق معمولً بر پایه معماری ترنسفورمر (Transformer) انجام می‌شود که توانایی اختصاصی‌ای در پردازش داده‌های متنی و یافتن ربط بین کلمات دارد.

تفاوت مدل‌های زبانی معمولی با مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی معمولی، نسخه‌های ساده‌تری از سیستم‌های پردازش زبان می باشند که طبق معمولً با داده‌های محدود و تعداد پارامترهای کمتر آموزش می‌بینند. این مدل‌ها می‌توانند وظایفی همانند تکمیل متن یا تحلیل ساده‌ جملات را انجام بدهند، اما توانایی آن‌ها در تشکیل متن طبیعی و پیچیده محدود است.

در روبه رو، مدل‌های زبانی بزرگ با میلیاردها پارامتر و حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند. همین مقیاس بزرگ علتمی‌شود که بتوانند زبان انسان را روان‌تر، دقیق‌تر و در عرصه‌های متنوع‌تری فهمیدن و تشکیل کنند.

مدل‌های زبانی بزرگ چطور آموزش می‌بینند

فرآیند آموزش یک مدل زبانی بزرگ به این صورت است که حجم عظیمی از متن‌های حاضر در اینترنت، کتاب‌ها، مقالات، گفتگوها و منبع های متنی دیگر جمع‌آوری می‌شود. سپس مدل با منفعت گیری از یادگیری عمیق و معماری ترنسفورمر (Transformer) روی این داده‌ها آموزش می‌بیند.

بعد از مرحله پیش‌آموزش، طبق معمولً یک مرحله دیگر به نام ریزتنظیم (Fine-tuning) انجام می‌شود. در این مرحله مدل با داده‌های تخصصی‌تر یا با بازخورد انسانی آموزش داده می‌شود تا جواب‌های دقیق‌تر، ایمن‌تر و کاربردی‌تری اراعه دهد.

به همین علت است که LLMها می‌توانند متنی تشکیل کنند که زیاد همانند به نوشتار انسان است و در عرصه‌های گوناگون همانند گفتگو، برنامه‌نویسی یا ترجمه کاربرد دارد.

نحوه کار مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ با پیش‌بینی کلمه بعدی در یک جمله کار می‌کنند. آنها میلیاردها پارامتر دارند که طی فرآیند آموزش، با داده‌های گسترده‌ای تنظیم خواهد شد. هرچه داده‌ها و پارامترها زیاد تر باشد، مدل توانایی بیشتری در تشکیل متن روان و طبیعی خواهد داشت.

برای مثال، اگر جمله‌ای همانند «کتاب را روی…» داده شود، مدل می‌تواند بر پایه الگوهای زبانی، ادامه محتمل را همانند «میز گذاشت» یا «قفسه گذاشت» نظر دهد.

مدل‌های معروف LLM

در سال‌های تازه، مدل‌های بسیاری گسترش یافته‌اند که هرکدام ویژگی‌های خاص خود را دارند.

• GPT (Generative Pre-trained Transformer) ساخته OpenAI: این سری از محبوب‌ترین مدل‌های زبانی بزرگ است. از GPT-2 گرفته تا GPT-5، هر نسخه توانایی بیشتری در فهمیدن و تشکیل زبان اشکار کرده است.
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) از گوگل: مدلی که با مقصد فهمیدن دقیق‌تر متن طراحی شد و به شکل گسترده در موتور جستجوی گوگل به کار می‌رود.
• LLaMA (Large Language Model Meta AI) از متا: مدلی منبع‌باز که برای منفعت گیری پژوهشگران و گسترش‌دهندگان معارفه شد و جامعه‌ بزرگی از کاربران را به خود جذب کرده است.
• Claude از Anthropic: مدلی با تمرکز اختصاصی بر ایمنی، شفافیت و افت سوگیری‌ها در خروجی.
• Gemini از گوگل: نسل تازه مدل‌های زبانی گوگل که علاوه‌بر متن، توانایی کار با داده‌های چندرسانه‌ای همانند عکس و ویدیو را هم دارد.

کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ تنها برای تشکیل متن منفعت گیری نمی‌شوند، بلکه طیف گسترده‌ای از کاربردها را پوشش خواهند داد:

تشکیل محتوا

LLMها می‌توانند مقالات، متن‌های تبلیغاتی، شعر یا حتی داستان بنویسند. این ویژگی آن‌ها را به ابزارهای مورد قیمت برای نویسندگان و بازاریابان تبدیل کرده است.

ترجمه ماشینی

به‌علت توانایی فهمیدن عمیق‌تر زبان، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند ترجمه‌های دقیق‌تر و روان‌تری نسبت به سیستم‌های قدیمی اراعه دهند.

چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی

از خدمات مشتریان گرفته تا دستیارهای شخصی هوشمند، LLMها نقش مهم در اراعه جواب‌های طبیعی و انسانی دارند.

برنامه‌نویسی و گسترش نرم‌افزار

مدل‌هایی همانند Codex (نسخه‌ای از GPT) می‌توانند کد تشکیل کنند، خطاها را شناسایی کنند یا حتی قسمت‌هایی از برنامه را بازنویسی نمایند.

تحلیل داده‌های متنی

در حوزه‌هایی همانند پزشکی و حقوق، LLMها می‌توانند اسناد طویل را خلاصه کنند، نکات کلیدی را استخراج کنند و کار پژوهشگران را ساده‌تر سازند.

آموزش و یادگیری شخصی‌سازی‌شده

این مدل‌ها قادرند به‌گفتن مربی یا راهنمای آموزشی عمل کنند و جواب‌هایی مشابه با سطح یادگیری هر فرد اراعه دهند.

محدودیت‌ها و چالش‌ها

با وجود همه توانمندیها، مدل‌های زبانی بزرگ بدون مشکل نیستند. برخی از با اهمیت ترین چالش‌ها عبارت‌اند از:

• تشکیل اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده (Hallucination)
• سوگیری‌های ناشی از داده‌های آموزشی
• نیاز به منبع های سخت‌افزاری قوی و پرهزینه
• مسائل اخلاقی و امنیتی در منفعت گیری‌ی نادرست از این فناوری

آینده مدل‌های زبانی بزرگ

با سرعتی که تحقیقات در این حوزه پیش می‌رود، انتظار می‌رود LLMها در آینده توانمندیهای گسترده‌تری اشکار کنند. پیش‌بینی می‌شود مدل‌های نسل تازه، چندوجهی (Multimodal) باشند و بتوانند به‌صورت استاندارد علاوه‌بر متن، با عکس، صدا و ویدیو نیز کار کنند. این چنین کوششهای بسیاری برای افت مصرف انرژی و افزایش شفافیت این مدل‌ها درحال انجام است. یقیناً تعداد بسیاری از مدل‌های شرکت‌های بزرگ همانند GPT-4o و جمینای ۲.۵ Pro اکنون از عکس، صوت و ویدیو حمایتمی‌کنند. اما انتظار می‌رود این حمایتدر آینده به‌صورت استاندارد در هر مدلی که معارفه می‌شود به‌طور پیش‌فکر باشد.

جمع‌بندی

مدل‌های زبانی بزرگ یا LLMها یکی از بزرگ‌ترین پیشرفت‌های دنیای هوش مصنوعی محسوب خواهد شد. آنها توانسته‌اند نحوه تعامل انسان با ماشین را تحول دهند و در صنایع گوناگون، از بازاریابی و آموزش گرفته تا پزشکی و برنامه‌نویسی، اثرگذار باشند. بااین‌حال، شناخت محدودیت‌ها و چالش‌ها برای منفعت گیری مسئولانه از آن‌ها الزامی است.

سؤالات متداول درمورد آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)