ChatGPT در نوامبر 2022 منتشر شد. از آن زمان، ما شاهد پیشرفت های سریع در زمینه هوش مصنوعی و فناوری بوده ایم.

اما آیا می دانستید که سفر چت ربات های هوش مصنوعی در سال 1966 با ELIZA آغاز شد؟ ELIZA به اندازه مدل های امروزی مانند GPT پیچیده نبود، اما آغاز مسیر هیجان انگیزی بود که ما را به جایی که اکنون هستیم هدایت کرد.

زبان جوهر تعامل انسان است و در عصر دیجیتال، آموزش ماشین‌ها برای درک و تولید زبان به سنگ بنای هوش مصنوعی تبدیل شده است.

مدل‌هایی که امروزه با آن‌ها تعامل داریم - مانند GPT، Llama3، Gemini، و Claude- به عنوان مدل‌های زبان بزرگ (LLM) شناخته می‌شوند. این به این دلیل است که آنها بر روی مجموعه داده های گسترده ای از متن آموزش دیده اند و آنها را قادر می سازد تا طیف گسترده ای از وظایف مرتبط با زبان را انجام دهند.

اما LLM ها دقیقاً چیست و چرا تبلیغات زیادی پیرامون آنها وجود دارد؟

در این مقاله، یاد خواهید گرفت که LLM چیست و تبلیغات در مورد چیست.

LLM چیست؟

مدل‌های زبان بزرگ، مدل‌های هوش مصنوعی هستند که بر روی مقادیر وسیعی از داده‌های متنی برای درک، تولید و دستکاری زبان انسان آموزش دیده‌اند. آنها مبتنی بر معماری های یادگیری عمیق مانند ترانسفورماتور هستند که به آنها اجازه می دهد متن را به گونه ای پردازش و پیش بینی کنند که درک انسان را تقلید کند.

به عبارت ساده تر، LLM یک برنامه کامپیوتری است که بر روی نمونه های زیادی آموزش دیده است تا بین یک سیب و یک بوئینگ 787 تمایز قائل شود - و بتواند هر یک از آنها را توصیف کند.

قبل از اینکه برای استفاده آماده شوند و بتوانند به سؤالات شما پاسخ دهند، LLM ها بر روی مجموعه داده های عظیم آموزش می بینند. در واقع، یک برنامه نمی تواند از یک جمله نتیجه بگیرد. اما پس از تجزیه و تحلیل، مثلاً، تریلیون‌ها جمله، می‌تواند منطقی برای تکمیل جملات یا حتی ایجاد جملات خود بسازد.

چگونه یک LLM را آموزش دهیم

در اینجا نحوه کار فرآیند آموزش آورده شده است:

جمع آوری داده ها: اولین مرحله شامل جمع آوری میلیون ها (یا حتی میلیاردها) سند متنی از منابع مختلف، از جمله کتاب ها، وب سایت ها، مقالات تحقیقاتی و رسانه های اجتماعی است. این مجموعه داده گسترده به عنوان پایه ای برای فرآیند یادگیری مدل عمل می کند.

الگوهای یادگیری: مدل داده های جمع آوری شده را برای شناسایی و یادگیری الگوهای متن تجزیه و تحلیل می کند. این الگوها شامل قواعد دستور زبان، تداعی کلمات، روابط متنی و حتی سطحی از عقل سلیم است. با پردازش این داده ها، مدل شروع به درک نحوه عملکرد زبان می کند.

تنظیم دقیق: پس از آموزش اولیه، مدل برای کارهای خاص تنظیم می شود. این شامل تنظیم پارامترهای مدل برای بهینه‌سازی عملکرد آن برای کارهایی مانند ترجمه، خلاصه‌سازی، تجزیه و تحلیل احساسات یا پاسخ‌گویی به پرسش است.

ارزیابی و آزمایش: پس از آموزش، مدل به شدت در برابر یک سری معیارها آزمایش می شود تا دقت، کارایی و قابلیت اطمینان آن ارزیابی شود. این مرحله تضمین می کند که مدل در برنامه های کاربردی دنیای واقعی به خوبی عمل می کند.

پس از تکمیل فرآیند آموزش، مدل ها به شدت بر روی یک سری معیارها از نظر دقت، کارایی، امنیت و غیره آزمایش می شوند.

کاربردهای LLM

LLM ها طیف وسیعی از کاربردها، از تولید محتوا تا پیش بینی و بسیاری موارد دیگر را دارند.

تولید محتوا:

کمک نوشتن: ابزارهایی مانند Grammarly از LLM برای ارائه پیشنهادهای بلادرنگ برای بهبود گرامر، سبک و وضوح در نوشتن استفاده می‌کنند. چه در حال تهیه پیش نویس ایمیل یا نوشتن یک رمان باشید، LLM می تواند به شما کمک کند متن خود را اصلاح کنید.

داستان سرایی خودکار: مدل‌های هوش مصنوعی اکنون می‌توانند محتوای خلاقانه، از داستان‌های کوتاه گرفته تا رمان‌های کامل تولید کنند. این مدل‌ها می‌توانند از سبک نویسندگان مشهور تقلید کنند یا حتی سبک‌های ادبی کاملاً جدیدی خلق کنند.

خدمات مشتری:

ربات‌های گفتگو: بسیاری از شرکت‌ها چت‌ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را به کار می‌گیرند که می‌توانند سوالات مشتریان را در زمان واقعی درک کنند و به آنها پاسخ دهند. این چت‌بات‌ها می‌توانند طیف وسیعی از وظایف، از پاسخ به سؤالات متداول گرفته تا پردازش سفارش‌ها را انجام دهند.

دستیاران شخصی: دستیاران مجازی مانند سیری و الکسا از LLM برای تفسیر و پاسخگویی به دستورات صوتی استفاده می‌کنند و اطلاعات، یادآوری‌ها و سرگرمی‌ها را در صورت تقاضا در اختیار کاربران قرار می‌دهند.

بهداشت و درمان:

خلاصه کردن سوابق پزشکی: LLM ها می توانند با خلاصه کردن سوابق بیمار به متخصصان مراقبت های بهداشتی کمک کنند و تحلیل اطلاعات مهم و تصمیم گیری آگاهانه را آسان تر کنند.

کمک تشخیصی: مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های بیمار و ادبیات پزشکی را تجزیه و تحلیل کنند تا به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها و توصیه‌های درمانی کمک کنند.

تحقیق و آموزش:

بررسی ادبیات: LLM ها می توانند مقادیر زیادی از مقالات تحقیقاتی را برای ارائه خلاصه های مختصر، شناسایی روندها و پیشنهاد جهت های تحقیقاتی جدید تحلیل کنند.

ابزارهای آموزشی: آموزگاران مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند تجربیات یادگیری شخصی را با انطباق با پیشرفت و نیازهای دانش آموز ارائه دهند. این ابزارها می توانند بازخورد فوری و برنامه های مطالعه متناسب را ارائه دهند.

سرگرمی:

توسعه بازی: LLM ها برای ایجاد شخصیت های پویاتر و پاسخگوتر در بازی های ویدیویی استفاده می شوند. این شخصیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به صورت واقعی‌تر و تعاملی با بازیکنان درگیر شوند.

موسیقی و نسل هنر: مدل‌های هوش مصنوعی اکنون می‌توانند موسیقی بسازند، آثار هنری تولید کنند و حتی فیلمنامه‌هایی برای فیلم بنویسند و مرزهای بیان خلاقانه را جابجا کنند.

چالش های LLM

در حالی که LLM ها قدرتمند هستند، بدون چالش نیستند. ChatGPT بیش از 150 میلیون کاربر ماهانه دارد، این به ما ایده می دهد که چقدر تاثیر هوش مصنوعی دارد. اما فناوری‌های جدید چالش‌هایی نیز ایجاد می‌کنند.

تعصب و انصاف:

LLM ها از داده هایی که بر روی آنها آموزش دیده اند یاد می گیرند، که می تواند شامل سوگیری های موجود در جامعه باشد. این می تواند منجر به نتایج مغرضانه یا ناعادلانه در پیش بینی ها یا پاسخ های آنها شود. پرداختن به این امر مستلزم تنظیم دقیق مجموعه داده و تنظیمات الگوریتم برای به حداقل رساندن سوگیری است.

حریم خصوصی داده ها:

LLM ها ممکن است به طور ناخواسته اطلاعات حساسی را از داده هایی که بر روی آنها آموزش دیده اند یاد بگیرند و حفظ کنند، که نگرانی های مربوط به حریم خصوصی را افزایش می دهد. تحقیقات مداومی در مورد چگونگی حفظ حریم خصوصی LLMها وجود دارد.

منابع فشرده:

آموزش LLM نیاز به قدرت محاسباتی بسیار زیاد و مجموعه داده های بزرگ دارد که می تواند هزینه بر باشد و از نظر زیست محیطی هزینه بر باشد. تلاش‌هایی برای ایجاد مدل‌های کارآمدتر که به انرژی و داده‌های کمتری نیاز دارند، در حال انجام است.

قابلیت تفسیر:

LLM ها اغلب به عنوان "جعبه های سیاه" دیده می شوند، به این معنی که درک اینکه دقیقا چگونه به نتایج خاصی می رسند، چالش برانگیز است. توسعه روش هایی برای تفسیرپذیرتر و قابل توضیح تر کردن هوش مصنوعی یک حوزه تحقیقاتی مداوم است.

کد نویسی با LLM: یک مثال تکراری

برای کسانی از شما که دوست دارید دست خود را با کد کثیف کنید، در اینجا یک مثال سریع از نحوه استفاده از LLM با کتابخانه Replicate آورده شده است.

Replicate یک بسته پایتون است که فرآیند اجرای مدل های یادگیری ماشین را در فضای ابری ساده می کند. این یک رابط کاربر پسند برای دسترسی و استفاده از مجموعه گسترده ای از مدل های از پیش آموزش دیده از پلتفرم Replicate فراهم می کند.

با Replicate به راحتی می توانید:

مدل ها را مستقیماً از کد پایتون یا نوت بوک های Jupyter خود اجرا کنید.

به انواع مدل ها، از جمله تولید تصویر، تولید متن و غیره دسترسی داشته باشید.

از زیرساخت ابری قدرتمند برای اجرای کارآمد مدل استفاده کنید.

قابلیت های هوش مصنوعی را بدون پیچیدگی های آموزش و استقرار مدل در برنامه های خود ادغام کنید.

در اینجا یک قطعه کد ساده برای تولید متن با استفاده از مدل llama3-70b-instruct Meta آورده شده است. Llama 3 یکی از جدیدترین مدل های زبان بزرگ منبع باز است که توسط Meta توسعه یافته است. این به گونه ای طراحی شده است که بسیار توانا، همه کاره و در دسترس باشد و به کاربران اجازه می دهد تا برنامه های هوش مصنوعی خود را آزمایش، نوآوری و مقیاس کنند.

 import os import replicate # pip install replicate # Get your token from -> https://replicate.com/account/api-tokens os.environ[ "REPLICATE_API_TOKEN" ] = "TOKEN" api = replicate.Client(api_token=os.environ[ "REPLICATE_API_TOKEN" ]) # Running llama3 model using replicate output = api.run( "meta/meta-llama-3-70b-instruct" , input={ "prompt" : 'Hey how are you?' } ) # Printing llama3's response for item in output: print(item, end= "" )

توضیح:

ابتدا توکن تکراری را با استفاده از بسته os به عنوان متغیر محیطی ذخیره می کنیم.

سپس از مدل Llama3 70b-instruct برای دادن پاسخ بر اساس درخواست خود استفاده می کنیم. شما می توانید خروجی را با تغییر دستور سفارشی کنید.

و اعلان چیست؟ یک اعلان اساساً یک دستورالعمل یا درخواست مبتنی بر متن است که به یک مدل هوش مصنوعی داده می شود. این مانند ارائه یک نقطه شروع یا جهت برای هوش مصنوعی برای تولید متن، ترجمه زبان ها، نوشتن انواع مختلف محتوای خلاقانه و پاسخ دادن به سوالات شما به روشی آموزنده است.

به عنوان مثال:

"شعری در مورد رباتی که در حال کاوش در اقیانوس است بنویس."

"Translate "سلام، خوبی؟" به اسپانیایی."

محاسبات کوانتومی را به زبان ساده توضیح دهید.

اینها همه دستوراتی هستند که هوش مصنوعی را برای تولید یک خروجی خاص راهنمایی می کنند.

با استفاده از lama-3-70b-instruct متا، می توانید ابزارهای مختلفی را پیرامون برنامه هایی که در این مقاله به آنها اشاره شده است بسازید. دستورات را بر اساس مورد استفاده خود تنظیم کنید و آماده حرکت خواهید بود! ⚡️

نتیجه گیری

در این مقاله، ما دنیای مدل‌های زبان بزرگ را تحلیل کردیم و درک سطح بالایی از نحوه کار و فرآیند آموزش آنها ارائه کردیم. ما به مفاهیم اصلی LLM، از جمله جمع‌آوری داده‌ها، یادگیری الگو، و تنظیم دقیق پرداختیم و در مورد کاربردهای گسترده LLM در صنایع مختلف بحث کردیم.

در حالی که LLM ها پتانسیل بسیار زیادی را ارائه می دهند، اما با چالش هایی مانند تعصب، نگرانی های حفظ حریم خصوصی، تقاضای منابع و قابلیت تفسیر نیز همراه هستند. پرداختن به این چالش ها بسیار مهم است زیرا هوش مصنوعی همچنان به تکامل و ادغام عمیق تر در زندگی ما ادامه می دهد.

ما همچنین نگاهی اجمالی به نحوه شروع کار با LLM با استفاده از کتابخانه Replicate ارائه کردیم، که نشان داد حتی مدل‌های پیچیده مانند Llama3 70b-instruct نیز می‌توانند با ابزارهای مناسب برای توسعه‌دهندگان قابل دسترسی باشند.

خبرکاو