مدل‌های یادگیری زبان (LLM) به سرعت در حال تکامل هستند و هوش مصنوعی را در صنایع مختلف تغییر می‌دهند. در این مقاله، ما به پنج LLM می پردازیم که در حال حاضر با ویژگی های پیشرفته و موارد استفاده گسترده تأثیرگذار هستند.

مبانی LLM

قبل از اینکه به هر مدل نگاهی بیندازیم، اجازه دهید به برخی از مفاهیم مهم LLM که باید با آنها آشنایی داشته باشید، بپردازیم:

تعداد پارامترها: پارامترها بلوک های سازنده مدل های یادگیری ماشین هستند و می توانید آنها را در طول آموزش برای بهبود پیش بینی ها تنظیم کنید.

تعداد پارامترها به ما می گوید که مدل چقدر پیچیده و توانمند است. LLMهایی با پارامترهای بیشتر (از 70 میلیارد تا بیش از 1 تریلیون) در درک زمینه، تولید متن دقیق و مدیریت وظایف پیچیده بهتر هستند. اما مدل های بزرگتر برای اجرا به قدرت محاسباتی بیشتری نیاز دارند.

داده های آموزشی: موفقیت یک LLM به کیفیت و به روز بودن داده های آموزشی آن بستگی دارد. این مدل ها بر روی حجم عظیمی از داده ها از کتاب ها، وب سایت ها و بسیاری از منابع دیگر آموزش داده می شوند. اگر داده ها قدیمی باشد، مدل ها ممکن است اطلاعات قدیمی تری ارائه دهند.

تکنیک‌های جدیدتر، مانند Retrieval-Augmented Generation (RAG)، با جمع‌آوری داده‌های بلادرنگ کمک می‌کنند. در ادامه به جزئیات بیشتر در مورد داده های هر مدل و نحوه بهبود RAG آنها خواهیم پرداخت.

برنامه ها: LLM ها برای بسیاری از وظایف، مانند ایجاد محتوا، پاسخ به سؤالات، کمک به کدنویسی و ارائه توصیه های شخصی استفاده می شوند.

برخی از مدل‌ها برای کارهای خاص بهتر هستند - به عنوان مثال، برخی در نوشتن خلاقانه برتر هستند، در حالی که برخی دیگر کار فنی را مؤثرتر انجام می‌دهند. ما چگونگی عملکرد هر مدل در مناطق مختلف را تحلیل خواهیم کرد.

هنگام انتخاب LLM چه نکاتی را باید در نظر گرفت

هنگامی که تصمیم می گیرید از کدام LLM استفاده کنید، این عوامل کلیدی را در نظر داشته باشید:

اندازه پارامتر در مقابل نیازهای برق: باید بین تعداد پارامترها و توان مورد نیاز برای اجرای مدل تعادل برقرار کنید. یک مدل با پارامترهای بیش از حد ممکن است به سخت افزار گران قیمت و انرژی بیشتری نیاز داشته باشد، در حالی که مدل کوچکتر ممکن است به اندازه کافی خوب عمل نکند.

تنظیم دقیق: برای به دست آوردن بهترین نتایج، ممکن است نیاز داشته باشید که مدل را با آموزش داده های خود یا تنظیم نحوه پاسخگویی آن، تنظیم دقیق کنید. به عنوان مثال، اگر می‌خواهید پشتیبانی مشتری را انجام دهد، می‌توانید با استفاده از مجموعه‌ای از سؤالات متداول مرتبط با کسب‌وکارتان، آن را تنظیم کنید.

دقت: می‌توانید دقت یک مدل را از طریق آزمایش، معیارها یا مقایسه آن با معیارهای استاندارد اندازه‌گیری کنید. برای درک نقاط قوت و ضعف آن، مهم است که تحلیل کنید این مدل در کارهای مشابه شما چقدر خوب آزمایش شده است.

کارایی هزینه: به هزینه آموزش و استفاده از مدل، از جمله هزینه های سخت افزاری و عملیاتی فکر کنید.

اخلاق و ایمنی: تحلیل کنید که آیا این مدل شامل محافظت در برابر خروجی های مضر یا مغرضانه است، که در توسعه هوش مصنوعی اهمیت بیشتری پیدا می کند.

مروری بر LLM های محبوب

اکنون زمان آن رسیده است که به رشته های LLM که فکر می کنم در حال حاضر بیشترین تأثیر را دارند وارد شوید:

GPT-4

GPT-4 OpenAI هنوز یکی از قدرتمندترین مدل های موجود است. این به خاطر خلاقیت و دقت خود در بسیاری از کاربردهای مختلف شناخته شده است. با بیش از یک تریلیون پارامتر، GPT-4 در مکالمات طبیعی، پاسخ به سوالات پیچیده و تولید محتوای خلاقانه عالی است.

بسیاری از مشاغل از آن برای پشتیبانی مشتری، اتوماسیون و ایجاد محتوا استفاده می کنند، در حالی که توسعه دهندگان از آن برای کمک به کدنویسی استفاده می کنند. اما پنجره زمینه آن در مقایسه با مدل های جدیدتر کوچکتر است و حداکثر 32 هزار توکن است.

جزئیات :

اندازه: بیش از 1 تریلیون پارامتر

داده های آموزشی: 45 ترابایت متن با کیفیت (تا سال 2023)

دقت: بیش از 90 درصد در تست های مکالمه

سرعت یادگیری: سازگاری سریع

برنامه ها: در پشتیبانی مشتری، اتوماسیون، ایجاد محتوا و کمک به کدنویسی استفاده می شود

در نظر گرفتن داده های آموزشی: داده های GPT-4 تا سال 2023 می رسد، پس ممکن است آخرین اطلاعات را از دست بدهد. گفت ن بازیابی اطلاعات در زمان واقعی (RAG) می تواند به به روز ماندن آن کمک کند.

مواردی که باید در نظر بگیرید:

اندازه پارامتر در مقابل نیازهای برق: به دلیل اندازه که دارد به توان زیادی نیاز دارد.

تنظیم دقیق: به راحتی برای کارهای مختلف قابل تنظیم است.

دقت: در مکالمات بسیار دقیق است.

بازدهی هزینه: به دلیل اندازه آن، اجرای آن گران است.

اخلاق: شامل اقدامات ایمنی است اما هنوز در حال بهبود است.

جوزا

Gemini که توسط Google DeepMind ایجاد شده است، از نظر سرعت و کارایی قابل توجه است. برای کارهای سخت عالی است زیرا سریع یاد می گیرد و به آن کمک می کند تا سریعاً با موقعیت های مختلف سازگار شود.

Gemini می‌تواند با انواع مختلفی از داده‌ها (متن، تصاویر و موارد دیگر) کار کند که آن را برای پروژه‌های خلاقانه و حل مشکلات پیچیده ایده‌آل می‌کند.

جزئیات :

اندازه: 500 میلیارد پارامتر

داده های آموزشی: 30 ترابایت، شامل متن، تصاویر و داده های ساخت یافته (تا سال 2024)

سرعت یادگیری: 40 درصد سریعتر از مدل های مشابه

کاربردها: بهترین برای پروژه های خلاقانه و حل مشکلات پیچیده.

در نظر گرفتن داده‌های آموزشی: داده‌های Gemini تا سال 2024 جاری هستند، اما بازیابی اطلاعات در زمان واقعی (RAG) می‌تواند به به‌روزرسانی آن کمک کند.

مواردی که باید در نظر بگیرید:

اندازه پارامتر در مقابل نیازهای برق: به انرژی زیادی نیاز دارد، اما کمی کمتر از GPT-4.

تنظیم دقیق: برای کارهای مختلف بسیار انعطاف پذیر است.

دقت: بسیار دقیق، اگرچه بر اساس کار متفاوت است.

کارایی هزینه: عملکرد خوب را با هزینه معقول ارائه می دهد.

اخلاق: تمرکز بر استفاده مسئولانه، اما به روز رسانی های مداوم مورد نیاز است.

LLaMA

LLaMA متا در مورد کارآمد بودن و سازگاری است. حتی با پارامترهای کمتر، بسیار قابل تنظیم است و به مشاغل اجازه می دهد آن را برای کارهای خاص تنظیم کنند. همچنین در هزینه‌ها صرفه‌جویی می‌کند و آن را به گزینه‌ای محبوب برای کسانی تبدیل می‌کند که می‌خواهند قابلیت‌های هوش مصنوعی قوی بدون هزینه‌های کلان داشته باشند.

LLaMA به صورت رایگان برای تحقیقات و استفاده تجاری در دسترس است، اما محدودیت هایی وجود دارد—سرویس هایی با بیش از 700 میلیون کاربر نیاز به مجوز ویژه دارند و نمی توان از آن برای آموزش مدل های زبان دیگر استفاده کرد.

جزئیات :

اندازه: 70 میلیارد پارامتر

داده های آموزشی: گسترده است اما در مورد محدوده تاریخ مشخص نیست

هزینه: 30 درصد ارزان تر از مدل های مشابه

سفارشی سازی: می تواند به بیش از 500 روش سازگار شود

برنامه ها: محبوب برای مشاغلی که به دنبال هوش مصنوعی مقرون به صرفه هستند

در نظر گرفتن داده های آموزشی: داده های LLaMA موضوعات بسیاری را پوشش می دهد، اما محدوده تاریخ مشخص نیست. گفت ن بازیابی اطلاعات در زمان واقعی (RAG) می تواند دقت آن را با اطلاعات فعلی بهبود بخشد.

مواردی که باید در نظر بگیرید:

اندازه پارامتر در مقابل نیازهای برق: تقاضای کمتری دارد، پس در بسیاری از تنظیمات کار می کند.

تنظیم دقیق: برای نیازهای خاص بسیار قابل تنظیم است.

دقت: در کارهای مختلف خوب است، اما دقت متفاوت است.

کارایی هزینه: بسیار مقرون به صرفه.

اخلاق: اقدامات اخلاقی گنجانده شده است، اما جا برای بهبود وجود دارد.

شاهین

Falcon که توسط موسسه نوآوری فناوری توسعه یافته است، قصد دارد هوش مصنوعی را در دسترس تر کند. بدون نیاز به منابع محاسباتی انبوه عملکرد خوبی دارد، که آن را به انتخاب خوبی برای مشاغل کوچکتر تبدیل می کند.

فالکون نیز مقرون به صرفه است و کیفیت را به خطر نمی اندازد، بعلاوه روی بهره وری انرژی تمرکز می کند.

جزئیات :

اندازه: 180 میلیارد پارامتر

داده های آموزشی: 20 ترابایت (محدوده تاریخ خاصی ذکر نشده است)

دسترسی: محبوب در میان مشاغل کوچک و متوسط

مصرف انرژی: در بین سه مورد برتر برای مصرف انرژی کم

برنامه ها: برای مشاغل کوچکتر که به راه حل های هوش مصنوعی کارآمد نیاز دارند عالی است

در نظر گرفتن داده‌های آموزشی: Falcon داده‌های آموزشی زیادی دارد، اما تاریخ‌های دقیق نامشخص است، که می‌تواند منجر به شکاف در دانش شود. استفاده از بازیابی اطلاعات در زمان واقعی (RAG) می تواند به پر کردن این شکاف ها کمک کند.

مواردی که باید در نظر بگیرید:

اندازه پارامتر در مقابل نیازهای نیرو: عملکرد خوب را با مصرف انرژی کارآمد متعادل می کند.

تنظیم دقیق: برای استفاده های مختلف قابل تنظیم است.

دقت: به طور کلی دقیق است، اما باید برای کارهای خاص آزمایش شود.

بهره وری هزینه: انرژی کارآمد و مقرون به صرفه برای مشاغل کوچک.

اخلاق: متعهد به هوش مصنوعی اخلاقی است، اما نیاز به به روز رسانی منظم دارد.

کلود

کلود آنتروپیک بر ایمنی و اخلاق تمرکز دارد. این برای ایجاد پاسخ‌های مفید و ایمن ساخته شده است و برای شرکت‌هایی که به استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی اهمیت می‌دهند ایده‌آل است.

پنجره زمینه گسترش یافته آن - که اکنون می تواند تا 100 هزار توکن یا حدود 75000 کلمه را مدیریت کند - به این معنی است که می تواند اسناد بزرگ را تجزیه و تحلیل کند که یک مزیت بزرگ است.

با خروجی های مغرضانه کمتر و ویژگی های ایمنی قوی، کلود یک انتخاب محکم برای مشاغلی است که هوش مصنوعی مسئولانه را در اولویت قرار می دهند.

جزئیات:

اندازه: 120 میلیارد پارامتر

کنترل سوگیری: 65 درصد پاسخ‌های سوگیری کمتری نسبت به مدل‌های مشابه

ایمنی: 85 درصد مواقع از دستورالعمل های اخلاقی پیروی می کند

پنجره زمینه: گسترش از 9000 به 100000 توکن

برنامه های کاربردی: ایده آل برای شرکت هایی که هوش مصنوعی مسئول را در اولویت قرار می دهند

در نظر گرفتن داده‌های آموزشی: داده‌های آموزشی کلود دامنه وسیعی دارد، اما دستورالعمل‌های اخلاقی آن به کیفیت آن داده‌ها بستگی دارد. استفاده از تکنیک های RAG می تواند به اطمینان از مرتبط ماندن آن کمک کند.

مواردی که باید در نظر بگیرید:

اندازه پارامتر در مقابل نیازهای انرژی: نسبتاً سخت است که از برنامه های مختلف پشتیبانی می کند.

تنظیم دقیق: می تواند برای اهداف اخلاقی سفارشی شود.

دقت: با میزان پیروی از دستورالعمل های اخلاقی اندازه گیری می شود.

کارایی هزینه: قیمت مناسب.

اخلاق: بر کاهش تعصب و اطمینان از خروجی های ایمن تمرکز می کند و استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی را در اولویت قرار می دهد. به روز رسانی های منظم و بازخورد کاربران به حفظ استانداردهای اخلاقی آن کمک می کند.

نتیجه گیری

هر یک از این LLM ها نقاط قوت منحصر به فرد خود را دارند. مهم نیست که به چیزی قدرتمند مانند GPT-4 یا مدلی مانند کلود که بر استانداردهای اخلاقی تمرکز دارد نیاز دارید، گزینه ای متناسب با نیازهای شما وجود دارد.

همانطور که هوش مصنوعی به رشد خود ادامه می دهد، همه چیز در مورد یافتن مدلی است که با در نظر گرفتن کارایی، ایمنی، هزینه و الزامات خاص به بهترین وجه با اهداف شما مطابقت دارد. این مدل‌ها نه تنها در فناوری پیشرو هستند، بلکه نحوه استفاده ما از هوش مصنوعی را در زندگی روزمره نیز شکل می‌دهند.

خبرکاو