مدل زبانی بزرگ (LLM) چیست؟

مدل‌ زبانی بزرگ (Large Language Model) یا به‌اختصار LLM به مدل‌های یادگیری ماشینی گفته می‌شود که توانایی درک و تولید متن به زبان انسانی را دارند. عملکرد این مدل‌ها مبتنی بر تحلیل مجموعه‌های عظیمی از داده‌های زبانی است.

مدل زبانی بزرگ (LLM) چیست؟

مدل‌ زبانی بزرگ نوعی برنامه از هوش مصنوعی است که می‌تواند متن را در کنار انجام وظایف دیگر تشخیص دهند و تولید کنند. این مدل‌ها از مجموعه‌های عظیمی از داده آموزش می‌بینند و از همین رو نام «بزرگ» را به خود گرفته‌اند. مدل‌های زبانی بزرگ بر پایه یادگیری ماشین و به‌طور خاص نوعی از شبکه عصبی به نام مدل ترنسفورمر ساخته شده‌اند.

مدل‌ زبانی بزرگ به زبان ساده‌تر برنامه‌ای کامپیوتری‌ست که آن‌قدر مثال‌های مختلف دریافت کرده‌ که می‌تواند زبان انسان یا انواع دیگر از داده‌های پیچیده را تشخیص داده و تفسیر کند. بسیاری از این مدل‌ها از داده‌های اینترنتی آموزش دیده‌اند که از هزاران و میلیون‌ها گیگابایت متن جمع‌آوری شده‌اند. برخی از مدل‌ها حتی پس از آموزش اولیه نیز به جست‌و‌جو در وب ادامه می‌دهند تا محتوای بیشتری را پیدا کنند؛ گر‌چه کیفیت نمونه‌ها بر چگونگی یادگیری زبان انسانی از سوی مدل تأثیر می‌گذارد. بنابراین ممکن است برنامه‌نویسان حداقل در ابتدای راه از مجموعه‌ داده‌های دست‌چین‌شده استفاده کنند.

مدل‌ زبانی بزرگ از نوعی یادگیری ماشینی به نام یادگیری عمیق (Deep Learning) استفاده می‌کند تا بفهمد که چگونه حروف، کلمات و جملات در کنار هم عمل می‌کنند. یادگیری عمیق شامل تحلیل احتمالات داده‌های ساختار‌نیافته است که در نهایت به مدل اجازه می‌دهد تا تمایز بین بخش‌های مختلف محتوا را بدون دخالت انسان تشخیص دهد.

سپس مدل‌های زبانی بزرگ از طریق تنظیم دقیق آموزش بیشتری می‌بینند. این مدل‌ها بهینه‌سازی می‌شوند تا کار خاصی را که برنامه‌نویس در نظر دارد نظیر تفسیر پرسش‌ها و پاسخ‌دهی یا ترجمه متنی از زبانی به زبان دیگر را انجام دهند.

مدل‌ زبانی بزرگ در چه زمینه‌هایی کاربرد دارد؟

مدل‌ زبانی بزرگ را می‌توان آموزش داد تا طیف گسترده‌ای از وظایف را انجام دهند. یکی از شناخته‌شده‌ترین استفاده از چنین مدل‌هایی هوش مصنوعی مولد است. هنگامی که هوش مصنوعی مولد فرمانی دریافت می‌کند یا پرسشی از آن می‌شود می‌تواند متنی را در پاسخ تولید کند. برای مثال مدل زبانی بزرگ چت‌جی‌پی‌تی که در دسترس عموم است در پاسخ به ورودی کاربران می‌تواند مقاله، شعر و سایر فرم‌های متنی را تولید کند.

مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده از جمله زبان‌های برنامه‌نویسی می‌توانند مدل‌های زبانی بزرگ را آموزش دهند. برخی از این مدل‌ها می‌توانند به برنامه‌نویسان در کدنویسی کمک کنند. مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند بر‌اساس درخواست برنامه‌نویسان توابعی را بنویسند یا با دریافت کد اولیه می‌توانند برنامه‌نویسی را تکمیل کنند. کاربردهای دیگر مدل‌های زبانی بزرگ به شرح زیر است:

• تحلیل احساسات
• پژوهش در زمینه دی‌ان‌ای
• پشتیبانی از مشتری
• چت‌بات‌ها
• جست‌و‌جوی آنلاین

نمونه‌های بارز مدل‌های زبانی بزرگ شامل چت‌جی‌پی‌تی (از مؤسسه اوپن‌ای‌آی)، بَرْد (از شرکت گوگل)، لاما (از شرکت متا) و بینگ‌چت (از شرکت مایکروسافت) می‌شوند. کوپایلت از گیت‌هاب نیز نمونه‌ای دیگر است که به‌جای زبان انسانی از زبان‌های کدنویسی بهره می‌برد.

مدل‌ زبانی بزرگ چگونه کار می‌کند؟

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

مدل‌ زبانی بزرگ در سطح پایه بر‌اساس یادگیری ماشین ساخته شده‌ است. یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و به روشی اشاره دارد که در آن برنامه‌ای حجم عظیمی از داده را دریافت می‌کند تا آموزش ببیند که چگونه ویژگی‌های داده را بدون دخالت انسان شناسایی کند.

مدل‌ زبانی بزرگ از نوعی یادگیری ماشین به نام یادگیری عمیق استفاده می‌کند. گر‌چه مدل‌های یادگیری عمیق اساساً می‌توانند خود را آموزش دهند تا تمایزها را بدون دخالت انسان تشخیص دهند اما معمولاً مقداری تنظیم دقیق از جانب انسان‌ها نیز لازم است.

یادگیری عمیق از احتمالات استفاده می‌کند تا آموزش ببیند. برای مثال در پانگرام انگلیسی «روباه قهوه‌ای‌رنگ چابک از روی سگ تنبل پرید» حروف «ر» و «ب» (به‌ترتیب چهار بار و سه بار) بیشتر تکرار شده‌اند. بدین‌طریق یادگیری عمیق می‌تواند (به‌درستی) نتیجه بگیرد که این حروف در متن پرکاربردتر هستند.

باید این را نیز در نظر گرفت که یادگیری عمیق نمی‌تواند از جمله‌ای واحد به نتیجه برسد. یادگیری عمیق پس از تحلیل تریلیون‌ها جمله می‌تواند به اندازه‌ای آموزش بببند که پیش‌بینی کند چگونه جمله‌ای ناتمام را به‌طور منطقی کامل کند یا حتی جملاتی را از خود تولید نماید.

شبکه‌های عصبی در مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌ زبانی بزرگ بر پایه شبکه‌های عصبی ساخته شده‌ تا این نوع از یادگیری عمیق صورت گیرد. مغز انسان از نورون‌هایی ساخته شده که به یکدیگر متصل شده و سیگنال‌هایی را بین خود رد‌و‌بدل می‌کنند. بدین صورت شبکه عصبی (مصنوعی) نیز از گره‌های شبکه‌ای تشکیل شده که با یکدیگر در ارتباط هستند. این شبکه‌ها از چندین لایه ساخته شده‌اند:

• لایه ورودی
• لایه خروجی
• یک یا چند لایه میانی

این لایه‌ها تنها در صورتی اطلاعات را به یکدیگر منتقل می‌کنند که خروجیشان از آستانه‌ای مشخص فراتر رود.

مدل‌های ترنسفورمر در مدل‌های زبانی بزرگ

نوع خاصی از شبکه‌های عصبی که در مدل‌های زبانی بزرگ استفاده می‌شوند مدل‌های ترنسفورمر نام دارند. مدل‌های ترنسفورمر توانایی یادگیری بافت‌ها را دارند. این قابلیت به‌ویژه در زبان انسانی که بسته به بافت تغییر می‌یابد جالب‌توجه است. چنین مدل‌هایی از تکنیک ریاضی به نام توجه به خود استفاده می‌کنند تا وجه اشتراک عناصر در توالی را تشخیص دهند. این ویژگی ترنسفورمرها را در درک بافت از سایر انواع یادگیری ماشین بهتر می‌سازد. برای مثال ترنسفورمرها می‌توانند بفهمند که چگونه انتهای جمله‌ای به ابتدایش مرتبط است یا چگونه جملات در پاراگراف‌ها به یکدیگر ربط دارند.

مدل‌ زبانی بزرگ با این توانایی قادر می‌شود زبان انسانی را تفسیر کند. این امر حتی در زمانی‌هایی رخ می‌دهد که زبان انسانی مبهم یا ضعیف بیان شده است یا به ترکیباتی چیده شده که قبلاً با آن‌ها مواجه نشده‌اند یا به روش‌های جدیدی بافت‌سازی شده است. مدل‌های زبانی بزرگ در واقع معناشناسی را تشخیص می‌دهد. بدین گونه مدل‌ها می‌توانند کلمات و مفاهیم را بر‌اساس معنا به هم مرتبط سازند چرا‌که چنین مدل‌هایی میلیون‌ها و میلیاردها بار با حالات مختلف مواجه شده‌اند.

مدل‌ زبانی بزرگ چه مزایا و محدودیت‌هایی دارد؟

مدل‌ زبانی بزرگ، ویژگی‌ای اساسی دارد و آن توانایی‌اش در پاسخگویی به پرسش‌های پیش‌بینی‌ناپذیر است. برنامه‌های کامپیوتری سنتی دستورات را در قالب نحوی که مورد قبول برنامه باشد یا از مجموعه‌ای مشخص از ورودی‌های کاربر دریافت می‌کند. همانند بازی‌های ویدیویی که دارای مجموعه محدودی از دکمه‌های دستوری هستند برنامه‌ها نیز مجموعه محدودی از عناصر کلیکی یا تایپی هستند و همچنین زبان‌های برنامه‌نویسی نیز از دستورات شرطی دقیق تشکیل شده‌اند.

مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند به زبان انسانی پاسخ دهند و از تحلیل داده استفاده کند تا به سؤالات یا فرامین ساختارنیافته به شیوه‌ای معقول پاسخ دهند. برنامه‌های کامپیوتری متداول سؤالاتی همچون «چهار گروه برتر فانک در تاریخ کدام‌اند؟» را تشخیص نمی‌دهند اما مدل‌های زبانی بزرگ فهرستی از چهار گروه را ارائه می‌دهند و دفاعی نسبتاً مستدل را از اینکه چرا این گروه‌ها بهترین هستند ارائه می‌کند.

با‌این‌حال مدل‌های زبانی بزرگ همان اطلاعاتی را ارائه می‌دهند که از داده‌ها جذب کرده‌اند. اگر این مدل‌ها اطلاعات نادرستی را دریافت کرده باشند به‌طبع اطلاعات نادرستی را در پاسخ به کاربران ارائه خواهند داد. همچنین مدل‌های زبانی بزرگ هر‌از‌گاهی هذیان می‌گویند. هذیان‌گویی به زمانی اطلاق می‌شود که مدل‌ها نمی‌توانند پاسخ دقیقی تولید کنند و در نتیجه اطلاعاتی جعلی خلق می‌کنند. برای مثال در سال ۲۰۲۲ خبرگزاری فست‌کامپنی از چت‌جی‌پی‌تی درباره گزارش سه‌ماهه مالی آخر شرکت تسلا پرسید. چت‌جی‌پی‌تی در پاسخ مقاله‌ای خبری منسجمی ارائه داد اما بسیاری از اطلاعاتی که داد ساختگی بود.

برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ که در اختیار کاربران قرار دارند از نظر امنیتی به‌اندازه هر برنامه دیگری مستعد خطا هستند. همچنین احتمال دارد مدل‌های زبانی بزرگ از طریق ورودی‌های مخرب دستکاری شوند تا پاسخ‌های خاصی (از جمله پاسخ‌های خطرآفرین یا غیراخلاقی) را اولویت دهند. در آخر یکی از مشکلات امنیتی مدل‌های زبانی بزرگ این است که احتمال دارد کاربران داده‌های محرمانه و امنیتی‌ای را بارگذاری کنند تا بهره‌وری خود را افزایش دهند اما مدل‌های زبانی بزرگ از همین ورودی‌های دریافتی در راستای آموزش بیشتر مدل خود استفاده می‌کنند. مدل‌های زبانی بزرگ طراحی نشده‌اند تا گنجینه داده‌ها باشند چرا‌که ممکن است داده‌های محرمانه را در پاسخ به کاربران دیگر فاش کنند.

چگونه توسعه‌دهندگان می‌توانند سریعاً مدل‌ زبانی بزرگ خود را بسازند؟

وقتی توسعه‌دهندگان بخواهند برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ بسازند نیاز است به چندین مجموعه داده دسترسی آسانی داشته باشند و مکانی را جهت ذخیره داده‌ها اختیار کنند. هر دو گزینه ذخیره‌سازی ابری و داخلی به این منظور ممکن است نیازمند سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌هایی فراتر از بودجه توسعه‌دهندگان باشد. علاوه‌بر این مجموعه‌های داده آموزشی معمولاً در مکان‌های متعددی ذخیره می‌شوند اما انتقال چنین داده‌هایی به مکانی مرکزی ممکن است منجر به هزینه‌های هنگفتی شود. منبع

برای اطلاعات بیشتر و مشاوره با کارشناسان ابرآمد، با ما در تماس باشید:

• آیا مدل‌های زبانی بزرگ واقعاً «می‌فهمند» یا فقط متن را تقلید می‌کنند؟

  مدل‌های زبانی بزرگ «فهم انسانی» به معنای آگاهی یا درک ذهنی ندارند، اما می‌توانند الگوهای معنایی زبان را با دقت بسیار بالا تشخیص دهند. این مدل‌ها با تحلیل آماری حجم عظیمی از متن یاد می‌گیرند که کلمات و جملات در چه بافت‌هایی کنار هم می‌آیند و بر همین اساس پاسخ‌هایی تولید می‌کنند که از نظر زبانی و معنایی معقول به نظر می‌رسند. بنابراین آن‌ها معنا را استنتاج می‌کنند، نه اینکه مانند انسان آن را تجربه کنند.

• چرا مدل‌های زبانی بزرگ گاهی اطلاعات نادرست یا ساختگی تولید می‌کنند؟

  مدل‌های زبانی بزرگ بر پایه پیش‌بینی محتمل‌ترین ادامه متن کار می‌کنند، نه بررسی صحت واقعی اطلاعات. اگر داده‌های آموزشی ناقص، قدیمی یا نادرست باشند، یا اگر پرسش فراتر از دانش مدل باشد، ممکن است مدل پاسخی ظاهراً منطقی اما نادرست تولید کند؛ پدیده‌ای که به آن «هذیان‌گویی» گفته می‌شود. به همین دلیل خروجی این مدل‌ها همیشه باید توسط انسان یا منابع معتبر راستی‌آزمایی شود.

• آیا استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای داده‌های محرمانه امن است؟

  خیر، به‌طور پیش‌فرض نباید مدل‌های زبانی بزرگ را محلی امن برای ورود اطلاعات حساس یا محرمانه دانست. برخی از این مدل‌ها ممکن است از داده‌های ورودی برای بهبود آموزش خود استفاده کنند و در صورت طراحی نامناسب، خطر افشای غیرمستقیم اطلاعات وجود دارد. به همین دلیل در کاربردهای سازمانی، استفاده از نسخه‌های اختصاصی، ایزوله‌شده و دارای کنترل‌های امنیتی دقیق ضروری است.