مدل زبانی بزرگ چیست و چگونه کار ما را ساده تر می نماید؟ - یزد بلاگ

مدل زبانی بزرگ در اصل یک سامانه یادگیرنده است که با مطالعه حجم عظیمی از متن، الگوهای زبان را می شناسد، معنا را حدس می زند و ادامه منطقی جمله ها را می سازد. این توانایی فقط به پاسخ دادن محدود نمی گردد. کمک به نوشتن، خلاصه سازی، ترجمه، شرح مفاهیم درسی، و حتی کمک رساندن به برنامه نویسان از کاربردهای روزمره آن است.

مدل زبانی بزرگ این روزها به وفور در مقالات استفاده می گردد، اما معنی آن کمتر شرح داده می گردد.

درک درست این فناوری بدون بزرگ نمایی، برای کاربران عادی اهمیت دارد. دانستن این که مدل های زبانی بزرگ چطور آموزش می بینند، چه محدودیت هایی دارند،و چرا گاهی اشتباه می نمایند، کمک می نماید استفاده ما مسئولانه تر و هوشمندانه تر باشد. در ادامه، قدم به قدم به پشت صحنه این فناوری می رویم و کوشش می کنیم تصویر روشنی از آن ارائه دهیم.

1- از ایده تا واقعیت: مدل زبانی بزرگ چگونه شکل گرفت

در دهه های گذشته، رایانه ها بیشتر با دستورهای دقیق کار می کردند. اگر یک دستور کمی مبهم نوشته می شد، سیستم به سادگی خطا می داد. پژوهشگران علوم رایانه در پی روشی بودند که ماشین بتواند با زبان طبیعی سر و کار داشته باشد. نقطه شروع، ساخت الگوریتم هایی بود که روی متن های کوچک تمرین می کردند. اما با ورود شبکه های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) و سپس معماری ترنسفورمر (Transformer)، شرایط تغییر کرد.

ترنسفورمر به مدل اجازه می دهد هنگام خواندن یک جمله، به همه کلمات آن توجه کند. این سازوکار توجه یا اَتِنشِن (Attention) باعث شد ارتباط دورترین کلمات در جمله هم دیده گردد. نتیجه این بود که مدل ها بهتر حدس می زدند نویسنده چه می خواهد بگوید. وقتی این ایده با داده های بسیار بزرگ ترکیب شد، مدل زبانی بزرگ به دنیا آمد.

آموزش چنین مدلی با فرایندی به نام پیش آموزش یا (Pre-training) انجام می گردد. در این مرحله، مدل متن های گوناگون را می خواند و یاد می گیرد که ادامه هر جمله چه می تواند باشد. سپس با ریزتنظیم یا فاین-تیونینگ (Fine-tuning) برای کارهای خاص تر آماده می گردد.

پس مدل زبانی بزرگ، ادامه منطقی پیشرفت های پیوسته در یادگیری ماشین (Machine Learning) است.

2- مغزِ مصنوعی: یادگیری آماری به زبان ساده

مدل زبانی بزرگ مثل انسان معنا را حس نمی نماید، بلکه الگوهایی را که در متن ها تکرار شده اند، به صورت آماری می آموزد. وقتی می گوییم یک مدل جمله را می فهمد، در واقع منظور این است که توزیع احتمالات (Probability Distribution) برای دنباله کلمات را خوب تخمین می زند. اگر کاربر پرسشی بپرسد، مدل برترین ادامه را بر اساس همین احتمالات فراوری می نماید.

در دل این فرایند، چیزی شبیه تمرین مداوم رخ می دهد. هر بار که مدل حدس می زند و پاسخ اشتباه می دهد، با استفاده از تابع زیان(Loss Function) جریمه می گردد. سپس الگوریتم به روزرسانی وزن ها یا گرادیان دیسنت (Gradient Descent) پارامترها را تنظیم می نماید تا در حدس بعدی دقیق تر باشد. این چرخه هزاران بار تکرار می گردد تا مدل، ساختار زبان را بهتر درونی کند.

اگرچه این شرح ساده شده است، اما تصویر کلی را روشن می نماید. مدل یک ماشین محاسبه گر بزرگ است که به وسیله آمار، به مهارتی شبیه حدس زدن هوشمند می رسد. همین نگاه واقع گرایانه به ما کمک می نماید انتظارِ درست داشته باشیم. مدل می تواند متنی روان فراوری کند، اما همواره به منبع واقعی دسترسی ندارد و ممکن است جزئیات را اشتباه بیان کند.

3- کاربردهای روزمره: از چت تا آموزش و کار خلاق

برای کاربران عادی، جذابیت اصلی مدل زبانی بزرگ در کاربردهای ملموس آن است. دانشجو می تواند یک مفهوم سخت زیست شناسی را ساده تر بخواند. معلم می تواند طرح درس را بازنویسی کند. نویسنده می تواند ایده ها را توسعه دهد. مترجم می تواند پیش نویس اولیه را تهیه کند. حتی کسی که دنبال پاسخ کوتاه و دقیق برای یک موضوع عمومی است، می تواند با پرسش طبیعی به نتیجه برسد.

در محیط های کاری، مدل ها به تحلیل متن های طولانی کمک می نمایند. مثلا ایمیل ها را خلاصه می نمایند یا گزارش ها را مرتب تر می سازند. در برنامه نویسی، پیشنهاد کُد (Code Suggestion) می دهند و خطاها را شرح می دهند. در پزشکی، می توانند راهنمای آموزشی فراوری نمایند، البته تصمیم نهایی همچنان با پزشک می ماند.

نکته مهم این است که مدل زبانی بزرگ، شریک کمکی است نه جایگزین کامل انسان. وقتی از آن برای نوشتن استفاده می کنیم، باید متن را مرور کنیم، خطاهای احتمالی را اصلاح کنیم و آن را با هدفِ واقعی خود سازگار کنیم. در این صورت، بهره وری بالا می رود و زمان برای فکر کردن های خلاقانه تر آزاد می گردد.

4- محدودیت ها و مسئولیت ها: چرا باید هوشیار بمانیم

با وجود توانایی ها، مدل زبانی بزرگ بی نقص نیست. چون بر پایه داده های گذشته آموزش دیده، ممکن است سوگیری یا بایاس (Bias) داشته باشد. گاهی هم اطلاعات نادرست را با اطمینان بیان می نماید، که به آن توهم یا هَلوسینیشن (Hallucination) می گویند. این مشکل وقتی خطرناک می گردد که کاربر متن را بدون آنالیز، کاملاً درست فرض کند.

برای استفاده مسئولانه، چند اصل ساده کمک نماینده است. اول این که پاسخ ها را مخصوصاً درباره مسائل حساس مانند سلامت، قانون، یا مالی با منابع معتبر دیگر تطبیق دهیم. دوم این که سؤالات را واضح تر بپرسیم تا مدل مسیر اشتباه را کمتر طی کند. سوم این که حریم خصوصی را رعایت کنیم و اطلاعات شخصی را بی علت وارد نکنیم.

از نگاه آینده پژوهی، این فناوری می تواند ابزار مهمی برای آموزش، پژوهش، و فراوری محتوا باشد. اما کیفیت نتیجه به نوع استفاده ما بستگی دارد. اگر آن را به چشم کمک یار ببینیم، نه داور نهایی، آنگاه هم بهره وری افزایش می یابد و هم خطاها مدیریت پذیر می شوند.

5- پشت صحنه فراوری پاسخ: از ورودی تا متن نهایی

وقتی شما پرسشی می نویسید، مدل زبانی بزرگ ابتدا آن را به واحدهای کوچک به نام توکن ها (Tokens) تبدیل می نماید. سپس هر توکن به بردارهای عددی در فضای برداری یا امبدینگ (Embedding) تبدیل می گردد. این نمایش عددی کمک می نماید روابط معنایی میان کلمات بهتر دیده گردد. پس از آن، لایه های ترنسفورمر (Transformer Layers) با سازوکار توجه یا اَتِنشِن (Attention) تصمیم می گیرند کدام بخش جمله مهم تر است.

در گام بعدی، مدل احتمال هر واژه ممکن را برای ادامه متن محاسبه می نماید. این کار با استفاده از تابعی مانند (Softmax) انجام می گردد. در این جا خبری از فرمول نویسی نیست، اما می توان گفت نرم سازی احتمالات باعث می گردد مدل بین چند گزینه معقول، برترین را انتخاب کند. اگر تنظیمی مانند تِمپْرِیچر (Temperature) بالاتر باشد، پاسخ خلاق تر می گردد. اگر پایین تر باشد، پاسخ محافظه کارانه تر است.

متن به صورت پله پله ساخته می گردد. هر کلمه تازه، سرنخی برای کلمه بعدی ایجاد می نماید. این روند بسیار سریع رخ می دهد، اما شبیه یک مکالمه آگاهانه به نظر می رسد. دانستن این مسیر کمک می نماید بفهمیم چرا مدل گاهی مسیر متفاوتی را انتخاب می نماید و چرا تغییر کوچک در پرسش می تواند نتیجه را عوض کند.

6- دنیای واقعی: نمونه هایی از کاربرد مدل زبانی بزرگ در حرفه ها

در آموزش، دانشجویان با کمک مدل زبانی بزرگ می توانند طرح های مطالعه شخصی سازی شده دریافت نمایند. یک موضوع سخت مانند تعادل اسید و باز در شیمی با شرح گام به گام و مثال های ساده قابل فهم می گردد. معلمان نیز می توانند تمرین های متنوع طراحی نمایند و برای هر سطح یادگیری، شرح تازه بسازند. در این میان، مهارت بازبینی متن همچنان در دست انسان باقی می ماند.

در روزنامه نگاری، مدل می تواند پیش نویس اولیه گزارش را آماده کند و سپس خبرنگار با تجربه، آن را دقیق تر و انسانی تر کند. در کسب وکارها، تحلیل ایمیل ها، فراوری پیشنهادات، و تهیه خلاصه جلسات از کارهایی است که زمان را کوتاه می نماید. حتی در خدمات عمومی، پاسخ دهی اولیه به پرسش های تکراری، فشار روی کارکنان را کمتر می نماید.

با این حال، مسئولیت نهایی بر عهده کاربر متخصص است. مدل زبانی بزرگ ابزار کمکی است که سرعت و نظم را افزایش می دهد، اما تصمیم ها باید بر پایه دانش حرفه ای گرفته شوند. وقتی این تعادل رعایت گردد، فناوری نه تنها کارها را سریع تر می نماید، بلکه کیفیت تصمیم گیری را نیز بالا می برد.

7- آینده مدل های زبانی: از همکاری انسان و ماشین تا مرزهای تازه

پژوهشگران به سمت مدل هایی می روند که با چند نوع داده کار نمایند. یعنی متن، تصویر، صدا و حتی ویدئو را با هم تحلیل نمایند. این مسیر را مولتی مودالیتی (Multimodality) می نامند. چنین پیشرفتی می تواند به ابزارهایی منجر گردد که هم شرح می دهند، هم می بینند و هم اقدام های ساده را پیشنهاد می نمایند.

از سوی دیگر، بحث بهینه سازی انرژی و هزینه نیز جدی است. مدل های کوچک تر با کارایی بالا در حال توسعه اند تا روی دستگاه های شخصی اجرا شوند. این جریان را گاهی (Compute Efficiency) می نامند. نتیجه آن است که کاربران بیشتری بدون احتیاج به سرورهای بزرگ، به توان هوش مصنوعی دسترسی خواهند داشت.

با وجود این منظره، پرسش های اخلاقی همچنان باقی است. شفافیت، حریم خصوص، و جلوگیری از سوءاستفاده احتیاجمند قوانین روشن و فرهنگ استفاده مسئولانه هستند. آینده مدل زبانی بزرگ زمانی سالم تر پیش می رود که جامعه علمی، قانون گذاران و کاربران در کنار هم، روی استانداردهای مشترک توافق نمایند. آن وقت همکاری انسان و ماشین به ابزاری برای حل مسائل واقعی تبدیل می گردد.

خلاصه

مدل زبانی بزرگ سامانه ای است که با مطالعه انبوه متن، الگوهای زبان را می آموزد و پاسخ هایی قابل فهم فراوری می نماید. این فناوری بر پایه شبکه های عصبی عمیق و معماری ترنسفورمر ساخته می گردد و با روش پیش آموزش و ریزتنظیم به بلوغ می رسد. کاربر با یک پرسش طبیعی می تواند شرح، خلاصه یا پیشنهاد دریافت کند و از آن در یادگیری، نوشتن و کار حرفه ای بهره ببرد. این مدل بر اساس محاسبه احتمالات عمل می نماید و چیزی شبیه حدس زدن هوشمند انجام می دهد. به همین علت، امکان خطا و هَلوسینیشن وجود دارد و آنالیز انسانی لازم است. کاربردهای گسترده از آموزش تا کسب وکار نشان می دهد که این ابزار می تواند بهره وری را بالا ببرد. آینده مدل زبانی بزرگ به سمت همکاری عمیق تر انسان و ماشین حرکت می نماید و اگر استفاده مسئولانه باشد، نتایج آن برای زندگی روزمره سودمند خواهد بود.

سؤالات رایج (FAQ)

مدل زبانی بزرگ چیست؟

مدل زبانی بزرگ سامانه ای مبتنی بر یادگیری ماشین است که الگوهای زبان را می آموزد و متن تازه فراوری می نماید. این مدل با تحلیل حجم عظیمی از داده های متنی، پاسخ های معنادار ارائه می دهد.

چرا مدل زبانی بزرگ گاهی اشتباه می نماید؟

زیرا بر اساس احتمالات و الگوهای آماری تصمیم می گیرد. اگر داده ها ناقص یا پرسش مبهم باشد، ممکن است پاسخ نادرست یا هَلوسینیشن ایجاد گردد.

آیا مدل زبانی بزرگ جای انسان را می گیرد؟

خیر. مدل نقش دستیار دارد و کارها را سریع تر می نماید، اما قضاوت نهایی، خلاقیت و مسئولیت با انسان باقی می ماند.

آیا استفاده از مدل زبانی بزرگ برای یادگیری مفید است؟

بله، به شرطی که کاربر پاسخ ها را آنالیز کند و فقط به عنوان راهنما استفاده نماید. شرح های مرحله به مرحله می تواند فهم موضوعات سخت را آسان تر کند.

حریم خصوصی در مدل زبانی بزرگ چگونه رعایت می گردد؟

بهتر است از وارد کردن داده های شخصی خودداری گردد. بسکمک از سامانه ها تدابیر محافظتی دارند، اما مسئولیت اولیه با کاربر است.

آینده مدل زبانی بزرگ چه خواهد بود؟

احتمالاً مدل ها چندحالته تر می شوند و با داده های گوناگون کار می نمایند. هدف، افزایش کاربرد واقعی همراه با شفافیت و ایمنی است.

دکتر علیرضا مجیدی

پزشک، نویسنده و بنیان گذار وبلاگ خبرنگاران

دکتر علیرضا مجیدی، نویسنده و بنیان گذار وبلاگ خبرنگاران .

با بیش از 20 سال نویسندگی ترکیبی مستمر در زمینهٔ پزشکی، فناوری، سینما، کتاب و فرهنگ.

باشد که با هم متفاوت بیاندیشیم!

دربارهٔ علیرضا مجیدی در خبرنگاران

مطالب مرتبط

آیا مدل های زبانی می توانند به هوش عمومی نزدیک شوند؟ آنالیز محدودیت های مدل های زبانی در رسیدن به هوش عمومی…

آیا حباب هوش مصنوعی در آستانه ترکیدن است؟ نگاهی واقع بینانه به مدل های زبانی بزرگ

هوش مصنوعی هم پیر می گردد؟ زوال شناختی در مدل های زبانی بزرگ

با تکنیک مغزخوانی تازه می توان به صورت تقریبی گفت که شما اخیرا چه داستانی شنیده اید یا به چه…

آیا هوش مصنوعی با بلعیدن کتاب ها آینده دانش بشری را تغییر می دهد؟ | تحلیل حقوقی و فلسفی استفاده…

آیا هوش مصنوعی هم دچار استرس می گردد؟ آنالیز پدیدهٔ اضطراب دیجیتال در مدل های زبانی