مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌های اخیر در حوزه هوش مصنوعی هستند. در اینجا به زبان ساده توضیح می‌دهیم که این مدل‌ها چگونه کار می‌کنند و چگونه به هوش مصنوعی منجر شده‌اند.

 

چگونه مدل‌های GPT پیشرفت کردند؟ از GPT-2 تا GPT-3

مدل‌های GPT (Generative Pre-training Transformer) برای اولین بار در سال ۲۰۱۸ توسط OpenAI معرفی شدند. مدل‌های GPT با گذشت زمان پیشرفت کردند و در سال ۲۰۱۹ به GPT-2 و در سال ۲۰۲۰ به GPT-3 ارتقا یافتند. هر نسخه جدید از مدل‌ها، پیشرفت‌های چشمگیری داشت و توانایی‌های بیشتری به آن‌ها افزوده شد.

  پیش‌آموزش مدل‌های زبانی، فرآیندی است که در آن به مدل‌های زبانی مانند GPT، حجم عظیمی از داده‌های متنی ارائه می‌شود. این داده‌ها می‌توانند شامل کتاب‌ها، مقالات، وب‌سایت‌ها و حتی کدها باشند. مدل زبانی با یادگیری الگوها و روابط آماریِ بین کلمات، می‌تواند درک عمیقی از زبان پیدا کند.

در مدل GPT-2 ، ۱٫۵ میلیارد پارامتر و ۴۰ گیگابایت داده‌های متنی برای آموزش استفاده شده است.

در مدلGPT-3 ، تعداد پارامترها به ۱۷۶ میلیارد افزایش یافت و حجم داده‌های آموزشی به ۵۷۰ گیگابایت رسید که شامل کتاب‌ها، مقالات، وب‌سایت‌ها و موارد دیگر می‌شود. این افزایش چشمگیر در داده‌ها و پارامترها به GPT-3 این امکان را داد که بدون نیاز به تنظیمات اضافی، اکثر وظایف زبانی را انجام دهد.

تفاوت اصلی بین GPT-2 و GPT-3 در میزان داده‌های آموزشی و تعداد پارامترها است که باعث شده GPT-3 توانایی‌های بسیار گسترده‌تری داشته باشد و بتواند انواع مختلف وظایف زبانی را به طور موثرتری انجام دهد.

کیفیت پاسخ‌های هوش مصنوعی به شدت به کیفیت و حجم داده‌های متنی که برای آموزش آن استفاده می‌شود، وابسته است. هر چه مدل با داده‌های بیشتری آموزش ببیند، می‌تواند روابط پیچیده‌تر بین کلمات را یاد بگیرد و پاسخ‌های دقیق‌تر و هوشمندانه‌تری ارائه دهد.

 

چالش‌های مدل‌های زبانی

مدل‌های اولیه، با دو محدودیت اساسی روبرو بودند:

۱-  عدم توجه به اهمیت کلمات: این مدل‌ها به همه‌ی کلمات موجود در یک جمله، به یک چشم نگاه می‌کردند.

۲-  پردازش تک به تک: مدل‌های اولیه، داده‌ها را به صورت جداگانه و پشت سر هم پردازش می‌کردند. به این معنی که آنها نمی‌توانستند روابط بین کلمات در یک جمله یا متن بلند را درک کنند.

این محدودیت‌ها باعث می‌شد که مدل‌های اولیه در درک معانی پیچیده و تولید متن‌های باکیفیت دچار مشکل شوند. برای حل این محدودیت‌ها ترنسفورمرها ایجاد شدند.

 

ترنسفورمرها چگونه کار می‌کنند؟

ترنسفورمرها مدل‌های پیشرفته‌ای هستند که می‌توانند به کلمات مختلف در یک جمله توجه کنند و به آن‌ها وزن‌های متفاوتی بدهند.

فرض کنید به مدل می‌گوییم:  “برای کلاس ریاضی و درس مفهوم کسر یک طرح درس کامل و جامع بنویسد که شامل تمامی مباحث مهم این درس باشد.”

مدل باید بداند که “مفهوم کسر” مهمترین بخش جمله است و به آن وزن بیشتری بدهد. اگر مدل به همه کلمات به یک اندازه توجه کند، ممکن است نتواند طرح درس مناسبی بنویسد و به جای تمرکز بر مفهوم کسر، به سایر بخش‌های جمله اهمیت بدهد.

اما ترنسفورمرها می‌توانند تشخیص دهند که “مفهوم کسر” مهمترین بخش جمله است و به آن بیشتر توجه کنند. این توانایی به مدل کمک می‌کند تا یک طرح درس دقیق و مناسب برای کلاس مفهوم کسر بنویسد که تمامی مباحث مهم را پوشش دهد.

یا فرض کنید به مدل می‌گوییم “دستور پخت یک غذای گیلانی ترش را برای من بنویس.”

مدل باید بداند که “غذای گیلانی ترش” مهمترین بخش جمله است و بیشتر به آن توجه کند. اگر مدل به همه کلمات به یک اندازه توجه کند، ممکن است به جای تمرکز بر “غذای گیلانی ترش”، به کلمات دیگری مانند “دستور پخت” یا “برای من” توجه بیشتری بدهد و نتیجه‌ای نامناسب ارائه دهد.

به این ترتیب، ترنسفورمرها می‌توانند متون دقیق‌تر و باکیفیت‌تری تولید کنند، زبان‌ها را بهتر ترجمه کنند و به سوالات با دقت بیشتری پاسخ دهند.

 

تاثیر پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بر سوگیری پاسخ‌های هوش مصنوعی

  با وجود مزایای متعدد، پیش‌آموزش مدل‌های زبانی می‌تواند تاثیر منفی بر سوگیری پاسخ‌های هوش مصنوعی داشته باشد. این تاثیرات به دو دسته کلی تقسیم می‌شوند:

1. 1. سوگیری موجود در داده‌های آموزشی:

  داده‌های متنی که برای پیش‌آموزش مدل‌های زبانی استفاده می‌شوند، از دنیای واقعی جمع‌آوری می‌شوند. این به این معنی است که این داده‌ها می‌توانند حاوی سوگیری‌ها، تعصبات و کلیشه‌های موجود در جامعه باشند. به عنوان مثال، اگر مدل زبانی بر روی مجموعه داده‌ای از مقالات خبری آموزش ببیند که در آنها زنان بیشتر در نقش‌های خانه‌داری و مردان در نقش‌های رهبری توصیف شده‌اند، ممکن است این مدل در تولید متن سوگیری داشته باشد.

علاوه بر این، اگر داده‌های آموزشی از منابع متنوعی جمع‌آوری نشوند، ممکن است مدل زبانی در معرض دیدگاه‌ها و تجربیات محدودی قرار بگیرد.

1. 2. تقویت سوگیری در فرآیند یادگیری:

  مدل‌های زبانی با یادگیری الگوها و روابط آماری بین کلمات در داده‌های آموزشی، زبان را یاد می‌گیرند. اگر این داده‌ها حاوی سوگیری باشند، مدل ممکن است این سوگیری‌ها را به عنوان الگوهای صحیح یاد بگیرد و آنها را در پاسخ‌های خود تقویت کند.

 

توصیه‌هایی برای کاربران در مورد سوگیری در پاسخ‌های هوش مصنوعی

• • در نظر داشته باشید که سیستم‌های هوش مصنوعی، می‌توانند تحت تاثیر سوگیری باشند.
  • به منبع و نحوه جمع‌آوری داده‌های آموزشیِ مدل زبانی توجه کنید.

• • از مدل‌های زبانی با احتیاط و با در نظر گرفتن محدودیت‌های آنها استفاده کنید.
  • نتایج ارائه شده توسط مدل‌های زبانی را با نگاه نقادانه ببینید و آنها را با منابع دیگر مقایسه کنید.

• • به یاد داشته باشید که مدل‌های زبانی هنوز در حال توسعه هستند و ممکن است اشتباه کنند.

 

دانلود نسخه کامل این مقاله به صورت پی دی اف:

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) چگونه کار می‌کنند