Large language model

یک مدل زبان بزرگ (LLM) یک الگوریتم یادگیری عمیق است که می‌تواند انواع وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) را انجام دهد. مدل‌های زبان بزرگ از مدل‌های ترانسفورمر استفاده می‌کنند و با استفاده از مجموعه داده‌های عظیم آموزش داده می‌شوند - بنابراین بزرگ. این به آنها امکان می‌دهد متن یا محتوای دیگر را تشخیص دهند، ترجمه کنند، پیش بینی کنند یا تولید کنند.

به مدل‌های زبانی بزرگ، شبکه‌های عصبی (NN) نیز گفته می‌شود که سیستم‌های محاسباتی الهام گرفته از مغز انسان هستند. این شبکه‌های عصبی با استفاده از شبکه‌ای از گره‌ها که لایه‌ای هستند، بسیار شبیه به نورون‌ها کار می‌کنند.

علاوه بر آموزش زبان‌های انسانی به برنامه‌های هوش مصنوعی (AI)، مدل‌های زبان بزرگ را نیز می‌توان برای انجام وظایف مختلفی مانند درک ساختارهای پروتئینی، نوشتن کد نرم‌افزار و موارد دیگر آموزش داد. مانند مغز انسان، مدل‌های زبان بزرگ باید از قبل آموزش داده شده و سپس تنظیم شوند تا بتوانند مسائل دسته‌بندی متن، پاسخ به سؤال، خلاصه‌سازی اسناد و مسائل تولید متن را حل کنند. قابلیت‌های حل مسئله آن‌ها را می‌توان در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی، و سرگرمی که در آن مدل‌های زبان بزرگ به انواع برنامه‌های NLP، مانند ترجمه، ربات‌های گفتگو، دستیاران هوش مصنوعی و غیره خدمت می‌کنند، اعمال کرد.

مدل‌های زبان بزرگ همچنین دارای تعداد زیادی پارامتر هستند که شبیه به خاطراتی است که مدل هنگام یادگیری از آموزش جمع‌آوری می‌کند. به این پارامترها به عنوان بانک دانش مدل فکر کنید.

مدل ترانسفورمر چیست؟

مدل ترانسفورمر رایج‌ترین معماری یک مدل زبان بزرگ است. از یک رمزگذار و یک رمزگشا تشکیل شده است. یک مدل ترانسفورمر داده‌ها را با توکن کردن ورودی پردازش می‌کند، سپس معادلات ریاضی را به طور همزمان برای کشف روابط بین نشانه‌ها انجام می‌دهد. این رایانه را قادر می‌سازد تا الگوهایی را که یک انسان می‌بیند، در صورتی که همان پرس‌وجو به آن داده شود، ببیند.

مدل‌های ترانسفورمر با مکانیسم‌های خودتوجهی کار می‌کنند، که به مدل امکان می‌دهد سریع‌تر از مدل‌های سنتی مانند مدل‌های حافظه کوتاه‌مدت یاد بگیرد. توجه به خود چیزی است که مدل ترانسفورمر را قادر می‌سازد تا قسمت‌های مختلف دنباله یا کل متن یک جمله را برای تولید پیش‌بینی در نظر بگیرد.

Natural language processing

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) نوعی هوش‌مصنوعی (AI) است که بر روش‌هایی تمرکز دارد که رایانه‌ها و افراد می‌توانند با استفاده از زبان انسان با هم تعامل داشته باشند. تکنیک‌های NLP به رایانه‌ها کمک می‌کند تا با استفاده از حالت‌های طبیعی ارتباط ما، یعنی گفتار و متن نوشتاری، ما را تحلیل، درک کنند و به ما پاسخ دهند.

پردازش زبان طبیعی یکی از زیر تخصص‌های زبان شناسی محاسباتی است. زبان‌شناسی محاسباتی رشته‌ای میان رشته‌ای است که علوم کامپیوتر، زبان شناسی و هوش‌مصنوعی را برای مطالعه جنبه‌های محاسباتی زبان انسانی ترکیب می‌کند.

تاریخچه پردازش زبان طبیعی (NLP)

تاریخچه پردازش زبان طبیعی به دهه 1950 باز می گردد، زمانی که دانشمندان کامپیوتر برای اولین بار شروع به کشف راه‌هایی برای آموزش ماشین‌ها برای درک و تولید زبان انسانی کردند. در سال 1950، ریاضیدان آلن تورینگ تست تورینگ معروف خود را پیشنهاد کرد که گفتار انسان را در برابر گفتار تولید شده توسط ماشین قرار می‌دهد تا ببیند کدام یک واقعی‌تر به نظر می‌رسد. این زمانی بود که محققان امکان استفاده از رایانه برای ترجمه زبان‌ها را بررسی کردند.

در دهه اول تحقیق، NLP بر پردازش مبتنی بر قانون تکیه کرد. در دهه 1960، دانشمندان راه‌های جدیدی را برای تجزیه و تحلیل زبان انسان با استفاده از تحلیل معنایی، برچسب‌گذاری بخش‌های گفتار و تجزیه ایجاد کردند. آنها همچنین اولین مجموعه ها را توسعه دادند که اسناد بزرگ قابل خواندن توسط ماشین هستند که با اطلاعات زبانی مورد استفاده برای آموزش الگوریتم‌های NLP مورد استفاده قرار می‌گیرند.

در دهه 1970، دانشمندان شروع به استفاده از NLP آماری کردند که متن زبان طبیعی را با استفاده از مدل‌های آماری تحلیل و تولید، به عنوان جایگزینی برای رویکردهای مبتنی بر قانون می‌کند.

در دهه 1980 بر توسعه الگوریتم‌های کارآمدتر برای مدل‌های آموزشی و بهبود دقت آنها تمرکز شد. این منجر به ظهور الگوریتم‌های یادگیری ماشین در NLP شد. یادگیری ماشینی فرآیند استفاده از مقادیر زیادی داده برای شناسایی الگوها است که اغلب برای پیش‌بینی استفاده می‌شوند.

یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و مدل‌های ترانسفورمر تحقیقات NLP را به طور اساسی تغییر داده‌اند. ظهور شبکه‌های عصبی عمیق همراه با اختراع مدل‌های ترانسفورمر و "مکانیسم توجه" فناوری‌هایی مانند BERT و ChatGPT را ایجاد کرده است. به عنوان مثال، مکانیسم توجه یک قدم فراتر از یافتن کلمات کلیدی مشابه با سؤالات شما است. هر عبارت متصل را بر اساس ارتباط آن وزن می‌کند. این فناوری پشت برخی از هیجان انگیزترین فناوری NLP است که در حال حاضر استفاده می‌شود.

Semantic search

جستجوی معنایی

جستجوی معنایی یک فناوری موتور جستجو است که معنای کلمات و عبارات را تفسیر می‌کند. نتایج جستجوی معنایی محتوایی را برمی‌گرداند که با معنای یک جستار مطابقت دارد، برخلاف محتوایی که به معنای واقعی کلمه با کلمات موجود در پرس و جو مطابقت دارد.

جستجوی معنایی مجموعه‌ای از قابلیت‌های موتور جستجو است که شامل درک کلمات از قصد جستجوگر و زمینه جستجوی آنها می‌شود.

هدف از این نوع جستجو، بهبود کیفیت نتایج جستجو با تفسیر دقیق‌تر و در متن زبان طبیعی است. جستجوی معنایی با تطبیق هدف جستجو با معنای معنایی با کمک فناوری‌هایی مانند یادگیری ماشینی و هوش‌مصنوعی به این مهم دست می‌یابد.