مدلهای زبانی بزرگ (LLM) چیست؟

مقدمه :

در عصر اطلاعات و تکنولوژی امروز، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به عنوان یکی از نقاط تمرکز اصلی در زمینه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی به شهرت رسیده‌اند. این مدل‌ها، مبتنی بر شبکه‌های عصبی با ساختار عمیق هستند و قادر به تولید متن و پاسخ دادن به سوالات کاربران هستند. در این مقاله، به معرفی و بررسی جامع LLMs می‌پردازیم، از تاریخچه و تکنیک‌های اصلی تا کاربردها و چالش‌های موجود در این حوزه.

مدل‌های زبانی بزرگ چیستند؟

مدل‌های زبانی بزرگ ، نوع خاصی از مدل‌های یادگیری ماشین هستند که برای فهمیدن و تولید متن طراحی شده‌اند. این مدل‌ها از تکنیک‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند و بر اساس داده‌های متنی زیاد آموخته شده‌اند. آن‌ها قادرند پترن‌های مختلفی را در متن شناسایی کنند، از جمله ساختار جملات، گرامر، منطق، احساسات و ارتباطات میان مفاهیم.

چگونگی کارکرد مدل‌های زبانی بزرگ :

مدل‌های زبانی بزرگ معمولاً با استفاده از روشی به نام “به‌روزرسانی وزن‌ها به وسیله یادگیری عمیق” کار می‌کنند. در این روش، مدل ابتدا با داده‌های متنی زیاد مواجه می‌شود. سپس، بر اساس خطاهایی که در پیش‌بینی متن بعدی اتفاق می‌افتد، وزن‌های مدل به‌روز می‌شوند. این فرآیند به صورت تکراری ادامه می‌یابد تا مدل قادر به پیش‌بینی متن بعدی با دقت بالاتری شود.

مدل‌های زبانی بزرگ معمولاً از نوع “Transformer” هستند. این مدل‌ها از مکانیزم توجه (attention mechanism) استفاده می‌کنند که به آن‌ها امکان می‌دهد تا روابط میان کلمات را در جملات طولانی فهمیده و به خوبی پیش‌بینی کنند.

کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ :

LLMs در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد دارند. برخی از موارد شامل:

1. تولید متن: LLMs قادرند متن‌های معنادار و طبیعی را تولید کنند. این قابلیت در تولید مقالات، خلاصه‌سازی متن، تولید شعر و داستان و ایجاد محتوای خودکار به کار می‌رود.
2. پاسخگویی به سوالات: LLMs می‌توانند به سوالات متنی پاسخ دهند. این قابلیت در سیستم‌های پرسش و پاسخ، ربات‌های چت و سیستم‌های کمک دهنده دیجیتال استفاده می‌شود.
3. ترجمه ماشینی: با استفاده از LLMs، می‌توان ترجمه‌های دقیق و طبیعی را ایجاد کرد. این مدل‌ها معمولاً برای ترجمه ماشینی بین زبان‌های مختلف استفاده می‌شوند.
4. تشخیص عواطف: LLMs می‌توانند عواطف و احساسات منتقل شده در متن را تشخیص دهند. این قابلیت در تجزیه و تحلیل احساسات و برنامه‌های خدمات مشتری به کار می‌رود.

چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ :

1. نیاز به داده‌های زیاد: برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ ، نیاز به داده‌های متنی بسیار زیاد است. همچنین، آموزش این مدل‌ها می‌تواند منابع محاسباتی زیادی را مصرف کند و زمان زیادی بگیرد.
2. پیچیدگی مدل: مدل‌های زبانی بزرگ معمولاً دارای میلیون‌ها یا حتی بیلیون‌ها پارامتر هستند. این پیچیدگی می‌تواند باعث شود تفسیر و فهم عملکرد مدل دشوار باشد.
3. تولید اطلاعات غلط یا گمراه‌کننده: LLMs ممکن است اطلاعات غلط یا گمراه‌کننده تولید کنند. این مدل‌ها فقط بر اساس الگوهایی که در داده‌های آموزشی خود یاد گرفته‌اند عمل می‌کنند و نمی‌توانند تشخیص دهند که اطلاعاتی که تولید می‌کنند درست است یا نه.
4. تبعیض و سوگیری: اگر داده‌های آموزشی شامل سوگیری یا تبعیض باشد، LLMs ممکن است این سوگیری‌ها را تقلید کنند. این یک موضوع مهم اخلاقی است که باید در هنگام استفاده از LLMs مد نظر قرار گیرد.

نتیجه‌گیری:

Large Language Models (LLMs) مدل‌های زبانی پیشرفته هستند که با استفاده از حجم بزرگی از داده‌ها آموزش دیده‌اند و قادر به تولید متن طبیعی هستند. آنها کاربردهای گسترده‌ای در حوزه‌هایی مانند تولید متن، پاسخ به سوالات، ترجمه ماشینی و تحلیل احساسات دارند. با این حال، همچنین با چالش‌هایی همچون تعامل با اطلاعات نادرست، تعداد پارامترهای بزرگ و مسائل اخلاقی روبه‌رو هستند. بهبود عملکرد، کنترل اخلاقی و توسعهٔ کاربردهای جدید از جمله آیندهٔ روشن این مدل‌ها است. با پیشرفت تحقیقات و تکنولوژی، انتظار می‌رود که LLMها در آیندهی نزدیک توانایی و کاربرد بیشتری را به ارمغان آورند.

سخت افزار مورد نیاز برای اجرای  LLM :

برای اجرای یک پروژه LLM  ، نیاز به سخت افزار قدرتمندی است که بتواند پردازش های محاسباتی سنگین مورد نیاز برای مدل‌های زبانی را انجام دهد. در زیر، ما به بررسی نیازمندی های سخت افزاری خواهیم پرداخت:

1. پردازنده (CPU) : CPU با سرعت بالا و تعداد هسته‌های زیاد برای اجرای مدل‌های زبانی و پردازش داده‌ها ضروری است. بهتر است از پردازنده‌هایی با تعداد هسته‌های بیشتر و فرکانس بالا استفاده کنید. پردازنده‌های Intel Xeon و AMD EPYC انتخاب خوبی برای این منظور هستند.
2. حافظه (RAM): اطلاعات مربوط به مدل‌های زبانی و داده‌ها باید در حافظه قرار گیرند، بنابراین حافظه RAM بسیار بالا لازم است. بهتر است حداقل 64 گیگابایت حافظه RAM داشته باشید.
3. مارت گرافیکی (GPU): مدل‌های زبانی معمولا با استفاده از یادگیری عمیق آموزش می بینند که از GPU برای محاسبات سریع است استفاده میشود. برای بهینه‌سازی عملکرد مدل، بهتر است از کارت‌هایگرافیکی با حافظه بالا و پشتیبانی از CUDA و cuDNN استفاده کنید. برخی از کارت‌های گرافیکی مناسب برای این منظور عبارتند از:
   • Nvidia GeForce RTX 3090: این کارت گرافیکی دارای 24 گیگابایت حافظه GDDR6X و 10496 هسته CUDA است. این کارت گرافیکی برای اجرای مدل‌های بزرگ بسیار قوی و مناسب است.
   • Nvidia A100: این کارت گرافیکی دارای 40 گیگابایت حافظه HBM2 و 6912 هسته CUDA است. این کارت گرافیکی برای پردازش داده‌های بزرگ و اجرای مدل‌های پیچیده بسیار قدرتمند است.
4. حافظه دائمی SSD/HDD : حجم زیادی از داده‌ها برای آموزش مدل‌های زبانی استفاده می شود، بنابراین نیاز به حافظه دائمی بزرگ برای ذخیره این داده‌ها و مدل‌های آموخته شده وجود دارد.
5. پهنای باند اینترنت: برای ارسال و دریافت داده‌ها به و از سرور، نیاز به اتصال اینترنت با سرعت بالا و پایدار است.
6. سیستم خنک کننده: مدل‌های زبانی می توانند سیستم را بسیار گرم کنند. بنابراین، یک سیستم خنک کننده قدرتمند برای جلوگیری از افزایش حرارت زیاد مورد نیاز است.
7. منبع تغذیه: یک منبع تغذیه با کیفیت بالا برای اطمینان از تحویل برق پایدار به سخت افزار ضروری است. حداقل 850 وات برای یک مزرعه رندر توصیه می شود.
8. دیگر اجزای سخت‌افزاری: برای بهینه‌سازی عملکرد مدل، می‌توانید از اجزای سخت‌افزاری مانند کارت شبکه با پشتیبانی از 10 گیگابیت اترنت و منابع تغذیه با توان کافی استفاده کنید.
9. سیستم عامل: برای بهینه‌سازی عملکرد مدل، بهتر است از سیستم عاملی با پشتیبانی از CUDA و cuDNN مانند Linux استفاده کنید.