درک مدلهای بزرگ زبان (LLMS) – قسمت 2

مدل های بزرگ زبان (LLM) یک نوع انقلابی از هوش مصنوعی (AI) است که جهان را با طوفان سوق داده است. آنها قادر به درک و تولید زبان انسانی با دقت قابل توجهی هستند و آنها را به ابزاری قدرتمند برای طیف گسترده ای از برنامه ها تبدیل می کنند. در این وبلاگ ، ما عمیق به LLMS می پردازیم که نحوه آموزش ، چالش ها و آینده LLMS را بررسی می کنیم.

LLM ها چگونه کار می کنند؟

LLM با پیش بینی کلمه بعدی در یک جمله کار می کند. متن اول به نشانه ها تقسیم می شود. سپس LLM از دانش گسترده خود در مورد زبان برای پیش بینی احتمال هر نشانه ای که در یک زمینه معین ظاهر می شود استفاده می کند.
این فرآیند برای هر نشانه در متن تکرار می شود و به LLM اجازه می دهد متن جدیدی را تولید کند که هم منسجم باشد و هم از نظر متنی مرتبط باشد.

هسته LLMS معماری ترانسفورماتور است که از مکانیسم های خودآگاهی و لایه های عمیق شبکه های عصبی تشکیل شده است.

در اینجا یک تجزیه ساده از عملکرد آنها آورده شده است:

1. پیشگویی: این مدل بر روی مجموعه داده های عظیم حاوی متن از کتاب ، وب سایت ، مقالات تحقیقاتی و موارد دیگر آموزش داده شده است. این یاد می گیرد که کلمه بعدی را در یک جمله (مدل سازی زبان) از طریق یادگیری خود سنجی پیش بینی کنید.
2. تنظیم دقیق: برخی از مدل ها برای افزایش عملکرد خود برای برنامه های هدفمند مانند حوزه های پزشکی یا قانونی ، در مجموعه داده های خاص تنظیم خوبی دارند.
3. استنتاج: پس از آموزش ، این مدل می تواند متن را ایجاد کند ، به سؤالات پاسخ دهد ، مقالات را خلاصه کند و با تجزیه و تحلیل ورودی های کاربر و پیش بینی خروجی های منسجم ، کارهای مختلف NLP را انجام دهد.

آموزش LLMS

فرایند آموزش LLMS برای تولید متن مانند انسان نامیده می شود آموزش LLMبشر در اینجا مراحل مربوط به آموزش LLMS وجود دارد:

1. جمع آوری داده ها و پیش پردازش:

   • داده های متن را از منابعی مانند کتاب ، مقاله و محتوای وب جمع کنید.
   • با از بین بردن نویز ، پایین آمدن ، نشانه گذاری و از بین بردن کلمات متوقف ، داده ها را تمیز کنید.

2. پیکربندی مدل:

   • از معماری های مبتنی بر ترانسفورماتور مانند GPT یا BERT استفاده کنید.
   • پارامترها را تعریف کنید: تعداد لایه ها ، سر توجه ، میزان یادگیری و غیره.
   • برای بهینه سازی عملکرد با تنظیمات مختلف آزمایش کنید.

3. آموزش مدل:

   • توالی متن را به مدل تغذیه کنید و کلمه بعدی را در یک جمله پیش بینی کنید.
   • وزن ها را با استفاده از الگوریتم های Backpropagation و بهینه سازی تنظیم کنید (به عنوان مثال ، آدم).
   • با استفاده از GPU یا TPU های با کارایی بالا ، چندین تکرار را آموزش دهید. از موازی سازی مدل برای توزیع محاسبات در چندین GPU استفاده کنید.

4. تنظیم دقیق:

   • برای اندازه گیری عملکرد ، مدل را در یک مجموعه داده تست ارزیابی کنید.
   • HyperParameters را تنظیم کرده و در صورت لزوم مجدداً تنظیم کنید.
   • برای بهبود عملکرد مدل برای برنامه های هدفمند ، داده های خاص دامنه را اعمال کنید.

5. ارزیابی:

   • روشهای ذاتی: معیارهایی مانند دفع ، نمره BLEU ، تسلط به زبان و انسجام.
   • روشهای بیرونی: وظایف دنیای واقعی مانند پاسخ دادن به سؤالات واقعی ، استدلال عقل سلیم و تست های چند وظیفه ای.

ارزیابی LLMS پس از آموزش:

1. ارزیابی ذاتی (معیارهای کمی):

   • تسلط زبان – دستور زبان و طبیعی بودن را بررسی می کند.
   • انسجام – جریان منطقی متن را تضمین می کند.
   • گیج کردن – دقت پیش بینی را اندازه گیری می کند.
   • نمره Bleu-متن تولید شده AI را با خروجی انسان مقایسه می کند.

2. ارزیابی بیرونی (آزمایش دنیای واقعی):

   • پرسشنامه ها – مقایسه پاسخ های هوش مصنوعی و انسانی.
   • استدلال عقل سلیم-آزمایش توانایی استنباط منطقی.
   • چند وظیفه ای – عملکرد در موضوعات مختلف.
   • دقت واقعی – بررسی توهم/خطاها در پاسخ ها.

چالش ها و محدودیت ها

علی رغم قابلیت های چشمگیر آنها ، LLMS با چالش های مختلفی روبرو است:

• تعصب و انصاف: آنها می توانند تعصبات را از داده های آموزشی خود به ارث ببرند و منجر به نگرانی های اخلاقی شوند.
• هزینه های محاسباتی: آموزش و اجرای LLM ها به قدرت و انرژی محاسباتی عظیم نیاز دارند.
• توهم: آنها گاهی اوقات اطلاعات نادرست یا گمراه کننده تولید می کنند.
• خطرات امنیتی: پتانسیل سوء استفاده در گسترش اطلاعات نادرست ، فیشینگ و تولید عمیق.

آینده LLMS

آینده LLMS امیدوار کننده به نظر می رسد ، با پیشرفت های متمرکز بر:

• مدل های کوچکتر و کارآمد: بهینه سازی LLM ها برای اجرای سخت افزار مصرف کننده با مصرف انرژی کمتری.
• قابلیت های چند حالته: یکپارچه سازی متن ، تصویر ، صدا و پردازش ویدیو.
• تراز بهتر: تقویت مدل ها برای تراز کردن با ارزش های انسانی و ملاحظات اخلاقی.
• AI در دستگاه: اجرای مدل های AI به صورت محلی برای حفظ حریم خصوصی و کارآیی.

نظر شما در مورد LLMS چیست؟ در نظرات به من اطلاع دهید!

منابع