Summarize this content to 400 words in Persian Lang
𝐋𝐚𝐫𝐠𝐞 𝐥𝐚𝐧𝐠𝐮𝐚𝐠𝐞 𝐦𝐨𝐝𝐞𝐥𝐬 𝐦𝐨𝐝𝐞𝐥𝐬 (𝐋𝐋𝐌𝐬) در اصل برنامه های رایانه ای هستند که برای درک و تولید زبان انسانی بر روی مقادیر گسترده ای از داده های متن آموزش دیده اند. در اینجا به بررسی جنبه های کلیدی آنها می پردازیم:
𝐈𝐧𝐧𝐞𝐫 𝐰𝐨𝐫𝐤𝐢𝐧𝐠𝐬:
𝐌𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠: LLM ها نوعی برنامه هوش مصنوعی (AI) هستند که از یادگیری ماشینی، به ویژه نوعی مدل شبکه عصبی به نام ترانسفورماتور استفاده می کنند.
𝐃𝐚𝐭𝐚، 𝐆𝐥𝐨𝐫𝐢𝐨𝐮𝐬 𝐃𝐚𝐭𝐚: “بزرگ” در مدل های زبان بزرگ به مجموعه داده های عظیمی اشاره دارد که آنها روی آنها آموزش دیده اند. این داده ها می تواند شامل متن خراشیده شده از اینترنت، کتاب ها، مقالات، کد باشد – شما نام ببرید، اگر متن است، می تواند داده های آموزشی باشد.
𝐔𝐧𝐝𝐞𝐫𝐬𝐭𝐚𝐧𝐝𝐢𝐧𝐠 𝐭𝐡𝐞 𝐍𝐮𝐚𝐧𝐜 از طریق یادگیری این الگوها و الگوها: به آنها اجازه می دهد تا پیچیدگی های زبان، از جمله دستور زبان، نحو، و معناشناسی را درک کنند.
𝐖𝐡𝐚𝐭 𝐜𝐚𝐧 𝐭𝐡𝐞𝐲 𝐝𝐨؟
𝐓𝐞𝐱𝐭 𝐆𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: LLM ها می توانند متن منسجم و مرتبط با زمینه تولید کنند. آنها برای چت بات ها، تولید محتوا و نوشتن خلاقانه استفاده می شوند.
𝐓𝐫𝐚𝐧𝐬𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: LLM ها در ترجمه متن بین زبان ها عالی هستند.
𝐮𝐞𝐬𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐀𝐧𝐬𝐰𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠: آنها می توانند بر اساس زمینه به سوالات پاسخ دهند.
𝐒𝐞𝐧𝐭𝐢𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐢𝐬: LLM ها احساس (مثبت، منفی، خنثی) یک قطعه متن را تعیین می کنند.
𝐒𝐮𝐦𝐦𝐚𝐫𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: آنها خلاصه ای مختصر از متون طولانی تر ایجاد می کنند.
𝐂𝐨𝐝𝐞 𝐆𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: LLM ها حتی می توانند قطعه کد تولید کنند!
𝐁𝐮𝐢𝐥𝐝𝐢𝐧𝐠 𝐁𝐥𝐨𝐜𝐤𝐬:
𝐍𝐞𝐮𝐫𝐚. این لایه ها برای پردازش اطلاعات و تولید خروجی ها با هم کار می کنند.
𝐄𝐬𝐬𝐞𝐧𝐭𝐢𝐚𝐥 𝐋𝐚𝐲𝐞𝐫𝐬: لایه های مهمی در یک LLM وجود دارد، از جمله جاسازی لایه ها (تبدیل لایه های توجه به لایه های خاص (تبدیل لایه های تمرکزی مجدداً). ورودی).
𝐑𝐞𝐚𝐥 𝐋𝐢𝐟𝐞 𝐄𝐱𝐚𝐦𝐩𝐥𝐞𝐬:
𝐒𝐦𝐚𝐫𝐭 𝐂𝐡𝐚𝐭𝐛𝐨𝐭𝐬: بسیاری از شرکت ها از LLM برای تقویت ربات های چت در وب سایت ها یا برنامه های خود استفاده می کنند. این چت بات ها می توانند به سوالات مشتریان پاسخ دهند، مشکلات را عیب یابی کنند و حتی خدمات اولیه مشتریان را ارائه دهند.
🝐 LLM ها همچنین در بررسی سرقت ادبی و سایر ابزارهای تقویت نوشتن استفاده می شوند.
بیایید وصل شویم: شهادت ساغر
𝐋𝐚𝐫𝐠𝐞 𝐥𝐚𝐧𝐠𝐮𝐚𝐠𝐞 𝐦𝐨𝐝𝐞𝐥𝐬 𝐦𝐨𝐝𝐞𝐥𝐬 (𝐋𝐋𝐌𝐬) در اصل برنامه های رایانه ای هستند که برای درک و تولید زبان انسانی بر روی مقادیر گسترده ای از داده های متن آموزش دیده اند. در اینجا به بررسی جنبه های کلیدی آنها می پردازیم:
𝐈𝐧𝐧𝐞𝐫 𝐰𝐨𝐫𝐤𝐢𝐧𝐠𝐬:
𝐌𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠: LLM ها نوعی برنامه هوش مصنوعی (AI) هستند که از یادگیری ماشینی، به ویژه نوعی مدل شبکه عصبی به نام ترانسفورماتور استفاده می کنند.
𝐃𝐚𝐭𝐚، 𝐆𝐥𝐨𝐫𝐢𝐨𝐮𝐬 𝐃𝐚𝐭𝐚: “بزرگ” در مدل های زبان بزرگ به مجموعه داده های عظیمی اشاره دارد که آنها روی آنها آموزش دیده اند. این داده ها می تواند شامل متن خراشیده شده از اینترنت، کتاب ها، مقالات، کد باشد – شما نام ببرید، اگر متن است، می تواند داده های آموزشی باشد.
𝐔𝐧𝐝𝐞𝐫𝐬𝐭𝐚𝐧𝐝𝐢𝐧𝐠 𝐭𝐡𝐞 𝐍𝐮𝐚𝐧𝐜 از طریق یادگیری این الگوها و الگوها: به آنها اجازه می دهد تا پیچیدگی های زبان، از جمله دستور زبان، نحو، و معناشناسی را درک کنند.
𝐖𝐡𝐚𝐭 𝐜𝐚𝐧 𝐭𝐡𝐞𝐲 𝐝𝐨؟
𝐓𝐞𝐱𝐭 𝐆𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: LLM ها می توانند متن منسجم و مرتبط با زمینه تولید کنند. آنها برای چت بات ها، تولید محتوا و نوشتن خلاقانه استفاده می شوند.
𝐓𝐫𝐚𝐧𝐬𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: LLM ها در ترجمه متن بین زبان ها عالی هستند.
𝐮𝐞𝐬𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐀𝐧𝐬𝐰𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠: آنها می توانند بر اساس زمینه به سوالات پاسخ دهند.
𝐒𝐞𝐧𝐭𝐢𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐢𝐬: LLM ها احساس (مثبت، منفی، خنثی) یک قطعه متن را تعیین می کنند.
𝐒𝐮𝐦𝐦𝐚𝐫𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: آنها خلاصه ای مختصر از متون طولانی تر ایجاد می کنند.
𝐂𝐨𝐝𝐞 𝐆𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: LLM ها حتی می توانند قطعه کد تولید کنند!
𝐁𝐮𝐢𝐥𝐝𝐢𝐧𝐠 𝐁𝐥𝐨𝐜𝐤𝐬:
𝐍𝐞𝐮𝐫𝐚. این لایه ها برای پردازش اطلاعات و تولید خروجی ها با هم کار می کنند.
𝐄𝐬𝐬𝐞𝐧𝐭𝐢𝐚𝐥 𝐋𝐚𝐲𝐞𝐫𝐬: لایه های مهمی در یک LLM وجود دارد، از جمله جاسازی لایه ها (تبدیل لایه های توجه به لایه های خاص (تبدیل لایه های تمرکزی مجدداً). ورودی).
𝐑𝐞𝐚𝐥 𝐋𝐢𝐟𝐞 𝐄𝐱𝐚𝐦𝐩𝐥𝐞𝐬:
𝐒𝐦𝐚𝐫𝐭 𝐂𝐡𝐚𝐭𝐛𝐨𝐭𝐬: بسیاری از شرکت ها از LLM برای تقویت ربات های چت در وب سایت ها یا برنامه های خود استفاده می کنند. این چت بات ها می توانند به سوالات مشتریان پاسخ دهند، مشکلات را عیب یابی کنند و حتی خدمات اولیه مشتریان را ارائه دهند.
🝐 LLM ها همچنین در بررسی سرقت ادبی و سایر ابزارهای تقویت نوشتن استفاده می شوند.
بیایید وصل شویم: شهادت ساغر
