مدل های زبان بزرگ (LLM) چیست و چگونه استفاده می شود؟

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
مدل های زبان بزرگ (LLM) چیست؟مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی هستند که برای پردازش و تولید زبان انسانی طراحی شده‌اند. آنها با استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق، به ویژه معماری مدلی به نام ترانسفورماتور، آموزش می بینند، که آنها را قادر می سازد تا مقادیر زیادی از داده های متوالی مانند متن را مدیریت کنند.

اصطلاح “بزرگ” به اندازه انبوه این مدل ها اشاره دارد – اغلب شامل میلیاردها یا حتی تریلیون ها پارامتر (جنبه های قابل تنظیم یک مدل است که به یادگیری آن کمک می کند). این مدل‌های بزرگ بر روی مجموعه داده‌های وسیعی که شامل کتاب‌ها، وب‌سایت‌ها، مقالات تحقیقاتی و موارد دیگر می‌شود، آموزش داده می‌شوند و به آن‌ها اجازه می‌دهند تا پیچیدگی‌های زبان، دستور زبان، و حتی برخی سطوح استدلال را بیاموزند.

LLM ها، مانند GPT-4، BERT، و T5، توانایی تولید متن، خلاصه کردن اسناد، پاسخ به سؤالات، و بسیاری موارد دیگر را دارند – اغلب نتایجی را تولید می کنند که از نوشته های انسانی قابل تشخیص نیستند.

LLM ها چگونه کار می کنند؟LLM ها معمولاً در دو مرحله آموزش می بینند:

پیش تمرین:در طول آموزش پیش از آموزش، این مدل مجموعه بزرگی از متن از منابع مختلف تغذیه می‌شود. هدف اصلی یادگیری الگوهای زبان است. مدل یاد می گیرد که کلمه بعدی را در یک جمله پیش بینی کند یا کلمات از دست رفته را پر کند، که به آن کمک می کند تا درک کلی از دستور زبان، حقایق و زمینه ایجاد کند.
تنظیم دقیق:پس از پیش‌آموزش، LLM‌ها با استفاده از مجموعه داده‌های تخصصی کوچک‌تر و متناسب با وظایف خاص، مانند پشتیبانی مشتری، تجزیه و تحلیل اسناد قانونی، یا تفسیر متن پزشکی، به‌خوبی تنظیم می‌شوند. تنظیم دقیق به مدل این امکان را می دهد که قابلیت های خود را بر اساس نوع وظیفه ای که باید انجام دهد تنظیم کند و در کاربردهای دنیای واقعی کارآمدتر و دقیق تر شود.

کاربردهای LLMLLM ها فوق العاده همه کاره هستند و طیف وسیعی از کاربردها در صنایع مختلف دارند. در اینجا برخی از رایج ترین کاربردها آورده شده است:

Text Generation LLMs به طور گسترده برای تولید متن منسجم و مرتبط با متن بر اساس یک اعلان استفاده می شود. این قابلیت در زمینه های متعدد بسیار ارزشمند است:

ایجاد محتوا: LLM ها می توانند مقالات، پست های وبلاگ، توضیحات محصول و موارد دیگر تولید کنند—به سازندگان محتوا کمک می کند در زمان خود صرفه جویی کنند و در عین حال کیفیت را حفظ کنند.نوشتن خلاق: نوشتن داستان، شعر و حتی فیلمنامه می تواند توسط LLM تسهیل شود و به نویسندگان این امکان را می دهد که ایده های جدید را به سرعت کشف کنند.تولید کد: LLM های پیشرفته، مانند Codex (مشتق شده از GPT-3)، می توانند کد را بر اساس درخواست های زبان طبیعی بنویسند، به توسعه دهندگان در نوشتن اسکریپت ها یا تولید قطعه کمک می کنند.

درک متن LLM ها در درک زمینه متن عالی هستند و آنها را برای کارهایی مانند:

تجزیه و تحلیل احساسات: تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری، پست های رسانه های اجتماعی یا بررسی ها برای تعیین احساسات (مثبت، منفی، خنثی).طبقه بندی متن: دسته بندی متن به دسته های از پیش تعریف شده (به عنوان مثال، تشخیص هرزنامه، طبقه بندی اخبار).شناسایی نهاد نامگذاری شده (NER): استخراج موجودیت های خاص (مانند افراد، مکان ها و سازمان ها) از متن.

خلاصه سازی متن LLM می تواند اسناد طولانی را به خلاصه های کوتاه تر و قابل هضم تراکم کند و پردازش اطلاعات را آسان تر کند. موارد استفاده رایج عبارتند از:

خلاصه اخبار: به طور خودکار خلاصه مختصری از مقالات خبری ایجاد می کند.خلاصه اسناد حقوقی: خلاصه قراردادها، شرایط خدمات یا قانون مورد برای متخصصان حقوقی.

LLM های ترجمه ماشینی در ترجمه متن بین زبان ها بسیار موثر هستند و به پر کردن شکاف های ارتباطی کمک می کنند:

ترجمه بلادرنگ: امکان ترجمه متن بی‌درنگ برای برنامه‌های پیام‌رسان یا مکالمات زنده.برنامه های چند زبانه: پشتیبانی از تعاملات چند زبانه، مانند ترجمه خودکار محتوای آنلاین.

پاسخگویی به سؤالات LLM می تواند متن را تجزیه و تحلیل کند و به سؤالات خاصی پاسخ دهد که در موارد زیر مفید است:

موتورهای جستجو: به جای فهرستی از لینک‌ها، پاسخ‌های مستقیم به پرسش‌های کاربر ارائه می‌دهند.دستیارهای مجازی: دستیارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند سیری، الکسا و دستیار گوگل، که با ارائه پاسخ‌های سریع و مرتبط به کاربران کمک می‌کنند.

عوامل مکالمه (Chatbots) LLM ها توسعه چت ربات های پیچیده و دستیاران مجازی را امکان پذیر می کنند که می توانند در مکالمات انسان مانند شرکت کنند:

پشتیبانی مشتری: چت ربات‌های مبتنی بر LLM می‌توانند سؤالات مشتری را حل کنند، پشتیبانی ارائه دهند و پاسخ‌های شخصی‌سازی شده را ارائه دهند، که 24/7 در دسترس هستند.کمک فروش: دستیاران مجازی که توسط LLM ها پشتیبانی می شوند می توانند در توصیه های محصول، پاسخ به سوالات مشتریان و راهنمایی تصمیمات خرید کمک کنند.

Code Assistance Advanced LLMs مانند GPT-3 و Codex می‌توانند به توسعه نرم‌افزار کمک کنند:

تکمیل خودکار: LLM ها می توانند تکه های کد را پیش بینی و پیشنهاد کنند و در وقت توسعه دهندگان صرفه جویی کنند.اشکال زدایی: با تجزیه و تحلیل کد، LLM ها می توانند به شناسایی خطاها و پیشنهاد اصلاحات کمک کنند.طراحی الگوریتم: LLM ها می توانند به طراحان و توسعه دهندگان کمک کنند تا الگوریتم هایی را بر اساس توضیحات زبان طبیعی ایجاد کنند.

نتیجه گیریمدل‌های زبان بزرگ، چشم‌انداز هوش مصنوعی را تغییر می‌دهند و قابلیت‌های قدرتمندی برای تولید متن، درک مطلب، ترجمه و موارد دیگر ارائه می‌دهند. تطبیق پذیری و عملکرد آنها آنها را به ابزارهای ارزشمندی برای صنایع مختلف از خدمات مشتری گرفته تا توسعه نرم افزار و فراتر از آن تبدیل می کند.

همانطور که ما به نوآوری و اصلاح این مدل‌ها ادامه می‌دهیم، تأثیر آن‌ها فقط افزایش می‌یابد و امکانات جدیدی را برای کسب‌وکارها، توسعه‌دهندگان و کاربران به طور یکسان باز می‌کند. چه به دنبال بهبود تجربه مشتری، تولید خودکار محتوا یا ساخت ربات‌های گفتگوی هوشمند باشید، LLM ابزارهایی را برای ارتقای پروژه‌های شما به سطح بعدی فراهم می‌کند.