هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به عنوان ابزار قدرتمندی ظهور کرده‌اند که صنایع مختلف را در زمینه به سرعت در حال تکامل هوش مصنوعی متحول کرده‌اند. از تولید خودکار محتوا تا افزایش خدمات مشتری، این فناوری‌ها راه‌حل‌های نوآورانه‌ای را ارائه می‌کنند که زمانی غیرممکن به نظر می‌رسید. در این پست وبلاگ، به این خواهیم پرداخت که هوش مصنوعی و LLM چیست، چگونه کار می کنند و کاربردهای عملی آنها.
Generative AI و LLM چیست؟
هوش مصنوعی مولد به نوعی از هوش مصنوعی اشاره دارد که می تواند محتوای جدیدی مانند متن، تصویر یا موسیقی را بر اساس داده هایی که روی آن آموزش دیده است ایجاد کند. برخلاف هوش مصنوعی سنتی که عمدتاً برای تشخیص الگوها و پیش‌بینی طراحی شده است، هوش مصنوعی مولد می‌تواند خروجی‌های جدید و خلاقانه تولید کند.
مدل های زبان بزرگ (LLM) زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی تولیدی هستند که به طور خاص بر تولید متن متمرکز شده اند. این مدل‌ها بر روی حجم وسیعی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند و می‌توانند زبان انسانی را به شیوه‌ای منسجم و مرتبط با متن درک، تولید و دستکاری کنند.
هوش مصنوعی مولد چگونه کار می کند
یادگیری و برچسب گذاری تحت نظارت
در هسته هوش مصنوعی Generative یادگیری نظارت شده است، روشی که در آن مدل بر روی داده های برچسب دار آموزش داده می شود. هوش مصنوعی یک ورودی می گیرد، آن را از طریق الگوریتم های پیچیده پردازش می کند و یک خروجی تولید می کند. هر قطعه از داده های ورودی با یک برچسب خروجی مرتبط است و مدل یاد می گیرد که ورودی ها را به خروجی های صحیح نگاشت کند.
موفقیت هوش مصنوعی Generative تا حد زیادی به مقیاس داده های مورد استفاده برای آموزش بستگی دارد. هرچه مجموعه داده متنوع و جامع تر باشد، هوش مصنوعی بهتر می تواند تفاوت های ظریف را درک کند و نتایج دقیقی ایجاد کند.
تولید متن با استفاده از LLM
وقتی نوبت به تولید متن می‌رسد، LLMها یک جمله را به واحدهای کوچک‌تر تقسیم می‌کنند، هر واحد را پردازش می‌کنند و برای هر یک خروجی تولید می‌کنند. این فرآیند تکراری تضمین می کند که خروجی نهایی منسجم و از نظر زمینه مناسب است.
به عنوان مثال، در آموزش یک LLM برای یک برنامه نظارت بر شهرت، این مدل از نظرات مشتریان نمونه با برچسب “مثبت” یا “منفی” تغذیه می شود. از طریق این آموزش، هوش مصنوعی یاد می گیرد که الگوها و احساسات را در بررسی ها تشخیص دهد. سپس می تواند نظرات واقعی مشتریان را به عنوان ورودی دریافت کند و خلاصه ای از شهرت برند را به عنوان خروجی ایجاد کند.
ChatGPT نمونه پیشرفته‌تری از LLM است که بر روی مجموعه وسیعی از داده‌های متنی برای درک و تولید پاسخ‌های انسان‌مانند در طیف وسیعی از موضوعات آموزش دیده است.
LLM به عنوان یک شریک
LLM می تواند به عنوان یک شریک ارزشمند عمل کند و به کاربران کمک کند تا ایده های خود را طوفان فکری کنند، به سؤالات پاسخ دهند و مفاهیم جدید را کشف کنند. با تعامل با هوش مصنوعی، کاربران می توانند بینش و دیدگاه های جدیدی به دست آورند. با این حال، بررسی مجدد پاسخ‌های ایجاد شده توسط هوش مصنوعی به دلیل پدیده‌ای به نام بسیار مهم است توهم. توهم در هوش مصنوعی زمانی اتفاق می‌افتد که مدل اطلاعات قابل قبول اما نادرست یا بی‌معنی تولید کند. این امر تأیید صحت خروجی های هوش مصنوعی را ضروری می کند.
جستجوی وب در مقابل LLMs
وقتی صحبت از موضوعات جدی مانند مراقبت های بهداشتی می شود، توصیه می شود به جستجوی وب سنتی تکیه کنید که دسترسی به منابع تأیید شده و معتبر را فراهم می کند. از سوی دیگر، LLM ها برای کارهای باطنی یا خلاقانه تر ایده آل هستند، جایی که تولید ایده های جدید مهم تر از دقت واقعی است.
LLM برای چه چیزی خوب است
کمک نوشتن
LLM ها می توانند در کارهای نوشتاری مختلف، مانند پیشنهاد نام برای محصولات، پاسخ به سوالات، تهیه پیش نویس ایمیل ها و ایجاد محتوا، کمک کنند. توانایی آن در ایجاد ایده های متنوع، آن را به ابزاری ارزشمند برای نویسندگان و بازاریابان تبدیل می کند.
کمک خواندن
LLM ها همچنین می توانند در خواندن وظایف، مانند تجزیه و تحلیل ایمیل های مشتری برای شناسایی شکایات، خلاصه کردن اسناد، و استخراج اطلاعات کلیدی از متون کمک کنند. این می تواند باعث صرفه جویی در زمان و بهبود کارایی در مدیریت ارتباطات شود.
چت و خدمات مشتری
به عنوان یک ربات چت، LLM ها می توانند خدمات مشتری را با ارائه پاسخ های فوری، راهنمایی کاربران از طریق فرآیندها و حفظ پرسش های متداول پویا افزایش دهند. این منجر به بهبود رضایت مشتری و عملیات پشتیبانی کارآمد می شود.
نتیجه
به طور خاص هوش مصنوعی و LLM های مولد شیوه تعامل ما با فناوری را متحول می کنند. با درک توانایی ها و محدودیت های آنها، می توانیم از قدرت آنها برای بهبود جنبه های مختلف زندگی شخصی و حرفه ای خود استفاده کنیم. همانطور که این فناوری‌ها به تکامل خود ادامه می‌دهند، کاربردهای بالقوه آنها فقط گسترش می‌یابد و راه‌حل‌های نوآورانه‌تری برای چالش‌های پیچیده ارائه می‌دهد.
