آشنایی با LLM ها

آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ (Large Naguage Models) یکی از ارکان اصلی پیشرفت های اخیر در هوش مصنوعی مولد هستند. این مدل ها، که بر پایه معماری قدرتمندی به نام ترانسفورمرها ساخته شده‌اند، برای مدل‌سازی و پردازش زبان انسانی به کار می‌روند. آن‌ها به دلیل داشتن صدها میلیون یا حتی میلیاردها پارامتر و آموزش دیدن با استفاده از مجموعه‌های عظیم داده‌های متنی، به «بزرگ» معروف هستند.

چت‌بات‌های محبوبی مانند ChatGPT و Gemini همگی بر LLMهای انحصاری تکیه دارند، به این معنی که این مدل‌ها متعلق به شرکت‌های خاصی هستند و دسترسی به آن‌ها تنها از طریق خرید اشتراک ممکن است. در همین حال ، یک جنبش موازی در حوزه LLMها به سرعت در حال گسترش است: مدل‌های زبانی بزرگ منبع باز. با افزایش نگرانی‌ها در مورد کمبود شفافیت و دسترسی محدود به LLMهای انحصاری که عمدتاً توسط شرکت‌های بزرگی مانند مایکروسافت، گوگل و متا کنترل می‌شوند، مدل‌های منبع باز وعده می‌دهند که استفاده از هوش مصنوعی مولد را شفاف‌تر، دسترس‌پذیرتر و نوآورانه‌تر کنند.

مزایای استفاده از مدل های زبانی بزرگ منبع باز

شفافیت کد و سفارشی‌سازی مدل زبانی :

یکی از مزیت‌های بارز مدل‌های زبانی بزرگ منبع‌باز، شفافیت کد و امکان سفارشی‌سازی آن‌هاست. دسترسی به کدهای منبع و داده‌های آموزشی این مدل‌ها به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا به‌طور دقیق با معماری و فرآیندهای آموزشی این سیستم‌ها آشنا شوند. این سطح از شفافیت به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا مدل‌های زبانی را براساس نیازهای خاص خود سفارشی‌سازی کنند، که به‌نوبه خود موجب نوآوری و خلاقیت بیشتر در کاربردهای مختلف می‌شود.

در دنیایی که مدل‌های زبانی بزرگ منبع‌باز به‌راحتی در دسترس قرار دارند، سازمان‌ها می‌توانند این مدل‌ها را برای پروژه‌ها و کاربردهای خاص خود تنظیم کنند. این انعطاف‌پذیری به آن‌ها اجازه می‌دهد تا مدل‌ها را بهینه‌سازی کرده و بهترین نتایج را بر اساس نیازهای ویژه خود به دست آورند.

پشتیبانی فعال از سوی جامعه و تقویت جریان نوآوری :

مدل‌های زبانی بزرگ منبع‌باز وعده دموکراتیزه‌کردن دسترسی به فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی را می‌دهند. این مدل‌ها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا عمیق‌تر به ساختار و عملکرد LLMها پی ببرند و نوآوری را تسریع کنند. با کاهش موانع ورود برای برنامه‌نویسان در سراسر جهان، مدل‌های زبانی بزرگ منبع‌باز می‌توانند با بهبود دقت و کاهش سوگیری‌ها، کیفیت کلی مدل‌ها را ارتقاء دهند.

این جنبش مشابه با انقلاب لینوکس در دنیای نرم‌افزار است. همان‌طور که لینوکس با فلسفه منبع‌باز خود، جوامع گسترده و پرشوری را ایجاد کرده و به توسعه نسخه‌های متنوع و محبوبی منجر شده است، مدل‌های زبانی بزرگ منبع‌باز نیز می‌توانند تحولات مشابهی را در دنیای هوش مصنوعی ایجاد کنند.

لینوکس به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین سیستم‌عامل‌ها با پشتوانه‌ی جامعه‌ای پرتلاش همواره در حال پیشرفت و ارتقا است. این در حالی است که سیستم‌عامل‌های تجاری نظیر ویندوز و MacOS بیشتر بر جذب مشتری و سودآوری تمرکز دارند و از چنین پشتوانه‌ی قوی از جامعه‌ی کاربری و توسعه‌دهنده برخوردار نیستند.

کاهش هزینه‌ها :

یکی دیگر از مزایای مهم مدل‌های زبانی بزرگ منبع‌باز، کاهش هزینه‌های توسعه و اجرا است. سازمان‌ها می‌توانند از این مدل‌ها بدون نیاز به پرداخت هزینه‌های گزاف برای لایسنس‌های تجاری استفاده کنند. این امر به خصوص برای کسب‌وکارهای کوچک و استارت‌آپ‌ها که منابع مالی محدودی دارند، بسیار مهم است.

بهبود امنیت و حریم خصوصی :

مدل‌های زبانی بزرگ منبع‌باز امکان بررسی دقیق و ارزیابی کامل کدهای منبع را فراهم می‌کنند، که این موضوع می‌تواند به بهبود امنیت و حریم خصوصی کمک کند. با دسترسی به کدهای منبع، توسعه‌دهندگان می‌توانند هرگونه ضعف امنیتی را شناسایی و برطرف کنند و از محافظت بهتر داده‌های کاربران اطمینان حاصل کنند.

مزایای استفاده از مدل های زبانی بزرگ در فضای ابری

با توجه به نیازهای بالای محاسباتی و ذخیره‌سازی داده‌های گسترده، بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ در فضای ابری به یک گزینه جذاب و کارآمد تبدیل شده است. در ادامه به برخی از مزایای کلیدی این رویکرد می‌پردازیم:

قابلیت مقیاس‌پذیری :

آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد نیازمند منابع محاسباتی بسیار قوی و فضای ذخیره‌سازی زیادی است. فرایندهای آموزشی اغلب به چندین نمونه از GPU‌های پیشرفته نیاز دارند که با استفاده از خدمات ابری، این منابع به صورت مقیاس‌پذیر و درخواستی در دسترس قرار می‌گیرند. این قابلیت به شما اجازه می‌دهد تا به سرعت منابع مورد نیاز خود را افزایش یا کاهش دهید.

صرفه‌جویی در هزینه‌ها :

اگر دسترسی به سخت‌افزارهای پیشرفته را ندارید، استفاده از خدمات ابری می‌تواند به‌صرفه‌تر باشد. با مدل پرداخت به‌ازای استفاده (Pay As You Go)، فقط برای منابعی که استفاده می‌کنید هزینه می‌پردازید. همچنین، نرخ‌های مقرون‌به‌صرفه برای GPU‌ها و CPU‌ها در خدمات ابری می‌تواند به کاهش هزینه‌های کلی کمک کند.

سهولت استفاده :

پلتفرم‌های ابری مجموعه‌ای از API‌ها، ابزارها و فریم‌ورک‌های زبانی را ارائه می‌دهند که فرایند ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی را به‌طور چشمگیری ساده می‌کنند. این ابزارها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا به سرعت مدل‌های خود را ایجاد و مستقر کنند.

خدمات مدیریتی :

ارائه‌دهندگان خدمات ابری مسئولیت مدیریت زیرساخت‌ها، از جمله راه‌اندازی، نگهداری، امنیت و بهینه‌سازی را بر عهده دارند. این امر باعث می‌شود کاربران بتوانند بدون دغدغه‌های فنی اضافی، بر توسعه و بهبود مدل‌های خود متمرکز شوند.

معایب استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در فضای ابری

استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در فضای ابری همانند هر فناوری دیگری مزایا و معایب خود را دارد. در اینجا به برخی از چالش‌ها و محدودیت‌های این رویکرد می‌پردازیم:

ازدست‌دادن کنترل : یکی از اصلی‌ترین معایب استفاده از خدمات مدیریت‌شده ابری برای یادگیری ماشین، کاهش کنترل و دید بر زیرساخت و پیاده‌سازی است. وقتی مدل‌های خود را در ابر مستقر می‌کنید، امکان دسترسی مستقیم به سخت‌افزار و تنظیمات زیرساختی را از دست می‌دهید. این می‌تواند مانعی برای بهینه‌سازی‌های خاص و تغییرات فوری باشد که ممکن است در محیط‌های کنترل‌شده‌تر امکان‌پذیر باشد.

انحصار نزد تأمین‌کننده : یکی دیگر از چالش‌های مهم، وابستگی به تأمین‌کننده خاص است. اگر مدل‌های زبانی بزرگ خود را روی یک پلتفرم ابری خاص آموزش دهید، انتقال آن به پلتفرمی دیگر می‌تواند بسیار پیچیده و هزینه‌بر باشد. این وابستگی می‌تواند شما را در برابر تغییرات سیاست‌ها و قیمت‌گذاری توسط تأمین‌کننده آسیب‌پذیر کند. برای مثال، اگر تأمین‌کننده‌ای تصمیم به افزایش قیمت یا تغییر سیاست‌های خود بگیرد، شما ممکن است با هزینه‌های غیرمنتظره و مشکلات اجرایی مواجه شوید.

حریم خصوصی و امنیت داده‌ها : استفاده از فضای ابری برای پردازش داده‌های حساس همیشه با چالش‌های امنیتی و حریم خصوصی همراه است. داده‌های شما روی سرورهای تأمین‌کننده ابری در نقاط مختلف جهان قرار دارد و باید اطمینان حاصل کنید که این داده‌ها به‌درستی محافظت می‌شوند. خطرات احتمالی شامل نقض داده‌ها، دسترسی غیرمجاز و حتی مسائل قانونی مربوط به موقعیت جغرافیایی سرورها است.

هزینه‌های بالا : آموزش و اجرای مدل‌های زبانی بزرگ نیازمند منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی زیادی است که می‌تواند هزینه‌های قابل‌توجهی را به همراه داشته باشد. با گذشت زمان، هزینه‌های این منابع ممکن است به‌طور پیوسته افزایش یابد، به‌خصوص در صورت استفاده از خدمات ابری با نرخ‌های پرداخت به‌ازای استفاده (Pay As You Go). برای مثال، اجرای مداوم مدل‌های پیچیده می‌تواند بودجه‌های بزرگتری را نسبت به زمانی که این مدل‌ها به‌صورت محلی اجرا می‌شوند، نیاز داشته باشد.

تأخیر در شبکه : یکی دیگر از معایب استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در ابر، تأخیرهای ناشی از ارتباطات شبکه است. هنگامی که درخواست‌ها و پاسخ‌ها باید بین کاربر و سرورهای ابری منتقل شوند، تأخیرهایی به وجود می‌آید که می‌تواند برای برنامه‌های بلادرنگ (Real-time) مشکل‌ساز باشد. به‌عنوان مثال، در برنامه‌های نظارت زنده یا سیستم‌های پاسخگویی فوری، تأخیر حتی چند میلی‌ثانیه‌ای می‌تواند عملکرد کلی را تحت تأثیر قرار دهد.

مدل های زبانی بزرگ منبع باز برتر برای سال ۲۰۲۴

LLaMA 2 :

در جولای ۲۰۲۳، مدل LLaMA 2 برای کاربردهای تحقیقاتی و تجاری معرفی شد. این مدل قدرتمند، با ۷ تا ۷۰ میلیارد پارامتر، با استفاده از روش یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) بهینه‌سازی شده است. LLaMA 2 به‌عنوان یک مدل متنی مولد پیش‌آموزش‌دیده، قابلیت چت‌بات بودن و انجام وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی و برنامه‌نویسی را داراست. متا دو نسخه از این مدل، یعنی چت لاما و کد لاما، را منتشر کرده که هر کدام قابلیت‌های ویژه‌ای برای تعامل با کاربران و انجام وظایف برنامه‌نویسی دارند.

BLOOM :

در سال ۲۰۲۲، مدل BLOOM پس از یک همکاری بین‌المللی یک‌ساله با مشارکت داوطلبانی از بیش از ۷۰ کشور جهان و متخصصان‌هاگینگ فیس معرفی شد. این مدل زبانی با استفاده از منابع محاسباتی وسیع و داده‌های متنی عظیم آموزش دیده است. عرضه BLOOM به‌عنوان گامی مهم در جهت دموکراتیک‌کردن دسترسی به تکنولوژی‌های نوآورانه هوش مصنوعی مولد شناخته می‌شود. با داشتن بیش از ۱۷۶ میلیارد پارامتر، BLOOM اکنون به‌عنوان یکی از قدرتمندترین مدل‌های زبانی منبع باز محسوب می‌شود که توانایی ایجاد متون دقیق و منسجم را در ۵۹ زبان مختلف و ۱۳ زبان برنامه‌نویسی دارد. استفاده از BLOOM از طریق پلتفرم‌هاگینگ فیس به‌طور کاملاً رایگان امکان‌پذیر است.

BERT :

فناوری پایه‌ای که مدل‌های زبانی بزرگی مانند BERT بر آن استوارند، معماری نوآورانه‌ای به‌نام ترنسفورمر است. این فناوری در سال ۲۰۱۷ توسط محققان گوگل و در مقاله‌ای با عنوان «توجه، تنها چیز مورد نیاز است» توسعه یافت. BERT یکی از نخستین مدل‌هایی بود که قابلیت‌های این معماری را به نمایش گذاشت. گوگل در سال ۲۰۱۸ BERT را به‌عنوان یک مدل زبانی بزرگ منبع باز و پیشرفته روانه بازار کرد. این مدل به‌سرعت در بسیاری از کاربردهای پردازش زبان طبیعی به عملکردی بی‌سابقه دست یافت و با ویژگی‌های نوآورانه‌اش، به یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین مدل‌های زبانی تبدیل شد. اکنون هزاران مدل BERT منبع باز، رایگان و آموزش‌دیده برای کاربردهای خاصی مانند تحلیل احساسات، بررسی یادداشت‌ها یا شناسایی نظرات توهین‌آمیز در دسترس هستند.

سخن پایانی

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، با قابلیت‌های پیشرفته در پردازش و تولید زبان، انقلابی در هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند. از کاربردهای گسترده در چت‌بات‌ها و ترجمه‌های دقیق تا توانایی ایجاد متون منسجم در ده‌ها زبان مختلف، LLM‌ها ابزارهایی بی‌نظیر برای نوآوری و بهبود کارایی در صنایع مختلف هستند. با افزایش دسترسی به مدل‌های منبع باز، آینده‌ای پر از نوآوری و خلاقیت در دنیای هوش مصنوعی رقم خواهد خورد.