مدل زبانی در هوش مصنوعی چیست؟

مدل زبانی در هوش مصنوعی یکی از پیشرفت‌های نوآورانه در فناوری AI است که می‌تواند فرایندها و تعاملات یک کسب‌وکار با مشتریان خود را متحول کند. این مدل‌ها با حجم وسیعی از داده‌ها و الگوریتم‌های قوی پشتیبانی می‌شوند تا کارایی محصولات را افزایش و تجربیات مشتری را بهبود دهند. مدل زبانی در هوش مصنوعی می‌تواند فرصت‌های جدیدی را پیش روی صنایع مختلف از جمله مالی، مراقبت‌های بهداشتی و آموزش قرار دهد. در این مقاله از بلاگ آسا درباره مفهوم و اهمیت مدل زبانی در AI و کسب و کارها صحبت می‌کنیم.

مدل زبانی چیست؟

مدل زبانی (Language Models) یک سیستم محاسباتی پیشرفته‌ است که برای درک، تولید و پردازش زبان انسان طراحی شده است. این سیستم از تکنیک‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی برای آنالیز مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌کند تا زبان انسان را بفهمد و مانند انسان حرف بزند. مدل زبانی در هوش مصنوعی از سه جزء اصلی تشکیل شده است:

۱. متن ورودی که توسط کاربر ارائه می‌شود.
۲. شبکه عصبی که الگوها را از متن یاد می‌گیرد.
۳. خروجی که بر اساس زمینه تولید می‌شود.

زمینه (Context) در مدل‌سازی زبان، به اطلاعات آموزشی قبلی اشاره دارد که یک مدل زبانی هنگام پیش‌بینی یا تولید خروجی از آن‌ها استفاده می‌کند. زمینه بسیار مهم است؛ زیرا به مدل اجازه می‌دهد تا خروجی منسجم و معناداری تولید کند که با موقعیت یا موضوع مورد نظر کاربر همسو است.

هدف این است که مدل زبانی بتواند کلمه بعدی را در یک دنباله پیش‌بینی کند یا جملات منسجم و مرتبط با یک زمینه خاص را ایجاد کند. مدل زبانی براساس اطلاعات متنوع گرامری، معناشناسی، جمله شناسی، زبان شناسی و سایر موارد برای این فرایند آموزش می‌بیند. به همین دلیل، نقش مهمی در برنامه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) دارد و شکاف بین ارتباطات انسانی و درک ماشین را پر می‌کند.

مدل زبانی بزرگ چیست؟

مدل زبانی بزرگ (LLM-Large Language Model) نوع پیشرفته‌تری از مدل زبانی است که برای درک، تولید و پردازش زبان انسان در پیچیده‌ترین شکل کاربرد دارد. این مدل‌ها اغلب براساس معماری ترانسفورماتور مانند ChatGPT ساخته می‌شود. این مدل روی مجموعه داده‌های عظیم حاوی متن‌های متنوع از کتاب‌ها، مقالات و منابع آنلاین، آموزش می‌بیند.

LLM براساس آموزش‌هایی که دریافت می‌کند، توانایی پردازش دقیق الگوهای زبانی، دستوری و جمله‌سازی را به دست می‌آورد. به این ترتیب، پاسخ‌هایی منسجم و متناسب را در طیف وسیعی از کاربردها مانند نوشتن مقاله، کدنویسی و پاسخ به سوالات پیچیده ارائه می‌دهد. درحقیقت، مدل‌های زبانی بزرگ معمولا حاوی میلیاردها پارامتر هستند تا تفاوت‌های ظریف زبانی را درک ‌کنند و مانند انسان گفتگو کنند.

مفهوم مدل زبانی در NLP چیست؟

مدل زبانی در پردازش زبان طبیعی (NLP) نوعی الگوریتم مبتنی بر هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که زبان انسان را متوجه شوند. این مدل با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌های مرتبط با زبان انسان، معنای کلمات و مفهوم جملات را یاد می‌گیرد تا پاسخ‌های مرتبط و کاربردی تولید کند. در حقیقت، مفهوم مدل زبانی در NLP به آموزش ماشین‌ها برای شبیه‌سازی رفتار کلامی انسان‌ها اشاره دارد. این موضوع به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا با مشتریان خود از طریق چت‌بات‌ها، دستیاران صوتی و … ارتباط برقرار کنند.

اهمیت مدل زبانی در هوش مصنوعی

مدل‌های زبانی برای پر کردن شکاف بین ارتباطات انسانی و سیستم‌های محاسباتی کاربرد دارند. آن‌ها ماشین‌ها را قادر می‌سازند تا زبان انسان را درک، تولید و آنالیز کرده و تعامل یکپارچه بین انسان و فناوری را راحت کنند. این مدل‌ها در برنامه‌های کاربردی مانند دستیارهای مجازی، ربات‌های گفتگو و سیستم‌های ترجمه خودکار استفاده می‌شوند. برای مثال، شما می‌توانید از سیری (Siri) در گوشی‌های آیفون خود بپرسید که نزدیک‌ترین رستوران به محل زندگی ما کجاست. سپس سیری زبان شما را پردازش می‌کند تا با درگ آن بتواند بهترین پاسخ را بدهد.

مدل‌های زبانی می‌توانند کیفیت ارتباط با کاربران را افزایش می‌دهند. آن‌ها در پردازش و تفسیر حجم زیاد داده‌ها توانا هستند و این امکان را فراهم می‌کنند تا در کمترین زمان (فقط چند ثانیه) به نیازهای کاربران پاسخ دهید. علاوه‌بر این، مدل‌های زبانی نقش حیاتی در پیشبرد تحقیق و نوآوری دارند. آن‌ها از تولید محتوا، خلاصه‌سازی داده‌ها و پیش‌بینی‌های مبتنی بر زبان پشتیبانی می‌کنند و به متخصصان امکان می‌دهند تا داده‌های حجیم و روندهای پیچیده را با سرعت و دقت بیشتری تجزیه و تحلیل کنند. در نهایت، هدف از یک مدل زبانی خاص در هوش مصنوعی این است که انسان‌ها بتواند ارتباط عمیق‌تری با با فناوری برقرار کنند.

نحوه کار مدل زبانی در هوش مصنوعی

LMها در هسته اجرایی خود، بر تکنیک‌های یادگیری عمیق برای درک و پیش‌بینی الگوهای زبان تکیه می‌کنند. یک مدل زبانی معمولا روی حجم وسیعی از داده‌های متنی آموزش می‌بیند تا روابط آماری بین کلمات، عبارات و جملات را بیاموزد. این آموزش شامل ایجاد یک نمایش ریاضی از زبان است که در آن کلمات و عبارات به‌عنوان بردار رمزگذاری می‌شوند. با تجزیه و تحلیل این روابط، مدل زبانی می‌تواند تعیین کند که احتمالا کدام کلمه برای یک جمله خاص بهتر است و جمله را کامل می‌کند.

مدل‌های زبانی مدرن مانند ChatGPT از معماری ترانسفورماتور استفاده می‌کنند. ترانسفورماتورها از مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms) استفاده می‌کنند. این مکانسیم‌ها به مدل زبانی اجازه می‌دهد روی مرتبط‌ترین بخش‌های یک متن ورودی تمرکز کند. برای مثال، شما از هوش مصنوعی ChatGPT می‌خواهد که بهترین برند کتانی ورزشی را به شما معرفی کند. این مدل زبانی ابتدا تک تک کلمات از جمله بهترین، برند، کتانی و ورزشی را آنالیز می‌کند. سپس معنای جمله را درک می‌کند. درنهایت، پاسخ را براساس اطلاعات آموزش داده شده به شما ارائه می‌دهد.

انواع مدل زبانی در هوش مصنوعی

انواع مختلفی از مدل‌های زبانی وجود دارند که شیوه تعامل کسب و کارها با مشتریان خود را متحول می‌کنند. در ادامه به این مدل‌های زبانی اشاره می‌کنیم:

۱. مدل‌های مبتنی بر قاعده (Rule-Based Models)

مدل‌های زبان مبتنی بر قواعد براساس مجموعه‌های ازپیش‌تعریف‌شده قواعد زبانی و دستور زبان‌ کار می‌کنند. این قواعد توسط زبان‌شناسان ایجاد شده‌اند. این مدل‌ها بر ساختارهای نحوی و معنایی برای تولید یا تجزیه و تحلیل متن تمرکز دارند. در حالی که برای کاربردهای خاص بسیار دقیق عمل می‌کنند، اما در پردازش انواع زبان‌های طبیعی محدود هستند.

۲. مدل‌های زبان آماری (Statistical Language Models)

مدل‌های آماری مانند n-gram، از آمار و احتمال برای پردازش و پیش‌بینی توالی کلمات استفاده می‌کنند. با تجزیه و تحلیل فرکانس‌ها و الگوهای موجود در داده‌ها، این مدل‌ها می‌توانند جملات قابل قبولی بسازند یا کلمه بعدی را به خوبی پیش‌بینی کنند. با این حال، آن‌ها به منابع محاسباتی قابل توجهی برای مجموعه داده‌های بزرگ نیاز دارند.

۳. مدل‌های زبان عصبی (Neural Language Models)

مدل‌های زبان عصبی از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای پردازش و درک زبان استفاده می‌کنند. شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) و شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (LSTM) می‌توانند داده‌های متوالی را به خوبی مدیریت کنند، اما اغلب با مقیاس‌بندی مشکل دارند. این مدل‌ها در مقایسه با رویکردهای سنتی پیشرفت قابل توجهی در ثبت پیچیدگی و تفاوت‌های ظریف زبان طبیعی داشتند.

۴. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور (Transformer-Based Models)

ترانسفورماتورها با معرفی مکانیسم‌های توجه، پردازش زبان را متحول کردند. این معماری به آن‌ها اجازه می‌دهد تا روی مرتبط‌ترین بخش‌های متن ورودی تمرکز کنند. این مدل‌ها براساس داده‌های متنوع زبان طبیعی آموزش دیده‌اند و به دلیل مقیاس‌پذیری، دقت بالا در ارائه پاسخ‌های مسنجم و کاربرد در صنایع مختلف، به ستون فقرات بسیاری از سیستم‌های پیشرفته هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند.

۵. مدل‌های چند وجهی (Multimodal Models)

مدل‌های زبان چندوجهی انواع داده‌های متعدد مانند متن، تصویر و صدا را ادغام می‌کنند. آن‌ها درک زبان را به زمینه‌های مختلف گسترش می‌دهند و در کاربردهایی مانند زیرنویس تصویر یا تجزیه و تحلیل ویدیو استفاده می‌شوند. مدل‌های زبان چندوجهی اطلاعات را از روش‌های مختلف دریافت می‌کنند. به این ترتیب، این مدل‌ها خروجی دقیق‌تر و با کیفیت‌تری ارائه می‌دهند.

۶. الگوهای مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning-Based Models)

این مدل‌ها از یادگیری تقویتی برای بهینه سازی عملکرد خود استفاده می‌کنند. آن‌ها با دریافت بازخورد از خروجی‌های خود، پیش‌بینی‌ها و رفتار خود را در طول زمان اصلاح می‌کنند. این رویکرد به ویژه برای سیستم‌های تعاملی مانند چت بات‌ها و دستیارهای سفارشی مخصوص گیم مفید است و بهبود مستمر و سازگاری را تضمین می‌کند.

کاربردهای مدل زبانی در هوش مصنوعی

مدل‌های زبانی پلی به سوی هوش مصنوعی عمومی هستند و تعامل انسان و ماشین را بهبود می‌بخشند که به معنای نفوذ پلتفرم‌های هوش مصنوعی در صنایع مختلف است. در ادامه به کاربردهای مدل زبانی در هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم:

• چت‌بات‌ها و ربات‌های صوتی: مدل زبانی در ایجاد چت‌بات‌ها و ربات‌های صوتی و بهبود فرایند مکالمه با کاربران، نقش موثری دارد.
• بازیابی اطلاعات: این مدل‌ها موتورهای جستجو را اصلاح و به کاربران کمک می‌کنند تا اطلاعات مرتبط را سریع‌تر و دقیق‌تر پیدا کنند.
• تجزیه و تحلیل داده‌ها: LM به استخراج اطلاعات کاربردی از داده‌های متنی بدون ساختار کمک می‌کند. به این ترتیب، کسب و کارها می‌توانند اطلاعات ارزشمندی را از بازخورد مشتریان به دست آورند.
• تعامل با مشتری: مدل‌های زبانی پاسخ‌های خود را به صورت خودکار به مشتریان ارائه می‌دهند. این موضوع باعث افزایش رضایت مشتری و صرفه جویی در زمان می‌شود.
• شخصی سازی: LMها به مشاغل کمک می‌کنند تا محتوا، توصیه‌ها و پیشنهادات خود را مطابق با علایق و ترجیحات کاربرد تنظیم کنند. این موضوع باعث بهبود تعامل با کاربر و فروش بیشتر می‌شود.

کاربردهای مدل زبانی در صنایع

Language Modelها به‌دلیل تاثیر چشم‌گیر آن‌ها بر درک، ارتباطات و اتوماسیون، کاربردهای مختلفی در زمینه‌های گوناگون دارند. در ادامه به کاربردهای مدل‌های زبانی در صنایع مختلف اشاره می‌کنیم:

• آموزش و پرورش: مدل‌های زبانی با تولید محتوای تعاملی به پلتفرم‌های آموزشی کمک می‌کند و به این ترتیب روند آموزش و یادگیری جذاب‌تر و مؤثرتر می‌شود.
• تشخیص پزشکی: LMها با تجزیه و تحلیل ادبیات پزشکی، به پزشکان در تشخیص و تحقیق بیماری‌ها کمک می‌کنند.
• حفظ زبان: مدل‌های زبانی می‌توانند با تجزیه و تحلیل متون موجود و تولید محتوا به حفظ و احیای زبان‌های در خطر انقراض کمک کنند.
• مستندات حقوقی: مدل‌های زبانی در زمینه حقوقی به پیش نویس قراردادها، تجزیه و تحلیل رویه قضایی و تولید اسناد حقوقی کمک می‌کنند.
• تحقیقات بازار: LMها بحث‌های آنلاین را برای سنجش احساسات و روندهای عمومی تجزیه و تحلیل می‌کنند و در اصلاح استراتژی‌های بازاریابی موثر هستند.

نمونه‌هایی از مدل زبانی در هوش مصنوعی

مدل‌های زبانی به عنوان ابزاری قدرتمند ظاهر شده‌اند و نحوه تعامل ما با فناوری را متحول کرده‌اند. در ادامه به نمونه‌هایی از LM در هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم:

• ChatGPT: توسط OpenAI توسعه یافته است و به‌عنوان یک مدل زبانی پیشرفته با ۱۷۵ میلیارد پارامتر شناخته می‌شود. GPT می‌تواند متنی شبیه انسان تولید کند، ترجمه زبان را انجام دهد و به سوالات پاسخ دهد. این مدل حتی در ساخت موسیقی و ایجاد کد نیز کاربرد دارد.
• BERT: با استفاده از معماری ترانسفورماتور ساخته شده است و در درک زمینه در داده‌های متنی استفاده می‌شود. این مدل در تجزیه و تحلیل احساسات، پاسخ به سوال و ترجمه زبان کاربرد دارد. مدل BERT به‌دلیل درک حجم زیادی از متن در پردازش زبان طبیعی تاثیر شگفتی دارد.
• ELMO: المو تعبیه‌های متنی (حالت برداری از کلمات، جملات یا پاراگراف‌ها) را معرفی کرد و نمایش کلمات را به‌طور قابل توجهی بهبود بخشید. ELMO با در نظر گرفتن کلمات و زمینه‌های اطراف، دقت بالایی در پردازش اطلاعات دارد و زبان انسان را به خوبی درک می‌کند.

آینده مدلی زبانی در هوش مصنوعی

آینده مدل‌سازی زبانی، نوید بخش تعاملات چندوجهی است. با گسترش دستیارهای صوتی، دستگاه‌های هوشمند و چت بات‌ها، مدل‌های زبانی برای پشتیبانی از تعاملات یکپارچه در کانال‌های مختلف به تکامل خود ادامه می‌دهند. این موضوع به کسب‌و‌کارها امکان می‌دهد تا بدون توجه به شیوه ارتباطی مورد نظر مشتریان (صوتی، متنی یا حتی بصری)، تجربه کاربری آن را به سطح جدیدتری ببرند.

یکی از پیشرفت‌های کلیدی که آینده مدل‌سازی زبان را شکل می‌دهد، ظهور مدل‌های آگاه از زمینه است. این مدل‌ها با توانایی درک زمینه‌های ظریف، فراتر از پاسخ‌های عمومی حرکت می‌کنند تا تعاملات شخصی‌تری ارائه دهند. این مدل‌ها با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها و استفاده از الگوریتم‌های پیچیده به کسب و کارها کمک می‌کنند تا نیازهای مشتریان خود را به معنای واقعی درک کنند راهکارهایی کاربردی ارائه دهند.

کلام آخر

ظهور ChatGPT باعث شد بحث هوش مصنوعی بیش از گذشته داغ شود. از آنجایی که مدل‌های زبانی به رشد خود ادامه می‌دهند و تسلط خود را به زبان طبیعی بهبود می‌بخشند، نگرانی‌های زیادی در مورد اینکه پیشرفت آن‌ها چه تاثیری بر بازار کار خواهد داشت، وجود دارد. درست است که مدل‌های زبانی می‌توانند به افزایش بهره‌وری و کارایی فرایندها کمک کنند، اما استفاده از آن‌ها باید با ملاحظات انسانی همراه باشد.

منابع

www.elastic.co |‌ www.hpe.com | www.techtarget.com