معرفی Bloom: مدل زبانی 176Bپارامتری متن‌باز از پروژه BigScience

همه‌چیز از ایده‌ای ساده آغاز شد: آیا می‌توان مدلی در حد و اندازه‌ GPT ساخت که برای همه آزاد باشد؟ پاسخ این سوال، تولد مدل Bloom بود؛ مدلی که مرزهای همکاری علمی در هوش مصنوعی را جابه‌جا کرد و نشان داد که توسعه‌ی مدل‌های زبانی بزرگ تنها محدود به شرکت‌های بزرگ نیست.

در این مقاله، به معرفی Bloom، نحوه‌ آموزش آن، ویژگی‌های فنی، کاربردها و تفاوتش با دیگر مدل‌های زبانی بزرگ می‌پردازیم تا تصویری جامع از جایگاه آن در اکوسیستم مدل‌های متن‌باز ارائه دهیم.

BLOOM چیست و توسط چه کسانی ساخته شده است؟

BLOOM (BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model) یک مدل زبانی بزرگ و متن‌باز است که توسط پروژه‌ BigScience توسعه یافته است. این پروژه یک همکاری جهانی و غیرانتفاعی است که بیش از هزار پژوهشگر، مهندس و متخصص داده از سراسر جهان در آن مشارکت داشته‌اند. هدف اصلی Bloom ایجاد مدلی با دسترسی آزاد و شفاف بود که بتواند داده‌ها را در ده‌ها زبان مختلف پردازش کند و الگویی برای توسعه‌ مدل‌های متن‌باز در آینده فراهم کند.

BLOOM با ۱۷۶میلیارد پارامتر طراحی شده و قابلیت تولید متن، ترجمه، پاسخ به سوال و تحلیل زبانی در چندین زبان را دارد. برخلاف بسیاری از مدل‌های بزرگ که تحت مالکیت شرکت‌های خصوصی هستند، Bloom به‌صورت کاملا متن‌باز در دسترس قرار گرفته و پژوهشگران می‌توانند آن را اجرا، ارزیابی و حتی fine-tune کنند. این دسترسی باز، Bloom را به یکی از مهم‌ترین نمونه‌ها در زمینه دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی و گسترش پژوهش‌های بین‌المللی تبدیل کرده است.

ویژگی‌های کلیدی Bloom

مدل Bloom با هدف ارائه‌ی یک LLM چندزبانه طراحی شده است و چند ویژگی شاخص دارد که آن را از دیگر مدل‌های بزرگ متمایز می‌کند:

۱. ۱۷۶ میلیارد پارامتر (176B Parameters)

Bloomیکی از بزرگ‌ترین مدل‌های زبانی متن‌باز است که با این تعداد پارامتر می‌تواند الگوهای پیچیده زبانی را درک و تولید کند.

۲. چندزبانه بودن (Multilingual)

Bloomاز ۴۶ زبان طبیعی پشتیبانی می‌کند و توانایی تولید، ترجمه و تحلیل متون در این زبان‌ها را دارد. این قابلیت آن را به یک مدل ارزشمند برای پروژه‌های بین‌المللی و چندزبانه تبدیل کرده است.

۳. پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی

علاوه‌بر زبان‌های طبیعی، Bloom از ۱۳ زبان برنامه‌نویسی نیز پشتیبانی می‌کند که امکان کاربرد در تولید کد، تحلیل نرم‌افزار و ابزارهای توسعه را فراهم می‌کند.

۴. متن‌باز و قابل توسعه

برخلاف بسیاری از LLMهای تجاری، Bloom به‌صورت کاملا متن‌باز در دسترس پژوهشگران و توسعه‌دهندگان قرار گرفته و می‌توان آن را fine-tune یا ارزیابی کرد.

۵. قابلیت چندوجهی (Multimodal-ready)

اگرچه نسخه اصلی Bloom بیشتر روی متن تمرکز دارد اما معماری آن امکان گسترش برای داده‌های چندوجهی (متن، تصویر، صدا) را در آینده فراهم می‌کند.

۶. قابلیت یکپارچه با اکوسیستم Hugging Face

Bloomاز طریق کتابخانه Transformers و پلتفرم Hugging Face قابل دسترسی است و توسعه‌دهندگان می‌توانند آن را به راحتی در پروژه‌های NLP یا تحلیل داده‌های خود استفاده کنند.

نحوه آموزش Bloom: زیرساخت و داده‌ها

آموزش مدل Bloom یک پروژه‌ی عظیم و چندمرکزی بود که بیش از هزار پژوهشگر از سراسر جهان در آن مشارکت داشتند. برای دستیابی به ۱۷۶ میلیارد پارامتر، Bloom با استفاده از یک مجموعه داده‌ عظیم و متنوع تحت عنوان ROOTS Corpus آموزش داده شد. این مجموعه شامل ۱.۶ ترابایت متن از ۴۶ زبان مختلف و منابع گوناگون است و تلاش شده تا از بایاس‌های فرهنگی و زبانی جلوگیری شود.

زیرساخت سخت‌افزاری مورد استفاده شامل ۳۸۴ GPU از نوع NVIDIA A100 در کنار Jean Zay Supercomputer بود تا توان پردازشی مورد نیاز برای آموزش مدل تامین شود. فرایند آموزش تقریبا ۳.۵ ماه طول کشید و شامل مراحل پیش‌پردازش داده، آموزش موازی و بهینه‌سازی پارامترها با الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین بود. همچنین پروژه توجه ویژه‌ای به مسائل اخلاقی و شفافیت داده‌ها داشت تا مدل نهایی، هم از نظر کیفیت و هم از نظر اخلاقی قابل اعتماد باشد.

این رویکرد جامع و متن‌باز باعث شد Bloom نه‌تنها به‌عنوان یک مدل زبانی بزرگ، بلکه به‌عنوان نمونه‌ای موفق از همکاری علمی جهانی شناخته شود که می‌تواند مسیر توسعه‌ی مدل‌های متن‌باز آینده را هموار کند.

مقایسه Bloom با مدل‌های مشابه

برای درک بهتر جایگاه Bloom در میان مدل‌های زبانی بزرگ، مقایسه‌ای بین Bloom و چند مدل شاخص دیگر انجام شده است:

نکات کلیدی مقایسه:

Bloom با ۱۷۶ میلیارد پارامتر تقریبا هم‌اندازه GPT-3 است، اما دسترسی به آن کاملا آزاد است.

Bloom چندزبانه است و از ۴۶ زبان طبیعی پشتیبانی می‌کند، در حالی که GPT-3 بیشتر انگلیسی‌محور است.

PaLM مدل عظیم‌تر با ۵۴۰ میلیارد پارامتر است اما متن‌باز نیست و دسترسی محدودی دارد.

LLaMA 2 نیمه‌باز و با تعداد پارامتر کمتر است، مناسب برای توسعه‌دهندگان کوچک و پروژه‌های تحقیقاتی سبک.

این مقایسه نشان می‌دهد Bloom به عنوان یک مدل متن‌باز و بزرگ، نقطه تعادل بین اندازه، دسترسی آزاد و چندزبانه بودن را ارائه می‌دهد و برای پژوهشگران و توسعه‌دهندگان در سطح جهانی یک گزینه‌ ارزشمند است.

کاربردهای Bloom

مدل Bloom با ویژگی‌های متن‌باز و چندزبانه خود، طیف وسیعی از کاربردهای عملی در صنعت و پژوهش را پوشش می‌دهد:

۱. ترجمه ماشینی چندزبانه

Bloom قادر است متون را بین ده‌ها زبان مختلف ترجمه کند و برای پروژه‌های بین‌المللی و چندزبانه گزینه‌ای مناسب است.

۲. تولید محتوا و چت‌بات‌ها

توانایی تولید متن با سبک‌ها و موضوعات مختلف باعث می‌شود Bloom برای ساخت چت‌بات‌ها، سیستم‌های پاسخ‌دهی و تولید محتوای خودکار کاربرد داشته باشد.

۳. تحلیل و پردازش زبان طبیعی

از جمله استخراج اطلاعات، خلاصه‌سازی متن، پاسخ به سوال و تحلیل احساسات که می‌تواند در سیستم‌های پشتیبانی تصمیم و تحلیل داده استفاده شود.

۴. آموزش و پژوهش

دسترسی متن‌باز Bloom آن را به گزینه‌ای ایدئال برای پژوهشگران و دانشگاه‌ها تبدیل کرده تا بتوانند مدل را ارزیابی، fine-tune و توسعه دهند.

۵. پایه‌ای برای مدل‌های مشتق‌شده

نسخه‌هایی مانند BloomZ و Bloom+1 امکان استفاده از Bloom برای دستورهای چندزبانه و پروژه‌های تخصصی را فراهم می‌کنند و توسعه‌ی مدل‌های بومی را ساده‌تر می‌سازند.

چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از Bloom

اگرچه Bloom یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبانی متن‌باز است اما محدودیت‌ها و چالش‌هایی نیز دارد که در نظر گرفتن آن‌ها برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگران ضروری است:

نیاز بالا به منابع محاسباتی

آموزش و استنتاج Bloom به GPUهای پیشرفته و حافظه عظیم نیاز دارد که ممکن است برای تیم‌های کوچک یا پروژه‌های محلی چالش‌برانگیز باشد.

سرعت پایین در استنتاج (Inference)

مدل‌های با میلیاردها پارامتر معمولا زمان بیشتری برای پردازش درخواست‌ها نیاز دارند، به ویژه در کاربردهای بلادرنگ.

ریسک بایاس زبانی و فرهنگی

با وجود تلاش برای کاهش بایاس، مدل هنوز ممکن است در تولید متن به برخی زبان‌ها یا فرهنگ‌ها ترجیح دهد یا ضعف داشته باشد.

چالش در به‌روزرسانی مدل

افزودن داده‌های جدید یا بهبود عملکرد مدل در زبان‌های کمتر پشتیبانی‌شده نیازمند آموزش مجدد بخش‌های بزرگی از مدل است.

پیچیدگی فنی برای fine-tuning

با وجود متن‌باز بودن، اجرای Bloom و بهینه‌سازی آن نیاز به دانش فنی بالا در زمینه ML و مدیریت منابع دارد.

نسخه‌های آینده Bloom و مسیر توسعه مدل‌های متن‌باز

مدل Bloom نه تنها یک دستاورد عظیم در زمینه مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز است بلکه پایه‌ای برای توسعه و گسترش مدل‌های مشتق‌شده و آینده نیز به‌شمار می‌رود. یکی از این نسخه‌ها BloomZ است که برای دستورهای چندزبانه و پردازش متن بهینه‌سازی شده و امکان استفاده در پروژه‌های تخصصی و بین‌المللی را فراهم می‌کند.

نسخه‌های بعدی Bloom و پروژه‌های مرتبط تلاش می‌کنند تا قابلیت‌های چندوجهی (Multimodal) مدل را گسترش دهند، شامل پردازش متن، تصویر و صدا و همچنین پشتیبانی از زبان‌ها و دامنه‌های تخصصی بیشتر. این مسیر توسعه، Bloom را به نمونه‌ای شاخص از همکاری جهانی در هوش مصنوعی متن‌باز تبدیل کرده و نشان می‌دهد که چگونه پروژه‌های متن‌باز می‌توانند مرزهای نوآوری را جابه‌جا کنند.

علاوه بر این، دسترسی آزاد به Bloom و نسخه‌های مشتق‌شده، امکان fine-tuning و ایجاد مدل‌های بومی یا تخصصی را برای پژوهشگران و توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند و در نهایت اکوسیستم هوش مصنوعی متن‌باز را تقویت می‌کند.

• BLOOMZ: این نسخه بر اساس BLOOM با Fine‑tuning چند‌وظیفه‌ای در چند زبان تولید شده است.
• BLOOM‑zh: این نسخه تمرکز ویژه‌ای بر زبان چینی سنتی (Traditional Chinese) دارد و کارایی را در آن زبان نسبت به نسخه اصلی بهبود داده است.

جمع‌بندی

مدل Bloom نمونه‌ای برجسته از همکاری جهانی در زمینه‌ مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز است. با ۱۷۶ میلیارد پارامتر و پشتیبانی از ده‌ها زبان، Bloom نه تنها امکان تولید متن، ترجمه و تحلیل زبان طبیعی را فراهم می‌کند بلکه پایه‌ای محکم برای نسخه‌های مشتق‌شده و پروژه‌های تخصصی است.

دسترسی آزاد و متن‌باز بودن این مدل، فرصت منحصربه‌فردی برای پژوهشگران، توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها فراهم می‌کند تا مدل‌های خود را ارزیابی، fine-tune و در پروژه‌های واقعی استفاده کنند. در نهایت، Bloom نشان می‌دهد که نوآوری در هوش مصنوعی تنها در انحصار شرکت‌های بزرگ نیست و می‌توان مسیر همکاری جهانی و شفافیت علمی را به خوبی دنبال کرد.

منابع

huggingface.co | beam.ai 

🏷️ برچسب‌ها: مدل های زبانی

مطالب مرتبط

مزایا و معایب استفاده از مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده در پروژه‌های یادگیری ماشین معرفی و مقایسه مدل‌های متن باز (Open Source) در هوش مصنوعی مدل‌های متن بسته (Closed-Source Models) در هوش مصنوعی