معرفی و مقایسه مدل‌های متن باز (Open Source) در هوش مصنوعی

در سال‌های اخیر، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به سرعت در حال پیشرفت هستند و نقش پررنگی در کاربردهای هوش مصنوعی ایفا می‌کنند. در این میان، مدل‌های اپن سورس یا همان مدل‌های متن باز جایگاه ویژه‌ای پیدا کرده‌اند. دلیل اصلی این محبوبیت، شفافیت و دسترسی آزاد به کد و داده‌های پایه است که به توسعه‌دهندگان و پژوهشگران اجازه می‌دهد این مدل‌ها را شخصی‌سازی کنند، هزینه‌ها را کاهش دهند و به نوآوری سرعت ببخشند.

در این مقاله از بلاگ آسا ابتدا به معرفی مدل‌های متن باز و کاربردهای آن‌ها می‌پردازیم. سپس مهم‌ترین مدل‌های اپن سورس را بررسی کرده و نقاط قوت و ضعف آن‌ها را مرور خواهیم کرد.

مدل‌های اپن سورس چیست؟

مدل‌های متن باز (Open Source Models) به دسته‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی گفته می‌شود که کد منبع و پارامترهای آن‌ها به‌طور عمومی در دسترس است. این یعنی هر فرد یا سازمانی می‌تواند این مدل‌ها را مشاهده کند، تغییر دهد و مطابق نیاز خود بهینه‌سازی کند.

کاربردهای مدل Open Source

• استفاده در پژوهش‌های علمی برای آزمودن ایده‌های جدید
• کمک به توسعه محصول و راه‌حل‌های نوآورانه
• فراهم‌کردن امکان شخصی‌سازی برای صنایع مختلف مثل سلامت، مالی و آموزش

ویژگی‌های مدل متن باز

• شفافیت: همه می‌توانند عملکرد مدل را بررسی کرده و محدودیت‌های آن را شناسایی کنند.
• آزادی در استفاده و تغییر: امکان بومی‌سازی یا بهینه‌سازی برای نیازهای خاص وجود دارد.
• جامعه کاربری فعال: توسعه‌دهندگان و پژوهشگران از سراسر دنیا روی این مدل‌ها همکاری کرده و به بهبود مداوم آن‌ها کمک می‌کنند.

انواع مدل‌های اپن سورس

۱) LLaMA (خانواده Meta — شامل LLaMA 2 / LLaMA 3.1)

LLaMA خانواده‌ای از مدل‌های متن‌باز است که توسط Meta (شرکت مادر فیسبوک) منتشر شده است؛ نسخه جدیدتر آن یعنی LLaMA 3.1 تغییرات مهمی مثل پشتیبانی از پنجره کانتکست طولانی‌تر و مدل‌های چندزبانه را به همراه داشته است.

مشخصات فنی کلیدی

• اندازه‌ها: خانواده LLaMA/ LLaMA-2 شامل مدل‌هایی مثل 7B، 13B، 70B (و نسخه‌های میانی) است؛ LLaMA 3.1 در قالب چند اندازه و حتی نسخه بسیار بزرگ (مثلا 405B در برخی ریلیزها) معرفی شده است.
• پنجره کانتکست: در نسخه‌های جدید (LLaMA 3.1) پنجره کانتکست بسیار بزرگ‌تر (مثلا تا سطح 128K برای برخی کانفیگ‌ها) ذکر شده که برای پردازش متن‌های طولانی یا اطلاعات تاریخی مفید است.
• مجوز/دسترسی: Meta مدل‌ها را با لایسنس‌هایی منتشر کرده که در موارد مختلف اجازه استفاده تحقیقاتی/تجاری را می‌دهد ولی جزئیات مجوز بسته به نسخه و شرایط انتشار فرق می‌کند.

نقاط قوت

• عملکرد خوب در وظایف عمومی و «قابلیتِ ارتقا» (قابلیت fine-tune و chat-tune)
• پشتیبانی از نسخه‌های متعدد برای تعادل هزینه/دقت (از مدل‌های سبک تا خیلی بزرگ)

محدودیت‌ها

• نسخه‌های خیلی بزرگ، هزینه محاسباتی و نیاز به سخت‌افزار قوی دارند.
• جزئیات مجوز و دسترسی بسته به نسخه ممکن است محدودیت‌هایی داشته باشد (مثلا برخی مدل‌های بزرگ‌تر با شروط خاص عرضه شده‌اند).

کاربردهای متداول

LLaMA 2 یکی از شناخته‌شده‌ترین مدل‌های اپن سورس است که به‌دلیل معماری بهینه و آموزش گسترده‌ای که دیده، برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگران یک انتخاب محبوب محسوب می‌شود. متداول‌ترین کاربرد LLaMA 2 در ساخت چت‌بات‌های هوشمند، تولید محتوا و همچنین تحقیقات دانشگاهی است؛ چون امکان شخصی‌سازی و fine-tune کردن آن روی دیتاست‌های خاص وجود دارد.

۲) Mistral 7B

Mistral 7B توسط شرکت Mistral AI عرضه شد و از ابتدا طراحی شده تا با پارامتر نسبتا کم (≈7B) عملکرد خیلی خوب و کارآمدی در مقایسه با مدل‌های بزرگ‌تر ارائه کند.

مشخصات فنی کلیدی

• اندازه تقریبی: 7.0–7.3 میلیارد پارامتر
• ویژگی‌های معماری: از تکنیک‌هایی مثل Grouped-Query Attention (GQA) برای تسریع استنتاج و Sliding Window Attention (SWA) برای مدیریت کارآمد‌تر توالی‌های طولانی استفاده می‌کند.
• مجوز: منتشرشده تحت Apache 2.0 (آزاد/قابل استفاده تجاری)

نقاط قوت

• کارایی بالا نسبت به اندازه (performance-per-parameter) — در بنچمارک‌ها Mistral 7B اغلب از LLaMA-2 13B جلو زده است.
• سبک و ارزان‌تر برای اجرا نسبت به مدل‌های خیلی بزرگ؛ مناسب برای استقرار در محیط‌هایی با بودجه/سخت‌افزار محدود.

محدودیت‌ها

• پنجره کانتکستِ پیش‌فرض نسبت به برخی مدل‌های «کانتکست‌بلند» کوچک‌تر است (هر چند SWA مکانیزمی برای کار با توالی‌های طولانی‌تر دارد).

کاربردهای متداول

این مدل معمولا برای سرویس‌های پاسخ‌دهی متنی با هزینه پایین، تولید محتوا، پیاده‌سازی روی سرورهای داخلی (on-premise) و انجام فاین‌تیونینگ روی داده‌های محدود کاربرد دارند.

۳) Falcon (مجموعه Falcon — از جمله Falcon-180B)

Falcon توسط Technology Innovation Institute (TII) امارات منتشر شده و نسخه برجسته‌اش Falcon-180B، یکی از بزرگ‌ترین مدل‌های متن باز است که به‌سرعت در جامعه متن‌باز مورد توجه قرار گرفت.

مشخصات فنی کلیدی

• اندازه: Falcon-180B ≈ 180 میلیارد پارامتر.
• داده آموزشی: گزارش‌ها از مجموعه‌های بسیار بزرگ (مثلا تریلیون‌ها توکن) و پردازش‌های دقیق برای ساخت مجموعه آموزشی خبر می‌دهند (مثلا گزارش 3.5 تریلیون توکن برای Falcon-180B ذکر شده).
• مجوز: TII مدل را با لایسنس مشخص و سیاست «استفاده قابل‌پژوهش و تجاری»

نقاط قوت

• عملکرد رقابتی نزدیک به یا بهتر از بعضی مدل‌های بزرگِ تجاری در بنچمارک‌های مختلف (reasoning, coding, knowledge).
• وزن‌های مدل به‌صورت عمومی در دسترس قرار گرفته که برای پژوهش و استقرار مهم است.

محدودیت‌ها

• هزینه استنتاج و نیاز به سخت‌افزار عظیم برای اجرا (مثلا چندین GPU رده‌بالا یا کلاستر).
• اندازه بزرگ باعث شده برای کاربردهای سبک/edge مناسب نباشد مگر اینکه از نسخه‌های بهینه‌شده استفاده شود.

کاربردهای متداول

Falcon به‌دلیل کارایی بالا و منابع آموزشی وسیعی که در اختیار دارد، یکی از رقیبان جدی مدل‌های مطرح محسوب می‌شود. این مدل در مقیاس‌های مختلف مانند Falcon-7B و Falcon-40B ارائه شده است. بیشترین کاربرد این مدل در پردازش زبان طبیعی پیشرفته و توسعه دستیارهای هوش مصنوعی است و معمولا برای کاربردهایی مثل خلاصه‌سازی متن، تحلیل احساسات و پاسخ‌گویی خودکار به کار گرفته می‌شود.

۴) BLOOM (BigScience)

BLOOM محصول همکاری گسترده پروژه BigScience (یک پروژه پژوهشی چندملیتی/جامعه‌ای) است؛ هدف اصلی ساخت یک LLM متن-باز، چندزبانه و شفاف بود.

مشخصات فنی کلیدی

• اندازه: ۱۷۶میلیارد پارامتر.
• توانمندی‌های چندزبانه: پشتیبانی از ده‌ها زبان طبیعی و چندین زبان برنامه‌نویسی.
• مجوز/دسترسی: مدل و کد در اکوسیستم Hugging Face و مخازن پروژه در دسترس است؛ طراحی شده برای «دسترسی باز و شفاف».

نقاط قوت

• شفافیت کامل در فرایند توسعه و داده‌ها (مناسب برای تحقیقات و آزمون‌های اخلاقی/ساینس)
• قدرت پردازش خوب در کاربردهای چندزبانه و پژوهشی

محدودیت‌ها

• هزینه اجرای مدل‌های 176B بالا است؛ بنابراین معمولا پژوهشگران از نسخه‌های فشرده یا استقرار در کلاود استفاده می‌کنند.

کاربردهای متداول

BLOOM مدل چندزبانه است و برای بیش از ۴۰ زبان دنیا آموزش دیده است. از همین رو بیشترین کاربرد BLOOM در پردازش چندزبانه، پروژه‌های آموزشی و تحقیقات مرتبط با زبان‌های کمتر پشتیبانی‌شده است. همچنین برای پژوهشگران یک مرجع مهم در بررسی شفافیت و اخلاق هوش مصنوعی به شمار می‌رود.

پیشنهاد مطالعه: امنیت و اخلاق در هوش مصنوعی: چالش‌ها و راهکارها

۵) OPT (Open Pre-trained Transformers — OPT-175B)

OPT مجموعه‌ای از مدل‌های اپن سورس است که توسط Meta منتشر شد؛ OPT-175B نسخه بزرگ و در دسترس این خانواده است که به‌عنوان رقیب تحقیقاتیِ GPT-3 معرفی شد.

مشخصات فنی کلیدی

• مجموعه پارامترها: از مدل‌های کوچک تا 175B؛ OPT-175B نسخه ۱۷۵میلیارد پارامتری است.
• هدف انتشار: «دموکراتیزه» کردن دسترسی پژوهشی به مدل‌های بزرگ و انتشار کد/لاگ‌بوکِ آموزش برای شفافیت.

نقاط قوت

• مقایسه‌پذیری بالا با GPT-3 در سطح پژوهشی و مستندات آموزشی مفصل برای بازتولید و مطالعه.

محدودیت‌ها

• برخی نسخه‌ها یا فایل‌های دقیق مربوط به داده‌های آموزشی یا استفاده تجاری محدودیت دارند؛ قبل از به‌کارگیری در محصول، مجوزها را چک کنید.

کاربردهای متداول

این مدل‌ها معمولا در پژوهش، انجام آزمایش‌های مدل‌سازی و کاربردهایی که نیاز به شفافیت در فرایند آموزش و تنظیمات دارند، استفاده می‌شوند.

۶) GPT-J و GPT-NeoX (EleutherAI)

EleutherAI (گروهی پژوهشی/جامعه متن-باز) مدل‌هایی مثل GPT-J (≈6B) و GPT-NeoX (≈20B) را منتشر کرده‌اند. این مدل‌ها از ابتدا هدفشان فراهم‌آوردن جایگزین‌های منبع باز برای GPT-3 بوده است.

مشخصات فنی کلیدی

• اندازه‌ها: GPT-J ≈ 6B، GPT-NeoX ≈ 20B (نسخه‌های دیگری نیز از خانواده NeoX وجود دارد).
• معماری: autoregressive decoder-only مشابه GPT، پیکربندی و دیتاست‌هایی مثل The Pile برای آموزش.
• مجوز: وزن‌ها و کد توسط EleutherAI و مخازن مرتبط انتشار داده شده و معمولا در دسترس جامعه است.

نقاط قوت

• سبک‌تر و نسبتا ساده‌تر برای اجرا و فاین-تیون نسبت به مدل‌های 100B+؛ مناسب برای توسعه پروژه‌های متن-باز و تحقیق.
• جامعه فعال و مستندات برای استفاده و استقرار محلی.

محدودیت‌ها

• در برخی بنچمارک‌ها از مدل‌های خیلی بزرگ یا مدل‌های جدیدتر عملکرد ضعیف‌تری دارد؛ اما برای بسیاری از اپلیکیشن‌ها «قابل قبول» و اقتصادی است.

کاربردهای متداول

GPT-NeoX یک مدل بزرگ اپن سورس است که توسط گروه EleutherAI توسعه داده شده و به‌نوعی جایگزینی برای مدل‌های GPT-3 در دسترس عموم محسوب می‌شود. این مدل برای آموزش روی منابع گسترده اینترنتی طراحی شده و بیشترین کاربردش در تولید متن خلاقانه، ساخت دستیارهای گفت‌وگویی و توسعه ابزارهای مرتبط با نوشتن خودکار است. پژوهشگران هم از آن برای تست ایده‌های جدید در معماری‌های زبانی بهره می‌گیرند.

مقایسه مدل‌های opensource

در دنیای مدل‌های زبان بزرگ متن باز، انتخاب مدل مناسب به نیازهای پروژه و مجوز استفاده وابسته است. هر مدل ویژگی‌ها و محدودیت‌های خاص خود را دارد؛ برخی قابلیت تولید متن طولانی و خلاصه‌سازی دارند، بعضی برای پاسخ دقیق به پرسش‌ها بهینه شده‌اند و برخی دیگر امکان فاین‌تیونینگ سبک یا توسعه سریع برای تحقیقات را فراهم می‌کنند. علاوه‌بر این، پشتیبانی از زبان‌های مختلف، نوع معماری مدل و محدوده استفاده (آکادمیک، تحقیقاتی یا تجاری) از جمله نکات مهمی هستند که قبل از تصمیم‌گیری باید در نظر گرفته شوند.

با در نظر گرفتن این نکات، جدول زیر ویژگی‌های کلیدی چند مدل متن باز محبوب را ارائه می‌دهد:

نتیجه‌گیری

مدل‌های اپن سورس نقش حیاتی در آینده هوش مصنوعی دارند و با فراهم کردن دسترسی آزاد به فناوری‌های پیشرفته، نوآوری و توسعه سریع‌تر در حوزه‌های مختلف را ممکن می‌سازند. این مدل‌ها به پژوهشگران، توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها اجازه می‌دهند تا بدون محدودیت‌های شدید، پروژه‌های خود را پیاده‌سازی کرده و بهینه‌سازی کنند، و در عین حال تنوع و رقابت در اکوسیستم هوش مصنوعی را افزایش می‌دهند.

منابع

datacamp.com

🏷️ برچسب‌ها: مدل های زبانی

مطالب مرتبط

راهنمای جامع RAG: تولید مبتنی بر بازیابی افزوده فاین تیونینگ (Fine-tuning) مدل‌های هوش مصنوعی مزایا و معایب استفاده از مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده در پروژه‌های یادگیری ماشین