1 آبان 1403
بدون دیدگاه
نویسنده :
عالیه کاروان مقدم
نویسنده :
عالیه کاروان مقدم با این حال نحوه استفاده از این مدل های زبانی بزرگ(LLM) در فرآیند ایجاد هوش مصنوعی همچنان به عنوان یکی از دغدغه های اصلی توسعه دهندگان به شمار می آید. در این مقاله همراه ما باشید تا پس از آشنایی با کاربرد های LLM برای ساخت ابزارهای هوش مصنوعی چند نمونه از محبوب ترین ابزارها و پلتفرم های موجود در این حوزه را معرفی کنیم. علاوه بر این برای کسب اطلاعات بیشتر در خصوص خدمات هوش مصنوعی و تحولات آن در زمینه های مختلف، ادامه مطالب را از دست ندهید.
مدل های زبانی بزرگ (LLM) که مخفف کلمه Large Language Models است نمونه ای از مدل های هوش مصنوعی میباشد که به دلیل پردازش و تولید زبان طبیعی در ساخت و ایجاد هوش مصنوعی هایی با رویکردهای متفاوت قابل استفاده است. در این بخش میخواهیم مهمترین کاربردهای LLM در ایجاد ابزارهای هوش مصنوعی را برایتان شرح دهیم:
در حالی که مدل های زبانی بزرگ(LLM) توانایی بالایی در تولید متون معنادار دارند و از طرفی بر روی حجم عظیمی از داده ها آموزش هایی را فرا گرفته اند، برای ساخت ابزارهای هوش مصنوعی همچنان نیازمند تنظیم دقیق مدل ها بر اساس داده های مرتبط با حوزه مورد نظر است. به همین دلیل، تغذیه مدل ها با داده های خاص امکان ایجاد بستری به منظور انجام وظایف تخصصی را فراهم می آورد.
با بهره گیری از تکنیک هایی همچون تنظیم خودکار ورودی مدل و یا یادگیری چند وظیفه به طرز چشمگیری مدل های زبانی بزرگ (LLM) خواهند توانست با وظایف مختلف تطبیق یابند. با این حال انعطاف پذیری بالای LLM ها در حل مسائل را میتوان در چت بات ها و سیستم های پیچیده ترجمه و تحلیل متون به خوبی مشاهده کرد.
با وجود حجم بالایی از پارامترها در فرآیند ساخت ابزارهای هوش مصنوعی، بهره مندی از منابع محاسباتی زیادی به امری مهم و ضروری تبدیل شده است. اما مدل های زبانی بزرگ میتوانند با استفاده از تکنیک هایی، تفکیک وظایف و فشرده سازی مدل ها را به شکل موثرتری اجرا نمایند.
یادگیری انتقالی بدان معنی است که میتوان دانش و مفاهیم عمومی را به کاربر جدیدی منتقل نمود. با توجه به این که مدل های زبانی بزرگ از ویژگی یادگیری انتقالی برخوردارند، از این رو میتوان از این ویژگی به گونه ای استفاده کرد که مدلی را که در ابتدا برای تولید متن آموزش دیده است را با داده های حوزه خاص تنظیم نمود.
از دیگر کاربرد های مدل های زبانی بزرگ میتوان به کاربرد های تعاملی همچون چت بات ها، بازی های ویدیویی و دستیارهای مجازی اشاره نمود. این در حالی است که با درک زبان طبیعی میتوان از این مدل ها به عنوان رابط های کاربری در حوزه های مختلف استفاده نمود.
مدل های مولتی مودال مدل هایی هستند که قادر به ترکیب چندین نوع داده همچون تصویر، ویدیو، متن می باشند. از این رو استفاده از مدل های زبانی بزرگ از مولتی مودال ها موجب میشود تا بتواند ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را ایجاد کند که از توانایی تحلیل و پردازش داده های متنوع برخوردار باشند.
پس از آن که با کاربرد های مدل های زبانی بزرگ در ایجاد هوش مصنوعی آشنا شده اید میخواهیم در این بخش محبوب ترین ابزارها و پلتفرم ها برای کار با LLM را به شما معرفی کنیم که عبارتند از :
پلتفرم Hugging Face پلتفرمی است که مدل های از پیش آموزش دیده شده همچون GPT ، RoBERTa و BERT را در اختیار توسعه دهندگان قرار میدهد تا بتوانند بهینه سازی مدل ها را بر روی داده های خاص انجام دهند. از طرفی این پلتفرم منبع غنی از مدل ها و ابزارهای NLP است و میتوان به واسطه ی آنها به طور دقیق مدل ها را تنظیم نمود.
تمامی کسب و کارها و توسعه دهندگانی که قصد دارند از قابلیت های هوش مصنوعی استفاده نمایند با استفاده از OpenAI API که از مدل هایی مانند GPT-4 پشتیبانی میکنند، میتوانند به امکاناتی همچون ترجمه، خلاصه سازی، پاسخ به سوالات پیچیده دسترسی پیدا کنند.
AllenNLP کتابخانه متن بازی است که با بهره مندی از مدل های پیشرفته NLP فضایی را برای توسعه دهندگان فراهم میکنند تا بتوانند آزمایشات تحقیقاتی و علمی در حوزه NLP انجام دهند.
پلتفرم Google Cloud AI با ارائه ابزارهایی در خصوص تولید محتوا، ترجمه و پردازش زبان طبیعی میتواند برای توسعه دهندگانی که به خدمات پردازش زبان نیاز دارند، مناسب باشد. استفاده از مدل های پیشرفته مانند BERT و T5 ، تحلیل احساسات، پردازش زبان چند زبانه از قابلیت های این پلتفرم به شمار می آید.
برای سازمان هایی که به تحلیل داده های متنی از طریق هوش مصنوعی نیاز دارند، ابزار IBM Watson گزینه مناسبی است. این ابزار از مدل های زبانی مختلفی برای ترجمه، خلاصه سازی و تحلیل احساسات برخوردار است و به راحتی با سیستم های داخلی سازمان ها ادغام میشوند.
برای آن که نمای کلی از کاربردهای عملی مدل های زبانی بزرگ(LLM) در صنایع مختلف برایتان شرح دهیم جدولی را تنظیم کرده ایم.
صنعت | کاربرد های LLM | مزیت ها |
آموزش | تولید محتوای آموزش | تولید محتوای آموزشی متناسب با سطح دانش آموزان |
پزشکی | مشاوره و تشخیص پزشکی | تحلیل دقیق و سریع داده های پزشکی |
حقوقی | پیش نویس قرارداد ها | تسریع در روند قراردادهای حقوقی |
بازاریابی و فروش | شخصی سازی تجربه مشتری | بهبود تعاملات مشتری و افزایش فروش |
درست است که مدل های زبانی بزرگ پتاسیل بالایی در تحول صنایع دارند اما با این حال با چالش های قابل توجهی مواجه اند که در این بخش به چند نمونه از چالش ها به همراه راهکارهای اخلاقی در خصوص استفاده از مدل های زبانی بزرگ میپردازیم:
از جمله چالش های اصلی مدل های زبانی بزرگ (LLM) میتوان به مقیاس پذیری و مصرف انرژی اشاره کرد. با توجه به حجم بالای داده ها این مدل ها به منابع زیادی نیازمند هستند و همین مسئله میتواند منجر به افزایش هزینه ها و محدودیت های فنی شود.
راهکار:
• تحقیقات بر روی الگوریتم‌های یادگیری عمیق
• بهینه‌سازی معماری مدل‌ها
• استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی
• تقسیم فرآیند آموزش مدل بر روی چندین دستگاه یا سرور
در مدل های زبانی بزرگ (LLM) امکان استفاده از داده های شخصی کاربران برای آموزش وجود دارد. از این رو ممکن است اطلاعات شخصی کاربران در معرض خطر قرار گیرد.
راهکار:
• ناشناس سازی داده ها
• پیروی از قوانین و استانداردهای بین المللی حفظ حریم خصوصی
پیچیدگی معماری و حجم بالای پارامترها در مدل های زبانی بزرگ موجب شده تا شرح نحوه تصمیم گیری از سوی مدل کار سخت و دشواری باشد و همین مسئله میتواند اعتماد توسعه دهندگان به نتایج مدل ها را تحت تاثیر قرار دهد.
راهکار:
• توسعه مدل های قابل توضیح
• استفاده از ابزارهای تحلیلی
ممکن است از مدل های زبانی بزرگ به منظور رسیدن به اهداف مخرب همچون تولید محتوای خطرناک، جعل اسناد، بد افزار ها و غیره استفاده شود.
راهکار :
• ایجاد محدودیت هایی برای دسترسی
• استفاده از فیلترهایی به منظور شناسایی محتوای خطر ناک
آیا تا به حال به آینده مدل های زبانی بزرگ و فردای هوش مصنوعی فکر کرده اید؟ با پیشرفت روز افزون این مدل ها و درک بهتر و بیشتر زبان انسانی این فناوری ها خواهند توانست تحولات عظیمی را در صنایع مختلف ایجاد کنند. با این حال در این بخش قصد داریم تا به موارد کلیدی که منجر به تحولات هوش مصنوعی خواهد شد اشاره ای داشته باشیم:
• پیشرفت مدل های مولتی مودال و گسترش قابلیت ها
پیشرفت و افزایش توانمندی این مدل ها به گونه ای خواهد بود که میتوانند در آینده انواع داده ها از متنی گرفته تا ویدیویی را به صورت همزمان پردازش و تحلیل نمایند و بستری را برای تعاملات هوشمند و چند حسی ایجاد کنند.
• توسعه دستیارهای مجازی هوشمند
پیش بینی میشود با توسعه دستیارهای هوشمند این ابزارها قادر خواهند بود تا به عنوان یک مشاور حرفه ای وظایف پیچیده تری را انجام دهند و از طرفی تعاملات پیچیده ای را با کاربران برقرار کنند.
• پیشرفت مدل های زبانی تخصصی برای صنایع مختلف
گفتنی است در آینده مدل های زبانی تخصصی تری برای صنایع مختلف توسعه می یابند و عملکرد آنها به نحوی خواهد بود که به راحتی نیازهای خاص کاربران را با دقت بالایی پاسخ دهند.
• بهینه سازی مدل های فشرده و کارآمد
مدل های فشرده مدل هایی هستند که با بهره مندی از منابع کمتر به آسانی در دستگاه هایی همچون موبایل ها و IoT با قابلیت هایی مشابه با مدل های بزرگ تر اجرا خواهند شد.
• افزایش تمرکز بر مسئولیت پذیری هوش مصنوعی
با افزایش تمرکز بر مسئولیت پذیری هوش مصنوعی و نظارت دقیق بر خروجی های مدل های زبانی بزرگ خواهید توانست از ایجاد محتواهای نادرست و گمراه کننده جلوگیری کنید.
در نهایت این مدل های زبانی بزرگ(LLM) هستند که با قابلیت پردازش اطلاعات چند جانبه،امکان توسعه ابزارهای هوش مصنوعی را با ویژگی هایی همچون ترجمه متون پیچیده، تولید محتوای خلاقانه فراهم می آورد و قادرند در حوزه های مختلفی در تعاملات ماشین و انسان نقش موثری ایفا کند. در این مقاله تلاش کردیم با ارائه مطالبی در خصوص کاربرد LLM در ساخت هوش مصنوعی، اطلاعات مفیدی را در اختیارتان قرار دهیم.
اگر در حال حاضر فرصت مطالعه این مقاله را ندارید، می توانید فایل PDF آن را دریافت کنید
related blogs
همیشه در کنار شما هستیم
برای توسعه کسب و کارتان ، تا انتها در کنار شما هستیم . بدون نگرانی به فکر پیشرفت باشید.
همیشه در کنار شما هستیم
برای توسعه کسب و کارتان ، تا انتها در کنار شما هستیم . بدون نگرانی به فکر پیشرفت باشید.
آکادمی ایراکد
مشاوره فنی و تخصصی رایگان
جهت دریافت خدمات مشاوره و یا سفارش طراحی سایت و اپلیکیشن، سئو و سایر خدمات شرکت فرم زیر را تکمیل نمایید.مشتاقانه پاسخگوی شما خواهیم بود
Comments
جای شما در میان برندهایی که به ما اعتماد کردند، خالیست
Our Customers
Registration Form
آدرس دفتر مرکزی:
تهران ، جردن ، خیابان تابان غربی ، برج نور ، طبقه ۱
تهران ، میرداماد ، تقاطع نور و تابان غربی ، برج اداری تجاری نور ، طبقه ۱
فروش :
پشتیبانی :
همراه :
تمامی حقوق این وبسایت متعلق به شرکت ایراکد می باشد
Registration Form
