پاورپوینت مدلهای بزرگ زبانی (Large Language Models) : گامی به سوی هوش مصنوعی پیشرفته

صفحه 1:
مدلهای بز رک زبانی ‎Large Language)‏ ‎(Models‏ ‏: كامى به سوى هوش مصنوعی پیشرفته 

صفحه 2:
مدلهای بزرگ زبلنی (0أماها) به عنوان یکی از مهم‌ترین دستاوردها در حوزه هوش مصنوعی شناخته می‌شوند. این فناوری. که بر اساس یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی قدرتمند استوار است. توانليى فراولنى در فهمیدن و تولید متن طبیعی دارد. مدلهای بزرگ زبنی با ستفاده از داده‌های وسیع و الگوریتم‌های فته. به ما اجازه می‌دهند تا با زیان طبیعی به شیوه‌ای تزدیک به انسان‌ها تعامل داشته باشیم. فناوری در حال تحول جهلنی است و تأثیرات عمیقی بر حوزه‌های مختلف دارد. از ترجمه متن‌ها و خلاصه‌سازی اسناد. تا تحلیل احساسات و حتی توسعه نرم‌افزارهاء مدلهای بزرگ زبانی نقش محوری را در حل مسائل پیچیده ایفا می‌کنند. همچنین. این مدلهای هوشمند در حوزه‌هایی مثل آموزش, پزشکی» حقوق: و حتی هنر کاربرد دارند. با وجود این پتانسیل بالقوه. مدلهای بزرگ زیلنی همچنان در حال توسعه هستند و چالش‌های متعددی را برای محققان و توسعه‌دهندگان به همراه دارند. از مصرف انرژی بالا و نیاز بهداده‌های بزرگ. تا مسائل اخلاقی مرتبط با تولید محتوا و حفاظت از حریم خصوصی. این چالش‌ها نشان‌دهنده پیچیدگی‌های موجود در این حوزه هستند. هدف از لين ارلئ. آشنایی با مدلهای بزرگ زبلنی و بررسی دقيقترى از تاريخجه. معمارى. كاربردهاء جالشها و آينده لين فناورى است. ما در لين ارلئه. سفرى جامع از آغاز مدلهاى زبانى نا آخرين بيشرفتها در اين حوزه انجام مىدهيم. همجنين. به بررسى كاربردهاى عملى اين مدلهاى هوشمند در جامعه و صنعت مى بردازيم. ارائه براى دانشجويان. محققان: توسعهدهندكان نرمافزار. و هر كسى كه به موضوع هوش مصنوعى و زبان طبيعى علاقهمند است. متاسب است. ما در اين ارائه سعی کرد‌ايم تا مفاهیم پیچیده رابه زبلنی ساده و بل فهم توضیح دهیم وبه خوانندگان کمک کنیم تا تصویر کاملی از جهان مدلهای بزرك زبلنى به دست 

صفحه 3:
:فصل او ‎J‏ ۱ تاريخجه مدلهاى زبانى 

صفحه 4:
مدل‌های زیانی از اوایل دهه ۱۹۵۰ شروع به توسعه کردند. در آن زمان. ایده اصلی این بود که ماشین‌ها بتوانند متن‌های طبیعی را به زبان‌های دیگر ترجمه کنند. لین پروژه‌ها معمولا توسط دولت‌ها و سازمان‌های پژوهشی انجام می‌شدند, به وییّه در دوران جنگ سرد. که نیاز به ترجمه سریع و دقیق متن‌های روسی به انگلینتین وود ‎{EBD‏ ولین مدل‌های زبنی بر اساس قواعد ساده و دیکشنری‌های زبانی عمل می‌کردند. لین رویکرد محدودیت‌های زیادی داشت و نتوانست به خوبی با پیچیدگی‌های زبانی مثل اصطلاحات. ساختار جملات پیچیده و زبان غیررسمی سر و کار داشته باشد..به عنوان مثال. یک مدل اولیه نمی‌توانست تفاوت بین معنای اصطلاحی و حرفی کلمات را تشخیص دهد. یا با ساختارهای جملات پیچیده که شامل ضمایر. فعل‌هاء و حروف اضافه بود. به خوبی سر و کار داشته باشد. با لین حال. لین تلاش‌ها پایه‌ذار تحقیقات بعدی در حوزهزبان طبیمی بودند. لین مدل‌های اولیه نشان دادند که ماشین‌ها می‌تونند به طور محدودی با زین‌ها تعامل داشته باشند. آگرچه تونایی آنهابه دلیل محدودي و محاسباتى بسيار كم بود. در اين دوران. تحقیقات اصلی بر روی بهبود دیکشنری‌ها و قوانین زبانى تمركز داشت. اما به زودى مشخص شد كه اين رويكرد نمى تواند به طور كامل به پیچیدگی‌های زبنی پاسخ دهد. از لين روء تحقيقات به سمت رويكردهاى آمارى و بعداً شبكههاى عصبى هدايت شد. اين تغيير در رويكرد به مدلهاى زبانى. بيش زميندهايى را براى ظهور مدلهاى پیشرفته‌تری فراهم کرد که قادر به فهمیدن و توا طبيعى با دقت بالاترى باشند. (Large Language Models) 

صفحه 5:
رویکردهای اولیه قبل از ظهور شبکه‌های عصبی عمیق, مدلهای زبلنی بر اساس قواعد و آمار بودند. لين مدلهای اولیه از رویکردهلیی مثل 0-9۳3۲0] استفاده می کردند که توانایی پیش‌بینی کلمات را بر اساس توالی‌های کوتاه کلمات فراهم می‌کردند. به عنوان مثال. یک مدل (8<2) 0197870 می‌توانست احتمال اينکه کلمه بعدی کتاب" باشد. وقتی کلمه قبلی "خواندن" باشد. را محاسبه کند. اين رویکردها برای مسائل ساده مفید بودند. اما در مواجه با زبانهاى بيجيده و متغير. محدودیت‌های زیادی داشتند. به دلیل این محدودیت‌ها. تحقیقات به سمت روش‌های پیشرفته‌تری هدایت شد که قادر باشند به طور موتر با پیچیدگی‌های زبانی سر و کار داشته باشند. رويكرد 11-9012117 بر اساس لین ایده بنا شده بود که احتمال بیک کلمه می‌تولند بر اساس کلمات قبلی آن پیش‌بینی شود. لین رویکرد یه طور نسبی موفق بود. اما نتوانست به طور کامل با ساختارهای بلندمدت در زبان سر و کار داشته باشد. به عنوان مثال. در جملات پیچیده‌ای که شامل ارجاع‌های دورافتاده به کلمات قبلی هستند. این مدلهای اولیه نقص داشتند. Large Language Models: 

صفحه 6:
Fe carol FOO yo) پیشرفت در حوزه شبکه‌های عصبی مصنوعی, یه ویئه در دهه ۰ ۲۰۰.به توسعه مدلهای قدرتمندتری که قادر به یادگیری از داده‌های بزرگ بودند. منجر شد. مدلهايى مثل ‎GRU (Gated Recurrent Unit) , LSTM (Long Short-Term Memory)‏ ظاهر شدند که توانایی ذخیره‌سازی اطلاعات درطول زمان را داشتند. اين مدلهای نسل بعدی قادر بودند.با ساختارهای زمانی در زبان طبیعی سر و کار داشته باشند و توانایی پیش‌بینی کلمات را بهبود بخشند. 60| و لت به مدلهای زبلنی اجازه می‌دادند تا اطلاعات بلندمدت را ذخیره کنند و در پیش‌بینی‌های بعدی استفاده کنند. این ویژگی به مدلهای زبلنی اجازه می‌داد تا به طور موثر با ساختارهای پیچیده زبانی سر و کار داشته باشند. با لین حال. لین مدلها همچنان محدودیت‌هلیی داشتند و نتوانستند تمامی جنبه‌های زیان رابه خوبی مدیریت کنند. به عنوان مثال. مدلهای ‎GRU 5 LSTM‏ نیاز به زمان و منابع محاسبانی زیادی داشتند و در مقایسه با مدلهای بعدی. کارایی کمتری داشتند. Large Language Models: 

صفحه 7:
آغاز مدلهای بزرگ زبانی مدل‌های بزرگ زبانی امروزی. که از دهه ۲۰۱۰ شروع به ظهور کردند. به طور کلی بر اساس معماری 173105۴0۳۳06۳ ساخته شده‌اند. مدلهایی مثل ‎BERT.‏ ‏6۳1-1 و ۰]۳3105]0۲۲06۲ که در اواسط دهه ۲۰۱۰ معرفی شدند. پایه گذار مدلهای بزرگ زبانی امروزی هستند. لين مدلهاى نسل جديد توانستند ما داددهاى بيشتر و الگوریتم‌های پیشرفته. عملكرد بسيار بالايى داشته باشند.آنهاقادربوحند با ساختارهای پیچیده زیلنی سر و کار داشته باشند و توانلیی فهمیدن و تولید متن طبيعى را بهبود بخشند. معماری 1730570۳۳06۳ با استفاده از لایه‌های توجه ‎Attention Layers)‏ به مدلهای زبانی اجازه می‌دهد تا ارتباطات بین کلمات را بهتر فهمیده و تولید کند. با ظهور مدلهای بزرگ زبلنی, نوانلیی ماشین‌ها در فهمیدن و تولید متن طبیعی به طور قلیل توجهی افزلیش یافت. لین مدلهای قدرنمند یه ما اجازه می‌دهند تا با طبیعی به شیوه‌ای نزدیک به انسان‌ها تعامل داشته باشیم و در حل مسائل پیچیده کمک کنیم. Large Language Models: 

صفحه 8:
‎ae =‏ . دوم = جکونگی کار کرد مدلهای بزرگ زبانی ‎ 

صفحه 9:
اقت یل نت ایا مدل‌های بزرگ زبلنی امروزی معمولاً بر اساس معماری 178105۴0۴۳06۳ ساخته شده‌اند. اين معماری. که در سال ۲۰۱۷ توسط تیم پژوهشی 600916 معرفی شد. به عنوان یک روش نوین برای پردازش داده‌های مبتنی بر توللی (5601161066) طراحی شده است. 305707۳06۳ با استفاده از لایه‌های ‎(Feedforward Layers) =L3 2. , Attention Layers) «5‏ به مدلهاى زبانى اجازه مىدهد تا ارتباطات بين كلمات را به طور موازى و به صورت موثری فهمیده و تولید کنند. ۱ ۱ یکی از ویژگی‌های مهم معماری ۰1۲30560۳۳06۳ استفاده از مکانیسم توجه ‎Mechanism)‏ 61۵60110۳ 6) است. اين مکانیسم به مدلهای زبانی اجازه می‌دهد تا به طور همزمان به تمام قسمت‌های ورودی توجه کنند و ارتباطات بین کلمات مختلف را تشخیص دهند. به عنوان مثال. در جمله‌ای مثل "مردی کتابی را خواند که به دوستش توصیه کرده بود"» مدل می‌تواند ارتباط بین "کتاب" و "دوستش" را تشخیص دهد. حتی اگر این کلمات از هم دور باشند. علاوه بر لایه‌های توجه. معماری 17315۴0۳716۳ شامل لایه‌های پیش‌فیلتر است که وظیفه تبدیل داده‌ها به نمایش‌های جدید را دارند. اين لایه‌ها به مدلهای زبانی اجازه می‌دهند تا اطلاعات را به صورت غنی‌تری فراگیرند و بهبود عملکرد آنها را تضمین كنند. به دلیل ساختار موازی معماری 73105۴07۲۳6۳[ اين مدل‌ها نسبت به مدلهای قبلی مثل 5۲| و لا*/3). کارایی بالاتری دارند. در مدلهای قبلی. پردازش داده‌ها باید به صورت سریالی انجام شود. که منجر به زمان محاسبات طولانی‌تر می‌شد. اما در ۰17805۴07۳76۳ پردازش داده‌ها به طور کامل موازی انجام می‌شود. که بهبود قابل توجهی در سرعت و کارایی ایجاد می‌کند. Large Language Models: 

صفحه 10:
مدل‌های بزرگ زیلنی به طور معمول از یادگیری بدون نظارت (۱6۵۲۳/۳9 ۳5۱۱06۳۷1560() استفاده می‌کنند. لين بدین معناست که آنها از داده‌های بزرگی که برچسب‌گذاری نشده‌اند. مثل متن‌های وب. کتاب‌هاء و حتی پست‌های شبکه‌های اجتماعی. یاد می‌گیرند. این روش به مدلهای زبانی اجازه می‌دهد تا از داده‌های وسیعی بدون نیاز به هزینه‌های بالای برچسب‌گذاری دستی استفاده کنند . در یادگیری بدون نظارت, مدل‌ها به طور خودکار الگوها و رایطه‌های موجود در داده‌ها را یاد می‌گیرند. اين یادگیری بدون نظارت به مدلهای زیانی اجازه می‌دهد تا توانلیی فهمیدن و تولید متن طبیعی را بهبود بخشند. به عنوان مثال. یک مدل می‌تولند ارتباط پین کلمات مختلف را فهمیده وبه طور دقیق‌تری پیش‌بینی کند که کدام کلمه یعدی منطقی‌ترین گزینه است. یکی از روشهاى يادكيرى بدون نظارتى كه در مدلهاى بزرك زبلنى محبوب 2.1 ‎+s) Gil» <4! Masked Language Modeling (MLM)‏ مدل برخی از کلمات در متن را مخفی کرده وبه تن اجازه می‌دهد که کلمات مخفی شده را پیش‌بینی کند. ین روش به مدلهای زبانی اجازه می‌دهد تا به طور موثر با ساختارهای زبانی سر و کار داشته باشند و توانایی فهمیدن متن را بهبود بخشند. Large Language Models: 

صفحه 11:
F un 0 پس از یادگیری بدون نظارت. مدلهای بزرگ زبانی معمولاً با استفاده از داده‌های خاص بهینه‌سازی می‌شوند. این فرآیند به عنوان ‎Sls FINE-TUNING‏ می‌شود و به مدلهای زبانی اجازه می‌دهد تا در نسک‌های خاص مثل ترجمه. خلاصه‌سازی یا پاسخ‌گویی به سوالات. عملکرد بهتری داشته باشند. فرآیند ۲106-1110109 شامل آموزش مجدد مدل روی داده‌هلیی است که برای نسک خاصی مرتبط هستند. به عنوان مثال. یک مدل که برای ترجمه متن آماده شده است. می‌تولند با استفاده از داده‌های ترجمه‌ای خاص بهینه‌سازی شود تا توانلیی ترجمه‌اش بهبود یابد. لين فرآیند به مدلهای زبلنی اجازه می‌دهد تا به طور موثر در حوزه‌های مختلف کار کنند و توانایی‌های خود را برای تسک‌های خاص بهبود بخشند. يكى از مزاياى ‎oa! Fine-Tuning‏ است که مدل‌ها نیازی به شروع دوباره یادگیری از ادا ندارن. آنها م‌تواند از دانشی که در مرحله یادگیری بدون : به دست آورده‌لند. بهره ببرند و فقط برای تسک خاص بهینه‌سازی شوند. اين ویژگی به مدلهای زبانی اجازه می‌دهد تا به طور موثر در حوزه‌های مختلف کار کنند. و توانایی‌های خود را برای تسک‌های خاص بهبود بخشند. (Large Language Models) 

صفحه 12:
مدلهاى بزرك زبلنى امروزى معمولاً ميلياردها بارامتر دارند. لين حجم بالاجه آنها اجازه مىدهد ابه طور موثر از دادههاى بزرك ياد بكيرند و توان توليد متن طبيعى را داشته باشند. با افزايش حجم بارامترهاء مدلهاى زبانى قادر به تشخيص الكوها و رابطههاى بيجيدهتر در داددها مى شوند. حجم پارامترها به مدلهای زبلنی اجازه می‌دهد تابا ساختارهای پیچ سر و کار داشته باشند و توانلیی فهمیدن متن را بهبود بخشند..به عنوان مثال, يك مدل با ميلياردها بارامتر مى تواند به طور دقیق‌تری ارتباط بین کلمات مختلف را فهمیده و به طور دقیق‌تری پیش‌بینی کند که کدام کلمه بعدی منطقی‌ترین گزینه است. .با اين حال. لين حجم بالا بالایی دارند. این موضوع به ت ایی فهمیدن و به مسائل محاسیاتی و انرژی منجر می‌شود. مدلهای بزرگ زبلتی نیازمند منلبع محاسباتی قدرتمند هستند و مصرف انرژی یقاتی در زمینه بهینه‌سازی مدلهای زبانی و کاهش مصرف انرژی آنها منجر شده است. (Large Language Models) 

صفحه 13:
مدل‌های بزرگ زینی بهدلیل حجم بزرگ پارامترها و داده‌هءمعمولً نیزمند منابع محاسباتی قدرتمند هستند. با لین حال؛ پیشرفت در فناوری‌هایی ‎GPU ne‏ و لا۳] به بهبود کارایی این مدلهای کمک کرده است. سرعت و کارلیی مدلهای زبلنی یه طور قلبل توجهی بهبود یافته است. اما همچنان بهینه‌سازی بیشتری نیاز دارد. سرعت بالا و دقت مناسب. متن‌های طبیعی را تولید و فهمیده و به کاربران پاسخ دهیم. بهبود کارایی مدلهای زبلنی به ویه در کاربردهای واقعي‌دنیلیی» مثل پشتیبانی مشتریان و ترجمه در زمان واقعی» نقش مهمی ایفا می‌کند. ن مدلهای قدرتمند به ما اجازه می‌دهند تا با Large Language Models) 

صفحه 14:
“فصل سوم كاربردهاى مدلهاى بزرك زبانى 

صفحه 15:
نوشتن محتوا مدلهای بزرگ زبلنی (۷أاها) در تولید محتوا محورى ايفا مىكنند. لين مدلهاى هوشمند قادر به توليد مقالات. داستانهاء ايميلهاء پست‌های شبکه‌های اجتماعی و حتی کد نرمافزار هستند. با استفاده از داده‌های وسیعی که قبلاً یاد گرفته‌لند. مدلهای بزرگ زبلنی می‌توانند محتولیی را تولید کتند که به طور خاص برای کاریران مناسب است. به عنوان مثال. یک مدیر محتوا می‌تولند از .ها برای تولید مقالات بلند در مورد موضوعات مختلف استفاده کند. لین مدلهای هوشمند می‌توانند به طور خودکار اطلاعات لازم را جمع‌آوری کرده و آنها رابه شکلی منطقی و قلبل فهم مرتب کنند. نء در حوزه‌هلیی مثل بازاریلبی. مدلهای بزرگ زبلنی می‌توانند ایمیل‌های تبلیفاتی را تولید کنند كه به طور شخصی‌سازی شده برای هر مشتری طراحی شده‌ند. Large Language Models) 

صفحه 16:
ترجمه مدلهای بزرگ زبلنى در ترجمه بين زبانها نيز كاريرد دارند. لين مدلهاى قدرتمند مىتوانند با دقت بالا متنها را ازيك زبان به زبان ديكر ترجمه توسط مدلهای بزرگ زبانی به دليل استفاده از داددهاى وسيع و الكوريتمهاى بيشرفته. بهبود قابل توجهى نسبت به رويكردهاى قبلى داشته است. با استفاده از معماری 173115۴0۲06۳ و فرآیندهای یادگیری بدون نظارت. مدلهای بزرگ زبانی می‌توانند با ساختارهای پیچیده ترجمه‌های دقیق‌تری ارلئه دهند..به عنوان مثال. یک مدل ترجمه می‌تولند یک متن فنی پیچیده را از انگلیسی به فارسی ترجمه کند بدون اینکه معنای اصلی متن ضایع شود. نی سر و کار داشتهباشند و (Large Language Models) 

صفحه 17:
fey | err مدلهای بزرگ زبلنی می‌توانند به عنوان سیستم‌های پرسش و پاسخ عمل كنند. لين مدلهاى هوشمند می‌توانند به سوالات کاربران پاسخ دهند و اطلاعات مفیدی را ارائه دهند. به عنوان مثال. یک مدیر پشتیبانی مشتریان می‌تواند از /ألاها برای ارائه خدمات پشتیبانی در زمان وافعی استفاده کند. این مدلهای هوشمند می‌توانند با استفاده از داده‌های وسیعی که قبلاً یاد گرفته‌ند. پاسخ‌های دقیق و مرتبطی به سوالات کاربران ارائه دهند. به طور مثال. اگر یک کاربر سوالی دربره نحوه استفاده از یک محصول خاص دارد. مدل بزرگ زبانیمی‌توندبه طور خودکار پاسخ مناسبی ارائه دهد. Large Language Models) 

صفحه 18:
مدلهای بزرگ زبلنی می‌توانند متن‌های بلند را خلاصه کرده و یه کاریران اطلاعات کلیدی را ارلئه دهند. اين ویژگی به وییّه در حوزه‌هایی مثل روزنامه‌نگاری. تحقیقات علمی. و حتی حقوق کاریرد دارد. به عنوان مثال. یک روزنامه‌نگار می‌تولند از 1۷أساها برای خلاصه‌سازی مقالات بلند استفاده کند. این مدلهای هوشمند می‌توانند متن‌ها رابه طور خودکار خلاصه کرده و فقط اطلاعات مهم را ارلئه دهند. همچنین. در حوزه تحقیقات علمی, مدلهای بزرگ زبلنی می‌توانند مقالات علمی بلند را خلاصه کرده و به دانشجویان يا ان اطلاعات کلیدی را ارائه دهتد. Large Language Models) 

صفحه 19:
تحلیل احساسا مدلهای بزرگ زبلنی می‌توانند احساسات موجود در متن‌ها را تشخیص دهند وبه کاربران اطلاعلتی درباره نظرات و احساسات مردم ارلئه دهند. لین ویژگی به ویژه در حوزههايى مثل بازاريابى. مديريت برنده و حتی سیاست کاربرد دارد. به عنوان مثال. یک شرکت می‌تولند از /أساها برای تحلیل احساسات موجود در نظرات ان در مورد محصولات خود استفاده کند. لین مدلهای هوشمند می‌توانند به طور خودکار نظرات مثبت. منفی. یا خنثی را تشخیص دهند و به شرکت اطلاعات مفیدی درباره کیفیت محصولات و خدمات ارائه دهند. Large Language Models) 

صفحه 20:
:فصل چهارم جالش ها و محدود یت ها 

صفحه 21:
مدلهای بزرگ زبنی به داده‌های بزرگی نیازدارند که برای برخی از کاربرها ممکن است دسترسی به لین داه‌ها مشکل باشد. داه‌هلیی که مدلهای بزرگ زبنی برای یادگیری استفاده می‌کنند. معمولا از منایع مختلفی مثل وب‌سایت‌هاء کتاب‌هاء و شبکه‌های اجتماعی جمع‌آوری می‌شوند. با لین حال. جمع‌آوری داده‌های با كيفيت بالا و متنوع می‌تولند به دلیل مسائل حقوقی. اخلاقی. یا فنى مشكل باشد. به عنوان مثال. در برخى كشورهاء قوانين حفاظت از داده‌ها می‌تواند به جمع‌آوری داده‌های شخصی. محدودیت‌هایی اعمال کند که به مدلهاى بزرى زبانى دسترسى به ذادههاى كافى را مشكل مىكند. Large Language Models) 

صفحه 22:
مدلهای بزرگ زباتی به دلیل حجم بال و پیچیدگی. مصرف انری زیادی دارند که مى تولند براى محيط زيست تأثيرات منفى داشته باشد. آموزش یک مدل بزرگ زبانی معمولاً نیازمند استفاده از منابع محاسباتی قدرتمند مثل لا30) و لا۲۳ است که مصرف انرژی بالایی دارند. علاوه بر آموزش, اجرای مدلهای بزرگ زبانی نیز می‌تواند به دلیل حجم پارامترهای بزرگ آنهاء مصرف انرژی زیادی داشته باشد. این موضوع به تحقیقاتی در زمینه کاهش مصرف انریٍی مدلهای بزرگ زبلنی منجر شده است.به عنوان مثال. تحقیقلتی در حال انجام است که به بهینه‌سازی معماری مدلهای زبلنی و کاهش حجم پارامترها می‌پردازد Large Language Models) 

صفحه 23:
احتمالی مدلهای بزرگ زبلنی ممکن است خطاهایی در تولید متن انجام دهند که می‌تولند منجر به اشتباهات یا حتی تبلیغات نادرست شود. به علت استفاده از داده‌های وسیعی که شامل اطلاعات نادرست یا ناسا ممکن است باشند. مدلهای بزرگ زبلنی ممکن است محتولیی را تولید کنند که با ارزش‌های اخلاقی یا قانونی تضاد دارد. ار ‎ely‏ مثال. یک مدل ممکن است اطلاعات نادرست درباره یک موضوع پیچیده ارلئه دهد که می‌تولند یه سوء‌تفاهم‌ها یا حتی تصمیمات نادرست منجر شود. این؛ مدیریت داده‌های ورودی و اطمینان از کیفیت آنها به شدت حائز اهمیت است. Large Language Models) 

صفحه 24:
مدلهای بزرگ زبلئی می‌توانند محتوای ناسزا یا تحریک‌کننده را تولید کنند که می‌تولند به مشکلات اخلاقی منجر شود. به علت استفاده از داده‌های وسیعی که شامل محتوای ناسزا یا اخلال‌آفرین ممکن است باشند. مدلهای بزرگ زبلنی ممکن است به طور غیرعمد محتولیی را تولید کنند که با ارزش‌های اخلاقی تضاد دارد. ار به عنوان مثال. یک مدل ممکن است محتوایی را تولید کند که به تحریک علیه گروه‌های خاص اجتماعی منجر شود. بنابراین. مدیریت داده‌های ورودی و اطمینان از اينکه مدل‌ها به طور صحیح آموزش دیدها یه شدت: ‎cipal flo‏ اسنت, Large Language Models) 

صفحه 25:
مدلهای بزرگ زبلنی به بهبود پیوسته نیاز دارند نا بتوانند با استانداردهای بالا و انتظارات کاربران همخولنی داشته باشند. با وسیع‌تره مدلهای بزرگ زبانی باید به طور مداوم به روز شوند تا تانایی‌های خود را بهبود بخشند. فت فناوری و افزایش داده‌های (Large Language Models) 

صفحه 26:
آینده مدلهای بزرگ زبانی 

صفحه 27:
آینده مدلهای بزرگ زبلنی با پیشرفت‌های تکنولوژیکی همراه خواهد بود. انتظار می‌رود که مدلهای بزرگتر و دقیق‌تری توسعه یابند که فادر يه حل مسائل پیچیده‌تری باشند. یکی از مهم‌ترین راه‌حل‌ها در اين حوزه. بهبود معماری‌های موجود است. برای مثال. ت در حال انجام است که به بهینه‌سازی معماری 17230560۳۳06۳ می‌پر سرعت محاسبات, و کاهش مصرف انرژی است. همچنین, تحقیقات در زمینه استفاده از مدلهای چ قادر به بردازش تصاوير. ويدثوهاء و حتی صدا باشند. در حال انجام است. علاوه بر این. فناوری‌های نوین مثل محاسبات ‎(Quantum Computing) cass‏ می‌توانند نقش مهمی در بهبود عملکرد مدلهای بزرگ زبلنی ایفا . لین فناوری‌ها می‌توانند به مدلهای زبانی اجازه دهند تا با داده‌های بزرگتر و پیچیدمتر سر و کار داشته باشند بدون اینکه با محدودیت‌های محاسباتی مواجه این بهینه‌سازی‌ها شامل کاهش حجم بارامترهاء افزايش ‎sku! sl» (Multimodal) base 5 a‏ مدلهايى كه Large Language Models: 

صفحه 28:
می‌توانند به طور موثر در تشخیص بیماری‌هاء تحلیل علائم. و حتی نوشتن گزارش‌های پزشکی کمک کنند. در حوزه حقوق. مدلهای بزرگ زبلنی می‌توانند به وکلا و داوران در تحلیل قوائین» پیب ج محاکمات. و حتی نوشتن نین. در حوزه علم اعصاب. مدلهای بزرگ زبانی می‌توانند در تحلیل داده‌های مغزی و درک نحوه کارکرد زبان در مغز انسان نقش داشته باشند. Large Language Models) 

صفحه 29:
هوش مصنوعى عمو مدلهاى بزرك زبلنى مى توانند .به سمت هوش مصنوعی عمومی (631/) حرکت کنند که به انسان‌ها در حل مشکلات پیچیده کمک می‌کند. ۵631 به عنوان یک نوع هوش مصنوعی شناخته می‌شود که قادر به انجام تمام وظایف ذهنی انسان است. از جمله فهمیدن زبان. حل مسئله, و حتی خلاقیت. مدلهای بزرگ زبلنی در حال حاضر تنها یک بخش از ‎AGI‏ اما با پیشرفت‌های تکنولوژیکی. انتظار می‌رود که به تدریج به سمت هوش مصنوعی عمومی حرکت کنند. این موضوع به تحقیقاتی در زمینه ترکیب مدلهای زبانی با مدلهای دیگر مانند مدلهای تصویری و صوتی منجر شده است. Large Language Models) 

صفحه 30:
مدیریت بهتر داده‌ها و استفاده از داه‌های با بالا . بهبود عملکرد مدلهای بزرگ زبالی را تسهیل خواهد کرد. در حال حاضر. مدلهای بزرگ زبانی از داده‌های وسیعی که از وب. کتاب‌هاء و شبکه‌های اجتماعی جمع آوری می‌شوند. استفاده می‌کنند. با لین حال. کیفیت داده‌ها به شدت بر عملکرد مدلهای زبلنی تأْثیر می‌گذارد. بنابرلین. مدیریت داده‌ها و اطمینان از اينکه داده‌های ورودی کیفیت بالا دارند. به شدت حائز اهمیت است. در آینده. انتظار می‌رود که روش‌های جدیدی برای جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها توسعه یابند که به مدلهای زبلنی اجازه می‌دهد تا با داده‌های با کیفیت بالاتر سر و کار داشته باشتد. Large Language Models) 

صفحه 31:
اعتبارسنجی مدلهای بزرگ زبنی و اطمینان از اعتمادپذیری آنها در آینده حائ اهمیت خواهد بود. مدلهای بزرك زبانى بايد به طور مستمر تحت اعتبارسنجى قرار گیرند تا اطمینان حاصل شود که تولیدات آنها دقیق و قابل اعتماد هستند. برای مثال. یک مدل بزرگ زبلنی که برای ترجمه متن‌های پزشکی استفاده می‌شود, بلید به طور دقیق نرجمه کند تا اطلاعات اشتباهی به دست کاربران ‎whew‏ ‏بنابراین. سیستم‌های اعتبارسنجی و ارزیابی عملکرد مدلهای زبانی باید به طور مداوم به روز شوند. Large Language Models) 

صفحه 32:
:فصل ششم ۱ اخلاق و مدلهاى بزرك زبانى 

صفحه 33:
مدلهای بزرگ زبلنی می‌توانند مسائل اخلاقی متعددی را به وجود بياورند. از جمله ایجاد محتوای ناسزا نادرست. و حتی تقلب در ارزیابی‌ها. به دلیل استفاده از داده‌های وسیعی که شامل اطلاعات نادرست یا ناسزا ممکن است باشند. مدلهای بزرگ زبلنی ممکن است به طور غیرعمد محتولیی را تولید کنند که با ارزش‌های اخلاقی تضاد دارد. برای مثال. یک مدل ممکن است محتولیی را تولید کند كه به تحريك عليه گروه‌های خاص اجتماعی منجر شود. با اينكه مدل‌ها به طور صحیح آموزش دیده‌اند. یه شدت حائز اهمیت است. » مدیریت داده‌های ورودی و اطمینان از Large Language Models) 

صفحه 34:
محافظت از حریم خصوصی استفاده از داده‌های شخصی در آموزش مدلهای بزرگ زیلنی می‌تواند به مشکلات حریم خصوصی منجر شود. مدلهای بزرگ زبلنی از داده‌های وسیعی که شامل اطلاعات شخصی ممکن است باشند. استفاده می‌کتند. بنابراین» محافظت از حریم خصوصی کاربران و اطمینان از اينکه داده‌های شخصی به درستی استفاده می‌شوند. به شدت حائز اهمیت است. در آینده. انتظار می‌رود که روش‌های جدیدی برای حفاظت از داده‌های شخصی توسعه یایند که به مدلهای زیانی ! اده کنند. Large Language Models) 

صفحه 35:
انسان محور اهمیت دارد که مدلهای بزرگ زبانی تحت نظارت انسان‌ها باشند و تصمیم‌گیری‌های مهم را به انسان‌ها واگذار کنند. مدلهای بزرگ زبانی می‌توانند یه طور موثر در حل مسائل پیچیده کمک کنند. اما نباید به طور کامل یه آنها اعتماد کرد. تصمیم گیری‌های مهم.به وه در حوزه‌هایی مثل پزشکی. حقوق. و حتی سیاست. باید به انسان‌ها واگذار شود. مدلهای بزرگ زبلنی می‌تواندد به عنوان اب برای کمک به انسان‌ها در تصمیم گیری عمل کنند. اما نباید به جای انسان‌ها تصمیم‌گیری کنند. Large Language Models) 

صفحه 36:
مدلهای بزرگ زیلنی باید به طور عادلانه و شفاف عمل کنند تا از تبعیض و نابرابری جلوگیری شود. یه دلیل استفاده از داده‌های وسیعی که شامل تبعیض‌ها یا نایرابری‌ها ممکن است باشند. مدلهای بزرگ زبانی ممکن است به طور غیرعمد تبعیض ایجاد کنند. برای مثال. یک مدل ممکن است در ترجمه متن‌ها یا تحلیل احساسات. اجه دلیل جنسیت: بزرگ زیانی به طور عادلانه عمل می‌کنند. به شدت حائز اهمیت است. »یا فرهنگ ایجاد کند. بنایرلین. اطمینان از اینکه مدلهای Large Language Models) 

صفحه 37:
فرهتف و مدلهاى بزرگ زبانی باید یه نحوه نگارش و فرهنگ مختلف زبان‌ها حساس باشند تا از توهین یا یی احترامی جلوگیری شود. هر زبان و فرهنگ خصوصیات منحصر به فردی دارد که مدلهای بزرگ زبانی باید به آنها حساس باشتد. برای مثال, یک مدل ترجمه بلید به تفاوت‌های فرهنگی بین زبان‌ها حساس باشد تا ترجمه‌هلیی ایجاد کند که به درستی معنای اصلی را منتقل کنند. همچنین. مدلهای بزرگ زیانی باید به نحوه استفاده از زبان در فرهنگ‌های مختلف حساس باشند تا از توهین یا اخلال در ارتباطات جلوگیری شود. Large Language Models) 

صفحه 38:
مدلهای بزرگ زبانی در ابران 

صفحه 39:
0000 مدلهای بزرگ زبلنی در ایران هنوز در حال توسعه هستند. اما پیشرفت‌های قلبل توجهی در لین حوزه دیده شده است. با وجود محدودیت‌های موجود. از جمله محدودیت دسترسی به داده‌های وسیع و منلبع محاسبانی. دانشمندان و توسعه‌دهندگان ایرللی توانسته‌اند پروژه‌های مهمی را در زمینه مدلهای بزرگ زبانی آغاز یکی از مهم‌ترین پروژه‌ها در لين حوزه. توسعه مدلهای زبلنی فارسی‌زبان است. لین مدلهای بومی‌سازی‌شده قادرند.به طور موثر با ساختارهای خاص زبان فارسی. اصطلاحات محلی. و حتی لهجه‌های سر و کار داشته باشند. این پروژه‌هانه تنهابه بهبود کیفیت خدمات هوش مصنوعی در ایران کمک می‌کنند. یلکه به حفظ هویت فرهنگی و زبانی کشور نیز می‌پردازند. (Large Language Models) 

صفحه 40:
مدلهای بزرگ زیانی در ایران با چالش‌های متعددی روبرو هستند که ازجمله شامل موارد زیر استد 1.محدودیت دسترسی‌به داده‌های وسیع: برخلاف کشورهایی که به دلیل فعالیت‌های گسترده در وب و شبکه‌های اجتماعی. دسترسی به داده‌های بزرگی دارند. در ایران. دسترسی به داده‌های بالاو متنوع محدود است. 2نیاز.به منلبع محاسباتی قدرتمند: آموزش مدلهای بزرگ زبلنی نیازمند استفاده از سخت‌افزارهای قدرتمند مثل لا و لا ۲ است که در ايران به دليل محدودیت‌های اقتصادی و فنی؛ به سختی در دسترس هستند. 3مشکلات حقوقی و اخلاقی: جمع‌آوری داده‌های شخصی و استفاده از آنها در آموزش مدلهای بزرگ زبانی می‌تواند به مشکلات حقوقی و اخلاقی منجر شود. با لين حال این چالش‌هانبلید بهعنوان موانعی غیرقلیل عبور تلقی شوند. تحقیقات و توسعه در این حوزه در حال ادامه است و انتظارمی‌رود که با همکاری بین‌المللی و استفاده از منابع موجود. این چالش‌ها به زودی حل شوند. Large Language Models: 

صفحه 41:
بردم مدلهای بزرگ زیانی می‌توانند در حوزه‌های مختلفی در ایران کاربرد داشته باشند. برخی از مهم‌ترین کاربردها شامل موارد زیر است: 1.ترجمه: مدلهای بزرگ زبلنی می‌توانند به طور موثر در ترجمه متن‌های فارسی به زبان‌های دیگر و برعکس کمک کنند. لین کاربرد به ویّه در حوزه‌هلیی مثلِ آموزش, تجارت. و حتی سیاست نقش مهمی ایفامی‌کند. 2.پشتیبانی مشتریان: شرکت‌ها و سازمان‌های ایرانی می‌تونند از مدلهای بزرگ زبلنی برایارائه خدمات پشتیبانی در زمان واقعی استفاده کنند. این خدمات می‌توانند به زیان فارسی و حتی لهجه‌های مختلف ارائه شوند. 3.تحلیل احساسات: مدلهای بزرگ زبلنی می‌توانند در تحلیل احساسات موجود در نظرات مشتریان در مورد محصولات و خدمات کمک کنند. لین اطلاعات به شرکت‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیرند. Large Language Models) 

صفحه 42:
52501000 دانشمندان ايرانى در سراسر جهان به توسعه مدلهاى بزرى زبانى كمك زيادى كردهاند. اين دانشمندان در دانشكاهها و شركتهاى يزركى مثل :600916 و 006۳۸۵1 فعالیت می‌کنند و در پروژه‌های پیشرفته‌ای مثل 621 و :85181 نقش داشتهاند. » دانشمندان ایرانی در داخل کشور نیز تلاش‌های قلبل توجهی در حوزه مدلهای بزرگ زبلنی انجام داده‌اند. پروژه‌هایی مثل توسعه مدلهای زبانی فارسی‌زبان, ایجاد پایگاه داده‌های فارسی. و توسعه ابزارهای محلی نمونه‌ای از این تلاش‌ها هستند. Large Language Models) 

صفحه 43:
آينده آينده مدلهاى بزرى زبانى در ايران با توسعه بيشتر و همكارى بينالمللى موفق خواهد بود. با افزايش دسترسى به منابع محاسياتى. داددهاى وسيع؛ و تکنولوژی‌های نوین, انتظار می‌رود که مدلهای بزرگ زبانی ایرانی به طور قابل توجهی بهبود یابند. افزایش توجه به مدلهای بومی‌سازی‌شده و استفاده از زبان فارسی در توسعه مدلهای هوشمند. می‌تواند به حفظ هویت فرهنگی و زبلنی کشور کمک کند. با همکاری بین دانشگاه‌هاء شرکت‌هاء و دولت. امیدواريم که مدلهای بزرگ زبانی در ایران به یکی از مهم‌ترین دستاوردهای علمی کشور تبدیل شوند. Large Language Models) 

صفحه 44:
0 #فصل شي ا اموزش و توسعه مدلهای بزرک زبانی 

صفحه 45:
دوره هاى آموزشى دورههاى آموزشى متعددى يراى يادكيرى مدلهاى بزرك زبانى وجود دارد که به دانشجویان و حرفه‌ای‌ها کمک می‌کند. این دورهها شامل موضوعات مختلفی مثل معماری ۰173715۴07706۳ یادگیری عمیق. و برنامه‌نویسی در محیطهایی مثل ‎PYthon‏ هستند. دانشجویان و حرفه‌ای‌ها می‌توانند از اين دوره‌ها برای یادگیری مفاهیم پیشرفته مدلهای بزرگ زبلنی استفاده کنند. به عنوان مثال. دوره‌هایی مثل "660 ‎"Natural Language Processing with Deep Learning" . Coursera ;| "Learning Specialization‏ )3 |۷۳ ۰502۲۱۲۵۲0 منایع بسیار مفیدی برای یادگیری این حوزه هستند. Large Language Models: 

صفحه 46:
ابزارهای توسعه ابزارهايى مثل ‎ PyTorch‏ 161050۲۴10۷۷ به توسعه مدلهای بزرگ زبانی کمک می‌کنند. اين ابزارها امکان استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری عمیق را فراهم می‌کتند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا مدلهای خود را به راحتی توسعه و آموزش دهند. 0 به خاطر سادگی‌لستفاده و لنعطافپسذیری در میان‌تسوسعه‌دهندگانمحیوبلست‌در حالی‌که 16050۴۴10۷ بسه دلیل‌قابلی‌های‌قویریدر زمینه اجرلیمدلها در محیطهایتولیدیدر بسینش رکهها محوبیتتیشتروهارد. Large Language Models) 

صفحه 47:
وتیل وله پروژه‌های مفتوح 0۳0۲26 مانند ۴۵6 ‎Hugging‏ به توسعه مدلهای بزرگ زبلنی کمک می‌کنند. ۴۵66 ۲۱۱1991۳9 یک پلتفرم مفتوح0۳۵۳26 است که امکان استفاده از مدلهای بزرگ زبانی پیش‌آموزش‌شده را فراهم می‌کند. نوسعه‌دهندگان می‌توانند از مدلهای موجود در ۴۵6 ۲۱99109 برای ۴106-1100109 استفاده کنند و آنها را برای تسک‌های خاص خود بهینه‌سازی کنند. این پلتفرم به دلیل سادگی استفاده و ابزارهای قوی‌ای که ارائه می‌دهد. در میان محققان و توسعه‌دهندگان محبوب است. Large Language Models) 

صفحه 48:
تحقیقات علمی در حوزه مدلهای بزرگ زبانی به پیشرفت‌های مهمی منجر شده است. دانشگهها و مرکزهای تحقیقاتی در سراسر جهان به بررسی مسائل مختلفی مثل کاهش مصرف انرژی مدلهای بزرگ زبانی. بهبود کیفیت ترجمه. و ایجاد مدلهای چندزبانه می‌پردازند. لين ت به توسعه مدلهای بزرگ زبلنی کمک می‌کند و به ارتقاء عملکرد آنها در کاربردهای مختلف می‌پردازد.به عنوان مثال. تحقیقلتی در حال انجام است كه به استفاده از مدلهاى بزرك زبانى در تشخيص بيمارىهاء تحليل داددهاى مغزى. و حتى خلق محتواى هنرى مى بردازد. Large Language Models) 

صفحه 49:
ن المللى همکاری بین‌المللی در توسعه مدلهای بزرگ زبلنی به پیشرفت سریع این قناوری کمک می‌کند. دانشمندان و توسعه‌دهندگان از سراسر جهان با همكارى در پروژه‌های مشترک, توانسته‌اند پیشرفت‌های قایل توجهی در اين حوزه داشته باشند. همکاری بین‌المللی به دلیل جمع‌آوری داده‌های وسیع‌تر. استفاده از منابع محاسبانی فدرتمندتره و اشتراک یافته‌های علمی, نقش مهمی در توسعه مدلهای بزرگ زبلنی ایفا می‌کند. انتظار می‌رود که با ادامه این همکاری‌ها. مدلهای بزرگ زبانی به سمت هوش مصنوعی عمومی ‎2S > AGI‏ کنند و به انسان‌ها در حل Large Language Models) 

صفحه 50:
:فصل نهم مدلهاى بزرك زبانى و اجتماع 

صفحه 51:
اثرات اجتما مدلهای بزرگ زبلتی (/۷-]اها) تأتیرات عمیقی بر نحوه ارتباط انسان‌ها با یکدیگر دارند. در جهلنی که تعامل‌های دیجیتال به سرعت رشد کرده است. مدلهای بزرگ زبانی نقش مهمی در تغییر نحوه ارتباط م یا فناوری و حتی یکدیگر ایفا می‌کنند. به عنوان مثال. لین مدلهای هوشمند قادیند در شبکه‌های اجتماعی به طور خودکار پاسخ‌های منطقی و دقیقی به کاربران ارلئه دهند. این ویژگی می‌تولند به کاهش فاصله بین افراد کمک کند. اما ممکن است به مشکلاتی مثل تولید محتوای نادرست یا حتی تحریک علیه گروه‌های خاص منجر شود. علاوه بر لين. مدلهای بزرگ زبلنی در حوزه آموزش و پرورش نیز تأثیرات قلبل توجهی دارند.یه عنوان مثال. لین مدلها می‌توانند به دانشجویان در نوشتن مقالات: حل مسائل پیچیده. و حتی یادگیری زبان‌های خارجی کمک کنند. اما از طرف دیگرء استفاده نادرست از این فناوری می‌تولند به تقلب در ارزیایی‌ها یا کاهش توانایی‌های انسان‌ها در تفکر مستقل منجر شود. Large La age Models. 

صفحه 52:
مدلهای بزرگ زبلنی در و رسانه‌ها کاربرد دارند. لین مدلهای هوشمند می: لتی شخصی‌سازی‌شده کمک کنند. به عنوان مثال. یک شرکت می‌تواند از ‎gids gly LLM‏ ایمیل‌های تبلیغاتی استفاده کند که به طور خاص برای هر مشتری طراحی شدهاند. همچنین. مدلهای بزرگ زبلنی می‌توانند در تحلیل داده‌های رسانه‌ای نقش داشته باشند. این مدلهای می‌توانند احساسات موجود در نظرات کاربران در محصولات یا خدمات را تشخیص دهند و به شرکت‌ها اطلاعات مفیدی دریاره عملکرد محصولات ارائه دهند. با لین حال. استفاده نادرست از لین فتاوری می‌تولند به تولید محتوای نادرست یا حتی تبلیغات تحریک آفرین منجر شود. بنابرلین. اهمیت مدیریت اخلاقی این فناوری بیش از پیش حائز اهمیت است. Large Language Models) 

صفحه 53:
Cer ‏لعا‎ مدلهای بزرگ زبلنی می‌توانند در آموزش و پرورش کاربرد داشته باشند. لین مدلهای هوشمند می‌توانند به معلمان در طراحی برنامه‌های آموزشی. نوشتن سوالات ارزیابی؛ و حتی ارائه خدمات پشتیبانی در زمان واقعی کمک کنند. به عنوان مثال. یک معلم می‌تولند از .1اه برای نوشتن سوالات ارزیلبی استفاده کند که به طور خاص برای سطح تحصیلی دانشجویان طراحی شده‌اند. همچنین, مدلهای بزرگ زبانی می‌توانند به دانشجویان در یادگیری زبان‌های خارجی توسط ارائه متن‌های تمرینی و حتی تصحیح خطاهای زبانی کمک کنند . با این حال. استفاده نادرست از این فناوری می‌تواند به کاهش توانایی‌های انسان‌ها در فکر مستقل و حل مسئله منجر شود بنابراین. اهمیت تعادل بین استفاده از فناوری و توسعه مهارت‌های انسانی بیش از پیش حائز اهمیت | (Large Language Models) 

صفحه 54:
ند می‌تواندد به هنرمندان در نوشتن داستان‌هاء شعرهاء و حتی نوشتن مدلهای بزرگ زبلنی می‌توانند در فرهنگ و هنر کاربرد داشته باشند. لین مدلهای هوشمند می‌تو ستاریوهای فیلم کمک کنند. به عنوان مثال. يك نویسنده می‌تولند از /.اساها برای تولید ایده‌های اولیه برای داستان‌ها یا حتی نو بزرگ زبنی می‌تونند به طراحان گرافیکی در تولید متن‌های خلاقانه کمک کنند. با لين حال. استفاده نادرست از لین فناوری می‌تولند به کاهش اصالت هنری و خلاقیت انسان‌ها منجر شود. بیش از پیش حائز اهمیت است. 2 استفاده کند. همچنین. مدلهای بخش‌هلیی از داستا برلین. اهمیت توجه به ارزش‌های هنری و فرهنگی Large Language Models) 

صفحه 55:
جامعه دانشمندان در توسعه مدلهای بزرگ زبانی نقش مهمی ایفا می‌کند. دانشمندان از سرتاسر جهان به تحقیقات و توسعه این فناوری می‌پردازند و به پیشرفت‌های قابل توجهی در این حوزه دست یافه‌اند. همکاری بین دانشمندان مختلف. به وییه در پروژه‌های مفتوح0۳0/۱26. به توسعه مدلهای بزرگ زبانی کمک می‌کند. اين همکاری‌ها به دلیل جمع‌آوری داده‌های وسیع‌تر. استفاده از منایع محاسباتی قدرتمندتره و اشتراک یافته‌های علمی. نقش مهمی در توسعه اين فناوری ایفا می‌کنند. Large Language Models) 

صفحه 56:
Language Models) 

صفحه 57:
لاصه مدلهای بزرگ زبلنی (8اباها) یکی از مهم‌ترین دستاوردها در حوزه هوش مصنوعی هستند که تونایی فهمیدن و تولید متن طبیعی را دارند. این مدلهای قدرتمند با استفاده از داده‌های وسیع و الگوریتم‌های پیشرفته. به ما اجازه می‌دهند تا با زبان طبیعی به شیوه‌ای نزدیک به انسان‌ها تعامل داشته باشیم. مدلهای بزرگ زيانى در حوزه‌های مختلقی مثل ترجمه. خلاصه‌سازی متن, تحليل احساسات. توليد محتواء و حتى توسعه نرمافزار كاريرد دارند. اين قتاورى در حال تحول جهانى است و تأثيرات عميقى بر حوزههاى مختلف دارد. Large Language Models) 

صفحه 58:
از به داده‌های بزرگ, تا مسائل اخلاقی مرتبط با تولید محتوا و چالش‌ها و فرصت‌های مدلهای بزرگ زبانیباید با دقت مدیریت شوند. از مصرف اثری بالا و حفاظت از حریم خصوصی, این چالش‌ها نشان‌دهنده پیچیدگی‌های موجود در اين حوزه هستند. با لين حال اين جالشها نبليد به عنوان موانمى غيرقليل عبور تلقی شوند. تحقیقات و توسعه در این حوزه در حال ادامه است و انتظار می‌رود که با همکاری بینالمللی و استفاده از منابع موجود. این چالش‌ها به زودی حل شوند. Large Language Models) 

صفحه 59:
آینده مدلهای بزرگ زبانی با پیشرفت‌های تکنولوژیکی و همکاری بین‌المللی موفق خواهد بود. انتظار می‌رود که مدلهای بزرگتر و دقیق‌تری توسعه یابند که قادر به حل مسائل پیچیده‌تری باشند. » مدلهای بزرگ زیانی می‌توانند به سمت هوش مصنوعی عمومی (631) حرکت کنند که به انسان‌ها در حل مشکلات پیچیده کمک می‌کند. این موضوع به تحقیقانی در زمینه ترکیب مدلهای زبانی با مدلهای دیگر مانند مدلهای تصویری و صوتی منجر شده است. (Large Language Models) 

صفحه 60:
نقش انسان‌ها در مدیریت و توسعه مدلهای بزرگ زبلنی حیلتی است. مدلهای بزرگ زبلنی بلید تحت نظارت انسان‌ها باشند و تصمیمگیری‌های مهم راجه انسان‌ها واگذار کنند. تصمیم گیری‌های مهم.به وه در حوزه‌هایی مثل پزشکی. حقوق. و حتی سیاست. باید به انسان‌ها واگذار شود. مدلهای بزرگ زبلنی می‌تواندد به عنوان اب برای کمک به انسان‌ها در تصمیم گیری عمل کنند. اما نباید به جای انسان‌ها تصمیم‌گیری کنند. (Large Language Models) 

صفحه 61:
مدلهای بزرگ زبلنی ابزار قدرتمندی هستند که می‌توانند به جامعه کمک کنند. اما باید با مسئولیت استفاده شوند.با توجه به پتانسیل بالقوه لین فناوری. اهمیت مدیریت اخلاقی و اجتماعی آن بیش از پیش حائز اهمیت است. انتظار می‌رود که با پیشرفت‌های تکنولوژیکی و همکاری بین‌المللی. مدلهای بزرگ زبلنی به سمت هوش مصنوعی عمومی (63/) حرکت کنند و به انسان‌ها در حل مسائل پیچیده کمک کنند. این موضوع به تحقیقاتی در زمینه ترکیب مدلهای زبانی با مدلهای دیگر مانند مدلهای تصویری و صوتی منجر شده است. Large Language Models) 

صفحه 62:
Large Language Models) 

مدلهای بزرگ زبانی (Large Language )Models :گامی به سوی هوش مصنوعی پیشرفته ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی مقدمه مدلهای بزرگ زبان)ی (LLMه)ا) ب)ه عنوان یک)ی از مهم‌تری)ن دس)تاوردها در حوزه هوش مص)نوعی شناخت)ه می‌شوند .ای)ن فناوری ،ک)ه بر اس)اس یادگیری عمیق و شبکه‌های عص)بی قدرتمن)د اس)توار اس)ت ،توانای)ی فراوان)ی در فهمیدن و تولی)د مت)ن طبیع)ی دارد .مدلهای بزرگ زبان)ی ب)ا اس)تفاده از داده‌های وسیع و الگوریتم‌های پیشرفته ،به ما اجازه می‌دهند تا با زبان طبیعی به شیوه‌ای نزدیک به انسان‌ها تعامل داشته باشیم. ای)ن فناوری در حال تحول جهان)ی اس)ت و تأثیرات عمیق)ی بر حوزه‌های مختل)ف دارد .از ترجم)ه متن‌ه)ا و خالص)ه‌سازی اس)ناد ،ت)ا تحلی)ل احس)اسات و حت)ی توسعه نرم‌افزارها ،مدلهای بزرگ زبانی نقش محوری را در حل مسائل پیچیده ایف)ا می‌کنند .همچنین ،این مدلهای هوشمند در حوزه‌هایی مث)ل آموزش ،پزشکی ،حقوق ،و حتی هنر کاربرد دارند. ب)ا وجود ای)ن پتانس)یل بالقوه ،مدلهای بزرگ زبان)ی همچنان در حال توس)عه هس)تند و چالش‌های متعددی را برای محققان و توس)عه‌دهندگان به همراه دارند .از مصرف انرژی باال و نیاز به داده‌های بزرگ ،تا مسائل اخالقی مرتبط با تولید محتوا و حفاظت از حریم خصوصی ،این چالش‌ها نشان‌دهنده پیچیدگی‌های موجود در این حوزه هستند. شه)ا و آینده ای)ن فناوری اس)ت .م)ا در ای)ن ارائ)ه ،سفری هدف از ای)ن ارائ)ه ،آشنای)ی ب)ا مدلهای بزرگ زبان)ی و بررس)ی دقیق‌تری از تاریخچ)ه ،معماری ،کاربرده)ا ،چال ‌ جام)ع از آغاز مدلهای زبان)ی ت)ا آخری)ن پیشرفت‌ه)ا در ای)ن حوزه انجام می‌دهیم .همچنی)ن ،ب)ه بررس)ی کاربردهای عمل)ی ای)ن مدلهای هوشمن)د در جامع)ه و صنعت می‌پردازیم. این ارائه برای دانشجویان ،محققان ،توس)عه‌دهندگان نرم‌افزار ،و هر کسی ک)ه به موضوع هوش مصنوعی و زبان طبیع)ی عالقه‌مند اس)ت ،مناس)ب است .ما در این ارائه س)عی کرده‌ای)م ت)ا مفاهی)م پیچیده را ب)ه زبان)ی س)اده و قاب)ل فه)م توضی)ح دهی)م و ب)ه خوانندگان کم)ک کنی)م ت)ا تص)ویر کامل)ی از جهان مدلهای بزرگ زبان)ی ب)ه دست آورند. ب)ا این وجود ،باید توج)ه داش)ت ک)ه مدلهای بزرگ زبان)ی فق)ط ابزاری هستند و نق)ش انس)ان‌ها در طراحی ،مدیریت ،و اس)تفاده از این فناوری حیات)ی اس)ت .ای)ن ارائ)ه به عنوان ی)ک مرحل)ه اولی)ه برای درک ای)ن فناوری طراح)ی شده اس)ت و امیدواری)م ک)ه بتوان)د ب)ه خوانندگان ی)ک پای)ه قوی برای پیگیری مطالعات بیشت)ر در این حوزه ارائه دهد. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی :فصل اول تاریخچه مدلهای زبانی ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی آغاز مدلهای زبانی مدل‌های زبانی از اوایل دهه ۱۹۵۰شروع به توس)عه کردند .در آن زمان ،ایده اص)لی این بود که ماشین‌ها بتوانن)د متن‌های طبیعی را به زبان‌های دیگر ترجمه کنند. ای)ن پروژه‌ه)ا معموالً توس)ط دولت‌ه)ا و س)ازمان‌های پژوهش)ی انجام می‌شدن)د ،ب)ه ویژ)ه در دوران جن)گ س)رد ،ک)ه نیاز ب)ه ترجم)ه س)ریع و دقی)ق متن‌های روس)ی به انگلیسی وجود داشت. اولی)ن مدل‌های زبان)ی بر اس)اس قواع)د س)اده و دیکشنری‌های زبان)ی عم)ل می‌کردند .ای)ن رویکرد محدودیت‌های زیادی داش)ت و نتوانس)ت ب)ه خوب)ی با پیچیدگی‌های زبانی مث)ل اص)طالحات ،س)اختار جمالت پیچیده و زبان غیررس)می سر و کار داشت)ه باشد .ب)ه عنوان مثال ،یک مدل اولی)ه نمی‌توانست تفاوت بی)ن معنای اصطالحی و حرفی کلمات را تشخیص دهد ،یا با ساختارهای جمالت پیچیده که شامل ضمایر ،فعل‌ها ،و حروف اضافه بود ،به خوبی سر و کار داشته باشد. ب)ا ای)ن حال ،ای)ن تالش‌ه)ا پایه‌گذار تحقیقات بعدی در حوزه زبان طبیع)ی بودند .ای)ن مدل‌های اولی)ه نشان دادن)د ک)ه ماشین‌ه)ا می‌توانن)د ب)ه طور محدودی ب)ا زبان‌ها یه)ا و قوانین تعام)ل داشت)ه باشن)د ،اگرچ)ه توانایی آنها ب)ه دلی)ل محدودیت‌های فن)ی و محاس)باتی بسیار ک)م بود .در این دوران ،تحقیقات اص)لی بر روی بهبود دیکشنر ‌ زبانی تمرکز داشت ،اما به زودی مشخص شد که این رویکرد نمی‌تواند به طور کامل به پیچیدگی‌های زبانی پاسخ دهد. از ای)ن رو ،تحقیقات ب)ه س)مت رویکردهای آماری و بعداً شبکه‌های عص)بی هدایت شد .این تغیی)ر در رویکرد ب)ه مدلهای زبانی ،پیش‌زمینه‌هایی را برای ظهور مدلهای پیشرفته‌تری فراهم کرد که قادر به فهمیدن و تولید متن طبیعی با دقت باالتری باشند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی رویکرد‌های اولیه قب)ل از ظهور شبکه‌های عص)بی عمی)ق ،مدلهای زبان)ی بر اس)اس قواع)د و آمار بودند .ای)ن مدلهای اولی)ه از رویکردهای)ی مث)ل n-gramاس)تفاده می‌کردن)د ک)ه توانایی پیش‌بین)ی کلمات را بر اس)اس توالی‌های کوتاه کلمات فراه)م می‌کردند .ب)ه عنوان مثال ،ی)ک مدل ) bigram (n=2می‌توانس)ت احتمال اینک)ه کلمه بعدی "کتاب" باشد ،وقتی کلمه قبلی "خواندن" باشد ،را محاسبه کند. این رویکرد‌ها برای مسائل ساده مفید بودند ،اما در مواجه با زبان‌های پیچیده و متغیر ،محدودیت‌های زیادی داشتند .به دلیل این محدودیت‌ها ،تحقیقات به سمت روش‌های پیشرفته‌تری هدایت شد که قادر باشند به طور موثر با پیچیدگی‌های زبانی سر و کار داشته باشند. رویکرد n-gramبر اس)اس ای)ن ایده بن)ا شده بود ک)ه احتمال ی)ک کلم)ه می‌توان)د بر اس)اس کلمات قبل)ی آ)ن پیش‌بین)ی شود .ای)ن رویکرد ب)ه طور نس)بی موفق بود، ام)ا نتوانس)ت ب)ه طور کام)ل ب)ا س)اختارهای بلندمدت در زبان س)ر و کار داشت)ه باشد .ب)ه عنوان مثال ،در جمالت پیچیده‌ای ک)ه شام)ل ارجاع‌های دورافتاده به کلمات قبلی هستند ،این مدلهای اولیه نقص داشتند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی پیشرفت با شبکه‌های عصبی پیشرف)ت در حوزه شبکه‌های عص)بی مص)نوعی ،ب)ه ویژ)ه در ده)ه ،۲۰۰۰ب)ه توس)عه مدلهای قدرتمندتری ک)ه قادر ب)ه یادگیری از داده‌های بزرگ بودن)د ،منجر شد. مدلهای)ی مث)ل ) LSTM (Long Short-Term Memoryو ) GRU (Gated Recurrent Unitظاه)ر شدن)د ک)ه توانای)ی ذخیره‌سازی اطالعات درطول زمان را داشتند. این مدلهای نسل بعدی قادر بودند ب)ا س)اختارهای زمانی در زبان طبیع)ی س)ر و کار داشت)ه باشن)د و توانایی پیش‌بین)ی کلمات را بهبود بخشند LSTM .و GRUبه مدلهای زبان)ی اجازه می‌دادن)د ت)ا اطالعات بلندمدت را ذخیره کنن)د و در پیش‌بینی‌های بعدی اس)تفاده کنند .ای)ن ویژگ)ی ب)ه مدلهای زبان)ی اجازه می‌داد ت)ا به طور موثر با ساختارهای پیچیده زبانی سر و کار داشته باشند. ب)ا ای)ن حال ،ای)ن مدله)ا همچنان محدودیت‌های)ی داشتن)د و نتوانس)تند تمام)ی جنبه‌های زبان را ب)ه خوب)ی مدیری)ت کنند .به عنوان مثال ،مدلهای LSTMو GRU نیاز به زمان و منابع محاسباتی زیادی داشتند و در مقایسه با مدلهای بعدی ،کارایی کمتری داشتند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی آغاز مدلهای بزرگ زبانی مدل‌های بزرگ زبانی امروزی ،که از دهه ۲۰۱۰شروع به ظهور کردند ،به طور کلی بر اساس معماری Transformerساخته شده‌اند .مدلهایی مثل BERT، GPT-1و ،Transformerکه در اواسط دهه ۲۰۱۰معرفی شدند ،پایه‌گذار مدلهای بزرگ زبانی امروزی هستند. ای)ن مدلهای نس)ل جدی)د توانس)تند ب)ا داده‌های بیشت)ر و الگوریتم‌های پیشرفت)ه ،عملکرد بس)یار باالی)ی داشت)ه باشند .آنه)ا قادر بودن)د ب)ا س)اختارهای پیچیده زبان)ی سر و کار داشت)ه باشن)د و توانای)ی فهمیدن و تولی)د مت)ن طبیع)ی را بهبود بخشند .معماری Transformerب)ا اس)تفاده از الیه‌های توجه ()Attention Layers به مدلهای زبانی اجازه می‌دهد تا ارتباطات بین کلمات را بهتر فهمیده و تولید کند. ب)ا ظهور مدلهای بزرگ زبان)ی ،توانای)ی ماشین‌ه)ا در فهمیدن و تولی)د مت)ن طبیع)ی ب)ه طور قاب)ل توجه)ی افزای)ش یافت .ای)ن مدلهای قدرتمن)د ب)ه م)ا اجازه می‌دهن)د ت)ا با زبان طبیعی به شیوه‌ای نزدیک به انسان‌ها تعامل داشته باشیم و در حل مسائل پیچیده کمک کنیم. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی :فصل دوم چگونگی کارکرد مدلهای بزرگ زبانی ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی معماری Transformer مدل‌های بزرگ زبان)ی امروزی معموالً بر اس)اس معماری Transformerس)اخته شده‌اند .ای)ن معماری ،ک)ه در س)ال ۲۰۱۷توس)ط تی)م پژوهشی Google معرف)ی ش)د ،ب)ه عنوان ی)ک روش نوی)ن برای پردازش داده‌های مبتن)ی بر توال)ی ( )sequenceطراح)ی شده اس)ت Transformer .ب)ا استفاده از الیه‌های توجه ( )Attention Layersو پیش‌فیلتر ( ،)Feedforward Layersبه مدلهای زبانی اجازه می‌دهد تا ارتباطات بین کلمات را به طور موازی و به صورت موثری فهمیده و تولید کنند. یکی از ویژگی‌های مهم معماری ،Transformerاستفاده از مکانیسم توجه ( )Self-Attention Mechanismاست .این مکانیسم به مدلهای زبانی اجازه می‌دهد تا به طور همزمان به تمام قسمت‌های ورودی توج)ه کنند و ارتباطات بی)ن کلمات مختلف را تشخیص دهند .به عنوان مثال ،در جمله‌ای مثل "مردی کتابی را خواند که به دوستش توصیه کرده بود" ،مدل می‌تواند ارتباط بین "کتاب" و "دوستش" را تشخیص دهد ،حتی اگر این کلمات از هم دور باشند. عالوه بر الیه‌های توج)ه ،معماری Transformerشام)ل الیه‌های پیش‌فیلت)ر اس)ت ک)ه وظیف)ه تبدیل داده‌ه)ا ب)ه نمایش‌های جدید را دارند .این الی ‌هه)ا به مدلهای زبانی اجازه می‌دهند تا اطالعات را به صورت غنی‌تری فراگیرند و بهبود عملکرد آنها را تضمین کنند. به دلیل ساختار موازی معماری ،Transformerاین مدل‌ها نسبت به مدلهای قبلی مثل LSTMو ،GRUکارایی باالتری دارند .در مدلهای قبلی ،پردازش داده‌ه)ا بای)د ب)ه ص)ورت س)ریالی انجام شود ،ک)ه منج)ر ب)ه زمان محاس)بات طوالنی‌ت)ر می‌شد .ام)ا در ،Transformerپردازش داده‌ه)ا ب)ه طور کامل موازی انجام می‌شود ،که بهبود قابل توجهی در سرعت و کارایی ایجاد می‌کند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی یادگیری بدون نظارت مدل‌های بزرگ زبان)ی ب)ه طور معمول از یادگیری بدون نظارت ( )Unsupervised Learningاس)تفاده می‌کنند .ای)ن بدی)ن معناس)ت ک)ه آنها از داده‌های بزرگی که برچسب‌گذاری نشده‌اند ،مث)ل متن‌های وب ،کتاب‌ها ،و حتی پست‌های شبکه‌های اجتماع)ی ،یاد می‌گیرند .این روش به مدلهای زبانی اجازه می‌دهد تا از داده‌های وسیعی بدون نیاز به هزینه‌های باالی برچسب‌گذاری دستی استفاده کنند . در یادگیری بدون نظارت ،مدل‌ها به طور خودکار الگوها و رابطه‌های موجود در داده‌ها را یاد می‌گیرند .این یادگیری بدون نظارت به مدلهای زبانی اجازه می‌دهد تا توانای)ی فهمیدن و تولی)د مت)ن طبیع)ی را بهبود بخشند .ب)ه عنوان مثال ،ی)ک مدل می‌توان)د ارتباط بی)ن کلمات مختل)ف را فهمیده و ب)ه طور دقیق‌تری پیش‌بین)ی کند که کدام کلمه بعدی منطقی‌ترین گزینه است. یک)ی از روش‌های یادگیری بدون نظارت)ی ک)ه در مدلهای بزرگ زبان)ی محبوب اس)ت Masked Language Modeling (MLM) ،اس)ت .در این روش، مدل برخ)ی از کلمات در مت)ن را مخف)ی کرده و ب)ه آ)ن اجازه می‌ده)د ک)ه کلمات مخف)ی شده را پیش‌بین)ی کند .ای)ن روش ب)ه مدلهای زبان)ی اجازه می‌ده)د ت)ا به طور موثر با ساختارهای زبانی سر و کار داشته باشند و توانایی فهمیدن متن را بهبود بخشند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی Fine-Tuning پ)س از یادگیری بدون نظارت ،مدلهای بزرگ زبان)ی معمو ًال ب)ا اس)تفاده از داده‌های خاص بهین ‌هس)ازی می‌شوند .ای)ن فرآین)د ب)ه عنوان Fine-Tuningشناخته می‌شود و به مدلهای زبانی اجازه می‌دهد تا در تسک‌های خاص مثل ترجمه ،خالصه‌سازی یا پاسخ‌گویی به سواالت ،عملکرد بهتری داشته باشند. فرآین)د Fine-Tuningشام)ل آموزش مجدد مدل روی داده‌های)ی اس)ت ک)ه برای تس)ک خاص)ی مرتب)ط هس)تند .ب)ه عنوان مثال ،ی)ک مدل ک)ه برای ترجم)ه متن آماده شده اس)ت ،می‌توان)د ب)ا اس)تفاده از داده‌های ترجمه‌ای خاص بهینه‌س)ازی شود ت)ا توانای)ی ترجمه‌اش بهبود یابد .ای)ن فرآین)د ب)ه مدلهای زبان)ی اجازه می‌ده)د ت)ا به طور موثر در حوزه‌های مختلف کار کنند و توانایی‌های خود را برای تسک‌های خاص بهبود بخشند. یک)ی از مزایای Fine-Tuningای)ن اس)ت ک)ه مدل‌ه)ا نیازی ب)ه شروع دوباره یادگیری از ابتدا ندارند .آنه)ا می‌توانن)د از دانش)ی ک)ه در مرحله یادگیری بدون نظارت ب)ه دس)ت آورده‌ان)د ،بهره ببرن)د و فق)ط برای تسک خاص بهین ‌هس)ازی شوند .این ویژگ)ی ب)ه مدلهای زبانی اجازه می‌دهد ت)ا به طور موث)ر در حوزه‌های مختل)ف کار کنند و توانایی‌های خود را برای تسک‌های خاص بهبود بخشند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی حجم پارامترها مدل‌های بزرگ زبان)ی امروزی معموالً میلیارده)ا پارامت)ر دارند .ای)ن حج)م باال ب)ه آنه)ا اجازه می‌ده)د ت)ا ب)ه طور موث)ر از داده‌های بزرگ یاد بگیرن)د و توانایی فهمیدن و تولید متن طبیعی را داشته باشند .با افزایش حجم پارامترها ،مدلهای زبانی قادر به تشخیص الگوها و رابطه‌های پیچیده‌تر در داده‌ها می‌شوند. حج)م پارامتره)ا ب)ه مدلهای زبان)ی اجازه می‌ده)د ت)ا ب)ا س)اختارهای پیچیده زبان)ی س)ر و کار داشت)ه باشن)د و توانای)ی فهمیدن مت)ن را بهبود بخشند .ب)ه عنوان مثال ،یک مدل ب)ا میلیارده)ا پارامت)ر می‌توان)د ب)ه طور دقیق‌تری ارتباط بی)ن کلمات مختل)ف را فهمیده و ب)ه طور دقیق‌تری پیش‌بین)ی کن)د ک)ه کدام کلم)ه بعدی منطقی‌ترین گزینه است. ی منج)ر می‌شود .مدلهای بزرگ زبان)ی نیازمن)د مناب)ع محاس)باتی قدرتمن)د هس)تند و مص)رف انرژی ب)ا ای)ن حال ،ای)ن حج)م باال همچنی)ن ب)ه مس)ائل محاس)باتی و انرژ ‌ باالیی دارند .این موضوع به تحقیقاتی در زمینه بهینه‌سازی مدلهای زبانی و کاهش مصرف انرژی آنها منجر شده است. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی سرعت و کارایی مدل‌های بزرگ زبانی به دلی)ل حج)م بزرگ پارامترها و داده‌ه)ا ،معمو ًال نیازمند منابع محاسباتی قدرتمند هستند .با ای)ن حال ،پیشرفت‌ در فناوری‌هایی مثل GPU و TPUبه بهبود کارایی این مدلهای کمک کرده است. س)رعت و کارای)ی مدلهای زبان)ی ب)ه طور قاب)ل توجه)ی بهبود یافت)ه اس)ت ،ام)ا همچنان بهین ‌هس)ازی بیشتری نیاز دارد .ای)ن مدلهای قدرتمن)د ب)ه م)ا اجازه می‌دهن)د ت)ا با س)رعت باال و دق)ت مناس)ب ،متن‌های طبیع)ی را تولی)د و فهمیده و ب)ه کاربران پاس)خ دهیم .بهبود کارای)ی مدلهای زبان)ی ب)ه ویژ)ه در کاربردهای واقعیِ‌دنیای)ی ،مثل پشتیبانی مشتریان و ترجمه در زمان واقعی ،نقش مهمی ایفا می‌کند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی :فصل سوم کاربردهای مدلهای بزرگ زبانی ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی نوشتن محتوا مدلهای بزرگ زبان)ی (LLMه)ا) در تولی)د محتوا نق)ش محوری ایف)ا می‌کنند .ای)ن مدلهای هوشمن)د قادر ب)ه تولی)د مقاالت ،داس)تان‌ها ،ایمیل‌ه)ا ،پست‌های شبکه‌های اجتماع)ی و حت)ی ک)د نرم‌افزار هس)تند .ب)ا اس)تفاده از داده‌های وس)یعی ک)ه قب ً ال یاد گرفته‌ان)د ،مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د محتوای)ی را تولی)د کنن)د ک)ه به طور خاص برای کاربران مناسب است. ب)ه عنوان مثال ،ی)ک مدی)ر محتوا می‌توان)د از LLMه)ا برای تولی)د مقاالت بلن)د در مورد موضوعات مختل)ف اس)تفاده کند .ای)ن مدلهای هوشمن)د می‌توانن)د به طور خودکار اطالعات الزم را جمع‌آوری کرده و آنه)ا را ب)ه شکل)ی منطق)ی و قاب)ل فه)م مرت)ب کنند .همچنی)ن ،در حوزه‌های)ی مث)ل بازاریاب)ی ،مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانند ایمیل‌های تبلیغاتی را تولید کنند که به طور شخصی‌سازی شده برای هر مشتری طراحی شده‌اند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی ترجمه مدلهای بزرگ زبان)ی در ترجم)ه بی)ن زبان‌ه)ا نی)ز کاربرد دارند .ای)ن مدلهای قدرتمن)د می‌توانن)د ب)ا دق)ت باال متن‌ه)ا را از ی)ک زبان ب)ه زبان دیگ)ر ترجم)ه کنند .ترجمه توسط مدلهای بزرگ زبانی به دلیل استفاده از داده‌های وسیع و الگوریتم‌های پیشرفته ،بهبود قابل توجهی نسبت به رویکردهای قبلی داشته است. با استفاده از معماری Transformerو فرآیندهای یادگیری بدون نظارت ،مدلهای بزرگ زبانی می‌توانند با ساختارهای پیچیده زبانی سر و کار داشته باشند و ترجمه‌های دقیق‌تری ارائ)ه دهند .ب)ه عنوان مثال ،ی)ک مدل ترجم)ه می‌توان)د ی)ک مت)ن فن)ی پیچیده را از انگلیس)ی ب)ه فارس)ی ترجم)ه کن)د بدون اینک)ه معنای اصلی متن ضایع شود. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی پاسخ‌گویی به سواالت مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د ب)ه عنوان س)یستم‌های پرس)ش و پاس)خ عم)ل کنند .ای)ن مدلهای هوشمن)د می‌توانن)د ب)ه س)واالت کاربران پاس)خ دهند و اطالعات مفیدی را ارائه دهند .به عنوان مثال ،یک مدیر پشتیبانی مشتریان می‌تواند از LLMها برای ارائه خدمات پشتیبانی در زمان واقعی‌ استفاده کند. این مدلهای هوشمند می‌توانند با استفاده از داده‌های وسیعی که قب ً ال یاد گرفته‌اند ،پاسخ‌های دقیق و مرتبطی به سواالت کاربران ارائه دهند .به طور مثال ،اگر یک کاربر سوالی درباره نحوه استفاده از یک محصول خاص دارد ،مدل بزرگ زبانی می‌تواند به طور خودکار پاسخ مناسبی ارائه دهد. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی خالصه‌سازی مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د متن‌های بلن)د را خالص)ه کرده و ب)ه کاربران اطالعات کلیدی را ارائ)ه دهند .ای)ن ویژگ)ی ب)ه ویژ)ه در حوزه‌های)ی مثل روزنامه‌نگاری، تحقیقات علمی ،و حتی حقوق کاربرد دارد. ب)ه عنوان مثال ،ی)ک روزنامه‌نگار می‌توان)د از LLMه)ا برای خالص)ه‌سازی مقاالت بلن)د اس)تفاده کند .این مدلهای هوشمن)د می‌توانن)د متن‌ه)ا را ب)ه طور خودکار خالصه کرده و فق)ط اطالعات مه)م را ارائ)ه دهند .همچنی)ن ،در حوزه تحقیقات علم)ی ،مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د مقاالت علم)ی بلن)د را خالص)ه کرده و ب)ه دانشجویان یا محققان اطالعات کلیدی را ارائه دهند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی تحلیل احساسات مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د احساسات موجود در متن‌ه)ا را تشخی)ص دهن)د و ب)ه کاربران اطالعات)ی درباره نظرات و احس)اسات مردم ارائ)ه دهند .ای)ن ویژگ)ی ب)ه ویژه در حوزه‌هایی مثل بازاریابی ،مدیریت برند ،و حتی سیاست کاربرد دارد. ب)ه عنوان مثال ،ی)ک شرک)ت می‌توان)د از LLMه)ا برای تحلی)ل احس)اسات موجود در نظرات مشتریان در مورد محص)والت خود اس)تفاده کند .ای)ن مدلهای هوشمند می‌توانند به طور خودکار نظرات مثبت ،منفی ،یا خنثی را تشخیص دهند و به شرکت اطالعات مفیدی درباره کیفیت محصوالت و خدمات ارائه دهند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی :فصل چهارم چالش ها و محدودیت ها ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی نیاز به داده های بزرگ مدلهای بزرگ زبان)ی ب)ه داده‌های بزرگ)ی نیاز دارن)د ک)ه برای برخ)ی از کاربرده)ا ممک)ن اس)ت دس)ترسی ب)ه ای)ن داده‌ه)ا مشک)ل باشد .داده‌های)ی ک)ه مدلهای بزرگ زبانی برای یادگیری استفاده می‌کنند ،معموالً از منابع مختلفی مثل وب‌سایت‌ها ،کتاب‌ها ،و شبکه‌های اجتماعی جمع‌آوری می‌شوند. ب)ا ای)ن حال ،جمع‌آوری داده‌های ب)ا کیفی)ت باال و متنوع می‌توان)د ب)ه دلی)ل مس)ائل حقوق)ی ،اخالق)ی ،ی)ا فن)ی مشک)ل باشد .ب)ه عنوان مثال ،در برخ)ی کشوره)ا ،قوانین حفاظت از داده‌ها می‌تواند به جمع‌آوری داده‌های شخصی ،محدودیت‌هایی اعمال کند که به مدلهای بزرگ زبانی دسترسی به داده‌های کافی را مشکل می‌کند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی مصرف انرژی مدلهای بزرگ زبان)ی ب)ه دلی)ل حج)م باال و پیچیدگ)ی ،مص)رف انرژ)ی زیادی دارن)د ک)ه می‌توان)د برای محی)ط زیس)ت تأثیرات منف)ی داشت)ه باشد .آموزش یک مدل بزرگ زبانی معموالً نیازمند استفاده از منابع محاسباتی قدرتمند مثل GPUو TPUاست که مصرف انرژی باالیی دارند. عالوه بر آموزش ،اجرای مدلهای بزرگ زبانی نیز می‌تواند به دلیل حجم پارامترهای بزرگ آنها ،مصرف انرژی زیادی داشته باشد .این موضوع به تحقیقاتی در زمینه کاه)ش مص)رف انرژ)ی مدلهای بزرگ زبان)ی منج)ر شده اس)ت .ب)ه عنوان مثال ،تحقیقات)ی در حال انجام اس)ت ک)ه ب)ه بهین ‌هس)ازی معماری مدلهای زبان)ی و کاه)ش حجم پارامترها می‌پردازد. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی خطاهای احتمالی مدلهای بزرگ زبان)ی ممک)ن اس)ت خطاهای)ی در تولی)د مت)ن انجام دهن)د ک)ه می‌توان)د منج)ر ب)ه اشتباهات ی)ا حت)ی تبلیغات نادرس)ت شود .ب)ه عل)ت استفاده از داده‌های وس)یعی ک)ه شام)ل اطالعات نادرس)ت ی)ا ناس)زا ممک)ن اس)ت باشن)د ،مدلهای بزرگ زبان)ی ممک)ن اس)ت محتوای)ی را تولی)د کنن)د ک)ه ب)ا ارزش‌های اخالق)ی ی)ا قانونی تضاد دارد. برای مثال ،ی)ک مدل ممک)ن اس)ت اطالعات نادرس)ت درباره ی)ک موضوع پیچیده ارائ)ه ده)د ک)ه می‌توان)د ب)ه س)وءتفاهم‌ها ی)ا حت)ی تص)میمات نادرس)ت منجر شود. بنابراین ،مدیریت داده‌های ورودی و اطمینان از کیفیت آنها به شدت حائز اهمیت است. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی مشکالت اخالقی مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د محتوای ناس)زا ی)ا تحریک‌کننده را تولی)د کنن)د ک)ه می‌توان)د ب)ه مشکالت اخالق)ی منج)ر شود .ب)ه عل)ت اس)تفاده از داده‌های وس)یعی که شام)ل محتوای ناس)زا ی)ا اخالل‌آفری)ن ممک)ن اس)ت باشن)د ،مدلهای بزرگ زبان)ی ممک)ن اس)ت ب)ه طور غیرعم)د محتوای)ی را تولی)د کنن)د ک)ه ب)ا ارزش‌های اخالقی تضاد دارد. ب)ه عنوان مثال ،ی)ک مدل ممک)ن اس)ت محتوای)ی را تولی)د کن)د ک)ه ب)ه تحری)ک علی)ه گروه‌های خاص اجتماع)ی منج)ر شود .بنابرای)ن ،مدیریت داده‌های ورودی و اطمینان از اینکه مدل‌ها به طور صحیح آموزش دیده‌اند ،به شدت حائز اهمیت است. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی بهبود پیوسته مدلهای بزرگ زبان)ی ب)ه بهبود پیوس)ته نیاز دارن)د ت)ا بتوانن)د ب)ا اس)تانداردهای باال و انتظارات کاربران همخوان)ی داشت)ه باشند .ب)ا پیشرف)ت فناوری و افزایش داده‌های وسیع‌تر ،مدلهای بزرگ زبانی باید به طور مداوم به روز شوند تا توانایی‌های خود را بهبود بخشند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی :فصل پنجم آینده مدلهای بزرگ زبانی ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی پیشرفت های تکنولوژیکی آینده مدلهای بزرگ زبان)ی ب)ا پیشرفت‌های تکنولوژیک)ی همراه خواه)د بود .انتظار می‌رود ک)ه مدلهای بزرگت)ر و دقیق‌تری توس)عه یابن)د ک)ه قادر ب)ه ح)ل مسائل پیچیده‌تری باشند .یکی از مهم‌ترین راه‌حل‌ها در این حوزه ،بهبود معماری‌های موجود است. برای مثال ،تحقیقات)ی در حال انجام اس)ت ک)ه ب)ه بهینه‌س)ازی معماری Transformerمی‌پردازد .ای)ن بهینه‌س)ازی‌ها شام)ل کاه)ش حج)م پارامتره)ا ،افزایش سرعت محاسبات ،و کاهش مصرف انرژی است .همچنین ،تحقیقات در زمینه استفاده از مدلهای چندزبانه و چندمدیا ( )Multimodalبرای ایجاد مدلهایی که قادر به پردازش تصاویر ،ویدئوها ،و حتی صدا باشند ،در حال انجام است. عالوه بر ای)ن ،فناوری‌های نوی)ن مث)ل محاس)بات کوانتوم)ی( ) Quantum Computingمی‌توانن)د نق)ش مهم)ی در بهبود عملکرد مدلهای بزرگ زبان)ی ایفا کنند .ای)ن فناوری‌ها می‌توانن)د به مدلهای زبانی اجازه دهن)د ت)ا با داده‌های بزرگت)ر و پیچیده‌ت)ر س)ر و کار داشت)ه باشن)د بدون اینکه با محدودیت‌های محاسباتی مواجه شوند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی کاربردهای جدید مدلهای بزرگ زبانی در آینده می‌توانند در حوزه‌های جدیدی مانند پزشکی ،حقوق ،و حتی علم اعصاب کاربرد داشته باشند .در حوزه پزشکی ،مدلهای بزرگ زبانی می‌توانند به طور موثر در تشخیص بیماری‌ها ،تحلیل عالئم ،و حتی نوشتن گزارش‌های پزشکی کمک کنند. در حوزه حقوق ،مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د ب)ه وکال و داوران در تحلی)ل قوانی)ن ،پیش‌بین)ی نتای)ج محاکمات ،و حت)ی نوشت)ن مس)تندات حقوق)ی کمک کنند. همچنین ،در حوزه علم اعصاب ،مدلهای بزرگ زبانی می‌توانند در تحلیل داده‌های مغزی و درک نحوه کارکرد زبان در مغز انسان نقش داشته باشند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی هوش مصنوعی عمومی (D)AGI مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د ب)ه س)مت هوش مص)نوعی عموم)ی ( )AGIحرک)ت کنن)د ک)ه ب)ه انس)ان‌ها در ح)ل مشکالت پیچیده کم)ک می‌کند AGI .ب)ه عنوان یک نوع هوش مصنوعی شناخته می‌شود که قادر به انجام تمام وظایف ذهنی انسان است ،از جمله فهمیدن زبان ،حل مسئله ،و حتی خالقیت. مدلهای بزرگ زبان)ی در حال حاض)ر تنه)ا ی)ک بخ)ش از AGIهس)تند ،ام)ا ب)ا پیشرفت‌های تکنولوژیک)ی ،انتظار می‌رود ک)ه ب)ه تدری)ج ب)ه س)مت هوش مص)نوعی عمومی حرکت کنند .این موضوع به تحقیقاتی در زمینه ترکیب مدلهای زبانی با مدلهای دیگر مانند مدلهای تصویری و صوتی منجر شده است. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی مدیریت داده ها مدیری)ت بهت)ر داده‌ه)ا و اس)تفاده از داده‌های ب)ا کیفی)ت باال ،بهبود عملکرد مدلهای بزرگ زبان)ی را تس)هیل خواه)د کرد .در حال حاض)ر ،مدلهای بزرگ زبانی از داده‌های وسیعی که از وب ،کتاب‌ها ،و شبکه‌های اجتماعی جمع‌آوری می‌شوند ،استفاده می‌کنند. ب)ا ای)ن حال ،کیفی)ت داده‌ه)ا ب)ه شدت بر عملکرد مدلهای زبان)ی تأثی)ر می‌گذارد .بنابرای)ن ،مدیری)ت داده‌ه)ا و اطمینان از اینک)ه داده‌های ورودی کیفی)ت باال دارن)د ،به شدت حائ)ز اهمی)ت اس)ت .در آینده ،انتظار می‌رود ک)ه روش‌های جدیدی برای جمع‌آوری و مدیری)ت داده‌ه)ا توس)عه یابن)د ک)ه ب)ه مدلهای زبان)ی اجازه می‌ده)د ت)ا با داده‌های با کیفیت باالتر سر و کار داشته باشند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی اعتبار سنجی و اعتماد اعتبارسنجی مدلهای بزرگ زبانی و اطمینان از اعتمادپذیری آنها در آینده حائز اهمیت خواهد بود .مدلهای بزرگ زبانی باید به طور مستمر تح)ت اعتبارسنجی قرار گیرند تا اطمینان حاصل شود که تولیدات آنها دقیق و قابل اعتماد هستند. )ت کاربران نرسد. برای مثال ،ی)ک مدل بزرگ زبان)ی ک)ه برای ترجم)ه متن‌های پزشک)ی اس)تفاده می‌شود ،بای)د ب)ه طور دقی)ق ترجم)ه کن)د ت)ا اطالعات اشتباه)ی ب)ه دس ِ بنابراین ،سیستم‌های اعتبارسنجی و ارزیابی عملکرد مدلهای زبانی باید به طور مداوم به روز شوند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی :فصل ششم اخالق و مدلهای بزرگ زبانی ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی مسائل اخالقی مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د مس)ائل اخالق)ی متعددی را ب)ه وجود بیاورن)د ،از جمل)ه ایجاد محتوای ناس)زا ،تبلیغات نادرس)ت ،و حت)ی تقل)ب در ارزیابی‌ها .ب)ه دلیل اس)تفاده از داده‌های وس)یعی ک)ه شامل اطالعات نادرس)ت ی)ا ناس)زا ممک)ن اس)ت باشن)د ،مدلهای بزرگ زبان)ی ممکن اس)ت به طور غیرعمد محتوای)ی را تولی)د کنن)د ک)ه با ارزش‌های اخالقی تضاد دارد. برای مثال ،ی)ک مدل ممک)ن اس)ت محتوای)ی را تولی)د کن)د ک)ه ب)ه تحریک علی)ه گروه‌های خاص اجتماع)ی منج)ر شود .بنابرای)ن ،مدیریت داده‌های ورودی و اطمینان از اینکه مدل‌ها به طور صحیح آموزش دیده‌اند ،به شدت حائز اهمیت است. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی محافظت از حریم خصوصی اس)تفاده از داده‌های شخص)ی در آموزش مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توان)د ب)ه مشکالت حری)م خص)وصی منج)ر شود .مدلهای بزرگ زبان)ی از داده‌های وس)یعی ک)ه شامل اطالعات شخصی ممکن است باشند ،استفاده می‌کنند. بنابرای)ن ،محافظ)ت از حری)م خص)وصی کاربران و اطمینان از اینک)ه داده‌های شخص)ی ب)ه درس)تی اس)تفاده می‌شون)د ،ب)ه شدت حائ)ز اهمی)ت است .در آینده ،انتظار می‌رود که روش‌های جدیدی برای حفاظت از داده‌های شخصی توسعه یابند که به مدلهای زبانی اجازه می‌دهد تا به طور امن از داده‌ها استفاده کنند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی تصمیم گیری انسان محور اهمیت دارد که مدلهای بزرگ زبانی تحت نظارت انسان‌ها باشند و تصمیم‌گیری‌های مهم را به انسان‌ها واگذار کنند .مدلهای بزرگ زبانی می‌توانند به طور موثر در حل مسائل پیچیده کمک کنند ،اما نباید به طور کامل به آنها اعتماد کرد. تص)میم‌گیری‌های مه)م ،ب)ه ویژ)ه در حوزه‌های)ی مث)ل پزشک)ی ،حقوق ،و حت)ی س)یاست ،بای)د ب)ه انس)ان‌ها واگذار شود .مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د به عنوان ابزاری برای کمک به انسان‌ها در تصمیم‌گیری عمل کنند ،اما نباید به جای انسان‌ها تصمیم‌گیری کنند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی عدالت و شفافیت ضه)ا یا مدلهای بزرگ زبان)ی بای)د ب)ه طور عادالن)ه و شفاف عم)ل کنن)د ت)ا از تبعی)ض و نابرابری جلوگیری شود .ب)ه دلی)ل اس)تفاده از داده‌های وس)یعی ک)ه شام)ل تبعی ‌ نابرابری‌ها ممکن است باشند ،مدلهای بزرگ زبانی ممکن است به طور غیرعمد تبعیض ایجاد کنند. برای مثال ،ی)ک مدل ممک)ن اس)ت در ترجم)ه متن‌ه)ا ی)ا تحلی)ل احس)اسات ،تبعی)ض ب)ه دلی)ل جنس)یت ،نژاد ،ی)ا فرهن)گ ایجاد کند .بنابرای)ن ،اطمینان از اینکه مدلهای بزرگ زبانی به طور عادالنه عمل می‌کنند ،به شدت حائز اهمیت است. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی فرهنگ و زبان مدلهای بزرگ زبانی باید به نحوه نگارش و فرهن)گ مختلف زبان‌ها حساس باشن)د ت)ا از توهی)ن یا بی احترامی جلوگیری شود .هر زبان و فرهنگ خصوصیات منحصر به فردی دارد که مدلهای بزرگ زبانی باید به آنها حساس باشند. برای مثال ،ی)ک مدل ترجم)ه بای)د ب)ه تفاوت‌های فرهنگ)ی بی)ن زبان‌ه)ا حس)اس باش)د ت)ا ترجمه‌های)ی ایجاد کن)د ک)ه ب)ه درس)تی معنای اص)لی را منتق)ل کنند .همچنین، مدلهای بزرگ زبانی باید به نحوه استفاده از زبان در فرهنگ‌های مختلف حساس باشند تا از توهین یا اخالل در ارتباطات جلوگیری شود. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی :فصل هفتم مدلهای بزرگ زبانی در ایران ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی وضعیت فعلی مدلهای بزرگ زبان)ی در ایران هنوز در حال توس)عه هس)تند ،ام)ا پیشرفت‌های قاب)ل توجه)ی در ای)ن حوزه دیده شده اس)ت .ب)ا وجود محدودیت‌های موجود ،از جمله محدودی)ت دس)ترسی ب)ه داده‌های وس)یع و مناب)ع محاس)باتی ،دانشمندان و توس)عه‌دهندگان ایران)ی توانس)ته‌اند پروژه‌های مهم)ی را در زمین)ه مدلهای بزرگ زبانی آغاز کنند. یک)ی از مهم‌تری)ن پروژه‌ه)ا در ای)ن حوزه ،توس)عه مدلهای زبان)ی فارس)ی‌زبان اس)ت .ای)ن مدلهای بومی‌س)ازی‌شده قادرن)د ب)ه طور موث)ر ب)ا س)اختارهای خاص زبان فارسی، اص)طالحات محلی ،و حت)ی لهجه‌های مختل)ف س)ر و کار داشت)ه باشند .این پروژه‌ه)ا ن)ه تنها ب)ه بهبود کیفی)ت خدمات هوش مص)نوعی در ایران کمک می‌کنن)د ،بلکه به حفظ هویت فرهنگی و زبانی کشور نیز می‌پردازند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی چالش ها مدلهای بزرگ زبانی در ایران با چالش‌های متعددی روبرو هستند که ازجمله شامل موارد زیر است: .1محدودیDت دسDترسیبDه داده‌های وسDیع :برخالف کشورهای)ی ک)ه ب)ه دلی)ل فعالیت‌های گس)ترده در وب و شبکه‌های اجتماع)ی ،دس)ترسی ب)ه داده‌های بزرگی دارند ،در ایران ،دسترسی به داده‌های کیفیت باال و متنوع محدود است. .2نیازبDه منابDع محاسDباتی قدرتمنDد :آموزش مدلهای بزرگ زبان)ی نیازمن)د اس)تفاده از س)خت‌افزارهای قدرتمن)د مث)ل GPUو TPUاس)ت ک)ه در ایران ب)ه دلیل محدودیت‌های اقتصادی و فنی ،به سختی در دسترس هستند. .3مشکالت حقوقی و اخالقی :جمع‌آوری داده‌های شخصی و استفاده از آنها در آموزش مدلهای بزرگ زبانی می‌تواند به مشکالت حقوقی و اخالقی منجر شود. شه)ا نبای)د ب)ه عنوان موانع)ی غیرقاب)ل عبور تلق)ی شوند .تحقیقات و توس)عه در ای)ن حوزه در حال ادام)ه اس)ت و انتظار می‌رود ک)ه با همکاری ب)ا ای)ن حال ،ای)ن چال ‌ بین‌المللی و استفاده از منابع موجود ،این چالش‌ها به زودی حل شوند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی کاربردهای محلی مدلهای بزرگ زبانی می‌توانند در حوزه‌های مختلفی در ایران کاربرد داشته باشند .برخی از مهم‌ترین کاربردها شامل موارد زیر است: .1ترجمDه :مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د ب)ه طور موث)ر در ترجم)ه متن‌های فارس)ی ب)ه زبان‌های دیگ)ر و برعک)س کم)ک کنند .ای)ن کاربرد ب)ه ویژ)ه در حوزه‌های)ی مثل آموزش ،تجارت ،و حتی سیاست نقش مهمی ایفا می‌کند. .2پشتیبانDی مشتریان :شرکت‌ه)ا و س)ازمان‌های ایران)ی می‌توانن)د از مدلهای بزرگ زبان)ی برای ارائ)ه خدمات پشتیبان)ی در زمان واقعی‌ اس)تفاده کنند .این خدمات می‌توانند به زبان فارسی و حتی لهجه‌های مختلف ارائه شوند. .3تحلیDل احسDاسات :مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د در تحلی)ل احس)اسات موجود در نظرات مشتریان در مورد محص)والت و خدمات کم)ک کنند .ای)ن اطالعات به شرکت‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیرند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی مشارکت های ایرانیان دانشمندان ایران)ی در س)راسر جهان ب)ه توس)عه مدلهای بزرگ زبان)ی کم)ک زیادی کرده‌اند .ای)ن دانشمندان در دانشگاه‌ه)ا و شرکت‌های بزرگ)ی مثل Google، ،Microsoftو OpenAIفعالیت می‌کنند و در پروژه‌های پیشرفته‌ای مثل GPTو BERTنقش داشته‌اند. عالوه بر ای)ن ،دانشمندان ایران)ی در داخ)ل کشور نی)ز تالش‌های قاب)ل توجه)ی در حوزه مدلهای بزرگ زبان)ی انجام داده‌اند .پروژه‌های)ی مث)ل توس)عه مدلهای زبانی فارسی‌زبان ،ایجاد پایگاه داده‌های فارسی ،و توسعه ابزارهای محلی نمونه‌ای از این تالش‌ها هستند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی آینده آینده مدلهای بزرگ زبان)ی در ایران ب)ا توس)عه بیشت)ر و همکاری بین‌الملل)ی موف)ق خواه)د بود .ب)ا افزای)ش دس)ترسی ب)ه مناب)ع محاس)باتی ،داده‌های وسیع ،و تکنولوژی‌های نوین ،انتظار می‌رود که مدلهای بزرگ زبانی ایرانی به طور قابل توجهی بهبود یابند. همچنی)ن ،افزای)ش توج)ه ب)ه مدلهای بومی‌س)ازی‌شده و اس)تفاده از زبان فارس)ی در توس)عه مدلهای هوشمن)د ،می‌توان)د ب)ه حف)ظ هوی)ت فرهنگ)ی و زبان)ی کشور کمک کند .با همکاری بین دانشگاه‌ها ،شرکت‌ها ،و دولت ،امیدواریم که مدلهای بزرگ زبانی در ایران به یکی از مهم‌ترین دستاوردهای علمی کشور تبدیل شوند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی :فصل هشتم آموزش و توسعه مدلهای بزرگ زبانی ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی دوره های آموزشی دوره‌های آموزش)ی متعددی برای یادگیری مدلهای بزرگ زبانی وجود دارد ک)ه ب)ه دانشجویان و حرفه‌ای‌ها کمک می‌کند .این دوره‌ه)ا شامل موضوعات مختلف)ی مثل معماری ،Transformerیادگیری عمیق ،و برنامه‌نویسی در محیط‌هایی مثل Pythonهستند. دانشجویان و حرفه‌ای‌ه)ا می‌توانن)د از ای)ن دوره‌ه)ا برای یادگیری مفاهی)م پیشرفت)ه مدلهای بزرگ زبان)ی اس)تفاده کنند .ب)ه عنوان مثال ،دوره‌های)ی مثل "Deep "Learning Specializationاز Courseraیا " "Natural Language Processing with Deep Learningاز ،Stanford Universityمنابع بسیار مفیدی برای یادگیری این حوزه هستند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی ابزارهای توسعه ابزارهایی مث)ل PyTorchو TensorFlowبه توسعه مدلهای بزرگ زبانی کمک می‌کنند .این ابزارها امکان استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری عمیق را فراهم می‌کنند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا مدلهای خود را به راحتی توسعه و آموزش دهند. ‌ت))ریدر ‌هایق))وی )س)تدر ح)ا))لیک))ه TensorFlowب)))ه د)ل)یلق))اب)لیت م)حبوب . ا ‌پ))ذیری در م)یانت))وس)ع ‌هد)هندگان ، PyTorchب)))ه خ)اط)ر س))اد)گ)یا)س)تفاد)ه) و ا)ن)عطاف ‌ها م)حبوب)یتب))یشتریدارد. )یدیدر ب))ینش))رک)ت ‌ها در م)حیط‌هایت))ول ، ز)م)ینه ا)جرا)یم)دل ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی پروژه‌های مفتوح‌ ronze ‏b پروژه‌های مفتوح ‌bronzeمانن)د Hugging Faceب)ه توس)عه مدلهای بزرگ زبان)ی کم)ک می‌کنند Hugging Face .یک پلتفرم مفتوح‌bronze است که امکان استفاده از مدلهای بزرگ زبانی پیش‌آموزش‌شده را فراهم می‌کند. توس)عه‌دهندگان می‌توانن)د از مدلهای موجود در Hugging Faceبرای Fine-Tuningاس)تفاده کنن)د و آنه)ا را برای تس)ک‌های خاص خود بهینه‌سازی کنند .این پلتفرم به دلیل سادگی استفاده و ابزارهای قوی‌ای که ارائه می‌دهد ،در میان محققان و توسعه‌دهندگان محبوب است. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی تحقیقات علمی تحقیقات علمی در حوزه مدلهای بزرگ زبانی به پیشرفت‌های مهمی منج)ر شده اس)ت .دانشگاه‌ه)ا و مرکزهای تحقیقات)ی در س)راسر جهان به بررسی مسائل مختلفی مثل کاهش مصرف انرژی مدلهای بزرگ زبانی ،بهبود کیفیت ترجمه ،و ایجاد مدلهای چندزبانه می‌پردازند. ای)ن تحقیقات ب)ه توس)عه مدلهای بزرگ زبان)ی کم)ک می‌کن)د و ب)ه ارتقاء عملکرد آنه)ا در کاربردهای مختل)ف می‌پردازد .ب)ه عنوان مثال ،تحقیقات)ی در حال انجام است که به استفاده از مدلهای بزرگ زبانی در تشخیص بیماری‌ها ،تحلیل داده‌های مغزی ،و حتی خلق محتوای هنری می‌پردازد. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی همکاری بین المللی همکاری بین‌الملل)ی در توس)عه مدلهای بزرگ زبان)ی ب)ه پیشرف)ت س)ریع ای)ن فناوری کم)ک می‌کند .دانشمندان و توس)عه‌دهندگان از س)راسر جهان با همکاری در پروژه‌های مشترک ،توانسته‌اند پیشرفت‌های قابل توجهی در این حوزه داشته باشند. همکاری بین‌الملل)ی ب)ه دلی)ل جمع‌آوری داده‌های وس)یع‌تر ،اس)تفاده از منابع محاس)باتی قدرتمندت)ر ،و اشتراک یافته‌های علمی ،نق)ش مهمی در توسعه مدلهای بزرگ یه)ا ،مدلهای بزرگ زبان)ی ب)ه س)مت هوش مص)نوعی عموم)ی ( )AGIحرک)ت کنن)د و ب)ه انس)ان‌ها در حل زبان)ی ایف)ا می‌کند .انتظار می‌رود ک)ه ب)ا ادام)ه ای)ن همکار ‌ مسائل پیچیده کمک کنند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی :فصل نهم مدلهای بزرگ زبانی و اجتماع ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی اثرات اجتماعی مدلهای بزرگ زبان)ی (LLMه)ا) تأثیرات عمیق)ی بر نحوه ارتباط انس)ان‌ها ب)ا یکدیگ)ر دارند .در جهان)ی ک)ه تعامل‌های دیجیتال ب)ه س)رعت رش)د کرده است ،مدلهای بزرگ زبانی نقش مهمی در تغییر نحوه ارتباط ما با فناوری و حتی یکدیگر ایفا می‌کنند. ب)ه عنوان مثال ،ای)ن مدلهای هوشمن)د قادرن)د در شبکه‌های اجتماع)ی ب)ه طور خودکار پاس)خ‌های منطق)ی و دقیق)ی ب)ه کاربران ارائ)ه دهند .ای)ن ویژگ)ی می‌توان)د به کاهش فاصله بین افراد کمک کند ،اما همچنین ممکن است به مشکالتی مثل تولید محتوای نادرست یا حتی تحریک علیه گروه‌های خاص منجر شود. عالوه بر ای)ن ،مدلهای بزرگ زبان)ی در حوزه آموزش و پرورش نی)ز تأثیرات قاب)ل توجه)ی دارند .ب)ه عنوان مثال ،ای)ن مدله)ا می‌توانن)د ب)ه دانشجویان در نوشتن مقاالت، ح)ل مس)ائل پیچیده ،و حت)ی یادگیری زبان‌های خارج)ی کم)ک کنند .ام)ا از طرف دیگ)ر ،اس)تفاده نادرس)ت از ای)ن فناوری می‌توان)د ب)ه تقل)ب در ارزیابی‌ه)ا ی)ا کاهش توانایی‌های انسان‌ها در تفکر مستقل منجر شود. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی تبلیغات و رسانه ها مدلهای بزرگ زبان)ی در تبلیغات و رس)انه‌ها کاربرد دارند .ای)ن مدلهای هوشمن)د می‌توانن)د ب)ه شرکت‌ه)ا در ایجاد محتوای تبلیغات)ی شخص)ی‌سازی‌شده کم)ک کنند .به عنوان مثال ،یک شرکت می‌تواند از LLMها برای نوشتن ایمیل‌های تبلیغاتی استفاده کند که به طور خاص برای هر مشتری طراحی شده‌اند. همچنی)ن ،مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د در تحلی)ل داده‌های رس)انه‌ای نق)ش داشت)ه باشند .ای)ن مدلهای می‌توانن)د احساسات موجود در نظرات کاربران درباره محصوالت یا خدمات را تشخیص دهند و به شرکت‌ها اطالعات مفیدی درباره عملکرد محصوالت ارائه دهند. ب)ا ای)ن حال ،اس)تفاده نادرس)ت از ای)ن فناوری می‌توان)د ب)ه تولی)د محتوای نادرس)ت ی)ا حت)ی تبلیغات تحریک‌آفری)ن منج)ر شود .بنابرای)ن ،اهمی)ت مدیری)ت اخالق)ی این فناوری بیش از پیش حائز اهمیت است. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی آموزش و پرورش مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د در آموزش و پرورش کاربرد داشت)ه باشند .ای)ن مدلهای هوشمن)د می‌توانن)د ب)ه معلمان در طراح)ی برنامه‌های آموزش)ی ،نوشت)ن سواالت ارزیابی ،و حتی ارائه خدمات پشتیبانی در زمان واقعی‌ کمک کنند. ب)ه عنوان مثال ،ی)ک معل)م می‌توان)د از LLMه)ا برای نوشت)ن س)واالت ارزیاب)ی اس)تفاده کن)د ک)ه ب)ه طور خاص برای س)طح تحص)یلی دانشجویان طراحی شده‌اند. همچنین ،مدلهای بزرگ زبانی می‌توانند به دانشجویان در یادگیری زبان‌های خارجی توسط ارائه متن‌های تمرینی و حتی تصحیح خطاهای زبانی کمک کنند . با این حال ،استفاده نادرست از این فناوری می‌تواند به کاهش توانایی‌های انسان‌ها در فکر مستقل و حل مسئله منجر شود .بنابراین ،اهمیت تعادل بین استفاده از فناوری و توسعه مهارت‌های انسانی بیش از پیش حائز اهمیت است. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی فرهنگ و هنر مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د در فرهن)گ و هن)ر کاربرد داشت)ه باشند .ای)ن مدلهای هوشمن)د می‌توانن)د ب)ه هنرمندان در نوشت)ن داس)تان‌ها ،شعره)ا ،و حت)ی نوشتن سناریوهای فیلم کمک کنند. ب)ه عنوان مثال ،ی)ک نویس)نده می‌توان)د از LLMه)ا برای تولی)د ایده‌های اولی)ه برای داس)تان‌ها ی)ا حت)ی نوشت)ن بخش‌های)ی از داس)تان اس)تفاده کند .همچنین ،مدلهای بزرگ زبانی می‌توانند به طراحان گرافیکی در تولید متن‌های خالقانه کمک کنند. ب)ا ای)ن حال ،اس)تفاده نادرس)ت از ای)ن فناوری می‌توان)د ب)ه کاه)ش اص)الت هنری و خالقی)ت انس)ان‌ها منج)ر شود .بنابرای)ن ،اهمی)ت توج)ه ب)ه ارزش‌های هنری و فرهنگی بیش از پیش حائز اهمیت است. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی جامعه دانشمندان جامع)ه دانشمندان در توس)عه مدلهای بزرگ زبان)ی نق)ش مهم)ی ایف)ا می‌کند .دانشمندان از س)رتاسر جهان ب)ه تحقیقات و توس)عه ای)ن فناوری می‌پردازن)د و به پیشرفت‌های قابل توجهی در این حوزه دست یافته‌اند. یه)ا ب)ه دلیل جمع‌آوری همکاری بی)ن دانشمندان مختل)ف ،ب)ه ویژ)ه در پروژه‌های مفتوح ،‌bronzeب)ه توس)عه مدلهای بزرگ زبان)ی کم)ک می‌کند .ای)ن همکار ‌ داده‌های وسیع‌تر ،استفاده از منابع محاسباتی قدرتمندتر ،و اشتراک یافته‌های علمی ،نقش مهمی در توسعه این فناوری ایفا می‌کنند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی :فصل دهم نتیجه گیری ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی خالصه مدلهای بزرگ زبان)ی (LLMه)ا) یک)ی از مهم‌تری)ن دس)تاوردها در حوزه هوش مص)نوعی هس)تند ک)ه توانای)ی فهمیدن و تولی)د مت)ن طبیع)ی را دارند .این مدلهای قدرتمند با استفاده از داده‌های وسیع و الگوریتم‌های پیشرفته ،به ما اجازه می‌دهند تا با زبان طبیعی به شیوه‌ای نزدیک به انسان‌ها تعامل داشته باشیم. مدلهای بزرگ زبان)ی در حوزه‌های مختلف)ی مث)ل ترجم)ه ،خالص)ه‌سازی مت)ن ،تحلی)ل احس)اسات ،تولی)د محتوا ،و حت)ی توس)عه نرم‌افزار کاربرد دارند .این فناوری در حال تحول جهانی است و تأثیرات عمیقی بر حوزه‌های مختلف دارد. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی چالش ها و فرصت ها شه)ا و فرص)ت‌های مدلهای بزرگ زبان)ی بای)د ب)ا دق)ت مدیری)ت شوند .از مص)رف انرژ)ی باال و نیاز ب)ه داده‌های بزرگ ،ت)ا مس)ائل اخالق)ی مرتب)ط ب)ا تولید محتوا و چال ‌ حفاظت از حریم خصوصی ،این چالش‌ها نشان‌دهنده پیچیدگی‌های موجود در این حوزه هستند. شه)ا نبای)د ب)ه عنوان موانع)ی غیرقاب)ل عبور تلق)ی شوند .تحقیقات و توس)عه در ای)ن حوزه در حال ادام)ه اس)ت و انتظار می‌رود ک)ه با همکاری ب)ا ای)ن حال ،ای)ن چال ‌ بین‌المللی و استفاده از منابع موجود ،این چالش‌ها به زودی حل شوند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی آینده آینده مدلهای بزرگ زبانی با پیشرفت‌های تکنولوژیکی و همکاری بین‌المللی موفق خواهد بود .انتظار می‌رود که مدلهای بزرگتر و دقیق‌تری توسعه یابند که قادر به حل مسائل پیچیده‌تری باشند. همچنین ،مدلهای بزرگ زبانی می‌توانند به سمت هوش مصنوعی عمومی ( )AGIحرکت کنند که به انسان‌ها در حل مشکالت پیچیده کمک می‌کند .این موضوع به تحقیقاتی در زمینه ترکیب مدلهای زبانی با مدلهای دیگر مانند مدلهای تصویری و صوتی منجر شده است. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی نقش انسان ها نق)ش انس)ان‌ها در مدیری)ت و توس)عه مدلهای بزرگ زبان)ی حیات)ی اس)ت .مدلهای بزرگ زبان)ی بای)د تح)ت نظارت انس)ان‌ها باشن)د و تص)میم‌گیری‌های مه)م را ب)ه انسان‌ها واگذار کنند. تص)میم‌گیری‌های مه)م ،ب)ه ویژ)ه در حوزه‌های)ی مث)ل پزشک)ی ،حقوق ،و حت)ی س)یاست ،بای)د ب)ه انس)ان‌ها واگذار شود .مدلهای بزرگ زبان)ی می‌توانن)د به عنوان ابزاری برای کمک به انسان‌ها در تصمیم‌گیری عمل کنند ،اما نباید به جای انسان‌ها تصمیم‌گیری کنند. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی پیام آخر مدلهای بزرگ زبان)ی ابزار قدرتمندی هستند ک)ه می‌توانن)د به جامع)ه کم)ک کنن)د ،اما باید ب)ا مس)ئولیت اس)تفاده شوند .ب)ا توج)ه ب)ه پتانسیل بالقوه ای)ن فناوری ،اهمیت مدیریت اخالقی و اجتماعی آن بیش از پیش حائز اهمیت است. انتظار می‌رود ک)ه ب)ا پیشرفت‌های تکنولوژیک)ی و همکاری بین‌الملل)ی ،مدلهای بزرگ زبان)ی ب)ه س)مت هوش مص)نوعی عموم)ی ( )AGIحرک)ت کنن)د و ب)ه انسان‌ها در حل مسائل پیچیده کمک کنند .این موضوع به تحقیقاتی در زمینه ترکیب مدلهای زبانی با مدلهای دیگر مانند مدلهای تصویری و صوتی منجر شده است. ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی پایان ارائه دهنده :عباس ترشیزی مدلهای بزرگ زبانی ( :)Large Language Modelsگامی به سوی هوش مصنوعی