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

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