آدرس:
مشهد - بلوار کوثر - کارخانه نوآوری
تلفن:
۰۹۱۵ ۷۷۹ ۷۳۱۵
مشهد - بلوار کوثر - کارخانه نوآوری
۰۹۱۵ ۷۷۹ ۷۳۱۵
مدلهای زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLMs) نوعی از مدلهای هوش مصنوعی هستند که برای درک ،پردازش و تولید زبان طبیعی انسان طراحی شده است. آنها «بزرگ» نامیده میشوند زیرا حاوی میلیاردها پارامتر هستند که به آنها امکان میدهد الگوهای پیچیده در دادههای زبان را پردازش کنند.
این فناوری در پشت صحنه تمام رباتهای گفتگو محور، نقش فعالی را ایفا میکند.
مدلهای زبانی بزرگ معمولاً با استفاده از تکنیکهای یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکههای عصبی(neural network)آموزش میبینند و به دلیل حجم بالای دادههایی که بر روی آنها آموزش میبینند، قادر به درک و تولید زبان به شکل طبیعی و انسانی هستند. این مدلها در بسیاری از کاربردها از جمله چتباتها، دستیارهای مجازی، و ابزارهای نوشتاری مورد استفاده قرار میگیرند.
برخی از کاربردهای این مدلها عبارتند از:
تولید متن: مدلهای زبانی بزرگ میتوانند متنهای جدیدی را بر اساس ورودیهای داده شده تولید کنند، از جمله داستانها، مقالات، و پاسخ به سوالات.
ترجمه زبان: این مدلها میتوانند متون را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند.
خلاصهسازی: توانایی خلاصه کردن متون طولانی به شکل مختصر و مفید.
پاسخ به سوالات: این مدلها میتوانند به سوالات مختلف پاسخ دهند و اطلاعات را از متون استخراج کنند.
تحلیل احساسات: توانایی تشخیص احساسات و نظرات موجود در متون در این مدل ها وجود دارد.
شخصیسازی: میتوانند با توجه به دادههای کاربر، پاسخها و پیشنهادات شخصیسازی شدهای ارائه دهند
مدلهای زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT-4 ویژگیهای برجستهای دارند که آنها را به ابزارهای قدرتمند در پردازش زبان طبیعی تبدیل میکند. برخی از این ویژگیها عبارتند از:
1. مقیاسپذیری: مدلهای LLM از میلیاردها پارامتر تشکیل شدهاند، که به آنها امکان میدهد تا مقادیر زیادی از دادهها را پردازش و تحلیل کنند.
2. درک زبان طبیعی: این مدلها قادر به درک و تولید متن در سطح زبان طبیعی هستند، به این معنی که میتوانند به سوالات پاسخ دهند، متن را خلاصه کنند، و متون پیچیده را توضیح دهند.
3. تولید زبان طبیعی: LLMها میتوانند متنهای جدیدی را تولید کنند که از نظر ساختار و محتوا به متون انسانی نزدیک باشد، از جمله تولید مقالات، داستانها، یا حتی کدهای برنامهنویسی.
4. یادگیری بدون نظارت: این مدلها با استفاده از دادههای گسترده و بدون نیاز به برچسبگذاری دستی، بهصورت خودکار یاد میگیرند، که باعث میشود در گستره وسیعی از زمینهها کاربردی باشند.
5. سازگاری با وظایف مختلف: LLMها میتوانند برای انجام وظایف مختلفی مانند ترجمه زبان، پاسخ به سوالات، ایجاد محتوا، تحلیل دادهها و موارد دیگر به کار روند.
6. انعطافپذیری: این مدلها به راحتی میتوانند با کمترین تنظیمات و با استفاده از دادههای جدید، برای حوزههای خاص یا کاربردهای خاص سفارشیسازی شوند.
7. حافظه گسترده: LLMها قادرند متون طولانی را پردازش و اطلاعات مربوط به چندین پاراگراف را بهخاطر بسپارند و در مکالمات و متون به آنها ارجاع دهند.
8. پشتیبانی چندزبانه: بسیاری از LLMها قادر به پشتیبانی از چندین زبان هستند و میتوانند به زبانهای مختلف تولید و پردازش محتوا کنند.
این ویژگیها LLMها را به ابزارهای قدرتمندی برای تحقیقات، تولید محتوا، و بسیاری از کاربردهای دیگر در حوزههای مختلف تبدیل میکند.