LLM چیست؟ آشنایی کامل با مدل زبانی بزرگ، نحوه کارکرد و کاربردهای Large Language Model

وقتی از ChatGPT می‌خواهید یک ایمیل رسمی بنویسد یا چند خط کد پایتون تولید کند، پاسخ در ظاهر طی چند ثانیه آماده می‌شود، اما پشت آن یک مدل زبانی بزرگ یا LLM قرار دارد. LLM چیست و چطور می‌تواند متنی بسازد که پیوسته و قابل‌فهم به نظر برسد؟ در ساده‌ترین تعریف، LLM مدلی است که با حجم بسیار زیادی از متن آموزش می‌بیند و بر اساس الگوهایی که یاد گرفته، توکن بعدی را پیش‌بینی می‌کند. اگر می‌خواهید بدانید LLM چیست، در ادامۀ این مطلب از مبین هاست، از معنی این واژۀ مخفف تا نحوۀ آموزش، سازوکار مدل و کاربردهای واقعی آن را مرور می‌کنیم.

LLM چیست و مخفف چه عبارتی است؟

اگر بخواهیم مستقیم به سؤال «llm مخفف چیست؟» جواب بدهیم، باید بگوییم: LLM کوتاه‌شدۀ عبارت Large Language Model و به معنی «مدل زبانی بزرگ» است. صفت «بزرگ» معمولاً به مقیاس این مدل‌ها اشاره دارد؛ مدل‌هایی که می‌توانند میلیاردها پارامتر داشته باشند. این پارامترها در طول آموزش تنظیم می‌شوند تا مدل الگوهای زبان و رابطۀ میان توکن‌ها را یاد بگیرد؛ از ساختار جمله و لحن گرفته تا بعضی الگوهای پیچیده‌تر مثل طنز.

وقتی می‌پرسیم مدل زبانی بزرگ چیست، دربارۀ دسته‌ای از سیستم‌های هوش مصنوعی صحبت می‌کنیم که برای پردازش و تولید زبان انسان آموزش دیده‌اند و تفاوت مهم آن‌ها با نرم‌افزارهای قدیمی پردازش متن، در شیوۀ یادگیری است. آن نرم‌افزارها بیشتر به قواعدی متکی بودند که از قبل تعریف شده بود؛ در حالی که یک LLM الگوهای زبانی را از داده‌های آموزشی استخراج می‌کند.

مدل زبانی بزرگ چگونه کار می‌کند؟

برای درک کلی نحوۀ کار LLM، دو بخش اهمیت بیشتری دارند: تبدیل متن به واحدهایی که مدل بتواند پردازش کند و پیش‌بینی توکنی که با توجه به متن قبلی احتمال بیشتری برای قرار گرفتن در ادامه دارد. در ادامه به توضیح مفصل این دو بخش می‌پردازیم:

1) توکن‌سازی و پیش‌بینی توکن بعدی

متن ورودی ابتدا به قطعات کوچک‌تری به نام توکن تقسیم می‌شود. توکن ممکن است یک کلمۀ کامل، یک علامت نگارشی یا بخشی از یک کلمه باشد. مدل، این توکن‌ها را به نمایش‌های عددی تبدیل می‌کند و با توجه به متن قبلی، احتمال گزینه‌های مختلف برای توکن بعدی را می‌سنجد. تکرار همین فرایند است که در نهایت جمله‌ها و پاسخ‌های طولانی‌تر را شکل می‌دهد.

2) معماری ترنسفورمر و سازوکار Attention

پایۀ بسیاری از LLMها معماری ترنسفورمر است. در این معماری، سازوکاری به نام Attention کمک می‌کند مدل هنگام پردازش متن، ارتباط میان بخش‌های مختلف جمله را در نظر بگیرد؛ حتی زمانی که این بخش‌ها از هم فاصله دارند. برای مثال، در یک جملۀ طولانی باید مشخص شود یک ضمیر به کدام اسم اشاره می‌کند. Attention به مدل امکان می‌دهد چنین رابطه‌هایی را در متن دنبال کند و هر توکن را فقط به‌صورت جداگانه نبیند.

آموزش LLM چگونه انجام می‌شود؟

آموزش LLM معمولاً با مرحلۀ پیش‌آموزش شروع می‌شود. در این مرحله، مدل حجم بسیار زیادی از متن‌های بدون برچسب، از کتاب‌ها گرفته تا صفحات وب را پردازش می‌کند تا الگوهای عمومی زبان را یاد بگیرد. چنین آموزشی به توان پردازشی بالایی نیاز دارد و بسته به اندازۀ مدل و زیرساخت، می‌تواند هفته‌ها یا ماه‌ها طول بکشد.

پس از پیش‌آموزش، مدل می‌تواند با داده‌های کوچک‌تر و هدفمندتر فاین‌تیون شود تا برای رفتار یا کاربرد مشخصی تنظیم شود. بازخورد انسانی هم در برخی فرایندهای تنظیم مدل نقش دارد. در روشی مانند RLHF، انسان‌ها پاسخ‌های مختلف را ارزیابی می‌کنند و این بازخورد برای نزدیک‌تر کردن رفتار مدل به پاسخ‌های مطلوب به کار می‌رود. حاصل این مراحل، مدلی است که برای تعامل با کاربر و انجام وظایف مشخص آماده‌تر شده است.

معروف‌ترین مدل‌های زبانی بزرگ کدام‌اند؟

امروز LLMها به یک شرکت یا محصول خاص محدود نیستند و مدل‌های مختلفی با شیوه‌های دسترسی متفاوت ارائه می‌شوند. اگر با ChatGPT کار کرده باشید، یکی از شناخته‌شده‌ترین محصولات مبتنی بر LLM را تجربه کرده‌اید. در جدول زیر چند نمونه مطرح را کنار هم می‌بینید:

تفاوت این مدل‌ها فقط به شرکت سازنده محدود نمی‌شود. مدل‌های بسته معمولاً از طریق API یا یک اپلیکیشن در اختیار کاربر قرار می‌گیرند و دسترسی مستقیمی به وزن‌های مدل نمی‌دهند. در مقابل، مدل‌های متن‌باز امکان بیشتری برای اجرا روی زیرساخت شخصی، فاین‌تیون با داده‌های اختصاصی و کنترل داده‌ها در اختیار تیم‌های فنی می‌گذارند.

LLMها با زبان فارسی چقدر خوب کار می‌کنند؟

اگر با LLMها به زبان فارسی کار کرده باشید، احتمالاً دیده‌اید که کیفیت پاسخ‌ها همیشه به اندازۀ زبان انگلیسی یک‌دست نیست. یکی از دلایل این تفاوت، سهم کمتر متن فارسی در بسیاری از مجموعه‌داده‌های آموزشی است. به همین دلیل، بعضی مدل‌ها در جمله‌های روزمرۀ فارسی عملکرد خوبی دارند، اما در متن‌های تخصصی، ظرافت‌های زبانی یا اصطلاحات محاوره‌ای ممکن است دقتشان افت کند.

توکن‌سازی فارسی هم همیشه مشابه انگلیسی نیست. شکل نوشتن کلمات، نیم‌فاصله و ویژگی‌های خط فارسی می‌تواند باعث شود بعضی مدل‌ها برای پردازش حجم مشابهی از محتوا، توکن بیشتری مصرف کنند. در چنین شرایطی، زمان و هزینۀ پردازش هم می‌تواند افزایش پیدا کند. با بهتر شدن مدل‌ها و داده‌های آموزشی، کیفیت کار با زبان فارسی نیز به‌تدریج در حال بهبود است.

کاربردهای LLM در دنیای واقعی چیست؟

کاربرد LLMها فقط به گفت‌وگو با یک چت‌بات خلاصه نمی‌شود. این مدل‌ها حالا در بخش‌های مختلفی از تولید محتوا گرفته تا توسعۀ نرم‌افزار استفاده می‌شوند و چند نمونه رایج آن عبارت‌اند از:

• چت‌بات و پشتیبانی مشتری: برخی چت‌بات‌های سایت‌ها برای درک سؤال کاربر و ساختن پاسخ، از LLM در پشت صحنه استفاده می‌کنند.
• تولید و ویرایش محتوا: از تهیۀ پیش‌نویس و بازنویسی متن گرفته تا خلاصه‌کردن گزارش‌های طولانی، LLM می‌تواند بخشی از کارهای نوشتاری را سریع‌تر کند.
• برنامه‌نویسی و دستیارهای کد: توسعه‌دهنده‌ها برای تکمیل کد، پیدا کردن باگ یا نوشتن تست از ابزارهای مختلف، از جمله بهترین هوش مصنوعی برای برنامه نویسی، استفاده می‌کنند که بسیاری از آن‌ها بر پایۀ مدل‌های زبانی بزرگ ساخته شده‌اند.
• ترجمه و خلاصه‌سازی: LLMها می‌توانند متن را میان زبان‌های مختلف ترجمه کنند یا نکات اصلی یک سند طولانی را در قالبی کوتاه‌تر ارائه دهند.
• جست‌وجوی هوشمند: در معماری‌هایی مانند RAG، مدل زبانی در کنار یک پایگاه دانش اختصاصی قرار می‌گیرد تا پاسخ را با استفاده از اطلاعات همان منبع تولید کند.

مزایا و محدودیت‌های LLM چیست؟

سرعت و انعطاف‌پذیری از مهم‌ترین مزیت‌های LLMهاست. این مدل‌ها می‌توانند بخشی از کارهایی را که به بررسی یا نوشتن دستی نیاز دارند، در زمان کوتاه‌تری انجام دهند. با این حال، سرعت بالا به معنی بی‌خطا بودن خروجی نیست و استفادۀ درست از LLM به شناخت محدودیت‌های آن هم نیاز دارد.

یکی از شناخته‌شده‌ترین محدودیت‌ها Hallucination یا «توهم مدل» است؛ یعنی مدل ممکن است اطلاعات نادرستی تولید کند و همان اطلاعات را با لحنی مطمئن ارائه دهد. به همین دلیل، در موضوعات حساس یا فنی نباید خروجی مدل را بدون بررسی پذیرفت. اجرای یک مدل زبانی بزرگ روی زیرساخت شخصی هم به منابع سخت‌افزاری قابل‌توجهی نیاز دارد و هرچه مدل سنگین‌تر باشد، نیاز به پردازنده و حافظه بیشتر می‌شود.

سوگیری داده‌ها مسئلۀ دیگری است که باید در نظر گرفت. مدل از الگوهای موجود در داده‌های آموزشی یاد می‌گیرد و ممکن است بخشی از سوگیری‌ها یا خطاهای همان داده‌ها در پاسخ‌هایش دیده شود. هزینۀ استفاده نیز بسته به مدل و حجم درخواست‌ها می‌تواند مهم باشد؛ به‌خصوص در کسب‌وکارهایی که تعداد زیادی درخواست را به‌صورت مداوم پردازش می‌کنند.

نکتۀ کاربردی: اگر قصد دارید مدلی متن‌باز مانند LLaMA یا Gemma را روی زیرساخت خودتان اجرا کنید، منابع پردازشی سرور را با اندازه و نیازهای مدل تطبیق دهید. اجرای یک مدل سنگین روی منابع محدود معمولاً به افت شدید سرعت یا خطای حافظه منجر می‌شود.

تفاوت LLM با چت‌بات‌های سنتی و NLP کلاسیک چیست؟

چت‌بات‌های سنتی معمولاً بر اساس قواعد و الگوهای مشخص کار می‌کردند. اگر کاربر چیزی خارج از سناریوهای از پیش تعریف‌شده می‌نوشت، احتمال پاسخ نامرتبط یا ناتوانی ربات در ادامۀ گفت‌وگو بالا می‌رفت. روش‌های کلاسیک NLP هم اغلب برای وظایف مشخصی مثل تشخیص نام‌ها یا تحلیل احساسات طراحی می‌شدند، نه تولید آزادانۀ متن.

LLMها انعطاف بیشتری در مواجهه با ورودی‌های متنوع دارند. چون با حجم بزرگی از متن آموزش دیده‌اند، می‌توانند برای جمله‌هایی که عیناً در داده‌های آموزشی ندیده‌اند نیز پاسخ تولید کنند. همین توانایی در تعمیم الگوهای زبانی، فاصلۀ میان یک ربات مبتنی بر سناریو و یک دستیار زبانی را کمتر کرده است.

جمع‌بندی

LLM یا مدل زبانی بزرگ، بخش مهمی از فناوری پشت بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی امروزی است. این مدل‌ها متن را به توکن تبدیل می‌کنند، با کمک معماری‌هایی مانند ترنسفورمر رابطه میان بخش‌های متن را پردازش می‌کنند و بر اساس الگوهای آموخته‌شده، ادامۀ پاسخ را می‌سازند. کاربردشان هم از چت‌بات و تولید محتوا گرفته تا برنامه‌نویسی و جست‌وجوی هوشمند گسترده شده است.

اگر قصد دارید یک مدل متن‌باز را روی زیرساخت خودتان اجرا کنید یا اپلیکیشنی مبتنی بر LLM بسازید، انتخاب منابع پردازشی مناسب یکی از تصمیم‌های مهم ابتدای کار است. یک سرور مجازی با منابع متناسب می‌تواند بستر اجرای پروژه را فراهم کند و در صورت رشد نیازها، مسیر توسعۀ زیرساخت را هم ساده‌تر نگه دارد.

سوالات متداول