هوش مصنوعی در سال‌های اخیر شاهد تحولات عظیمی بوده است و یکی از جدیدترین این دستاوردها، مدل زبانی بزرگ LLaMA است که توسط شرکت متا در اوایل سال ۲۰۲۳ منتشر شد. این مدل به سرعت به یکی از ابزارهای برتر برای محققان حوزه هوش مصنوعی تبدیل شده است و به عنوان نمونه‌ای برجسته از فناوری‌هایی که در خدمت توسعه دانش آزاد و دسترسی همگانی به اطلاعات قرار گرفته‌اند، مورد استقبال قرار گرفته است. LLaMA، با رویکردی متفاوت نسبت به دیگر مدل‌های زبانی بزرگ، با ابعاد کوچکتر اما کارایی بالاتر عرضه شده است که امکان استفاده گسترده‌تری از آن، حتی برای محققانی که به منابع محاسباتی محدود دسترسی دارند، فراهم کرده است.
معرفی ابزارهای جدید هوش مصنوعی در برنامه‌ها و نرم‌افزارهای شرکت متا (meta)
مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) عموماً برای آموزش و اجرای مؤثر، به منابع محاسباتی بسیار زیادی نیاز دارند. اما متا با معرفی LLaMA تلاش کرده تا این مانع بزرگ را برای جامعه علمی کاهش دهد. مدل‌های LLaMA با توجه به سایزهای مختلف خود (۷ میلیارد، ۱۳ میلیارد، ۳۳ میلیارد و ۶۵ میلیارد پارامتر) برای نیازهای مختلف طراحی شده‌اند و می‌توانند با دقت و انعطاف‌پذیری بالا وظایف متنوعی را انجام دهند. از جمله ویژگی‌های برجسته این مدل، توانایی آن در پردازش حجم عظیمی از داده‌هاست که منجر به نتایج دقیق‌تر و کاربردهای گسترده‌تر می‌شود.
بهترین مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در سال 2024
LLaMA از داده‌های زبان‌های مختلف جهان بهره گرفته و بر اساس توکن‌های متعدد آموزش دیده است تا بتواند با طیف گسترده‌ای از وظایف پیچیده سازگار شود. این انعطاف‌پذیری باعث می‌شود که LLaMA برای مقاصد تحقیقاتی در حوزه‌های مختلف، از جمله پردازش زبان طبیعی، تولید متن‌های خلاقانه و تحلیل داده‌ها مورد استفاده قرار گیرد. اما در عین حال، مدل‌های زبانی بزرگ همچنان با چالش‌هایی نظیر تعصب (سوگیری) و تولید محتوای نادرست (توهم هوش مصنوعی) روبه‌رو هستند و متا با انتشار LLaMA امیدوار است تا محققان بتوانند با دسترسی به این مدل و استفاده از کد منبع آن، به حل این مسائل بپردازند و هوش مصنوعی را به سوی مسئولیت‌پذیری بیشتر هدایت کنند.
اخلاق هوش مصنوعی یا هوش مصنوعی اخلاقی | آینده پایدار با توسعه فناوری‌های مسئولانه
در نهایت، انتشار LLaMA تحت مجوزهای تحقیقاتی و غیرتجاری از سوی متا، گامی مهم در جهت دموکراتیزه کردن دسترسی به فناوری‌های پیشرفته محسوب می‌شود. با این حرکت، متا در صدد است تا جامعه علمی و صنعتی بتواند با همکاری‌های مشترک، به دستاوردهای جدیدی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی دست یابد و دستورالعمل‌هایی برای رشد مسئولانه و اخلاق‌مدارانه این فناوری‌ها تدوین کند. آینده‌ی هوش مصنوعی با مدل‌هایی همچون LLaMA، بی‌شک روشن‌تر و امیدوارکننده‌تر خواهد بود.
سوسیالیسم در عصر هوش مصنوعی هم شکست می‌خورد
فهرست مطالب
معرفی هوش مصنوعی شرکت متا به نام لاما (LLaMA)
شرکت متا، با هدف ترویج علم آزاد و دسترسی همگانی به دانش، در اوایل سال 2023 مدل زبانی بزرگ و پیشرفته‌ی خود به نام LLaMA را منتشر کرده است (Large Language Model Meta AI). مدل زبانی LLama یک سیستم هوش مصنوعی بسیار پیشرفته است که توانایی درک و تولید زبان طبیعی را دارد. این مدل با استفاده از تکنیک‌های پیچیده یادگیری ماشین، حجم عظیمی از اطلاعات را پردازش می‌کند تا الگوهای زبانی را شناسایی کند. LLama دارای میلیاردها پارامتر است که به آن اجازه می‌دهد تا روابط پیچیده بین کلمات و عبارات را درک کند و پاسخ‌های بسیار دقیق و مرتبط با زمینه را تولید کند.
چیزی که LLama را از سایر مدل‌های زبانی متمایز می‌کند، معماری منحصر به فرد آن است. معماری LLama به ساختار داخلی و نحوه عملکرد این مدل اشاره دارد. به عبارت ساده‌تر، معماری LLama تعیین می‌کند که این مدل چگونه اطلاعات را پردازش می‌کند و از آن‌ها یاد می‌گیرد. این معماری خاص به LLama اجازه می‌دهد تا در انجام وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی مانند ترجمه، خلاصه‌سازی متن و پاسخ به سوالات، عملکرد بسیار خوبی داشته باشد.
این ویژگی به محققانی که به منابع محاسباتی گسترده دسترسی ندارند، امکان می‌دهد تا به راحتی از این مدل استفاده کنند و مطالعات خود را پیش ببرند. در واقع، متا با این اقدام، دسترسی به فناوری‌های پیشرفته‌ی هوش مصنوعی را برای جامعه‌ی علمی گسترده‌تر تسهیل کرده و به دموکراتیزه کردن دانش در این حوزه کمک شایانی کرده است.
نبوغ در ابعاد کوچک: آشنایی با GPT-4o Mini
آموزش مدل‌های پایه کوچکتری مانند LLaMA در حوزه مدل‌های زبانی بزرگ به دلیل مزایای متعدد آن، بسیار مورد توجه قرار گرفته است. این مدل‌ها به منابع محاسباتی بسیار کمتری نیاز دارند و در نتیجه، محققان می‌توانند با صرف هزینه و زمان کمتر، ایده‌های جدید خود را آزمایش کرده و کارهای همتایان خود را بررسی کنند.
مدل‌های پایه بر روی حجم عظیمی از داده‌های بدون برچسب آموزش می‌بینند و همین امر باعث می‌شود تا آن‌ها برای انجام طیف گسترده‌ای از وظایف مختلف، بسیار انعطاف‌پذیر باشند. به عبارت دیگر، این مدل‌ها قابلیت یادگیری و تطبیق با وظایف جدید را به خوبی دارند.
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised learning): گامی فراتر از هوش مصنوعی سنتی
جزئیات مدل هوش مصنوعی لاما
متا مدل LLaMA را در چندین سایز مختلف عرضه کرده است تا محققان بتوانند با توجه به نیازهای خود، مدلی مناسب را انتخاب کنند (7 میلیارد، 13 میلیارد ، 33 میلیارد و 65 میلیارد پارامتر). مدل لاما 1 دارای پنجره کانالی 2048 توکنی و بیشترین توکن نیز 2048 می‌باشد. همچنین، این شرکت کارت مدل LLaMA را نیز منتشر کرده است که جزئیات فنی مربوط به ساخت این مدل و اصول اخلاقی حاکم بر آن را شرح می‌دهد.
در سال‌های اخیر، مدل‌های زبانی بزرگ به پیشرفتهای چشمگیری دست یافته‌اند. این مدل‌ها، که با میلیاردها پارامتر آموزش دیده‌اند، قادرند طیف وسیعی از وظایف پیچیده را انجام دهند. از جمله این توانایی‌ها می‌توان به تولید متن‌های خلاقانه، حل مسائل ریاضی پیچیده، پیش‌بینی ساختارهای پروتئینی و پاسخگویی به سوالات پیچیده اشاره کرد.
این مدل‌ها نشان داده‌اند که هوش مصنوعی می‌تواند به طور گسترده‌ای در زندگی انسان‌ها نفوذ کرده و مزایای بسیاری را به همراه داشته باشد. به عبارت دیگر، مدل‌های زبانی بزرگ، نمونه‌ای روشن از پتانسیل بالای هوش مصنوعی برای بهبود زندگی میلیاردها نفر در سراسر جهان هستند.
پرامپت نویسی : چگونه هوش مصنوعی را به برده‌ی خود تبدیل کنیم!
معماری هوشمند LLama: پارامترهای یادگیری و معماری مبتنی بر توجه (attention)
جادوی واقعی مدل زبانی LLama در ساختار درونی آن نهفته است. این مدل با استفاده از میلیاردها پارامتر آموزش دیده است که هر یک نمایانگر یک دانش یا ارتباط خاص است. این پارامترها به LLama اجازه می‌دهند تا پاسخ‌های بسیار دقیق و طبیعی به سوالات کاربر بدهد. در واقع، این پارامترها مغز متفکر LLama هستند که به آن توانایی درک و تولید زبان را می‌دهند.
اما این تنها بخشی از ماجراست. معماری خاص LLama نیز نقش بسیار مهمی در عملکرد آن دارد. این مدل بر اساس معماری ترنسفورمر ساخته شده است که یک روش نوین برای پردازش زبان طبیعی است. ترنسفورمر به LLama اجازه می‌دهد تا روابط بین کلمات را در یک جمله یا پاراگراف به خوبی درک کند. این ویژگی به مدل کمک می‌کند تا متن‌های طولانی و پیچیده را تحلیل کند و پاسخ‌های مرتبط و منطقی تولید کند.
برای اینکه بهتر بتوان معماری LLama را درک کرد، می‌توان آن را به یک ساختمان چند طبقه تشبیه کرد. هر طبقه از این ساختمان یک لایه از مدل است. در هر لایه، یک مکانیزم توجه وجود دارد که به مدل کمک می‌کند تا مهم‌ترین کلمات در یک جمله را شناسایی کند. همچنین، یک شبکه عصبی پیش‌خور (feed-forward) نیز در هر لایه وجود دارد که اطلاعات را پردازش می‌کند. تعداد طبقات، اندازه هر طبقه و تعداد پارامترها در هر طبقه، همه بر توانایی مدل در یادگیری و تولید زبان تأثیرگذار هستند.
شبکه عصبی مصنوعی چیست؟ معرفی کاربردها و انواع آن
محدودیت‌های هوش مصنوعی LLaMA
با وجود پیشرفتهای چشمگیر در حوزه مدل‌های زبانی بزرگ، محققان همچنان با محدودیت‌هایی در دسترسی به این مدل‌ها روبرو هستند. دلیل اصلی این محدودیت، نیاز به منابع محاسباتی بسیار زیاد برای آموزش و اجرای این مدل‌ها است.
این محدودیت در دسترسی، باعث شده است که محققان نتوانند به طور کامل به درک نحوه عملکرد این مدل‌ها بپردازند. در نتیجه، پیشرفت در زمینه بهبود قابلیت اطمینان این مدل‌ها و کاهش مشکلاتی مانند تعصب، تولید محتوای سمی و اطلاعات نادرست، با کندی مواجه شده است.
به عبارت دیگر، اگرچه مدل‌های زبانی بزرگ پتانسیل بسیار بالایی دارند، اما محدودیت‌های دسترسی به آن‌ها، مانعی جدی برای پیشرفت تحقیقات در این حوزه محسوب می‌شود.
کاربردهای مدل هوش مصنوعی لاما
در قلب مدل زبانی LLama، یک مکانیزم پیچیده بر پایه یادگیری ماشین نهفته است. این مدل با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، احتمال آمدن یک کلمه خاص را پس از کلمات قبلی در یک جمله پیش‌بینی می‌کند. این توانایی به LLama اجازه می‌دهد تا متن‌هایی تولید کند که بسیار شبیه به نوشته‌های انسانی هستند. به عبارت دیگر، LLama می‌تواند به سوالات پاسخ دهد، متون را ترجمه کند و حتی داستان‌سرایی کند.
برای آموزش LLama، از حجم عظیمی از متن‌های موجود در اینترنت استفاده شده است. با این حال، طبق اذعان شرکت متا، این مدل درک عمیقی از معنای کلی این متون ندارد و تنها الگوهای آماری آن‌ها را یاد گرفته است. به همین دلیل، LLama به اطلاعات شخصی یا محرمانه دسترسی ندارد و نمی‌تواند به عنوان یک منبع اطلاعاتی دقیق و کامل به آن اعتماد کرد.
یکی از ویژگی‌های برجسته LLama، توانایی آن در تولید انواع مختلف متن است. این مدل می‌تواند از نوشتن مقاله‌های علمی گرفته تا تهیه گزارش‌های تجاری، به کاربران کمک کند. علاوه بر این، LLama می‌تواند متون را از زبانی به زبان دیگر ترجمه کند و به سوالات کاربران پاسخ‌های مرتبط و مفید بدهد. یکی دیگر از قابلیت‌های جالب LLama، توانایی آن در تکمیل متن‌های ناقص است. به این معنی که اگر کاربر بخشی از یک جمله یا یک پاراگراف را بنویسد، LLama می‌تواند بقیه آن را به طور هوشمندانه پیش‌بینی کند.
مدل‌های زبانی کوچکتر که با استفاده از حجم عظیمی از داده‌ها (توکن‌ها) آموزش دیده‌اند، قابلیت تطبیق‌پذیری بالاتری دارند. این مدل‌ها را می‌توان به راحتی برای انجام کارهای خاص و کاربردهای ویژه تنظیم کرد.
به عنوان مثال، مدل‌های LLaMA 65B و 33B متا بر روی 1.4 تریلیون توکن آموزش دیده‌اند. این حجم عظیم از داده‌ها، به این مدل‌ها امکان می‌دهد تا طیف گسترده‌ای از وظایف را با دقت بالایی انجام دهند. حتی کوچکترین مدل متا، LLaMA 7B، نیز بر روی یک تریلیون توکن آموزش دیده است و عملکرد بسیار خوبی دارد.
در واقع، حجم بالای داده‌های آموزشی، به مدل‌ها کمک می‌کند تا الگوهای پیچیده‌تری را در زبان شناسایی کنند و در نتیجه، عملکرد بهتری در وظایف مختلف از خود نشان دهند.
نحوه عملکرد مدل هوش مصنوعی LLaMA
مدل زبانی LLaMA، مانند دیگر مدل‌های مشابه، با دریافت چند کلمه به عنوان ورودی، کلمه بعدی را پیش‌بینی می‌کند و به این ترتیب، متن را به‌صورت خودکار تولید می‌کند. برای آموزش این مدل، محققان از مجموعه‌ای گسترده از متون به ۲۰ زبان پرکاربرد دنیا استفاده کرده‌اند. به طور خاص، تمرکز بر زبان‌هایی با الفبای لاتین و سیریلیک (Cyrillic) بوده است.
چالش‌های هوش مصنوعی لاما
مدل‌های زبانی بزرگ، از جمله مدل LLaMA، هنوز با چالش‌هایی مانند بروز تعصب، تولید محتوای سمی و ایجاد توهمات روبرو هستند. برای رفع این مشکلات، تحقیقات بیشتری مورد نیاز است. برای بررسی دقیق از اینکه مدل‌های زبانی بزرگ چگونه کار می‌کنند پیشنهاد می‌شود مقاله‌ی منشتر شده از هامیا ژورنال با عنوان “رمزگشایی از دنیای هوش مصنوعی و LLM: از توکن‌ها تا پنجره‌های کانالی” را مطالعه نمایید.
مدل LLaMA به عنوان یک مدل پایه، طوری طراحی شده است که بتوان از آن در کاربردهای مختلفی استفاده کرد. برخلاف مدل‌های تخصصی که برای انجام وظایف خاصی ساخته شده‌اند، LLaMA انعطاف‌پذیری بیشتری دارد. با انتشار کد منبع LLaMA، محققان می‌توانند به‌راحتی روش‌های جدیدی را برای کاهش یا حذف این مشکلات در مدل‌های مشابه آزمایش کنند.
در پروژه لاما، متا با انجام ارزیابی‌هایی بر روی مدل LLaMA، محدودیت‌های آن را در زمینه تعصب و سمی بودن نشان داده‌است. هدف از این کار، تشویق تحقیقات بیشتر در این حوزه مهم است.
مجوزهای استفاده و دسترسی به مدل هوش مصنوعی LLaMA
برای حفظ اعتبار و جلوگیری از استفاده نادرست، این مدل زبانی تحت مجوزی غیرتجاری و صرفاً برای اهداف تحقیقاتی منتشر شده است. دسترسی به این مدل به صورت موردی به محققان دانشگاهی، کارمندان سازمان‌های دولتی و غیردولتی و پژوهشگران صنایع در سراسر جهان اعطا شده است. افرادی که مایل به استفاده از این مدل هستند، می‌توانند لینک درخواست دسترسی را در مقاله تحقیاتی مربوطه پیدا کنند.
آینده هوش مصنوعی لاما
مدل زبانی LLama پتانسیل بسیار بالایی برای تغییر آینده هوش مصنوعی شرکت متا دارد. با پیشرفتهای مداوم در این مدل، می‌توان انتظار داشت که کاربردهای آن در نرم افزارهای مختلف این شرکت اعم از اینستاگرام، واتس‌آپ، فیسبوک و غیره گسترش یابد. به عنوان مثال، LLama می‌تواند به توسعه دستیارهای هوشمند کمک کند که به صورت طبیعی با انسان‌ها تعامل داشته باشند و همچنین روش‌های پردازش زبان را به طور قابل توجهی بهبود بخشد.
با این حال، استفاده از مدل‌های پیشرفتهای مانند LLama همراه با چالش‌هایی نیز هست. یکی از مهم‌ترین این چالش‌ها، مسائل اخلاقی مرتبط با هوش مصنوعی است. مواردی مانند حفظ حریم شخصی کاربران، جلوگیری از ایجاد تعصبات در مدل و استفاده عادلانه از این فناوری، از جمله مواردی هستند که باید به دقت مورد توجه قرار گیرند. توسعه‌دهندگان و کاربران LLama باید اطمینان حاصل کنند که از این مدل به صورت مسئولانه و با رعایت اصول اخلاقی استفاده می‌کنند.
هوش مصنوعی اپل : تلفیق نوآوری و حفظ حریم خصوصی در کنفرانس WWDC 2024
مدل زبانی LLama، یک جهش بزرگ در حوزه هوش مصنوعی شرکت متا محسوب می‌شود. این مدل قدرتمند، با توانایی‌های پیشرفته خود، امکان تعامل طبیعی‌تر و عمیق‌تر انسان و ماشین را فراهم کرده است. کاربردهای متنوع LLama در حوزه‌های مختلفی مانند خدمات مشتری، آموزش و حتی خلاقیت‌های هنری، پتانسیل‌های بی‌نظیری را برای این مدل نشان می‌دهد.
با توجه به محبوبیت بالای پلتفرم‌های اجتماعی مانند اینستاگرام در ایران، مدل‌هایی مانند LLama می‌توانند در آینده‌ای نزدیک، تحولات شگرفی را در نحوه تعامل کاربران ایرانی با فناوری ایجاد کنند. از تولید محتوای شخصی‌سازی شده تا ارائه خدمات هوشمندانه، LLama می‌تواند به بهبود تجربه کاربری در این پلتفرم‌ها کمک شایانی کند.
با ادامه تحقیقات و توسعه در این حوزه، می‌توان آینده‌ای را تصور کرد که در آن هوش مصنوعی، به ویژه مدل‌هایی مانند LLama، به بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی روزمره ما تبدیل شده و به حل چالش‌های پیچیده کمک کند.
