پارامتر هوش مصنوعی و نقش آن در عملکرد مدل‌ها

پیشرفت‌های چشمگیر اخیر در حوزه هوش مصنوعی، به ویژه در تولید محتوای شبیه به انسان، مدیون مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با تعداد بسیار زیادی پارامتر است. این پارامتر ها، که در واقع برای آموزش و تنظیم مدل‌های زبانی بزرگ و سایر مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند، نقش اساسی در آموزش و عملکرد این مدل‌ها ایفا می‌کنند. با افزایش تعداد پارامترها، توانایی مدل‌ها در تولید متن‌های پیچیده و طبیعی در برنامه‌های هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT، هوش مصنوعی شرکت xAI متعلق به ایلان ماسک، هوش مصنوعی Claude و غیره به طور قابل توجهی بهبود یافته‌است. به طوری که به لطف پارامتر هوش مصنوعی، مدل‌ها می‌توانند برای طیف وسیعی از وظایف مانند ترجمه، خلاصه‌سازی و نوشتن انواع مختلف محتوا خلاقانه استفاده شوند.

به طور شهودی، انتظار می‌رود که با افزایش تعداد پارامتر ها، توانایی مدل‌های هوش مصنوعی نیز افزایش یابد. اما این رابطه همیشه به صورت خطی و ساده نیست. افزایش بی‌رویه پارامترها می‌تواند مشکلاتی مانند بیش‌برازش داده‌های آموزشی را به همراه داشته باشد که در نتیجه، عملکرد مدل در مواجهه با داده‌های جدید کاهش می‌یابد. بنابراین، صرفاً افزایش تعداد پارامتر ها به معنای بهبود عملکرد مدل نیست.

روش‌های مختلفی برای افزایش تعداد پارامترها در مدل‌های هوش مصنوعی وجود دارد. اما همه این روش‌ها به یک اندازه مؤثر نیستند. برای مثال، برخی از مدل‌های بسیار بزرگ با تریلیون‌ها پارامتر مانند ترانسفورماتورهای سوئیچ گوگل، لزوماً در همه وظایف بهتر از مدل‌های کوچکتر عمل نمی‌کنند. این نشان می‌دهد که علاوه بر تعداد پارامتر ها، عوامل دیگری نیز بر عملکرد مدل تأثیرگذار هستند.

جان بلانکن‌بیکر، دانشمند داده اصلی در شرکت مشاوره مدیریت جهانی SSA & Company، می‌گوید

هنوز درک کاملی از ارتباط دقیق بین تعداد پارامتر ها و عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ وجود ندارد.

John Blankenbaker

او همچنین افزود:

برخی مطالعات نشان می‌دهند که افزایش تعداد پارامترها به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا خروجی‌های آموزشی را با دقت بیشتری تکرار کنند. اما این به معنای افزایش هوش یا توانایی‌های شناختی مدل نیست. در واقع، ارتباط بین تعداد پارامتر ها و هوش هنوز موضوعی مبهم و مورد بحث است. این مدل‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که گویی درکی عمیق از موضوعات دارند، در حالی که در واقع، تنها الگوهای آماری را تشخیص می‌دهند و بر اساس آن‌ها متن تولید می‌کنند. به عبارت دیگر من باور ندارم که هیچ ویژگی “نوظهوری” مانند آگاهی ظاهر شده باشد یا احتمال ظهور آن وجود داشته باشد. این مدل‌ها آگاهی یا فهم واقعی از جهان ندارند. با وجود این، برخی معتقدند که با افزایش تعداد پارامترها، روزی این مدل‌ها به سطحی از هوشمندی می‌رسند که بتوان آن را آگاهی نامید.

John Blankenbaker

یکی از چالش‌های درک این مدل‌ها، مفهوم پیچیده پارامتر است. پارامتر ها در واقع کلمه، ویژگی یا واحدی از داده نیستند. این پارامترها به هم پیوسته و با یکدیگر تعامل دارند، به گونه‌ای که درک دقیق عملکرد هر یک از آن‌ها بسیار دشوار است. علاوه بر این، مفهوم پارامتر در مدل‌های زبانی بزرگ با پارامتر های مورد استفاده در مدل‌های آماری ساده‌تر مانند رگرسیون تفاوت دارد.

سانجای سریواستاوا (Sanjay Srivastava)، رئیس استراتژی دیجیتال در جنپکت (Genpact)، گفت:

ظهور مدل‌های زبانی بزرگ، انتظارات ما را از توانایی‌های هوش مصنوعی به طور کلی تغییر داده‌است. در گذشته، مدل‌هایی با چندین هزار پارامتر، مدل‌های بسیار بزرگ محسوب می‌شدند. اما امروزه، مدل‌های کوچک شرکت جنپکت نیز چندین میلیارد پارامتر دارند. این رشد چشمگیر در تعداد پارامترها نشان می‌دهد که مرزهای توانایی‌های هوش مصنوعی به سرعت در حال گسترش هستند.

Sanjay Srivastava

پارامتر هوش مصنوعی چیست؟

یک راه برای درک پارامتر هوش مصنوعی، تصور یک نمایش کارتونی از یک شبکه عصبی یادگیری عمیق با تعداد زیادی دکمه است که به هم متصل هستند. هنگامی که یک ورودی به شبکه عصبی ارائه می‌شود (مثلاً یک جمله یا یک تصویر)، این دکمه‌ها تعداد زیادی محاسبات بسیار ساده را کنترل می کنند که ورودی را از طریق تعداد زیادی مرحله میانی به نام لایه‌ها به خروجی تبدیل می کنند. هنگامی که چنین شبکه‌ای آموزش داده شد، به طور مکرر با یک ورودی و خروجی مورد نظر ارائه داده می‌شود و از تفاوت بین خروجی واقعی و خروجی مورد نظر به عنوان راهنما برای نحوه تنظیم دکمه‌ها برای بهبود عملکرد شبکه در این جفت ورودی-خروجی در آینده استفاده می‌شوند.

هر یک از این دکمه‌ها، یک پارامتر نامیده می‌شود. بلینکن‌بیکر اشاره کرد که پارامتر هوش مصنوعی با پارامتر های آماری مانند رگرسیون تفاوت دارند. در حالی که در آمار، هر پارامتر معنای مشخصی دارد، در شبکه‌های عصبی، پارامترها بیشتر به عنوان ضرایبی عمل می‌کنند که وزن و اهمیت ویژگی‌های مختلف ورودی را تعیین می‌کنند. هر پارامتر به تنهایی اطلاعات زیادی در مورد عملکرد کلی شبکه به ما نمی‌دهد.

کریستین لیوینگستون (Christine Livingston)، مدیر عامل و رهبر بخش‌های هوش مصنوعی و اینترنت اشیا (IoT) در پروتیویتی (Protiviti)، یک مشاوره تحول دیجیتال، معتقد است:

پارامتر ها را می‌توان به عنوان وزن‌هایی قابل تنظیم در نظر گرفت که به مدل انعطاف‌پذیری می‌دهند. علاوه بر تعداد پارامترها، حجم داده‌های آموزشی نیز در عملکرد مدل تأثیرگذار است. با این حال، افزایش بی‌رویه تعداد پارامتر ها می‌تواند منجر به پدیده‌ای به نام بیش‌برازش شود. در این حالت، مدل به داده‌های آموزشی بیش از حد وابسته می‌شود و در مواجهه با داده‌های جدید عملکرد ضعیفی از خود نشان می‌دهد.

Christine Livingston

ادنان مسعود (Adnan Masood)، معمار ارشد هوش مصنوعی در UST، مشاهده کرد که پارامترها بر دقت، صحت و نیازهای مدیریت داده‌های مدل تأثیر می‌گذارند، زیرا بر اساس داده‌هایی که برای آموزش مدل استفاده می‌شوند، ساخته می‌شوند. به عنوان مثال، در مورد یک مدل پیش‌بینی تقاضا، پارامتر ها به آن کمک می‌کنند تا اهمیت تاریخچه فروش، فصلی بودن، شاخص‌های اقتصادی، روندهای بازار، فعالیت‌های تبلیغاتی، استراتژی‌های قیمت‌گذاری، مراحل چرخه عمر محصول و عوامل خارجی را وزن کند.

در مدل‌های زبانی بزرگ، به دلیل تعداد بسیار زیاد پارامترها، تمرکز بر روی هر پارامتر به صورت جداگانه دشوار است. در عوض، توسعه‌دهندگان به عواملی مانند هدف مدل، معیارهای عملکرد، داده‌های آموزشی، موارد استفاده مورد نظر، محدودیت‌های بالقوه، تعصبات و ملاحظات اخلاقی هوش مصنوعی توجه می‌کنند. درک داده‌های زیربنایی و نحوه آماده‌سازی آن‌ها برای آموزش مدل، نقش مهمی در اطمینان از عملکرد صحیح و عادلانه مدل دارد.

درک بهتر نقش پارامتر هوش مصنوعی در عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) بر پایه ساختارهای پیچیده‌ای به نام شبکه‌های عصبی (ANN) بنا شده‌اند. برای تسهیل درک این مفاهیم، می‌توان به مثالی ساده‌تر از حوزه املاک و مستغلات رجوع کرد.

فرض کنید یک کارشناس املاک قصد دارد تا ارزش یک ملک مسکونی را تخمین بزند. بر اساس تجربیات گذشته، وی به این نتیجه می‌رسد که قیمت یک خانه به طور مستقیم با تعداد اتاق‌های آن رابطه دارد. این رابطه را می‌توان به صورت یک معادله ساده بیان کرد:

معادله 1: قیمت خانه = تعداد اتاق‌ها × ضریب ثابت (مثلاً 1 میلیارد تومان)

در این معادله، تعداد اتاق‌ها به عنوان ورودی و ضریب ثابت به عنوان پارامتر شناخته می‌شود. پارامتر ها اعدادی قابل تنظیم هستند که به مدل اجازه می‌دهند تا با داده‌های مختلف تطبیق یابد. به عنوان مثال، در صورت تغییر قیمت مسکن در بازار، می‌توان مقدار پارامتر را به‌روزرسانی کرد.

اما این مدل تنها به تعداد اتاق‌ها توجه دارد و سایر عوامل مؤثر بر قیمت را نادیده می‌گیرد. یک کارشناس دیگر ممکن‌است مدلی ارائه دهد که علاوه بر تعداد اتاق‌ها، به متراژ حیاط و تعداد اتاق خواب نیز توجه کند:

معادله 2: قیمت خانه = (تعداد اتاق خواب × ضریب ثابت 1) + (متراژ حیاط × ضریب ثابت 2)

هر دو این فرمول‌ها مدل‌هایی برای تخمین قیمت خانه هستند. وقتی خانه‌ای در قسمتی از منطقه فروخته می‌شود، می‌توان پیش بینی مدل از قیمت خانه را با قیمتی که واقعاً به فروش رسیده مقایسه کرد. حتی می توان با همکاران مسابقه ای برگزار کرد که در آن لیستی از خانه‌های اخیراً فروخته شده در منطقه را پیدا کرد و دید کدام یک از دو مدل، قیمت خانه را تخمین می‌زند که به ارزش واقعی که به فروش رسیده نزدیک‌تر است.

پس از اینکه متوجه شدید که هیچ یک از مدل‌ها خیلی دقیق نیستند، می‌توانید لیستی طولانی‌تر از ورودی‌هایی که بر قیمت خانه تأثیر می‌گذارند، مانند فاصله تا نزدیکترین مدرسه و سال ساخت خانه ارائه دهید. با افزودن ورودی‌ها و پارامتر های بیشتر و بیشتر به مدل خود و تنظیم مقادیر پارامترها، مدل شما ممکن‌است تخمین‌های بهتری از قیمت خانه داشته باشد.

فرض کنید که شما و همکارتان بر روی 7 ورودی که به نظر شما برای قیمت خانه مهم‌ترین هستند، توافق کنید. به جای نوشتن فرمول، می‌توان آن را در یک نمودار ترسیم کرد.

ورودی‌ها در سمت راست هستند. هر فلش زرد رنگ یک ورودی را در یک پارامتر ضرب می کند و سپس همه آنها با هم جمع می‌شوند تا قیمت تخمینی خانه را در فلش سبز نشان دهند. در این نمودار 7 پارامتر وجود دارد و این 7 پارامتر را می‌توان تا زمانی که به یک مدل خوب برسید تنظیم کرد.

بنابراین، یک پارامتر، عددی در داخل یک مدل است که می‌توانیم آن را تنظیم کنیم تا دقیق‌تر یا حتی کمتر دقیق شود. با 7 ورودی، امیدواریم مدل دقیق‌تر از فرمول‌های  1 یا 2 ورودی باشد. اما نمی‌توانیم مدلی ایجاد کنیم که همه عوامل موثر بر قیمت خانه و نوسانات تصادفی که گاهی اتفاق می‌افتد را در نظر بگیرد!

مثال زده شده چگونه به شبکه‌های عصبی قابل تعمیم است؟

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از نوعی شبکه عصبی مصنوعی بهره می‌برند. واحد سازنده این شبکه‌ها، بسیار شبیه به مدلی است که برای تخمین قیمت خانه استفاده می‌شود. شبکه‌های عصبی با چیدمان این مدل‌های ساده در یک ساختار لایه به لایه (لایه‌هایی که دارای تعدادی گره هستند) تشکیل می‌شوند.

برای مثال، این مدل شبکه عصبی دارای سه لایه و هفت ورودی می‌باشد. لایه اول دو گره، لایه دوم پنج گره و لایه آخر یک گره دارد. ارتباط بین این گره‌ها توسط خطوط زرد رنگ در تصویر نمایش داده می‌شود که پارامتر نامیده می‌شود. مشابه مدل ساده، ورودی‌ها، ویژگی‌های خانه (مانند متراژ، تعداد اتاق‌ها و غیره) و خروجی، قیمت تخمینی خانه است. تفاوت اصلی در پیچیدگی مدل نهفته‌است. در شبکه‌های عصبی، داده‌ها از طریق لایه‌های متعدد پردازش می‌شوند و در نهایت به خروجی می‌رسند. انتظار می‌رود این پیچیدگی، دقت مدل در تخمین قیمت را افزایش دهد (اما هنوز هم کامل نیست!).

مثال زده شده چگونه به مدل‌های زبانی بزرگ قابل تعمیم است؟

LLM ها شبکه‌های عصبی بزرگی هستند که از بسیاری از لایه‌ها و پارامتر های زیادی ساخته شده‌اند. تفاوت‌های کلیدی با مثال شبکه عصبی گفته شده برای قیمت خانه عبارتند از:

• LLMها با کلمات به عنوان ورودی و خروجی کار می‌کنند.
• ساختار داخلی شبکه عصبی برای LLM ها با مثال بالا متفاوت است – آنها از مکانیسمی به نام “مکانیسم توجه” استفاده می‌کنند – اگرچه اصول مشابهی اعمال می‌شود.
• LLM ها دارای لایه های متعدد و میلیاردها پارامتر هستند!

نکته اصلی اینجا اینست که پارامترها اعدادی درون یک مدل هستند که می‌توان آنها را تنظیم کرد تا یک مدل در پیش بینی‌های خود دقیق‌تر یا کمتر دقیق شود. در مدل‌های بسیار ساده، می‌توانیم در مورد تنظیم پارامتر ها به صورت دستی فکر کنیم. برای شبکه‌های عصبی و سایر مدل‌های پیچیده، پارامترها در طول فرآیندی به نام آموزش مدل تنظیم می‌شوند.

تفاوت بین پارامتر هوش مصنوعی، کلمات و توکن‌ها در مدل‌های زبانی بزرگ

مفهوم پارامتر، توکن و کلمه در حوزه هوش مصنوعی اغلب با هم اشتباه گرفته می‌شوند. اگرچه این مفاهیم به هم مرتبط هستند، اما هر کدام نقش متمایزی را ایفا می‌کنند. گروه نویسندگان دسته هوش مصنوعی هامیا ژورنال در مقاله‌ای مجزا به تبیین دقیق این عبارات در مقاله‌ای با عنوان “رمزگشایی از دنیای هوش مصنوعی و LLM: از توکن‌ها تا پنجره‌های کانالی” پرداخته‌اند که می‌توانید مطالعه نمایید. ولی به طور کلی زمانی که گفته می‌شود مدلی مانند GPT-3 بر روی 175 میلیارد پارامتر آموزش دیده‌است، منظور این نیست که این مدل قادر به پردازش 175 میلیارد کلمه است. پارامترها در واقع اعدادی هستند که در طول فرایند آموزش مدل یاد گرفته می‌شوند و به مدل کمک می‌کنند تا الگوها و روابط بین داده‌ها را شناسایی کند. این پارامتر ها از توکن‌ها استخراج می‌شوند که در واقع واحدهای کوچکتری از کلمات هستند.

توکن‌ها می‌توانند بخش‌هایی از یک کلمه، کلمات کامل یا حتی علائم نگارشی باشند. به طور معمول، نسبت تعداد توکن‌ها به تعداد کلمات در یک متن حدود ۳ به ۴ است. به عبارت دیگر، برای هر ۱۰۰ توکن، تقریباً ۷۵ کلمه وجود دارد. این توکن‌ها سپس به صورت برداری عددی نمایش داده می‌شوند که به آن‌ها تعبیه (embeddings) گفته می‌شود. مدل‌های زبانی بر روی این تعبیه‌ها آموزش می‌بینند تا بتوانند روابط بین کلمات و عبارات را درک کنند.

در فرایند آموزش، مدل پارامتر هایی به نام وزن و بایاس را یاد می‌گیرد. وزن‌ها نشان‌دهنده اهمیت هر یک از ویژگی‌های ورودی در پیش‌بینی خروجی هستند. به عبارت دیگر، وزن‌ها تعیین می‌کنند که هر ویژگی تا چه اندازه بر خروجی مدل تأثیرگذار است. بایاس‌ها نیز پارامترهایی هستند که به مدل اجازه می‌دهند تا مقدار خروجی را به صورت ثابت تغییر دهد.

زمانی که گفته می‌شود مدلی دارای 175 میلیارد پارامتر است، منظور مجموع وزن‌ها و بایاس‌های آن مدل است. این وزن‌ها و بایاس‌ها در محاسبات داخلی مدل استفاده می‌شوند تا به مدل اجازه دهند وظایفی مانند تولید متن، ترجمه زبان‌ها و پاسخ به سوالات را انجام دهد. بایاس‌ها به عنوان یک مقدار ثابت به مجموع وزن‌های ورودی‌ها اضافه می‌شوند و سپس این مقدار به یک تابع فعال‌ساز وارد می‌شود تا خروجی نهایی تولید شود.

چگونه پارامتر های هوش مصنوعی مناسب با مدل زبانی بزرگی خود را انتخاب کنیم؟

انتخاب بهینه پارامترها در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بشدت به ماهیت وظیفه‌ای که مدل برای آن طراحی می‌شود بستگی دارد. برای مثال، اگر هدف تولید متن با سبک‌ها و لحن‌های متنوع و پیچیده باشد، به مدلی با تعداد پارامتر های بسیار زیاد نیاز است تا بتواند الگوهای پیچیده‌تر زبانی را بیاموزد و تولید کند. در مقابل، اگر هدف انجام یک وظیفه خاص و محدود مانند ترجمه باشد، ممکن‌است یک مدل با تعداد پارامترهای کمتر نیز بتواند عملکرد قابل قبولی داشته باشد.

علاوه بر نوع وظیفه، محدودیت‌های محاسباتی نیز در انتخاب پارامتر های مدل نقش مهمی ایفا می‌کنند. مدل‌های بزرگ‌تر به دلیل تعداد پارامترهای بیشتر، نیازمند منابع محاسباتی قدرتمندتری برای آموزش و استقرار هستند. بنابراین، در مواردی که منابع محاسباتی محدود است، انتخاب مدلی با تعداد پارامتر های کمتر می‌تواند گزینه‌ی مناسب‌تری باشد. به عبارت دیگر، باید تعادلی بین پیچیدگی مدل و منابع محاسباتی در دسترس برقرار کرد.

اهمیت پارمتر هوش مصنوعی برای توسعه دهندگان و استفاده کنندگان

افزایش تعداد پارامترها در مدل‌های هوش مصنوعی به چه معناست؟ این سوال برای توسعه‌دهندگان و کاربران این فناوری بسیار مهم است. به طور کلی، هرچه تعداد پارامتر ها بیشتر باشد، مدل توانایی بیشتری برای یادگیری الگوهای پیچیده در داده‌ها دارد. اما این افزایش توانایی با پیچیدگی بیشتر، منابع محاسباتی بیشتر و زمان آموزش طولانی‌تری را می‌طلبد.

مدل‌های بزرگ‌تر (یعنی مدل‌هایی با پارامترهای بیشتر) اگرچه دقت بالاتری دارند، اما مدیریت و استفاده از آن‌ها دشوارتر است. این مدل‌ها نیاز به سخت‌افزار قدرتمند، حافظه زیاد و تخصص فنی بالایی دارند. علاوه بر این، زمان پاسخ‌گویی این مدل‌ها طولانی‌تر و هزینه‌های آموزش و اجرای آن‌ها نیز بیشتر است. از دیدگاه توسعه‌دهندگان، پیاده‌سازی این مدل‌ها نیازمند منابع و مهارت‌های تخصصی بیشتری می‌باشد. همچنین، برای افرادی که به دنبال بررسی و ارزیابی عملکرد این مدل‌ها هستند (مانند حسابرسان)، پیچیدگی این مدل‌ها می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.

در بسیاری از موارد، مدل‌های کوچکتر که برای وظایف خاص (مالی، خرده‌فروشی، مراقبت‌های بهداشتی، بینایی و غیره) طراحی شده‌اند، عملکرد بهتری دارند. این مدل‌ها به دلیل اینکه بر روی داده‌های خاص آموزش دیده‌اند، کمتر در معرض مشکل بیش‌برازش قرار می‌گیرند و می‌توانند با داده‌های محدود نیز به خوبی کار کنند. همچنین، این مدل‌ها سریع‌تر آموزش می‌بینند، قابل تفسیرتر هستند و نیاز به داده‌های کمتری دارند.

مدل‌های کوچکتر به ویژه برای دستگاه‌هایی که منابع محاسباتی محدودی دارند، مناسب هستند. این مدل‌ها را می‌توان به راحتی برای وظایف خاص تنظیم کرد و در نتیجه عملکرد بهتری در آن حوزه خاص از خود نشان دهند. همچنین، قابلیت تفسیر این مدل‌ها به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا بهتر درک کنند که مدل چگونه تصمیم‌گیری می‌کند.

اگرچه اجرای مدل‌های بزرگ هزینه بیشتری دارد، اما بسیاری از کاربران می‌توانند از طریق واسط‌های برنامه‌نویسی (API) به این مدل‌ها دسترسی پیدا کنند. برای دستگاه‌هایی که نیاز به اجرای محلی مدل دارند، روش‌هایی برای کاهش اندازه مدل و حذف پارامتر های غیرضروری وجود دارد. این کار به مدل اجازه می‌دهد تا همچنان عملکرد قابل قبولی داشته باشد، اما با منابع محاسباتی کمتری اجرا شود.

70 میلیارد پارامتر در مدل‌های هوش مصنوعی به چه معناست؟

وجود عبارتی مانند “70 میلیارد پارامتر” در توصیف یک مدل زبانی بزرگ (LLM) ممکن‌است برای عموم مردم گیج‌کننده باشد. این عدد به تعداد بسیار زیادی از اعداد کوچک اشاره دارد که مدل برای یادگیری زبان از آن‌ها استفاده می‌کند. به‌طور دقیق‌تر، این پارامترها ضرایبی هستند که مدل با تنظیم آن‌ها قادر می‌شود روابط پیچیده بین کلمات و عبارات را در داده‌های آموزشی بیاموزد. هرچه تعداد این پارامتر ها بیشتر باشد، مدل قابلیت یادگیری الگوهای پیچیده‌تر و ارائه نتایج دقیق‌تری را خواهد داشت.

تعداد بالای پارامترها، یکی از دلایل اصلی قدرت و پیچیدگی مدل‌های زبانی بزرگ است. برای مثال، یک مدل با 70 میلیارد پارامتر می‌تواند متن‌هایی تولید کند که از نوشته‌های انسانی تشخیص‌ناپذیر باشند و همچنین قادر به انجام وظایف پیچیده‌ای مانند ترجمه زبان‌های مختلف و خلاصه‌سازی متون طولانی باشد. با این حال، افزایش تعداد پارامتر ها به معنای افزایش پیچیدگی مدل و در نتیجه نیاز به منابع محاسباتی بسیار قدرتمندتر برای آموزش و اجرای آن است.

تشبیه ساده برای درک معنای 70 میلیارد پارامتر

برای درک بهتر مفهوم “70 میلیارد پارامتر” در یک مدل زبانی بزرگ (LLM)، می‌توان از یک تشبیه ساختمانی استفاده کرد. تصور کنید که در حال ساخت یک ساختمان پیچیده هستید. پارامترهای این ساختمان را می‌توان به ویژگی‌های مختلف آن مانند تعداد اتاق‌ها، تعداد طبقات، اندازه اتاق‌ها و طرح معماری تشبیه کرد. هرچه تعداد این پارامتر ها بیشتر باشد، ساختمان پیچیده‌تر و دارای کاربری‌های متنوع‌تری (مسکونی، تجاری و غیره) خواهد بود.

مدل‌های زبانی بزرگ نیز به همین شکل عمل می‌کنند. پارامترهای یک LLM، ویژگی‌های مختلفی را تعریف می‌کنند که به مدل امکان می‌دهند تا وظایف متنوعی را انجام دهد. این ویژگی‌ها شامل توانایی تولید انواع مختلف متن، ترجمه زبان‌های مختلف، خلاصه‌سازی متون و بسیاری دیگر می‌شوند. هرچه تعداد پارامتر های یک LLM بیشتر باشد، این مدل قادر خواهد بود الگوهای پیچیده‌تری را در زبان شناسایی کرده و وظایف متنوع‌تری را با دقت بیشتری انجام دهد. به عبارت دیگر، پارامترهای بیشتر به معنای توانایی مدل در درک و تولید زبان به شکلی پیچیده‌تر و شبیه‌تر به انسان است.

چالش‌های پارامتر های تنظیم دقیق (Fine Tuning)

یکی از چالش‌های اصلی در استفاده از مدل‌های بسیار بزرگ هوش مصنوعی، تطبیق آن‌ها با نیازهای حوزه‌های خاص است. این مدل‌ها، به دلیل ساختار کلی و جامع خود، ممکن‌است در ارائه پاسخ‌های دقیق و تخصصی در حوزه‌های خاص، با مشکل مواجه شوند. همچنین، این مدل‌ها مستعد پدیده‌ای به نام بیش‌برازش هستند. بیش‌برازش به معنای آن است که مدل به اندازه‌ای به داده‌های آموزشی خود وابسته می‌شود که در مواجهه با داده‌های جدید، عملکرد ضعیفی از خود نشان می‌دهد.

برای رفع این چالش‌ها، معمولاً از تکنیک “تنظیم دقیق” استفاده می‌شود. در تنظیم دقیق، مدل بزرگ اولیه با استفاده از داده‌های آموزشی خاص یک حوزه، مجدداً آموزش داده می‌شود تا عملکرد آن در آن حوزه بهبود یابد. با این حال، این فرآیند با چالش‌هایی همراه است. برای مثال، ممکن‌است مدل در حین آموزش، رفتارهای غیرمنتظره‌ای از خود نشان دهد یا به سوالاتی خارج از محدوده دانش خود پاسخ دهد. همچنین، پیدا کردن تعادل مناسب بین تنظیم دقیق و استفاده مستقیم از مدل اولیه، یکی دیگر از چالش‌های مهم در این زمینه است.

معیارها و بنچمارک‌های بهتر در پارامتر هوش مصنوعی

استفاده صرف از تعداد پارامترها به عنوان شاخصی برای سنجش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی، روشی ساده‌انگارانه است. اگرچه این عدد ممکن‌است جذاب به نظر برسد، اما در واقعیت، معیارهای جامع‌تری برای ارزیابی عملکرد مدل‌ها وجود دارد که جنبه‌های مختلفی از عملکرد مدل را در نظر می‌گیرند.

به گفته متخصصان، ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی باید بر اساس مجموعه کاملی از معیارها انجام شود. این معیارها نه تنها دقت مدل را مورد بررسی قرار می‌دهند، بلکه جنبه‌های دیگری مانند قابلیت اعتماد، بی‌طرفی، تعامل با کاربران و کارایی مدل را نیز در نظر می‌گیرند.

یکی از چارچوب‌های معروف برای ارزیابی جامع مدل‌های زبان، HELM (ارزیابی جامع مدل‌های زبان: Holistic Evaluation of Language Models) است که توسط دانشگاه استنفورد توسعه یافته‌است. این چارچوب، عوامل مختلفی مانند دقت، قابلیت اعتماد، پایداری، انصاف، تعصب، سمی بودن و کارایی مدل را مورد ارزیابی قرار می‌دهد. علاوه بر HELM، در صنعت نیز از معیارهای دیگری مانند Pile، GLUE، SuperGLUE، MMLU، LAMBADA و Big-Bench Benchmark استفاده می‌شود. همچنین روش‌های جاسازی جمله مانند SBERT و USE/GOOG برای ارزیابی LLMها در وظایف خاص استفاده می‌شوند. این معیارها به متخصصان کمک می‌کنند تا عملکرد مدل‌های زبان را در وظایف مختلف به طور دقیق ارزیابی کنند.

استفاده از معیارهای جامع برای ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی از اهمیت بالایی برخوردار است. این معیارها به ما کمک می‌کنند تا درک عمیق‌تری از عملکرد مدل‌ها داشته باشیم و نه تنها به دقت آن‌ها توجه کنیم، بلکه به جنبه‌های مهم دیگری مانند انصاف، سرعت، هزینه، شفافیت و مسائل اخلاقی نیز توجه کنیم.

توصیه می‌شود که سازمان‌ها برای انتخاب مدل‌های هوش مصنوعی مناسب برای نیازهای خود، از مجموعه‌ای از معیارهای ارزیابی استفاده کنند. این رویکرد به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و تعادل مناسبی بین عملکرد، منابع مورد نیاز و مسائل اخلاقی برقرار کنند.

یکی از روش‌های موثر برای ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی، استفاده از نمونه‌های اولیه کوچک است. با ایجاد نمونه‌های اولیه، می‌توان عملکرد مدل را در شرایط واقعی و برای وظایف خاص مورد نظر ارزیابی کرد. این روش به سازمان‌ها کمک می‌کند تا نتایج اولیه و امیدوارکننده‌ای از عملکرد مدل به دست آورند.

علاوه بر معیارهای ارزیابی و روش‌های آزمایشی، معماری مدل نیز نقش مهمی در عملکرد آن ایفا می‌کند. معماری مدل بر نحوه پردازش داده‌ها، مصرف منابع محاسباتی و همچنین قابلیت تنظیم دقیق مدل تأثیرگذار است. قابلیت تنظیم دقیق به مدل اجازه می‌دهد تا با داده‌های خاص یک حوزه سازگار شود و عملکرد بهتری در آن حوزه از خود نشان دهد.

روندهای آتی در پارامتر هوش مصنوعی

سه روند کلیدی در حال شکل دادن به دیدگاه ما نسبت به پارامتر هوش مصنوعی به عنوان معیار عملکرد هستند. این روندها نشان می‌دهند که تعداد پارامتر ها لزوماً تنها شاخص تعیین‌کننده عملکرد یک مدل نیست.

اولین روند، پیشرفت سریع در بهبود عملکرد مدل‌ها بدون افزایش تعداد پارامترها است. مطالعات نشان می‌دهند که قدرت محاسباتی مورد نیاز برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ به سرعت در حال کاهش است. یک تحلیل فراگیر از ۲۳۱ مدل بین سال‌های ۲۰۱۲ تا ۲۰۲۳ نشان داد که به طور متوسط، قدرت محاسباتی مورد نیاز برای نسخه‌های بعدی LLM‌ها هر هشت ماه یک‌بار نصف می‌شود. این بدان معناست که می‌توان مدل‌های قدرتمندتری را با استفاده از منابع محاسباتی کمتری توسعه داد.

محققان به دنبال روش‌های نوینی برای بهبود عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی هستند که لزوماً به افزایش تعداد پارامتر ها وابسته نباشد. یکی از این رویکردها، بررسی معماری‌های جدید شبکه‌های عصبی است. به عنوان مثال، شبکه‌های کولموگروف-آرنولد (KANs) به عنوان جایگزینی برای شبکه‌های پرسپترون چند لایه (MLP) مطرح شده‌اند. مطالعات نشان می‌دهد که KANs می‌توانند با تعداد 10000 برابر پارامتر های بسیار کمتری، عملکرد قابل مقایسه‌ای با MLPها در مسائل فیزیک داشته باشند. با این حال، آموزش شبکه‌های KAN به دلیل نیاز به پردازنده‌های مرکزی (CPU) به جای واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) پیچیده‌تر است.

توسعه چارچوب‌های هوش مصنوعی هماهنگ‌کننده (agentic AI frameworks) نیز رویکرد سوم برای بهبود عملکرد مدل‌ها است. این چارچوب‌ها از چندین مدل تخصصی برای انجام وظایف مختلف استفاده می‌کنند. هر یک از این مدل‌ها می‌تواند با تعداد پارامترهای کمتری به عملکرد مطلوب در حوزه تخصصی خود دست یابد. به عنوان مثال، پلتفرم Salesforce Agentforce نمونه‌ای از این چارچوب‌ها است. با این حال، محاسبه دقیق تعداد کل پارامتر های مورد استفاده در این نوع معماری‌ها پیچیده‌تر است و نیاز به روش‌های ارزیابی خاصی دارد.