نقش مدلهای زبانی بزرگ (LLMS) در خودکارسازی فرایند کشف دانش: معماری، کاربردها و چالشها

در عصر دیجیتال، حاضر تولید روزافزون و حجم عظیم داده ها استخراج دانش مفید و کاربردی را به یک چالش اساسی تبدیل کرده است. فرایند سنتی کشف دانش از پایگاه داده ها (KDD) اغلب نیازمند زمان طولانی و مداخله انسانی گسترده در مراحل پیش پردازش، داده کاوی و تفسیر نتایج است. با ظهور مدل های زبانی بزرگ (LLMS) نظیر OpenAI GPT پارادایم جدیدی در پردازش اطلاعات و تحلیل متن شکل گرفته است. این مقاله به بررسی نقش کلیدی و تحول آفرین مدل های زبانی بزرگ در خودکارسازی مراحل مختلف فرایند کشف دانش می پردازد. در این پژوهش، پس از مرور مفاهیم پایه و معماری این مدل ها، کاربردهای عملی آن ها در حوزه های مختلف علمی و تجاری بررسی شده و نحوه تعامل آن ها با داده های ساختاریافته و بدون ساختار تحلیل می گردد. نتایج نشان می دهد که یکپارچه سازی LLMها با سیستم های کشف دانش می تواند سرعت و دقت استخراج الگوها را به شدت افزایش دهد؛ با این وجود، چالش هایی نظیر توهم اطلاعاتی (Hallucination)، سوگیری داده ها و مسائل مربوط به حریم خصوصی همچنان به عنوان موقعیت های مهم نیازمند بررسی و مدیریت هستند.

کلیدواژه ها:

مدلهای زبانی بزرگ (LMS) ، کشف دانش (KDD) ، هوش مصنوعی ، داده کاوی ، پردازش زبان طبیعی ، OpenAI GPT