LLMs در مرز هوش نوظهور: تکامل مدل های زبانی بزرگ از ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۵

مدل های زبانی بزرگ (LLMs) امروزه به عنوان یکی از پیشرفته ترین سیستم های هوش مصنوعی شناخته می شوند. این مدل ها نه تنها می توانند متن تولید کنند که پاسخ های منطقی و هماهنگ با سوالات ما بدهند، بلکه توانایی استفاده در وظایف مختلف زبانی را بدون نیاز به آموزش مجدد دارند.

از مدل های آماری تا هوش مصنوعی عمومی

پیشرفت این مدل ها ریشه در تحول بزرگی در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) دارد. در گذشته، مدل های زبانی بر اساس روش های آماری کار می کردند و برای هر وظیفه — مثل تشخیص احساس یا ترجمه — یک مدل جداگانه ساخته می شد. با ظهور شبکه های عصبی، مدل های بهتری ساخته شدند که می توانستند الگوهای پیچیده تری از زبان یاد بگیرند.

نقطه عطف بعدی، ظهور مدل های پیش آموخته بود. ایده این بود که یک مدل قدرتمند روی حجم عظیمی از متن های بدون برچسب (مثل صفحات وب، کتاب ها و مقالات) آموزش ببیند و یاد بگیرد که زبان چگونه کار می کند. این مدل ها بعدا می توانستند با تنظیم کوچکی (مثل تنظیم دقیق یا دادن نمونه های راهنما) برای وظایف خاص استفاده شوند.

با بزرگ تر شدن این مدل ها — از نظر تعداد پارامترها و داده های آموزشی — به سمت مدل های زبانی بزرگ (LLMs) حرکت کردیم.

تحول با GPT-3 و عصر "صفر-نمونه"

مدل های اولیه مثل T5 و mT5 نشان دادند که می توان یک مدل را برای چندین وظیفه استفاده کرد، اما هنوز نیاز به تنظیم دقیق داشتند. همه چیز زمانی تغییر کرد که GPT-3 معرفی شد. این مدل با 175 میلیارد پارامتر نشان داد که اگر یک مدل به اندازه کافی بزرگ باشد، می تواند فقط با دادن یک توضیح یا چند مثال (بدون آموزش مجدد)، وظیفه جدیدی را انجام دهد. این قابلیت، به آن یادگیری صفر-نمونه (zero-shot learning) گفتند و انقلابی در نحوه استفاده از مدل ها ایجاد کرد.

پیشرفت های بعدی: از GPT-4 تا مدل های چندوجهی

با گذشت زمان، مدل ها نه تنها بزرگ تر شدند، بلکه هوشمندتر و چندوجهی تر نیز شدند:

• GPT-3.5 و GPT-4 (شرکت OpenAI):
  GPT-4 عملکرد به مراتب بهتری نسبت به GPT-3 داشت، به خصوص در استدلال، درک متن پیچیده و پاسخ به سوالات چالش برانگیز. نسخه های چندوجهی آن (GPT-4V) می توانستند تصاویر را ببینند و درباره آن ها صحبت کنند. این مدل ها پشتیبان هوش مصنوعی چت بات هایی مثل ChatGPT شدند.
• Claude (شرکت Anthropic):
  Claude 3 (و نسخه های قبلی آن) با تمرکز بر ایمنی، کاهش سوگیری و قابلیت درک متن طولانی (تا 200 هزار کلمه!)، رقیب قدرتمندی برای GPT شد. خانواده Claude شامل نسخه های مختلفی است: Opus (قدرتمند)، Sonnet (تعادلی) و Haiku (سریع و ارزان).
• Llama و Llama2 و Llama3 (متا / فیسبوک):
  این مدل ها توسط متا معرفی شدند و برخلاف بسیاری از مدل ها، منبع باز هستند. این ویژگی باعث شد توسعه دهندگان در سراسر جهان بتوانند آن ها را رایگان دانلود کنند، تغییر دهند و در برنامه های خود استفاده کنند. Llama3 در سال 2024 با عملکردی نزدیک به GPT-3.5 و GPT-4 معرفی شد و برای استفاده در دستگاه های شخصی و سرورهای محلی بسیار مناسب است.
• Gemini (گوگل):
  قبلا به عنوان Bard شناخته می شد، اما در سال 2023 به Gemini تغییر نام یافت. این مدل از خانواده PaLM و PaLM 2 توسعه یافت و نسخه های مختلفی دارد (مثل Gemini Pro و Gemini Ultra). Gemini قابلیت کار با متن، تصویر، صوت و ویدیو را دارد و در اکوسیستم گوگل (مثل جستجو، گوشی های پیکسل و Gmail) یکپارچه شده است.
• Mistral و Mixtral (فرانسه / Mistral AI):
  این مدل ها کوچک تر اما بسیار کارآمد هستند. Mixtral از معماری مخلوطی از متخصصان (MoE) استفاده می کند که فقط بخشی از مدل فعال می شود و این باعث کاهش مصرف منابع می شود. این مدل ها منبع باز هستند و برای استفاده در محیط های با منابع محدود ایده آلند.
• Qwen (علی بابا):
  مدل Qwen و Qwen2 توسط شرکت علی بابا توسعه یافته اند و عملکرد خوبی در زبان چینی و انگلیسی دارند. این مدل ها نیز منبع باز هستند و شامل نسخه های چندوجهی و بزرگ نیز می شوند.
• DeepSeek و Yi (چین):
  شرکت های چینی مثل DeepSeek و 01.ai (توسعه دهنده Yi) مدل های بسیار قدرتمندی ساخته اند که در وظایف استدلال و کدنویسی عملکرد عالی دارند و رقیب جدی برای مدل های غربی هستند.
• O1 و O3 (OpenAI):
  در سال 2024، OpenAI مدل های جدیدی به نام O1 و O3 معرفی کرد که برای استدلال پیچیده، حل مسئله علمی و ریاضیات طراحی شده بودند. این مدل ها می توانند مراحل فکری خود را به صورت منطقی بیان کنند و در حل مسائل دشوار بسیار قوی هستند.

چالش ها و راه حل ها

با وجود قدرت این مدل ها، چالش هایی وجود دارد:

• آموزش و اجرای آن ها بسیار پرهزینه و به سخت افزار قدرتمند نیاز دارد.
• مدل های بزرگ ممکن است پاسخ های نادرست بدهند یا "ساختگی" صحبت کنند (hallucination).
• مسائل حریم خصوصی و سوگیری نیز همچنان وجود دارند.

برای حل این مسائل، راه حل هایی مانند:

• مدل های کوچک تر و کارآمدتر (مثل Phi-3 از مایکروسافت)
• فشرده سازی مدل (quantization)
• استفاده از معماری MoE
• آموزش با بازخورد انسانی (RLHF)
• و مدل های منبع باز برای شفافیت و دسترسی بیشتر مطرح شده اند.