"یک ماشین می تواند حافظه زیادی داشته باشد، اما نمی تواند فکر کند - مگر اینکه ما آن را آموزش دهیم." - آلن تورینگ مدل های مدرن هوش مصنوعی مانند GPT-4 یا Llama بر اساس مجموعه داده های عظیم و ساختارهای پیچیده ریاضی هستند. اما واقعاً چه چیزی پشت آن است؟ در این مقاله، اجزای کلیدی مورد نیاز برای ساخت یک مدل زبان را از ابتدا بررسی می کنیم.
مدل های زبان بزرگ (LLM) شبکه های عصبی هستند که با حجم عظیمی از متن آموزش داده شده اند. قدرت آنها در توانایی تولید متنی شبیه انسان، خلاصه کردن محتوا و نوشتن کد است. هسته اصلی این مدل‌ها معماری ترانسفورماتور است که آنها را قادر می‌سازد وابستگی‌های درون متون را ثبت کنند و پیش‌بینی‌های متنی انجام دهند.
وزن‌های کوانتیزه‌شده به مدل اجازه می‌دهند تا به‌ویژه باریک فشرده شود و به طور موثر بر موانع سخت‌افزاری غلبه کند. تقطیر دانش همچنین اندازه مدل را کاهش می دهد: یک مدل بزرگ دانش خود را به یک نوع فشرده تر منتقل می کند. هرس پارامترهای اضافی را حذف می کند و در نتیجه یک معماری ناب و کارآمد بدون کاهش دقت ایجاد می کند.
برای افزایش عمق معنایی می توان از مدل سازی زبان نقاب دار استفاده کرد. مدل متون ناقص را بازسازی می کند و بنابراین اصطلاحات خاص صنعت را درک می کند. به همین ترتیب، Next Word Prediction را می توان برای زبان فنی خاص صنعت استفاده کرد. قبل از اینکه یک مدل آموزش داده شود، متن باید به شکلی تبدیل شود که شبکه‌های عصبی بتوانند از طریق توکن‌سازی ، جاسازی‌ها و رمزگذاری جفت بایت آن را درک کنند.
برای جبران کمبود داده های آموزشی خاص صنعت، از یادگیری انتقال و تقویت داده های مصنوعی استفاده می شود. ماژول‌های پیش‌خور ناب و تعبیه‌های بهینه آنها را با داده‌های خاص صنعت تطبیق می‌دهند. یکی از عناصر ضروری مدل های ترانسفورماتور مکانیسم توجه به خود است. هر نشانه در رابطه با تمام نشانه های دیگر در جمله وزن می شود و زمینه یک کلمه را واضح تر می کند.
به عنوان مثال، جمله ای مانند "گربه به دلیل گرسنه بودن روی میز پرید" می تواند به این معنی باشد که "او" همان گربه است. این مدل با قائل شدن اهمیتی به هر کلمه، چنین ارتباطاتی را تشخیص می دهد. این به درک بهتر زمینه کمک می کند. این مکانیسم مدل را قادر می سازد تا وابستگی های پیچیده و معانی معنایی را در متن یاد بگیرد.
مدل های از پیش آموزش دیده دانش داخلی را ادغام می کنند. این ترکیب تنوع داده ها را افزایش می دهد و با وجود مجموعه داده های محلی محدود، کیفیت مدل بالا را امکان پذیر می کند. عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از معیارهای خاصی ارزیابی می‌شود: Weighted-F1 و Perplexity کیفیت وظایف پردازش متن را اندازه‌گیری می‌کنند، در حالی که زمان پاسخ و نرخ خطا به طور شفاف نشان‌دهنده مناسب بودن عملی است.
سازگاری مداوم با چارچوب‌های نظارتی پویا از طریق یادگیری محدودیت‌ها به دست می‌آید، که برای مثال، دستورالعمل‌های حفاظت از داده‌ها را مستقیماً با استفاده از حریم خصوصی متفاوت در مدل هوش مصنوعی ادغام می‌کند. مجموعه ای سازگار از قوانین و فرآیندهای تنظیم دقیق دامنه به ما اجازه می دهد تا به مقررات جدید به طور انعطاف پذیر و سریع پاسخ دهیم.
اولین مرحله در فرآیند آموزش یک مدل زبان، پیش آموزش است. این مدل با مقادیر زیادی متن بدون ساختار تغذیه می شود تا الگوهای زبان عمومی، ساختار جملات و معانی کلمات را بیاموزد. در طول این فرآیند، مدل سعی می کند کلمات بعدی یک جمله را بدون تمرکز بر یک کار خاص پیش بینی کند. این یک نوع درک جهانی از زبان ایجاد می کند.
تنظیم دقیق مرحله دومی است که در آن مدل از پیش آموزش دیده برای یک کار خاص تخصصی می شود. این با مجموعه داده های کوچکتر و خاص تر آموزش داده شده است، به عنوان مثال برای پاسخ به سؤالات مشتری، طبقه بندی متون یا ایجاد خلاصه. تنظیم دقیق تضمین می‌کند که مدل پاسخ‌های دقیق‌تر و زمینه‌ای را برای یک منطقه کاربردی تعریف‌شده ارائه می‌دهد.
آموزش LLM به قدرت محاسباتی بالایی نیاز دارد. برای کارآمدتر کردن فرآیند، می توان از روش های مختلف بهینه سازی استفاده کرد. این به شما امکان می‌دهد وزن‌های مدل را ذخیره کنید و بعداً آنها را بارگیری کنید یا پارامترهای منتشر شده از پیش آموزش‌دیده‌شده را دانلود کنید. LoRA (تطبیق با رتبه پایین) نیز برای تنظیم دقیق با تلاش محاسباتی کمتر استفاده می شود.
یک حلقه یادگیری آنلاین برای توسعه مستمر و سازگاری با یافته ها و الزامات جدید استفاده می شود. این به طور مداوم عملکرد مدل را بررسی می کند، داده های جدید و بازخورد کاربر را تجزیه و تحلیل می کند و در صورت لزوم مدل را به طور خودکار تنظیم می کند. حفاظت و کارایی داده ها از طریق تکنیک های حریم خصوصی متفاوت و حذف اتصالات غیر ضروری تضمین می شود.
یک اسکریپت پایتون برنامه ریزی شده ویژه می تواند به طور موثر یک مدل زبان را آموزش دهد. همچنین می تواند وزنه های خارجی را از یک مدل از پیش آموزش دیده بارگیری کند. مدل برای یک کار خاص با تطبیق آن با داده های خاص بهینه شده است. پس از اتمام آموزش، اسکریپت وزن های به روز شده را ذخیره می کند تا برای استفاده در آینده در دسترس باشند.
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
مدل‌های زبان قبلاً بسیاری از صنایع را متحول کرده‌اند، از خدمات مشتری گرفته تا تولید محتوا. از طریق پیش‌آموزش و تنظیم دقیق، مدل‌ها را می‌توان برای انواع مختلفی از وظایف تطبیق داد. کسانی که درک عمیق تری از این فرآیندها ایجاد می کنند، می توانند راه حل های AI سفارشی شده خود را ایجاد کنند و به طور فعال پیشرفت تکنولوژی را شکل دهند.