مدل‌های زبانی بزرگ (مانند GPT): معماری، توانایی‌ها و محدودیت‌ها

مدل‌های زبانی بزرگ (مانند GPT): معماری، توانایی‌ها و محدودیت‌ها

مقدمه: ظهور مدل‌های ترنسفورمر و انقلاب در پردازش زبان طبیعی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT بر پایه معماری ترنسفورمر ساخته شده‌اند و پردازش زبان طبیعی (NLP) را متحول کرده‌اند.

معماری: آشنایی با مفاهیم پایه (توجه، آموزش انتقالی) معماری اصلی ترنسفورمر با مکانیسم توجه (Attention) است که روابط بین کلمات را بهتر درک می‌کند. آموزش انتقالی (Pre-training) روی داده‌های عظیم انجام می‌شود.

توانایی‌ها: خلاقیت، استدلال، چندوظیفگی این مدل‌ها متن تولید می‌کنند، ترجمه می‌کنند، کد می‌نویسند و حتی استدلال می‌کنند.

محدودیت‌ها: هالوسی‌نیشن، مصرف انرژی، وابستگی به داده هالوسی‌نیشن (تولید اطلاعات غلط)، مصرف انرژی بالا و تعصبات داده‌ای از محدودیت‌هاست.

نتیجه‌گیری: مسیر آینده به سمت مدل‌های کارآمدتر و قابل اعتمادتر آینده LLMها مدل‌های کوچکتر، کارآمدتر و اخلاقی‌تر است.

هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI): از تولید تصویر تا خلق علم

مقدمه: انقلاب در تولید محتوای دیجیتال (متن، تصویر، صدا) Generative AI محتواهای جدید مانند متن، تصویر و صدا تولید می‌کند.

فناوری‌های کلیدی: Diffusion Models، GANs، Autoencoders GANها (شبکه‌های متخاصم مولد) و مدل‌های Diffusion مانند Stable Diffusion کلیدی هستند.

کاربردها: در هنر، طراحی دارو، شبیه‌سازی علمی در هنر (DALL-E)، کشف دارو و شبیه‌سازی‌های علمی کاربرد دارد.

چالش‌ها: مالکیت معنوی، تشخیص محتوای تولیدشده توسط AI مسائل کپی‌رایت و deepfake چالش‌برانگیز است.

نتیجه‌گیری: آینده‌ای که خلاقیت انسانی و ماشینی درهم می‌آمیزد Generative AI خلاقیت را تقویت می‌کند و مرزها را محو می‌نماید.

مشاهده کامل مقاله

بستن مقاله