هوش مصنوعی

درک مدل‌های زبانی بزرگ

بازدید: 247 آخرین به‌روزرسانی: 23 دی 1403

مقدمه

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs - Large Language Models) تحولی عظیم در حوزه هوش مصنوعی به ویژه در پردازش زبان طبیعی (NLP) ایجاد کرده‌اند. این مدل‌ها، مانند سری GPT از OpenAI، BERT از گوگل، و LLaMA از متا، به منظور درک و تولید متنی شبیه به زبان انسان طراحی شده‌اند. مدل‌های زبان بزرگ با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها توانسته‌اند کاربردهای گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف مانند تولید محتوا، خدمات مشتری و تحقیقات علمی پیدا کنند. با ما همراه باشید تا با این فناوری بیشتر آشنا شویم.

مدل‌های زبانی بزرگ چه هستند؟

مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models)، که به اختصار LLMs نامیده می‌شوند، مدل‌های یادگیری عمیق بسیار پیچیده‌ای هستند که بر روی حجم عظیمی از داده‌ها پیش‌آموزش داده می‌شوند. این مدل‌ها به‌طور خاص از معماری انتقالی (Transformer Model) بهره می‌برند و با آموزش بر روی مجموعه‌های داده وسیع، قادر به شبیه‌سازی الگوهای پیچیده زبانی و حتی فهم معنای متن و مفهوم کلی جمله‌ها هستند.

فرآیند آموزش مدل‌های زبانی بزرگ

آموزش یک مدل زبانی بزرگ (Large Language Model یا LLM) شامل چندین مرحله است که به صورت زنجیروار به هم متصل هستند. این مراحل از آماده‌سازی داده‌ها و پیش‌آموزش شروع می‌شود و تا تنظیم دقیق و ارزیابی نهایی ادامه پیدا می‌کند. در ادامه، این فرآیند به‌صورت جامع توضیح داده شده است.

دیاگرام فرآیند آموزش مدل‌های زبانی بزرگ

مرحله آماده‌سازی داده‌ها

این مرحله شامل گردآوری داده‌ها، پاک‌سازی داده‌ها و نشانه‌گذاری است.

الف) گردآوری داده‌ها:

برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ، حجم عظیمی از داده‌های متنی از منابع مختلف جمع‌آوری می‌شود:

وب‌سایت‌ها: داده‌هایی از Common Crawl که شامل میلیاردها صفحه وب است.

دانشنامه‌ها: مانند ویکی‌پدیا برای ارائه اطلاعات عمومی.

کتاب‌ها و مقالات: شامل کتاب‌های دیجیتال و مقالات علمی.

مکالمات و گفتگوها: داده‌های مربوط به تعاملات انسانی.

ب) پاک‌سازی داده‌ها:

حذف داده‌های تکراری یا ناقص.
فیلتر کردن محتوای نامناسب.
تبدیل تمام داده‌ها به فرمت یکنواخت.

ج) نشانه‌گذاری (Tokenization):

تبدیل متن به واحدهای کوچکتر (توکن‌ها) مانند کلمات، زیرکلمات یا کاراکترها که این فرآیند، ورودی مدل را برای پردازش آماده می‌کند.

مرحله پیش‌آموزش (Pre-training)

پیش‌آموزش، مرحله‌ای است که مدل برای یادگیری عمومی زبان آموزش می‌بیند. هدف از پیش‌آموزش، یادگیری قواعد زبان، ارتباطات معنایی، اطلاعات عمومی و ایجاد پایه‌ای قوی برای انجام وظایف مختلف زبانی است. در مرحله پیش‌آموزش، داده‌ها بدون برچسب (unsupervised) هستند و از روش‌های موازی‌سازی و استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و واحدهای پردازش تنسوری (TPU) برای کاهش زمان آموزش استفاده می‌شود.

روش‌های پیش‌آموزش عبارتند از:

Masked Language Modeling (MLM)؛ برخی از کلمات در متن ورودی مخفی می‌شوند و مدل باید آن‌ها را پیش‌بینی کند.

مثال: "من به [MASK] می‌روم." مدل باید "مدرسه" را پیش‌بینی کند.

Causal Language Modeling (CLM)؛

مدل کلمه بعدی را بر اساس کلمات قبلی پیش‌بینی می‌کند.

مثال: "کتاب بسیار..." و مدل باید "جالب" را پیش‌بینی کند.

تنظیم دقیق (Fine-tuning)

پس از پیش‌آموزش، مدل برای وظایف خاص تنظیم دقیق می‌شود. هدف از تنظیم دقیق، انطباق مدل با وظایف خاص مانند ترجمه، خلاصه‌سازی یا پاسخ به سوالات است.

فرآیند تنظیم دقیق از سه مرحله تشکیل شده است:

انتخاب داده‌های تخصصی؛ داده‌های مرتبط با وظیفه خاص برچسب‌گذاری می‌شوند.

مثال: برای ترجمه، جفت‌متن‌های زبان مبدا و مقصد استفاده می‌شود.

تنظیم نرخ یادگیری؛ آموزش مدل با نرخ یادگیری پایین‌تر برای حفظ اطلاعات عمومی یادگرفته‌شده در پیش‌آموزش.

افزودن لایه‌های خروجی؛ لایه‌های خاصی به مدل اضافه می‌شود تا خروجی‌ها برای وظایف مشخص بهینه شوند.

روش‌های تنظیم دقیق عبارتند از:

Supervised Fine-tuning؛ آموزش با داده‌های کاملاً برچسب‌گذاری‌شده.

Instruction Tuning؛ استفاده از دستورالعمل‌های متنی برای هدایت مدل به انجام وظایف جدید.

روش‌های یادگیری پیشرفته

این روش برای مدل‌هایی مانند ChatGPT استفاده شده است. تکنیک‌های این روش عبارتند از:

الف) یادگیری با چند نمونه (Few-shot Learning)؛ آموزش مدل با چند نمونه محدود از وظیفه جدید. برای وظایفی که داده‌های برچسب‌گذاری‌شده کمی دارند مناسب است.

ب) یادگیری بدون نمونه (Zero-shot Learning)؛ انجام وظایف جدید بدون آموزش اضافی. مدل با استفاده از دانش عمومی خود وظایف را انجام می‌دهد.

ج) یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF - Reinforcement Learning from Human Feedback)؛ استفاده از بازخورد انسانی برای بهبود پاسخ‌های مدل.

ارزیابی و بهینه‌سازی

در ارزیابی مدل، عملکرد مدل در وظایف مختلف مانند ترجمه، خلاصه‌سازی و پاسخ‌گویی با استفاده از معیارهایی مانند BLEU، ROUGE و perplexity بررسی می‌شود.

همچنین تلاش می‌شود تعصب‌های ناخواسته در مدل که ممکن است از داده‌های آموزشی نشأت گرفته باشد کاهش یابد به این فرایند کاهش تعصب (Bias Mitigation) گفته می‌شود.

در ادامه، معماری مدل برای کاهش مصرف منابع محاسباتی با استفاده از روش‌هایی مانند Pruning و Quantization بهینه‌سازی می‌شود.

استقرار و استفاده (Deployment)

در نهاین خروجی‌ها، به دو صورت مورد استفاده قرار می‌گیرند:

الف) استفاده در برنامه‌های واقعی؛ استفاده از مدل در چت‌بات‌ها، سیستم‌های ترجمه، موتورهای جستجو و دستیارهای صوتی.

ب) شخصی‌سازی؛ تنظیم مدل برای نیازهای خاص کاربران یا سازمان‌ها.

معماری انتقالی: قلب LLM

معماری انتقالی (ترنسفورمر) از دو بخش اصلی تشکیل شده است:

رمزگذار (Encoder): وظیفه دارد توالی ورودی را به یک نمایش داخلی (بردار ویژگی) تبدیل کند.

رمزگشا (Decoder): از نمایش داخلی تولید شده توسط رمزگذار استفاده کرده و خروجی نهایی را تولید می‌کند (مانند ترجمه، پیش‌بینی یا تولید متن).

هر کدام از این بخش‌ها از بلوک‌های زیر تشکیل شده‌اند:

مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
لایه‌های شبکه عصبی پیش‌خور (Feed-Forward Neural Networks)
نرمال‌سازی لایه (Layer Normalization)
افزودن ارتباطات باقیمانده (Residual Connections).

1-1 مکانیزم توجه

هسته اصلی معماری ترنسفورمر، مکانیزم توجه است. این مکانیزم امکان تمرکز مدل بر بخش‌های مرتبط یک توالی را فراهم می‌کند. برای درک بهتر، سه مفهوم اصلی را بررسی می‌کنیم:

ورودی‌ها

پرسش (Query): برداری که نشان‌دهنده کلمه فعلی است که می‌خواهیم اهمیت آن را نسبت به سایر کلمات بسنجیم.

کلید (Key): برداری که برای مقایسه استفاده می‌شود.

مقدار (Value): برداری که اطلاعات واقعی را حمل می‌کند و در نهایت از آن برای تولید خروجی استفاده می‌شود.

فرمول توجه

خروجی توجه با استفاده از فرمول زیر محاسبه می‌شود:

در این فرمول Q ماتریس پرسش‌ها، K ماتریس کلیدها و V و d به ترتیب ماتریس مقادیر و ابعاد کلیدها را مشخص می‌کنند. همچنین T تعداد توکن‌ها (یا کلمات) در توالی ورودی است و K بعد فضای برداری (یا ابعاد تعبیه) است.

توجه چند-سری (Multi-Head Attention): برای افزایش قدرت مدل در یادگیری روابط مختلف، به جای یک توجه، چند سری موازی از توجه‌ها اجرا می‌شوند. هر سری می‌تواند جنبه‌ای متفاوت از ارتباطات بین کلمات را یاد بگیرد. نتایج این سری‌ها در انتها ترکیب و پردازش می‌شوند.

1-1 رمزگذار (Encoder)

هر بلوک رمزگذار شامل دو بخش اصلی است:

خودتوجهی چندسَری (Multi-Head Self-Attention): که اطلاعات ورودی را با خودش مقایسه کرده و ارتباطات داخلی را می‌آموزد.

شبکه عصبی پیش‌خور (Feed-Forward Neural Network): که یک شبکه ساده چندلایه است و پس از لایه توجه اعمال می‌شود.

ساختار کلی رمزگذار:

ورود توالی ورودی به لایه خودتوجهی چندسری.
عبور خروجی از لایه شبکه عصبی پیش‌خور.
استفاده از ارتباطات باقیمانده و عادی‌سازی لایه.

2-1 رمزگشا (Decoder)

رمزگشا شبیه به رمزگذار است، اما با تفاوت‌های زیر:

علاوه بر لایه توجه چندسری، یک لایه اضافی توجه به رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder Attention) دارد که اطلاعات تولیدشده توسط رمزگذار را در فرآیند تولید خروجی استفاده می‌کند.

مکانیزم ماسک (Masking) در لایه خود-توجه رمزگشا اعمال می‌شود تا مدل فقط بتواند از اطلاعات کلمات قبلی برای پیش‌بینی کلمه بعدی استفاده کند.

3-1 رمزگذاری موقعیتی

یکی از تفاوت‌های ترنسفورمر با مدل‌های ترتیبی مانند RNN، عدم پردازش توالی به صورت گام‌به‌گام است. برای اینکه مدل بتواند ترتیب کلمات را درک کند، رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding) به ورودی‌ها اضافه می‌شود. این رمزگذاری معمولاً با استفاده از توابع سینوسی و کسینوسی در فرکانس‌های مختلف انجام می‌شود.

4-1 مزایای معماری ترنسفورمر

پردازش موازی: به دلیل استفاده از مکانیزم توجه، توالی‌ها می‌توانند به صورت موازی پردازش شوند، که این امر باعث کاهش زمان آموزش و افزایش کارایی می‌شود.

مدل‌سازی روابط بلندمدت: ترنسفورمرها می‌توانند ارتباطات میان کلمات دور از هم را به خوبی مدل‌سازی کنند، برخلاف RNNها که در این زمینه محدودیت داشتند.

انعطاف‌پذیری: ترنسفورمرها در بسیاری از حوزه‌ها، از ترجمه زبان و خلاصه‌سازی متن گرفته تا تولید کد و تحلیل داده‌های سری زمانی، عملکرد بالایی دارند.

آینده مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

همانگونه که اشاره شد فرآیند آموزش مدل‌های زبانی بزرگ شامل مراحل پیش‌آموزش، تنظیم دقیق و استفاده از روش‌های یادگیری پیشرفته است که امکان پردازش و تولید زبان انسانی را با دقت و انعطاف‌پذیری بالا فراهم می‌کند. این مدل‌ها، با ترکیب دانش عمومی و تخصصی، به ابزارهایی قدرتمند برای حل مسائل پیچیده زبانی تبدیل شده‌اند.

مدل‌های زبانی بزرگ به دلیل توانایی بی‌نظیر خود در درک و تولید زبان انسانی، نقش اساسی در آینده فناوری ایفا خواهند کرد. با پیشرفت معماری‌ها و افزایش ظرفیت مدل‌ها، این سیستم‌ها قادر خواهند بود وظایف پیچیده‌تر و چندوجهی‌تری را با دقت و کارایی بیشتری انجام دهند.

یکی از چشم‌اندازهای کلیدی، یکپارچگی مدل‌های زبانی بزرگ با حوزه‌های تخصصی مانند پزشکی، حقوق، و مهندسی است. مدل‌ها با یادگیری از داده‌های تخصصی و تنظیم دقیق، می‌توانند به ابزارهایی تبدیل شوند که در تشخیص بیماری‌ها، تجزیه‌ و تحلیل قراردادهای حقوقی و طراحی سیستم‌های مهندسی کمک می‌کنند.

در کنار این، تعامل چندوجهی با انسان‌ها از طریق ترکیب زبان طبیعی با قابلیت‌های چندرسانه‌ای (متن، تصویر، صدا و ویدئو) می‌تواند نسل جدیدی از دستیارهای هوشمند را شکل دهد. چنین دستیارهایی قادر خواهند بود تا اطلاعات را از منابع مختلف استخراج کرده و پاسخ‌هایی جامع و متنی ارائه دهند.

همچنین بهبود کارایی و پایداری مدل‌ها یک نیاز مهم در آینده است. مدل‌های کنونی به منابع محاسباتی عظیمی نیاز دارند که مصرف انرژی بالایی را به همراه دارد. توسعه روش‌های بهینه‌سازی مانند کاهش ابعاد مدل‌ها، استفاده از سخت‌افزارهای پیشرفته‌تر و به‌کارگیری روش‌های یادگیری کارآمدتر، می‌تواند هزینه‌ها و اثرات زیست‌-محیطی را کاهش دهد.

از سوی دیگر، مسائل اخلاقی و کاهش تعصب در مدل‌های زبانی بزرگ همچنان یکی از چالش‌های مهم باقی خواهد ماند. در آینده، تلاش‌های بیشتری برای شفافیت، پاسخگویی و کاهش تعصبات ناخواسته انجام خواهد شد تا استفاده از این مدل‌ها ایمن‌تر و عادلانه‌تر شود.

در نهایت، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند پلی بین انسان‌ها و فناوری‌های پیچیده‌تر باشند، جایی که تعامل با هوش مصنوعی نه‌ تنها ساده‌تر، بلکه طبیعی‌تر و خلاقانه‌تر از گذشته خواهد شد. این مدل‌ها می‌توانند با ارائه راه‌حل‌های نوآورانه، راه را برای انقلاب‌های جدید در زمینه‌های علم، فناوری و ارتباطات هموار کنند.

جمع‌بندی

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به دلیل پیچیدگی‌های ساختاری و نیاز به پردازش حجم عظیمی از داده‌ها، به توان محاسباتی بالایی نیاز دارند. ابررایانه ملی سیمرغ با ارائه پردازنده‌های گرافیکی (GPU) پیشرفته، بستری مناسب برای اجرای مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی و یادگیری عمیق فراهم کرده است. این ابررایانه از GPUهایی مانند NVIDIA A100، Tesla V100S و GeForce RTX 3090 بهره می‌برد که هرکدام با ظرفیت‌های حافظه بالای خود، امکان پردازش موازی و شتاب‌دهی به عملیات پیچیده را فراهم می‌کنند.

کاربران می‌توانند با دسترسی به این منابع پردازشی قدرتمند، پروژه‌های خود را در حوزه توسعه مدل‌های یادگیری ماشین به‌طور کارآمدتر و سریع‌تر انجام دهند. به‌طور مثال، استفاده از سرویس ابری پردازنده گرافیکی NVIDIA HGX A100 که دارای 8 ماژول A100 با شبکه ارتباطی NVSwitch بوده و اتصال شبکه‌ای بسیار قدرتمندی را بین پردازشگرهای گرافیکی ایجاد میکند، این امکان را به کاربران می‌دهد که از توان پردازشی بالای این تجهیز پیشرفته برای پیشبرد مدل‌های زبانی بزرگ و انجام محاسبات پیچیده استفاده کنند.

به طور کلی، استفاده از GPUهای پیشرفته در ابررایانه سیمرغ می‌تواند به تسریع فرآیندهای محاسباتی مدل‌های زبانی بزرگ و بهبود کارایی پروژه‌های کاربران در حوزه‌های مختلف فناوری و هوش مصنوعی کمک کند.