راهنمای تسلط و استفاده از مدل های زبان برنامه نویسی بزرگ هوش مصنوعی

• 1402/11/8
• کدنويسي
• 7737
• 0
• 0

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در چند سال اخیر به شدت محبوب شده‌اند و تغییرات چشمگیری در زمینه پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند. این تغییرات از چت ربات‌ها و موتورهای جستجو گرفته تا ابزارهای خلاقانه نوشتاری، باعث پیشرفت در برنامه‌های کاربردی در انواع صنایع شده‌اند. با این حال، ساخت محصولات موثر مبتنی بر LLM نیازمند تسلط بر مهارت‌ها و دانش تخصصی است. این راهنما یک مرور کلی جامع و قابل درک از مفاهیم اساسی، الگوهای معماری، و مهارت‌های عملی لازم برای بهره‌مندی از قابلیت هائی که LLM ارائه می‌دهند، ارائه می‌دهد.

مدل های زبان بزرگ چیست و چرا مهم هستند؟

LLM ها (مدل‌های زبان بزرگ) از دسته مدل‌های یادگیری عمیق هستند که بر اساس داده‌های متنی بزرگ آموزش دیده‌اند. این مدل‌ها قابلیت تولید متنی شبیه به زبان انسان را دارند و در درک زبان طبیعی در سطحی بی‌سابقه عمل می‌کنند. معمولاً به عنوان نمونه‌ای از این مدل‌ها، GPT-3 ذکر می‌شود. در مقابل مدل‌های سنتی پردازش زبان طبیعی که بر قوانین و مقررات تکیه می‌کنند، LLM‌ها به صورت بدون نظارت و با پیش‌بینی کلمات در جملات، مهارت‌های زبانی را به صورت خودآموز و بدون نظارت توسعه می‌دهند. این خاصیت این امکان را به آنها می‌دهد که برای وظایف متنوع پردازش زبان طبیعی تنظیم شوند.

LLM‌ها نمایانگر یک تغییر پارادایم در حوزه هوش مصنوعی هستند و برنامه‌های کاربردی جدیدی را امکان‌پذیر کرده‌اند، از جمله چت‌بات‌ها، موتورهای جستجو و ابزارهای تولید متن. به‌عنوان مثال، ربات‌های چت با استفاده از LLM‌ها می‌توانند مکالمات آزادتری داشته باشند. این قابلیت‌ها از نتایج سه عامل اصلی ناشی می‌شوند:

1. **مقیاس داده‌ها:** LLM‌ها بر روی مجموعه‌های بزرگ از داده‌های متنی آموزش می‌بینند، به طور مثال GPT-3 با دیدن 45 ترابایت داده متنی. این موجب پوشش گسترده در زبان می‌شود.

2. **اندازه مدل:** این مدل‌ها مانند GPT-3 دارای 175 میلیارد پارامتر هستند که به آنها امکان می‌دهد تا از همه این داده‌ها بهره‌مند شوند. اندازه بزرگ مدل کلیدی در توانایی تعمیم است.

3. **نظارت بر خود:** LLM‌ها از طریق اهداف تحت نظارت خود آموزش می‌بینند، بدون نیاز به برچسب‌گذاری دستی. این امکان به آنها می‌دهد که از داده‌های «شبه برچسب‌گذاری‌شده» به‌دست‌آمده از متن خام استفاده کنند.

تسلط بر این مدل‌ها و دانش مرتبط با آنها به شما این امکان را می‌دهد که در زمینه پردازش زبان طبیعی حلول و محصولات نوآورانه‌تری ایجاد کنید.

مفاهیم کلیدی برای استفاده از LLM 

با اینکه LLM ها قابلیت‌های فوق‌العاده‌ای دارند، استفاده موثر از آنها برای کارهای پایین‌دستی نیازمند درک مفاهیم اساسی مانند درخواست، جاسازی، توجه، و بازیابی معنایی است.

در این مدل‌ها، به جای ورودی‌ها و خروجی‌ها، از طریق اعلان‌ها کنترل می‌شوند. این اعلان‌ها دستورالعمل‌های متنی هستند که یک وظیفه را توصیف می‌کنند. به عنوان مثال، برای خلاصه کردن یک متن، دستورالعمل‌هایی مانند زیر می‌توانند استفاده شوند:

تعبیه‌های کلمه، کلمات را به عنوان بردارهای متراکمی نشان می‌دهند که معنای آنها را رمزگذاری می‌کنند و امکان انجام عملیات ریاضی را فراهم می‌سازند. LLM‌ها از تعبیه‌ها برای درک بافت کلمات استفاده می‌کنند.

تکنیک‌هایی مانند Word2Vec و BERT مدل‌های تعبیه‌سازی ایجاد کرده‌اند که قابلیت باز استفاده دارند. Word2Vec به عنوان یک پیشگام از شبکه‌های عصبی کم عمق برای یادگیری جاسازی‌ها با پیش‌بینی کلمات همسایه استفاده کرد. BERT با پوشاندن کلمات و پیش‌بینی آن‌ها بر اساس زمینه دوسویه، تعبیه‌های متنی عمیق ایجاد کرد.

تحقیقات اخیر به منظور به دست آوردن روابط معنایی بیشتر، تعبیه‌ها را بهبود داده‌اند. به عنوان مثال، مدل MUM از ترانسفورماتور VATT برای ایجاد تعبیه‌های BERT آگاه از موجودیت استفاده می‌کند. همچنین، هوش مصنوعی آنتروپیک Constitutional تعبیه‌هایی را یاد می‌گیرد که حساس به زمینه‌های اجتماعی هستند. مدل‌های چند زبانه مانند mT5 با پیش‌آموزش بر روی بیش از 100 زبان به طور همزمان، تعبیه‌های چندزبانی ایجاد می‌کنند.

نکات قابل توجه 

لایه‌های توجه در LLM‌ها به آن‌ها امکان می‌دهند تا در هنگام تولید متن، تمرکز خود را بر روی زمینه‌های مرتبط بیشتر کنند. خود توجهی چند سر کلیدی برای تحلیل ترانسفورماتورها است که روابط کلمات را در متن‌های طولانی تجزیه و تحلیل می‌کنند.

به عنوان مثال، یک مدل پاسخگویی به سؤال می‌تواند یاد بگیرد که وزن‌های توجه بیشتری را به کلمات ورودی که با یافتن پاسخ مرتبط هستند، اختصاص دهد. مکانیسم‌های توجه بصری همچنین بر روی مناطق مرتبط یک تصویر متمرکز می‌شوند.

انواع جدید مانند توجه پراکنده با بهینه‌سازی محاسبات توجه اضافی، به بهبود کارایی کمک می‌کنند. مدل‌هایی مانند GShard از توجه متخصصان برای بهره‌وری بیشتر از پارامترها استفاده می‌کنند. ترانسفورماتور جهانی بازگشت عمقی را معرفی می‌کند که امکان مدل‌سازی وابستگی‌های طولانی‌مدت را فراهم می‌کند.

درک این نوآوری‌های توجه، بینشی جدیدی را در زمینه گسترش توانمندی‌های مدل ارائه می‌دهد.

بازیابی داده ها

پایگاه‌های داده برداری بزرگ به نام نمایه‌های معنایی، جاسازی‌ها را برای انجام جستجوی شباهت در اسناد به طور کارآمد ذخیره می‌کنند. بازیابی توسط LLM‌ها با اجازه دادن به زمینه خارجی بزرگ، تقویت می‌شود.

الگوریتم‌های قدرتمند تقریبی نزدیکترین همسایه مانند HNSW، LSH و PQ، جستجوی معنایی سریع را حتی با میلیاردها سند امکان‌پذیر می‌کنند. به عنوان مثال، کلود LLM Anthropic از HNSW برای بازیابی بیش از 500 میلیون فهرست سند استفاده می‌کند.

بازیابی ترکیبی جاسازی‌های متراکم و فراداده‌های کلیدی پراکنده را برای یادآوری بهتر ترکیب می‌کند. مدل‌هایی مانند REALM مستقیماً جاسازی‌ها را برای اهداف بازیابی از طریق رمزگذارهای دوگانه بهینه می‌کنند.

کار اخیر همچنین بازیابی متقابل وجهی بین متن، تصاویر و ویدیو را با استفاده از فضاهای برداری چندوجهی مشترک بررسی می‌کند. تسلط بر بازیابی معنایی قفل برنامه‌های جدید مانند موتورهای جستجوی چندرسانه‌ای را باز می‌کند.

این مفاهیم در الگوهای معماری و مهارت‌هایی که در ادامه به آنها پرداخته می‌شود، تکرار خواهند شد.

الگوهای معماری 

در حالی که آموزش یک مدل پیچیده زمان‌بر است، استفاده از LLM‌های از پیش آموزش دیده با الگوهای معماری آزمایش شده و در دسترس تر است:

خط لوله تولید متن
استفاده از LLM‌ها برای برنامه‌های متنی تولیدی از طریق:
- مهندسی سریع برای ایجاد چارچوب کاری
- نسل متن خام از LLM
- استفاده از فیلترهای امنیتی برای رفع مشکلات
- پس‌پردازش برای قالب‌بندی نهایی

به عنوان مثال، یک سناریو ممکن از این خط لوله می‌تواند در کمک نویسندگی مقالات باشد، که با شروع از یک اعلان برای تعریف موضوع مقاله، متن مقاله را از LLM تولید کرده، حساسیت‌ها را از طریق فیلترهای امنیتی بررسی کند، و سپس خروجی نهایی را در مرحله پس‌پردازش برای قالب‌بندی نهایی و اصلاح املایی مورد بررسی قرار دهد.

جستجو و بازیابی

ساختن سیستم‌های جستجوی معنایی به وسیله:

- نمایه‌سازی یک پیکره سند در یک پایگاه داده برداری برای تشابهات
- پذیرش سوالات جستجو و یافتن بازدیدهای مرتبط از طریق جستجوی تقریبی نزدیک‌ترین همسایه
- تغذیه به عنوان زمینه‌ای برای یک LLM برای خلاصه کردن و ترکیب یک پاسخ، مورد استفاده قرار می‌گیرد

این روش، به جای اعتماد صرف به زمینه محدود LLM، باعث افزایش مقیاس بازیابی اسناد می‌شود.

یادگیری چندوجهی

به جای آموزش متخصصان فردی LLM، مدل‌های چند وظیفه‌ای امکان آموزش مهارت‌های چندگانه را به یک مدل از طریق:

- هر کار را فریم می‌کند
- تنظیم دقیق مشترک در بین وظایف
- اضافه کردن طبقه‌بندی‌کننده‌ها به رمزگذار LLM برای پیش‌بینی

این عملکرد کلی مدل را بهبود می‌بخشد و هزینه‌های آموزشی را کاهش می‌دهد.

سیستم های هوش مصنوعی ترکیبی

نقاط قوت مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و هوش مصنوعی نمادین تر را از طریق:

- LLM‌ها وظایف زبانی باز را انجام می‌دهند.
- منطق مبتنی بر قانون، محدودیت‌هایی را ارائه می‌دهد.
- دانش ساختاریافته در گراف دانش (KG) نشان داده شده است.
- LLM و داده‌های ساختاریافته یکدیگر را در یک "چرخه فضایلت دار" غنی می‌کنند.
- این انعطاف پذیری رویکردهای عصبی را با استحکام روش‌های هوش مصنوعی نمادین ترکیب می‌کند.

مهارت های کلیدی برای استفاده از LLM

قادر بودن به طور موثر از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در ایجاد یا خراب کردن درخواست‌ها به مهارت‌های کلیدی زیر نیاز دارد:

- کادربندی وظایف به عنوان دستورالعمل‌ها و مثال‌های زبان طبیعی.
- کنترل طول، ویژگی و صدای درخواست‌ها.
- پالایش مکرر درخواست‌ها بر اساس خروجی‌های مدل.
- مدیریت مجموعه‌های سریع در اطراف دامنه‌هایی مانند پشتیبانی مشتری.
- مطالعه اصول تعامل انسان و هوش مصنوعی.
- انگیزه بخشی هنر و بخشی علم است - انتظار داشته باشید که از طریق تجربه به تدریج پیشرفت کنید.

چارچوب های LLM

توسعه برنامه با استفاده از چارچوب‌هایی مانند LangChain و Cohere می‌تواند فرآیند ایجاد زنجیره مدل‌ها در خطوط لوله، ادغام با منابع داده و زیرساخت‌های انتزاعی را ساده کند.

LangChain یک معماری ماژولار را برای نوشتن دستورات، مدل‌ها، پردازنده‌های پیش/پس از اجرا و اتصالات داده در گردش‌های کاری قابل تنظیم فراهم می‌کند. Cohere استودیویی با رابط کاربری گرافیکی، REST API و Python SDK خودکارسازی گردش‌های کاری LLM را فراهم می‌کند.

این چارچوب‌ها از تکنیک‌هایی مانند زیر بهره می‌برند:

به اشتراک‌گذاری ترانسفورماتور برای تقسیم زمینه در بین GPU ها برای توالی‌های طولانی.
- جستارهای مدل ناهمزمان برای توان عملیاتی بالا.
- استراتژی‌های کش مانند حداقل اخیراً مورد استفاده برای بهینه‌سازی مصرف حافظه.
- ردیابی توزیع شده برای نظارت بر تنگناهای خط لوله.
- چارچوب‌های تست A/B برای اجرای ارزیابی‌های مقایسه‌ای.
- نسخه‌سازی مدل و مدیریت انتشار برای آزمایش.
- برای داشتن ظرفیت الاستیک، روی پلتفرم‌های ابری مانند AWS SageMaker مقیاس‌گذاری کنید.
- ابزارهای AutoML مانند Spell بهینه‌سازی دستورات، hparams و معماری مدل را ارائه می‌دهند.
- AI Economist مدل‌های قیمت‌گذاری را برای مصرف API تنظیم می‌کند.

ارزیابی و نظارت

ارزیابی عملکرد LLM قبل از استقرار از اهمیت بسیاری برخوردار است. در این راستا، می‌توانید از روش‌ها و ابزارهای متعددی برای ارزیابی بهره‌گیری کنید:

۱. **معیارهای کیفیت:**
   - ارزیابی کلی خروجی با استفاده از معیارهایی نظیر دقت، روانی، انسجام و معیارهای مشابه.

۲. **استفاده از مجموعه داده‌های استاندارد:**
   - استفاده از مجموعه داده‌هایی معتبر نظیر GLUE و SuperGLUE که شامل تنوع و چالش‌های مختلف زبانی هستند.

۳. **ارزیابی انسانی:**
   - انجام ارزیابی انسانی از طریق چارچوب‌هایی مانند scale.com و LionBridge برای به دست آوردن بازخورد انسانی در مورد کیفیت و مفهومی بودن خروجی مدل.

۴. **پویایی تمرین:**
   - نظارت بر پویایی تمرین مدل با استفاده از ابزارهایی نظیر Weights & Biases برای رصد تغییرات عملکرد مدل در طول زمان.

۵. **تحلیل رفتار مدل:**
   - تجزیه و تحلیل رفتار مدل با استفاده از تکنیک‌هایی نظیر مدل سازی موضوع LDA.

۶. **بررسی تعصبات:**
   - بررسی تعصبات با کتابخانه‌هایی مانند FairLearn و WhatIfTools.

۷. **آزمایش های واحد:**
   - انجام آزمایش‌های واحد مداوم بر روی دستورات کلیدی و اسناد مختلف.

۸. **ردیابی لاگ‌ها:**
   - ردیابی لاگ‌های مدل در دنیای واقعی با استفاده از ابزارهایی مانند WhyLabs.

۹. **آزمایش دشمن:**
   - اعمال آزمایش‌های دشمن با استفاده از ابزارهایی نظیر TextAttack و Robustness Gym.

۱۰. **تحقیقات اخیر:**
    - استفاده از الگوریتم‌های جفت‌سازی متعادل و انتخاب زیرمجموعه برای بهبود عملکرد ارزیابی انسانی. 

با بهره‌گیری از این راهکارها، می‌توانید عملکرد LLM را بهبود بخشیده و اطمینان حاصل کنید که مدل شما به درستی عمل می‌کند.

کاربردهای چندوجهی

LLM ها با گسترش شرایط خود به زمینه‌های مختلف خارج از متن، مرزهای جدیدی در هوش چندوجهی باز می‌کنند. این گسترش شامل:

1. **شرایط در تصاویر، ویدئو و گفتار:**
   - LLM ها به شکل‌های مختلف ویژگی‌های چندوجهی را در تصاویر، ویدئوها و گفتار نیز می‌شناسند و از آنها در درک و تولید محتوا بهره می‌برند.

2. **معماری ترانسفورماتور چندوجهی:**
   - معماری ترانسفورماتور چندوجهی مجازی شده و یکپارچه، این امکان را می‌دهد که مدل همزمان در چند حوزه مختلف مانند زبان، تصاویر و سایر داده‌ها عمل کند.

3. **بازیابی متقابل وجهی در انواع رسانه:**
   - توانایی بازیابی معنایی وجهی (cross-modal retrieval) در میان انواع مختلف رسانه، این LLM ها را قادر می‌سازد تا اطلاعات را در یک حوزه با داده‌های حوزه دیگر به اشتراک بگذارند.

4. **ایجاد زیرنویس، توضیحات تصویری و خلاصه:**
   - قابلیت ایجاد زیرنویس، توضیحات تصویری و خلاصه برای تصاویر و ویدئوها با استفاده از اطلاعات زبانی و تصویری، این LLM ها را به سمت فهم ژست‌ها و محتوای چندوجهی سوق می‌دهد.

5. **انسجام چندوجهی و عقل سلیم:**
   - توسعه توانایی انسجام چندوجهی و تصمیم‌گیری‌های باسواد در مواجهه با اطلاعات مختلف و از دامنه‌های گوناگون.

این گسترش‌ها امکان تعامل موثرتر مدل‌های زبانی با دنیای خارج از متن را فراهم می‌کند و به دستیابی به هوش چندوجهی پیشرفته کمک می‌کند.

 

ارسال دیدگاه

تگ ها