ترنسفورمرها و مدلهای زبانی بزرگ(LLM)

مدل زبان بزرگ یا LLM که مخفف Large language model می‌باشد، یک نوع نوآوری در حوزه هوش مصنوعی است که از شبکه‌های عصبی با پارامترهای گسترده برای پردازش پیشرفته زبان استفاده می‌کند.

این مدل‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها و داده‌های زبانی، قادرند به سوالات مختلف پاسخ دهند و متون را ترجمه کنند. ساختار این مدل‌ها بر اساس شبکه‌های عصبی استوار است که از داده‌های بزرگ جهت آموزش استفاده می‌کنند و به این ترتیب، توانایی پردازش و فهم بهتری از زبان دارند.

کاربردهای LLM در صنایع مختلف

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به‌عنوان یک نوآوری نسبتا تازه ظاهر شده‌اند، اما از پیدایششان تاکنون کاربردهای متعددی در منظر کسب و کارهای فعلی پیدا کرده‌اند. از آن‌ها می‌توان در بهبود عملکرد محصول، بهینه‌سازی عملیات تجاری و افزایش کارایی محیط کار استفاده کرد.

1. LLM در ترجمه ماشینی و پردازش زبان‌های مختلف
2. نقش LLMها در تولید خودکار محتوا و خلاصه‌نویسی
3. تاثیرات LLM بر توسعه چت‌بات‌ها و سیستم‌های گفت‌وگوی هوشمند

مزایای مدل‌های زبانی بزرگ

با طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، مدل‌های زبانی بزرگ برای حل مسئله بسیار مفید هستند، زیرا آنها اطلاعاتی را به شیوه‌ای واضح و محاوره‌ای ارائه می‌دهند که درک آن برای کاربران آسان است. در ادامه چند مورد از مزایای این تکنولوژی ذکر شده است:

• مجموعه بزرگی از کاربردها: می‌توان از آنها برای ترجمه زبان، تکمیل جمله، تجزیه و تحلیل احساسات، پاسخ به سؤال، حل معادلات ریاضی و موارد دیگر استفاده کرد.
• بهبود همیشگی: عملکرد مدل زبانی بزرگ به طور مداوم در حال بهبود است زیرا زمانی که داده‌ها و پارامترهای بیشتری اضافه می‌شود رشد می‌کند.
• آنها سریع یاد می‌گیرند: هنگام نمایش یادگیری درون متنی، مدل‌های زبانی بزرگ به سرعت یاد می‌گیرند زیرا به وزن، منابع و پارامترهای اضافی برای آموزش نیاز ندارند.

دوره LLMs با پایتون یکی از دوره‌های دپارتمان علوم داده جهاد دانشگاهی صنعتی شریف است. برای کسب اطلاعات بیشتر دباره این دوره، سرفصل‌های آمورشی را مشاهده نمایید.