مدل‌ های زبانی LLM در سال‌های اخیر نقش کلیدی در پیشرفت هوش مصنوعی ایفا کرده‌اند. از ترجمه ماشینی گرفته تا چت‌بات‌های هوشمند، این مدل‌ها به‌واسطه ساختار پیچیده‌شان توانسته‌اند مفاهیم زبانی را درک و بازتولید کنند. تنوع این مدل‌ها در معماری، حجم، هدف طراحی و کاربرد باعث شده که شناخت دقیق آن‌ها برای علاقه‌مندان، توسعه‌ دهندگان و پژوهشگران ضروری باشد. در این مقاله به معرفی انواع مدل‌های زبانی معروف می‌پردازیم و نقاط قوت و تفاوت‌های آن‌ها را بررسی می‌کنیم.

GPT؛ خانواده‌ای قدرتمند از مدل‌های تولید زبان

سری GPT، ساخت شرکت OpenAI، از محبوب‌ترین مدل‌های زبانی در دنیاست. این مدل‌ها بر پایه معماری Transformer Decoder طراحی شده‌اند و وظیفه اصلی آن‌ها تولید متن بر اساس ورودی است.

مشخصات کلیدی

  • خودبازگشتی بودن: خروجی هر مرحله به عنوان ورودی مرحله بعد استفاده می‌شود.
  • قابلیت تکمیل متن، ترجمه، خلاصه‌سازی، کدنویسی و پرسش‌پاسخ.
  • مقیاس‌پذیری بالا: GPT-3 بیش از ۱۷۵ میلیارد پارامتر دارد و GPT-4 فراتر از آن است.

نقاط قوت

  • کیفیت بالا در تولید زبان طبیعی
  • قدرت تعمیم خوب به وظایف جدید بدون fine-tuning
  • پشتوانه قوی جامعه توسعه‌دهندگان

آموزش هوش مصنوعی (صفر تا صد کار با ابزارهای هوش مصنوعی)

BERT؛ مدل درک زبان به‌جای تولید

برخلاف GPT که وظیفه‌اش تولید متن است، BERT برای درک عمیق زبان ساخته شد. این مدل توسط Google معرفی شد و برای بسیاری از وظایف طبقه‌بندی، استخراج موجودیت و پاسخ‌گویی بسیار مؤثر است.

ویژگی‌ها

  • استفاده از معماری Bidirectional Encoder
  • آموزش با روش ماسک‌گذاری روی کلمات (Masked Language Modeling)
  • عملکرد بسیار خوب در benchmarkهایی مثل GLUE و SQuAD

T5؛ ترجمه متن به متن

مدل T5 از گوگل، با شعار “همه چیز را به‌صورت تبدیل متن به متن ببین” طراحی شد. در این مدل، حتی کارهایی مثل ترجمه یا خلاصه‌سازی نیز به شکل ورودی خروجی متنی تعریف می‌شود.

مزایا

  • معماری Encoder-Decoder
  • انعطاف بالا در تعریف task
  • نسخه‌های سبک تا سنگین (T5-Small تا T5-XXL)

LLaMA؛ مدل فشرده و متن‌باز متا

Meta با معرفی LLaMA تلاش کرد تا مدل‌های زبانی قدرتمند را در دسترس عموم قرار دهد. LLaMA و نسخه‌های جدید آن مانند LLaMA 2 و LLaMA 3 از نظر کیفیت در سطح GPT هستند اما متن‌باز بوده و برای پژوهشگران رایگان‌اند.

چرا LLaMA مهم است؟

  • عملکرد قوی در حجم پایین‌تر نسبت به GPT
  • متن‌باز بودن برای استفاده آزاد
  • پشتیبانی از طیف گسترده‌ای از وظایف زبانی

Claude؛ مدل اخلاق‌محور شرکت Anthropic

Claude یکی از مدل‌های جدید و نوآورانه‌ای است که بر پایه امنیت، کنترل و اخلاق طراحی شده است. هدف از توسعه Claude، ساخت مدلی است که کمتر پاسخ‌های خطرناک یا گمراه‌کننده تولید کند.

ویژگی‌ها

  • مبتنی بر معماری مشابه GPT
  • آموزش‌دیده با قوانین ایمنی و چارچوب‌های کنترل‌پذیر
  • تمرکز بر تعامل امن با کاربر

Gemini؛ تلاش گوگل برای ترکیب چندوجهی بودن

مدل Gemini که توسط Google DeepMind معرفی شد، برای پردازش ورودی‌های چندرسانه‌ای مانند متن، تصویر و صوت طراحی شده است. این مدل با رویکرد multi-modal آینده‌ای نوین از مدل‌های زبانی را رقم می‌زند.

تفاوت Gemini

  • پردازش ترکیبی چند نوع داده
  • ادغام دانش زبانی و بصری
  • قابلیت تعامل طبیعی با کاربر در قالب گفت‌وگوهای چندمنظوره

دیگر مدل‌های قابل توجه

GLaM (Google)

مدلی بر اساس MoE (Mixture of Experts) که با فعال‌سازی فقط بخشی از مدل در هر بار پردازش، سرعت و دقت بالا را به همراه دارد.

PaLM

یکی دیگر از مدل‌های پیشرفته گوگل که تمرکز آن بر reasoning، زنجیره تفکر و توان استدلالی بالاتر از مدل‌های قبلی است.

Mistral و Mixtral

از مدل‌های متن‌باز جدید با عملکردی نزدیک به GPT-4 که توسط جامعه اوپن‌سورس ساخته شده‌اند.

دسته‌ بندی مدل‌های زبانی بر اساس معیارهای مختلف

معیار نوع‌ها / مثال‌ها
هدف درک (BERT)، تولید (GPT)، چندکاره (T5)
معماری Encoder، Decoder، Encoder-Decoder
متن‌باز یا بسته متن‌باز (LLaMA)، بسته (GPT-4، Claude)
زبان پشتیبانی انگلیسی، چندزبانه (XLM-R، mT5)
ظرفیت پارامتر سبک (BERT-Base)، سنگین (GPT-4، PaLM-2)

آینده مدل‌های زبانی؛ فراتر از GPT و LLaMA

در آینده، مدل‌های زبانی نه فقط متن بلکه داده‌های ترکیبی مثل صدا، تصویر، و ویدیو را درک خواهند کرد. مدل‌هایی مثل Gemini، Grok، Qwen و ERNIE قدم در این مسیر گذاشته‌اند. همچنین معماری‌هایی مثل MoE و SSM (State Space Models) برای مقیاس‌پذیری و بازدهی بیشتر مطرح شده‌اند.

نتیجه‌ گیری

شناخت انواع مدل‌ های زبانی LLM برای هر فعال حوزه هوش مصنوعی ضروری است. از GPT و LLaMA گرفته تا Claude و Gemini، هر مدل هدف، طراحی و قابلیت خاص خودش را دارد. با رشد روزافزون این حوزه، باید همواره در جریان مدل‌های جدید باشیم تا بتوانیم از قدرت آن‌ها در ساخت ابزارهای هوشمند بهره ببریم.