مدل‌های زبانی برای خیلی ها شبیه یک جعبه جادویی هستند؛ چیزی که سوال می پرسی و جواب می دهد، بدون اینکه معلوم باشد پشت صحنه چه خبر است. خیلی وقت ها این سوال پیش می آید که این مدل ها دقیقا کجا قرار دارند، چه شکلی هستند و اصلا چطور اجرا می شوند. آیا با یک فایل اجرایی طرف هستیم؟ یا یک برنامه خاص؟ فهمیدن ساختار واقعی مدل‌های زبانی کمک می کند دید دقیق تری نسبت به هوش مصنوعی و محدودیت ها و توانایی های آن داشته باشیم.

مدل زبانی فایل اجرایی نیست

اولین سوءتفاهم رایج این است که مدل‌های زبانی مثل یک نرم افزار معمولی نصب و اجرا می شوند. واقعیت این است که خود مدل به تنهایی هیچ کاری انجام نمی دهد. چیزی که به آن مدل می گوییم، در اصل مجموعه ای بسیار بزرگ از اعداد است. این اعداد همان وزن هایی هستند که نتیجه آموزش مدل روی حجم عظیمی از داده های متنی اند. بدون کدی که این وزن ها را تفسیر و اجرا کند، مدل عملا بی استفاده است.

وزن های عددی دقیقا چه هستند

در قلب هر مدل زبانی، میلیون ها یا حتی میلیاردها پارامتر عددی قرار دارد. این پارامترها همان وزن هایی هستند که مشخص می کنند مدل چگونه یک کلمه را به کلمه بعدی ربط دهد. در زمان آموزش، مدل بارها و بارها متن می بیند و این وزن ها به تدریج تنظیم می شوند. نتیجه نهایی، یک فایل بزرگ است که فقط شامل عدد است؛ نه منطق قابل خواندن برای انسان و نه دستور اجرایی مستقیم.

مدل‌ها کجا ذخیره می‌شوند

وزن های مدل معمولا داخل فایل هایی با فرمت هایی مثل bin یا safetensors ذخیره می شوند. این فایل ها می توانند از چند صد مگابایت تا چند ده گیگابایت حجم داشته باشند. هرچه مدل بزرگ تر و تعداد پارامترها بیشتر باشد، حجم فایل هم بالاتر می رود. این فایل ها معمولا روی سرور ذخیره می شوند و قبل از استفاده، داخل حافظه بارگذاری می شوند.

نقش کد در اجرای مدل

در کنار فایل وزن ها، یک کد جداگانه وجود دارد که معماری مدل را تعریف می کند. این کد معمولا با فریم ورک هایی مثل PyTorch یا TensorFlow نوشته می شود. معماری مشخص می کند که این وزن ها چطور باید کنار هم قرار بگیرند، لایه ها چگونه به هم وصل شوند و جریان محاسبات به چه شکل باشد. بدون این کد، وزن ها هیچ معنایی ندارند.

وقتی کاربر سوال می پرسد چه اتفاقی می افتد

وقتی با یک چت بات صحبت می کنی، درخواست تو مستقیما به فایل وزن ها نمی رود. ابتدا درخواست به سروری می رسد که مدل از قبل روی آن آماده است. در این سرور، وزن ها قبلا داخل حافظه GPU بارگذاری شده اند. متن ورودی به عدد تبدیل می شود، از لایه های مختلف عبور می کند و در نهایت خروجی تولید می شود. همه این مراحل در چند صدم ثانیه انجام می شود.

چرا GPU این قدر مهم است

مدل‌های زبانی حجم محاسبات بسیار بالایی دارند. هر پاسخ ساده شامل میلیون ها یا میلیاردها ضرب و جمع عددی است. CPU برای این حجم از محاسبه بهینه نیست. GPU به دلیل ساختار موازی خود، می تواند این عملیات را خیلی سریع تر انجام دهد. به همین دلیل تقریبا تمام مدل های بزرگ زبانی روی GPU اجرا می شوند.

حافظه GPU و محدودیت ها

یکی از محدودیت های مهم، حافظه GPU است. وزن های مدل باید به طور کامل داخل حافظه GPU قرار بگیرند تا مدل بتواند سریع پاسخ دهد. اگر مدل خیلی بزرگ باشد و حافظه کافی وجود نداشته باشد، یا باید از چند GPU استفاده شود یا مدل به شکل خاصی تقسیم بندی شود. این موضوع دلیل اصلی هزینه بالای اجرای مدل های بزرگ است.

آیا مدل همیشه روی GPU می ماند

در سرویس های آنلاین، معمولا مدل از قبل روی GPU بارگذاری شده و آماده پاسخ گویی است. این کار باعث می شود تاخیر اولیه حذف شود. اما در محیط های محلی یا تحقیقاتی، ممکن است مدل فقط هنگام نیاز بارگذاری شود. در این حالت، بارگذاری اولیه می تواند چند ثانیه یا حتی چند دقیقه طول بکشد.

اجرای محلی مدل‌های زبانی

اجرای محلی یعنی دانلود فایل وزن ها و اجرای کد روی سیستم شخصی یا سرور خصوصی. در این حالت، کاربر باید GPU مناسب، حافظه کافی و تنظیمات درست داشته باشد. بسیاری از مدل های متن باز این امکان را فراهم می کنند، اما اجرای آنها بدون سخت افزار مناسب معمولا یا بسیار کند است یا اصلا ممکن نیست.

تفاوت مدل ابری و محلی

در حالت ابری، همه چیز روی زیرساخت شرکت ارائه دهنده انجام می شود. کاربر فقط درخواست می فرستد و پاسخ می گیرد. اما در حالت محلی، تمام مسئولیت اجرا بر عهده خود کاربر است. هر کدام مزایا و معایب خود را دارند؛ یکی هزینه و کنترل، دیگری سادگی و سرعت راه اندازی.

چرا فایل مدل قابل فهم نیست

گاهی این سوال پیش می آید که آیا می شود فایل مدل را باز کرد و فهمید چه چیزی یاد گرفته است. پاسخ کوتاه این است: نه به شکل مستقیم. وزن ها فقط عدد هستند. تفسیر آنها بدون اجرای معماری مدل تقریبا غیرممکن است. فهم رفتار مدل بیشتر از طریق تست و تحلیل خروجی انجام می شود، نه نگاه کردن به وزن ها.

امنیت و دسترسی به وزن‌ها

به همین دلیل است که شرکت ها معمولا وزن های مدل های بزرگ خود را منتشر نمی کنند. داشتن وزن ها یعنی امکان اجرای کامل مدل. به همین خاطر، وزن های مدل دارایی اصلی محسوب می شوند و دسترسی به آنها محدود می شود.

جمع بندی

مدل‌های زبانی در ظاهر ساده به نظر می رسند، اما در واقع ترکیبی از فایل های بسیار بزرگ عددی و کدهای پیچیده هستند. خود مدل یک برنامه اجرایی نیست، بلکه مجموعه ای از وزن هاست که بدون معماری و سخت افزار مناسب هیچ کاری انجام نمی دهد. GPU نقش کلیدی در اجرای سریع این مدل ها دارد و محدودیت های آن تاثیر مستقیمی روی هزینه و مقیاس پذیری دارد. وقتی این تصویر کلی را ببینیم، بهتر می توانیم درک کنیم که هوش مصنوعی چگونه کار می کند و چرا اجرای آن ساده و ارزان نیست.