Close Menu
رسانه خبری آموزشی جامعه هوش مصنوعی ایرانرسانه خبری آموزشی جامعه هوش مصنوعی ایران
  • منشور اخلاقی سیمرغ
  • درباره ما
  • ارتباط با ما
  • آموزش و منابع آموزشی
    • کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع
    • کتاب های هوش مصنوعی
    • مقالات هوش مصنوعی
  • رویدادها
    • دوره های آموزشی
    • سمینار
    • کارگاه
    • کنفرانس
    • مصاحبه‌ها

برای دریافت جدیدترین اخبار عضو خبرنامه شوید

خبرنامه در حال حاضر غیرفعال است.

پست جذاب میخوای؟

۱۰۰ فرد تأثیرگذار حوزه هوش مصنوعی در ایران، آمریکا و سایر نقاط جهان

ChatGPT Pulse: دستیار هوشمند شما

از تهدید تا فرصت: نقشه راه فریلنسرها برای امنیت آینده شغلی

X (Twitter) Instagram YouTube LinkedIn Telegram
رسانه خبری آموزشی جامعه هوش مصنوعی ایرانرسانه خبری آموزشی جامعه هوش مصنوعی ایران
  • خانه
  • اخبار و مقالات
    • پزشکی
    • بازاریابی و تبلیغات
    • حمل و نقل
    • کشاورزی
    • حقوق و قضا
    • مالی و بانکی
    • هنر و خلاقیت
    • تولید و صنعت
    • آموزش
    • محیط زیست
    • بخش انرژی
    • امنیتی و دفاعی
    • مصاحبه‌ها
    • View All On Demos
  • رویدادها
    • سمینار
    • کنفرانس
    • وبینار
    • دوره های آموزشی
  • آموزش‌ها

    ChatGPT Pulse: دستیار هوشمند شما

    مهر ۵, ۱۴۰۴

    راهنمای راه‌اندازی مدل‌ Grok 4 در Cursor با استفاده از xAI API

    شهریور ۳۰, ۱۴۰۴

    مرورگر هوش مصنوعی جنسپارک Genspark

    شهریور ۲۹, ۱۴۰۴

    Prompt Optimizer یا پرامپت آپتیمایزر چیست؟

    شهریور ۲۸, ۱۴۰۴

    ویدفابریک VEED Fabric 1.0 چیست؟ کاربردها، پلن‌ها و آموزش تصویری نصب

    شهریور ۲۵, ۱۴۰۴
  • ابزارها
    1. فناوری
    2. ابزارها و گجت‌ها
    3. تحلیل‌ها و دیدگاه‌ها
    4. View All

    راهنمای راه‌اندازی مدل‌ Grok 4 در Cursor با استفاده از xAI API

    شهریور ۳۰, ۱۴۰۴

    مرورگر هوش مصنوعی جنسپارک Genspark

    شهریور ۲۹, ۱۴۰۴

    Prompt Optimizer یا پرامپت آپتیمایزر چیست؟

    شهریور ۲۸, ۱۴۰۴

    اوبرساجست یا Ubersuggest در خدمت بازاریابی دیجیتال

    شهریور ۲۴, ۱۴۰۴

    ChatGPT Pulse: دستیار هوشمند شما

    مهر ۵, ۱۴۰۴

    راهنمای راه‌اندازی مدل‌ Grok 4 در Cursor با استفاده از xAI API

    شهریور ۳۰, ۱۴۰۴

    مرورگر هوش مصنوعی جنسپارک Genspark

    شهریور ۲۹, ۱۴۰۴

    Prompt Optimizer یا پرامپت آپتیمایزر چیست؟

    شهریور ۲۸, ۱۴۰۴

    از تهدید تا فرصت: نقشه راه فریلنسرها برای امنیت آینده شغلی

    شهریور ۳۰, ۱۴۰۴

    تحلیل راهبردی همگرایی هوش مصنوعی و رباتیک: از مفاهیم بنیادی تا تأثیرات اجتماعی

    مرداد ۲۹, ۱۴۰۴

    دانشمند هوش مصنوعی: آینده علم در دستان هوش مصنوعی

    شهریور ۱۷, ۱۴۰۳

    دلایل اصلی شکست پروژه‌های هوش مصنوعی و راه‌های موفقیت آنها

    مرداد ۲۵, ۱۴۰۳

    کاربرد هوش مصنوعی در ردیابی گوشی گم‌شده: انقلابی در امنیت دیجیتال

    مهر ۳۰, ۱۴۰۱

    احتمال می‌رود که گلکسی A54 در ۲۰۲۳ با افزایش نامحسوس ظرفیت باتری ارائه شود

    مهر ۳۰, ۱۴۰۱

    تولید آیفون ۱۴، ۲۰ درصد گران‌تر از آیفون ۱۳ است

    مهر ۳۰, ۱۴۰۱

    مایکروسافت قصد دارد نمای دسکتاپ یا موبایل را در نوار کناری Edge معرفی کند

    مهر ۳۰, ۱۴۰۱
  • خرید اشتراک سالانه
  • ارتباط با ما
    • منشور اخلاقی سیمرغ
    • ارتباط با ما
    • درباره ما
Instagram YouTube LinkedIn Telegram
رسانه خبری آموزشی جامعه هوش مصنوعی ایرانرسانه خبری آموزشی جامعه هوش مصنوعی ایران
صفحه آغازین مجله ، آموزش و منابع آموزشی ، LLMs به زبان فارسی ساده
شاخص 29

LLMs به زبان فارسی ساده

0
By تحریریه هوش مصنوعی سیمرغ on اسفند ۲۵, ۱۴۰۳ آموزش و منابع آموزشی, شاخص‌ها, کتاب های هوش مصنوعی, مقالات هوش مصنوعی
اشتراک‌ با دوستان
Facebook Twitter LinkedIn Pinterest Telegram Email WhatsApp Copy Link

معرفی مدل‌های زبانی بزرگ LLMs به زبان فارسی ساده

  • معرفی مدل‌های تولید متن به زبان ساده؟
  • مبانی ریاضی مدل‌های زبانی بزرگ
  • معماری ترنسفورمر: موتور پردازش مدل‌های زبانی بزرگ
  • هزینه‌های محاسباتی و پیشرفت‌های سخت‌افزاری

مقدمه

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) باعث ایجاد تحول عظیمی در هوش مصنوعی و فراهم آوردن امکان تولید متن‌هایی شده‌اند که شباهت زیادی به نوشتار انسانی دارند. برخلاف مدل‌های قدیمی‌تر که انعطاف‌پذیری کمتری داشتند، این مدل‌ها توانایی پردازش حجم عظیمی از داده‌ها را دارند و در حوزه‌های متنوعی مانند تولید محتوا، ساخت چت‌بات‌ها و خودکارسازی برنامه‌نویسی کاربرد دارند.

معرفی مدل‌های زبانی بزرگ LLMs به زبان فارسی ساده
معرفی مدل‌های زبانی بزرگ LLMs به زبان فارسی ساده

معرفی مدل‌های تولید متن به زبان ساده؟

مدل‌های تولید متن، سیستم‌های پیشرفته‌ای از هوش مصنوعی هستند که برای درک و تولید متن طراحی شده‌اند. عملکرد اصلی آن‌ها بر پایه شکستن متن به واحدهای اساسی به نام توکن است. این توکن‌ها می‌توانند شامل کلمات کامل، زیرکلمات یا حتی کاراکترهای منفرد باشند. درک تعداد توکن‌های یک متن برای مدیریت محدودیت‌های پردازشی بسیار مهم است، زیرا مدل‌های مختلف ظرفیت توکنی متفاوتی دارند.

LLMs به زبان فارسی ساده
نزدیکی معنایی بردارهای کلمات – LLMs به زبان فارسی ساده

یکی از مراحل مهم پردازش اولیه در این مدل‌ها توکنیزه‌سازی است که متن را به قطعات کوچکتر تقسیم می‌کند تا پردازش آن کارآمدتر شود. رایج‌ترین روش‌های توکنیزه‌سازی عبارتند از:

  • Byte-Pair Encoding (BPE): کاراکترهای پرتکرار را به تدریج ترکیب کرده و توکن‌های جدیدی ایجاد می‌کند.
  • WordPiece: مشابه BPE اما برای کاهش شکستن غیرضروری کلمات نادر بهینه شده است.
  • SentencePiece: برای زبان‌هایی که از فاصله بین کلمات استفاده نمی‌کنند، کارآمد است.

به عنوان مثال، در روش BPE، ابتدا کلمه “apple” به صورت a, p, p, l, e دیده می‌شود، اما پس از پردازش‌های مکرر، ترکیب پرتکرار appl به عنوان یک توکن واحد در نظر گرفته می‌شود که کارایی مدل را افزایش می‌دهد.

مبانی ریاضی مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ، به جای اینکه کلمات را صرفاً به عنوان رشته‌هایی از حروف در نظر بگیرند، آن‌ها را به بردارهای عددی چندبعدی تبدیل می‌کنند که به آن word embeddings گفته می‌شود. این روش باعث می‌شود که کلماتی با معانی مشابه (مانند “اخلاق” و “فضیلت”) در فضای برداری نزدیک به هم قرار گیرند. این ساختار کمک می‌کند تا مدل‌ها بتوانند روابط بین کلمات، نحو زبان و زمینه معنایی را بهتر درک کنند.

معماری ترنسفورمر: موتور پردازش مدل‌های زبانی بزرگ

نوآوری کلیدی پشت مدل‌های زبانی مدرن، معماری ترنسفورمر است که اولین بار در مقاله‌ی معروف گوگل “Attention Is All You Need” در سال ۲۰۱۷ معرفی شد. برخلاف مدل‌های قدیمی‌تر که متن را به صورت ترتیبی پردازش می‌کردند، ترنسفورمرها از مکانیسم توجه خودکار (self-attention) برای پردازش همزمان تمام کلمات یک جمله استفاده می‌کنند.

به عنوان مثال، در جمله‌ی “گربه روی حصیر نشست“، مدل ترنسفورمر درک می‌کند که “گربه“ با “نشست“ مرتبط است، بدون اینکه نیاز باشد کلمات را به ترتیب بررسی کند. این قابلیت باعث بهبود درک مدل از زبان و روابط بین کلمات می‌شود.

نحوه تولید متن توسط مدل‌های زبانی بزرگ

پس از درک متن ورودی، مدل زبانی بزرگ کلمه بعدی را بر اساس احتمال وقوع آن پیش‌بینی می‌کند. این مدل‌ها برای هر کلمه‌ی ممکن یک مقدار احتمال اختصاص می‌دهند و گزینه‌ای که بالاترین احتمال را دارد، انتخاب می‌کنند. این فرآیند برای هر کلمه‌ی جدید تکرار می‌شود تا یک متن منسجم و معنادار تولید شود.

تحولات تاریخی در معماری ترنسفورمر

قبل از ظهور معماری ترنسفورمر، مدل‌های زبانی مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت (LSTMs) چالش‌های زیادی داشتند، از جمله:

  • پردازش ترتیبی ناکارآمد: این مدل‌ها متن را کلمه به کلمه پردازش می‌کردند که یادگیری وابستگی‌های بلندمدت را دشوار می‌کرد.
  • مشکل کاهش گرادیان: مدل‌های قدیمی در حفظ اطلاعاتی که در ابتدای متن بودند، دچار مشکل می‌شدند.
  • کارایی پایین در مقیاس‌های بزرگ: پردازش ترتیبی باعث افزایش زمان و هزینه‌ی محاسباتی می‌شد.

ورود مکانیسم توجه خودکار باعث شد که مدل‌ها بتوانند وابستگی‌های دوربرد را بهتر درک کنند و پردازش موازی را امکان‌پذیر سازند که به طرز چشمگیری کارایی را افزایش داد.

هزینه‌های محاسباتی و پیشرفت‌های سخت‌افزاری

آموزش مدل‌های زبانی بزرگ نیازمند منابع محاسباتی عظیمی است که معمولاً از سخت‌افزارهای خاصی استفاده می‌کنند:

  • واحدهای پردازش گرافیکی (GPUs): پردازش ماتریسی را که در یادگیری عمیق ضروری است، بهینه می‌کنند.
  • واحدهای پردازش تنسور (TPUs): تراشه‌های اختصاصی گوگل برای پردازش‌های مرتبط با هوش مصنوعی.
  • ابررایانه‌ها و مراکز پردازشی با عملکرد بالا: برای آموزش مدل‌های بسیار بزرگ استفاده می‌شوند.

به عنوان مثال، آموزش GPT-4 حدود ۱.۷ تریلیون پارامتر را دربر گرفت و هزینه‌ی محاسباتی آن به ۶۳ میلیون دلار رسید. این نیاز شدید به محاسبات باعث رقابت شدید در بین شرکت‌های سخت‌افزاری شده است، به ویژه NVIDIA که در بازار پردازنده‌های گرافیکی پیشرفته تسلط دارد.

جمع‌بندی و آینده‌ی مدل‌های زبانی بزرگ

تحولات مدل‌های زبانی از معماری‌های قدیمی تا سیستم‌های پیچیده امروزی نشان از پیشرفت چشمگیر در هوش مصنوعی دارند. مدل‌های جدید نه‌تنها درک بهتری از زبان دارند، بلکه قابلیت‌های چندوجهی (متن، تصویر، صوت) را نیز در بر می‌گیرند. آینده‌ی این مدل‌ها شامل:

  • بهبود دقت و کاهش خطاهای زبانی.
  • مدل‌های بهینه‌تر برای اجرا روی دستگاه‌های شخصی.
  • افزایش نقش هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های تخصصی مانند پزشکی و حقوق.

منبع: کتاب مهندسی پرامپت نوشته جیمز فونیکس و مایک تیلور

تلگرام
مدل‌های زبانی بزرگ(LLMs)
Share. Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Email
Previous Articleبیش از ۱۰۰ پرامپت آماده هوش مصنوعی
Next Article استانداردهای طلایی تولید متن با ChatGPT

پست‌های مشابه

۱۰۰ فرد تأثیرگذار حوزه هوش مصنوعی در ایران، آمریکا و سایر نقاط جهان

ChatGPT Pulse: دستیار هوشمند شما

از تهدید تا فرصت: نقشه راه فریلنسرها برای امنیت آینده شغلی

راهنمای راه‌اندازی مدل‌ Grok 4 در Cursor با استفاده از xAI API

Prompt Optimizer یا پرامپت آپتیمایزر چیست؟

جادوی تازه گوگل دیپ‌مایند: ۵ نکته کلیدی برای کار با نانوبنانا گوگل + تصاویر تِرِند

Add A Comment
Leave A Reply Cancel Reply

برای نوشتن دیدگاه باید وارد بشوید.

تبلیغات
معرفی محصولات
آموزش پرامپت نویسی هوش مصنوعی سیمرغ
درباره مجله هوش مصنوعی سیمرغ

در هوش مصنوعی سیمرغ، ما فراتر از یک پایگاه خبری عمل می‌کنیم—ما آینده‌ای نوین را با قدرت دانش و فناوری می‌سازیم. از تحلیل عمیق جدیدترین پیشرفت‌های هوش مصنوعی تا معرفی ابزارهای نوآورانه، رسالت ما این است که جامعه‌ای آگاه و پیشرو در این حوزه ایجاد کنیم.

🌍 بزرگترین جامعه هوش مصنوعی خاورمیانه
📡 آخرین اخبار، تحلیل‌ها و آموزش‌های تخصصی
🚀 همراهی با متخصصان، استارتاپ‌ها و علاقه‌مندان هوش مصنوعی

🔗 همین حالا به سیمرغ بپیوندید و آینده را با ما رقم بزنید!
📩 تماس با ما: [email protected]
🌐 وب‌سایت: simorghai.ir

درباره ما ارتباط با ما منشور اخلاقی سیمرغ راهنمای خبرنگاران افتخاری
      📩 عضویت در خبرنامه لینکدین
لوگو خبری رسانه هوش مصنوعی سیمرغ لوگو خبری رسانه هوش مصنوعی سیمرغ
logo-samandehi
جدیدترین مطالب

۱۰۰ فرد تأثیرگذار حوزه هوش مصنوعی در ایران، آمریکا و سایر نقاط جهان

ChatGPT Pulse: دستیار هوشمند شما

از تهدید تا فرصت: نقشه راه فریلنسرها برای امنیت آینده شغلی

راهنمای راه‌اندازی مدل‌ Grok 4 در Cursor با استفاده از xAI API

رسانه خبری آموزشی جامعه هوش مصنوعی ایران
X (Twitter) Instagram YouTube LinkedIn Telegram WhatsApp
بازنشر مطالب هوش مصنوعی سیمرغ تحت هر عنوانی غیر مجاز و پیگرد قانونی دارد.
طراحی شده توسط سیمرغ ای آی © ۱۴۰۴.

Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.

افزونه مسدود کننده تبلیغات شما فعال است!
افزونه مسدود کننده تبلیغات شما فعال است!
وب‌سایت ما با نمایش تبلیغات آنلاین به بازدیدکنندگان‌ ادامه حیات میدهد! لطفاً با غیرفعال کردن افزونه مسدودکننده تبلیغات‌ مرورگرتان از تیم سیمرغ حمایت کنید.