مدل‌های زبانی چگونه کار می‌کنند؟
در دنیای امروز، هوش مصنوعی تنها یک فناوری نیست؛ بلکه به بخش جدایی‌ناپذیر زندگی روزمره، کسب‌وکار و آموزش تبدیل شده است. از دستیارهای مجازی مانند Siri و Alexa گرفته تا سیستم‌های پیشرفته‌تری مانند ChatGPT یا Gemini، همه این ابزارها بر پایه مفهومی به نام مدل زبانی (Language Model) ساخته شده‌اند. اما مدل زبانی دقیقاً چیست و چگونه کار می‌کند؟ آیا این سیستم‌ها واقعاً «می‌فهمند» یا صرفاً الگوها را تکرار می‌کنند؟ در این مقاله سعی داریم به زبانی ساده اما دقیق، سازوکار مدل‌های زبانی به‌ویژه GPT را بررسی کنیم.
مدل زبانی چیست؟
مدل زبانی سیستمی است که با استفاده از آمار و یادگیری ماشین، زبان انسان را پردازش و تولید می‌کند. هدف اصلی این مدل‌ها، پیش‌بینی واژه بعدی در یک جمله یا متن است. برای مثال اگر جمله‌ای مانند «امروز هوا خیلی…» را وارد کنید، مدل زبانی تلاش می‌کند حدس بزند واژه بعدی «گرم»، «سرد» یا «خوب» خواهد بود. انتخاب این واژه بر پایه آماری از داده‌هایی است که مدل قبلاً آن‌ها را مطالعه کرده است.
مدل زبانی نه تنها می‌تواند متن را تکمیل کند، بلکه قادر است:
– ترجمه انجام دهد،
– به سوالات پاسخ دهد،
– مقاله بنویسد،
– خلاصه‌سازی کند،
– و حتی کد برنامه‌نویسی تولید کند.
GPT چیست؟
یکی از شناخته‌شده‌ترین مدل‌های زبانی، سری GPT (Generative Pre-trained Transformer) از شرکت OpenAI است. GPT بر اساس معماری ترنسفورمر ساخته شده و در چند مرحله آموزش می‌بیند:
۱. پیش‌آموزش (Pretraining)
در این مرحله، مدل با حجم عظیمی از داده‌های متنی (کتاب‌ها، وب‌سایت‌ها، مقالات، گفتگوها و غیره) تغذیه می‌شود. مدل یاد می‌گیرد که اگر جمله‌ای ناقص باشد، محتمل‌ترین واژه برای ادامه آن چیست.
مثال:
ورودی: «نسرین به کتابخانه رفت تا …»
خروجی پیش‌بینی شده: «کتاب» یا «مطالعه» یا «درس بخواند»
در این مرحله، مدل فقط با اتکا به توالی کلمات، الگوهای آماری زبان را می‌آموزد. اما هنوز درک مفهومی یا زمینه‌ای عمیقی ندارد.
۲. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
پس از یادگیری پایه، مدل برای انجام وظایف خاص‌تر مانند پاسخ‌گویی به سوالات، گفت‌وگوهای منطقی یا تولید کد، تنظیم می‌شود. این مرحله با استفاده از داده‌های دارای برچسب انجام می‌شود که شامل ورودی و خروجی‌های صحیح و دقیق است.
۳. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
مدل‌های پیشرفته‌تر مانند GPT-4 با استفاده از تکنیکی به نام یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback) بهبود می‌یابند. در این فرآیند، انسان‌ها خروجی‌های مختلف مدل را ارزیابی می‌کنند و سیستم یاد می‌گیرد که پاسخ‌های مناسب‌تر را تولید کند.
قلب مدل‌های زبانی: معماری ترنسفورمر
ترنسفورمر یک معماری شبکه عصبی است که در سال ۲۰۱۷ توسط محققان گوگل معرفی شد. این معماری جایگزین مناسبی برای مدل‌های قبلی مانند RNN و LSTM شد و به‌ویژه در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) عملکرد درخشانی داشت.
ویژگی کلیدی ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention)
مکانیزم توجه (Attention) به مدل این امکان را می‌دهد که تشخیص دهد هنگام پردازش هر کلمه، به کدام کلمات دیگر در جمله باید بیشتر توجه کند.
برای مثال، در جمله:
«علی به حسن گفت که او باید زودتر بیاید.»
کلمه «او» می‌تواند به «علی» یا «حسن» اشاره داشته باشد. مدل با استفاده از توجه، تلاش می‌کند معنای دقیق را درک کند.
ترنسفورمر با استفاده از self-attention می‌تواند تمام کلمات را هم‌زمان پردازش کند، برخلاف مدل‌های قبلی که توالی را به صورت مرحله‌ای بررسی می‌کردند. این باعث افزایش کارایی و دقت می‌شود.
توکنیزه کردن و جاسازی (Tokenization & Embedding)
مدل‌های زبانی به جای کلمات، با واحدهایی به نام توکن (Token) کار می‌کنند. یک توکن ممکن است یک حرف، یک بخش از یک واژه یا کل یک واژه باشد. برای مثال:
جمله: «کتابخانه زیباست.»
توکن‌ها: [«کتاب»، «خانه»، «زیبا»، «است»]
هر توکن به برداری از اعداد تبدیل می‌شود — فرایندی که به آن جاسازی (Embedding) می‌گویند. سپس این بردارها وارد شبکه عصبی می‌شوند تا مدل روی آن‌ها عملیات ریاضی انجام دهد.
تولید متن چگونه انجام می‌شود؟
وقتی کاربر متنی وارد می‌کند، مدل آن را به توکن‌ها تبدیل می‌کند، سپس بر اساس توکن‌های قبلی، توکن بعدی را پیش‌بینی می‌کند. این فرآیند مرحله به مرحله انجام می‌شود تا پاسخ کامل ساخته شود.
مدل ممکن است بین گزینه‌های مختلف مردد باشد. مثلاً برای جمله:
«او به…»
مدل با توجه به احتمال آماری تصمیم می‌گیرد آیا واژه بعدی «مدرسه»، «خانه» یا «اداره» باشد. این احتمال‌ها با مفهومی به نام تابع softmax محاسبه می‌شوند و مدل معمولاً توکنی را انتخاب می‌کند که بیشترین احتمال را دارد — البته با کمی تصادفی‌سازی برای طبیعی شدن پاسخ‌ها.
آیا مدل واقعاً «می‌فهمد»؟
مدل‌های زبانی مانند GPT درک انسانی ندارند. آن‌ها نمی‌دانند “کتاب” چیست یا “غم” چه احساسی دارد. بلکه تنها روابط آماری بین کلمات را می‌فهمند.
اما قدرت این روابط آماری به حدی بالاست که خروجی‌ها «معقول» و «با معنا» به نظر می‌رسند به‌گونه‌ای که انسان تصور می‌کند با یک هوش واقعی طرف است.
کاربردهای مدل‌های زبانی
مدل‌های زبانی در ده‌ها زمینه کاربرد دارند:
– تولید محتوا: مقاله‌نویسی، نویسندگی خلاق، تبلیغات
– پاسخ‌گویی به سوالات: مانند ChatGPT
– ترجمه ماشینی: بهبود عملکرد مترجم‌هایی مانند Google Translate
– تحلیل احساسات: برای بررسی نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
– تولید کد برنامه‌نویسی: ابزارهایی مانند GitHub Copilot
– خلاصه‌سازی اسناد و اخبار
– ساخت چت‌بات‌های خدمات مشتری
محدودیت‌ها و چالش‌ها
مدل‌های زبانی، با وجود پیشرفت زیاد، محدودیت‌هایی دارند:
۱. توهم یا هالوسینیشن (Hallucination)
مدل‌ها ممکن است اطلاعات نادرست یا ساختگی ارائه دهند. مثلاً ممکن است مقاله‌ای را که وجود ندارد، با جزئیات کامل تولید کنند.
۲. جهت گیری (Bias)
اگر داده‌های آموزشی دارای جهت گیری‌های نژادی، جنسیتی یا فرهنگی باشند، مدل نیز این جهت گیری‌ها را تکرار خواهد کرد.
۳. حساسیت به ورودی
گاهی یک تفاوت جزئی در سوال باعث تغییر اساسی در پاسخ می‌شود، که این موضوع قابلیت اعتماد مدل را کاهش می‌دهد.
۴. نیاز به منابع زیاد
مدل‌هایی مانند GPT-4 به منابع عظیمی برای آموزش و اجرا نیاز دارند.
آینده مدل‌های زبانی
آینده مدل‌های زبانی روشن اما چالش‌برانگیز است. روندها و پیشرفت‌های آینده شامل موارد زیر است:
– مدل‌های چندرسانه‌ای (Multimodal): ترکیب متن، تصویر، صوت و ویدئو
– مدل‌های بازمتن (Open Source): مانند Mistral و LLaMA
– افزایش توانایی در استدلال و منطق
– مشارکت انسان و ماشین در تولید مشترک محتوا
– قانون‌گذاری و چارچوب‌های اخلاقی برای استفاده از مدل‌ها
مدل‌های زبانی مانند GPT نتیجه دهه‌ها تحقیق در زمینه زبان‌شناسی محاسباتی، یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی هستند. این مدل‌ها زبان را به شیوه‌ای آماری و ساختاری درک می‌کنند و می‌توانند متن‌هایی تولید کنند که گاه تفاوت آن‌ها با نوشته‌های انسانی قابل تشخیص نیست. با وجود محدودیت‌ها، مدل‌های زبانی انقلابی در ارتباط میان انسان و ماشین ایجاد کرده‌اند انقلابی که تازه در ابتدای راه است.
سایر مطالب مرتبط:
