نیک آموز > وبلاگ > هوش مصنوعی > مدل زبانی بزرگ یا LLM چیست؟ آشنایی با نحوه کار، ویژگی ها و کاربردها

مدل زبانی بزرگ یا LLM چیست؟ آشنایی با نحوه کار، ویژگی ها و کاربردها

نوشته شده توسط: تیم فنی نیک آموز

تاریخ انتشار: ۱۷ خرداد ۱۴۰۳

آخرین بروزرسانی: 11 آبان 1404

زمان مطالعه: 15 دقیقه

LLM چیست؟ مدل زبانی بزرگ به‌طور ساده ماشینی است که ادامه جمله‌ها را حدس می‌زند، اما نه با جادو؛ با تکیه بر دانشی که از انبوهی از متن‌ها آموخته است. همین توانِ حدس‌زدنِ دقیق، آن را به ابزاری برای نوشتن، پاسخ‌گویی، خلاصه‌سازی، ترجمه و کمک در برنامه‌نویسی تبدیل می‌کند؛ زمانیکه مسئله درست انتخاب شود! در این مقاله از نیک آموز بررسی می‌کنیم که این مدل‌ها چگونه شکل گرفته‌اند و چگونه آموزش می‌بینند، چرا معماریِ به‌کاررفته در آن‌ها عامل موفقیتشان است، چه خانواده‌هایی دارند و در عمل کجا واقعاً به درد می‌خورند و کجا بهتر است سراغشان نرویم. به محدودیت‌ها و ریسک‌ها هم اصولی پرداخته خواهد شد؛ مثل: خطا و توهّم، سوگیری، حریم خصوصی و امنیت. این مقاله راهنمای خوبی برای شماست تا بدانید برای چه کاری از مدل زبانی استفاده کنید، چه هزینه و تلاشی لازم است، چه خط قرمزهایی باید رعایت شود و چه انتظاری «واقع‌بینانه» است.

مدل زبانی بزرگ (LLM) چیست؟

مدل زبانی بزرگ (Large Language Model) نوعی برنامه هوش مصنوعی است که می‌تواند زبان انسان یا دیگر مجموعه داده‌های پیچیده را تفسیر کند. این مدل‌ها بر پایه یادگیری ماشین (Machine Learning) و نوعی شبکه عصبی به نام ترنسفورمر (Transformer) توسعه می‌یابند؛ به زبان ساده، مدل زبانی بزرگ (LLM) ماشینی است که ادامه‌ی جمله‌ها را با دقت بالا حدس می‌زند. این کار را با تکیه بر آموخته‌هایش از انبوهی متن انجام می‌دهد و به همین دلیل می‌تواند متن منسجم بنویسد، به پرسش پاسخ بدهد، خلاصه ارائه کند و حتی در برنامه‌نویسی کمک‌رسان باشد. اگر بپرسید «LLM چیست و چرا مهم است»، باید گفت که یک پیش‌بینی‌گر قدرتمند است که در مسائل، بهره‌وری و کیفیت خروجی را بالا می‌برد.

📑 👈 مطالعه بیشتر: یادگیری ماشین چیست؟ 📑

اما این مدل، کاملاً قطعی نیست. آنچه تولید می‌کند بر پایه‌ی احتمال است، نه یقین؛ پس ممکن است دچار خطا یا اصطلاحاً «توهّم» شود و به همین دلیل در موضوعات حساس باید کنار آن، منبع‌سنجی و بازبینی انسانی داشته باشیم؛ در مقابل، وقتی هدف شما پیش‌نویس‌سازی، بازنویسی روشن‌تر، جمع‌بندی سریع، پاسخ‌گویی اولیه، جست‌وجوی متنی همراه با ارجاع یا کمک در کدنویسی است، LLM انتخابی کارآمد و مقرون‌به‌صرفه است. در پشت صحنه، مدل زبانی بزرگ طی پیش‌آموزش، الگوهای زبان را می‌آموزد و سپس با تنظیم نهایی و بازخورد انسانی برای کاربردهای مشخص مهارت‌مند می‌شود. اساس این موفقیت معماری‌ای است که توجه را به بخش‌های مهم متن معطوف می‌کند تا ارتباط‌های دور و نزدیک را هم‌زمان ببیند؛ نتیجه، فهم ساختاری بهتر و تولید متن روان‌تر است.

مشاهده جامع‌ترین آموزش برنامه نویسی در نیک آموز

تاریخچه و تکامل مدل های زبانی

تاریخچه LLM چیست؟ در ابتدا باید مسیر تکامل مدل‌های زبانی را ببینیم؛ شروع کار با مدل‌های آماری ساده و n-gram بود؛ اما جهش واقعی زمانی رخ داد که مدل زبانی عصبی معرفی شد و بازنمایی پیوستهٔ واژه‌ها جایگزین شمارش خام شد. این رویکردِ تازه، یادگیری الگوهای عمیق‌تری از زبان را ممکن کرد و پایهٔ نسل‌های بعدی را گذاشت. گام بعدی، یادگیری بازنماییِ کاراترِ واژه‌ها بود؛ بردارهای واژگانی که بر اساس هم‌رخدادی‌ها شکل می‌گرفتند و شباهت‌های معنایی را بهتر از روش‌های قدیمی نشان می‌دادند؛ هم‌زمان با آن، مدل‌های دنباله‌به‌دنباله بر پایهٔ شبکه‌های بازگشتی مطرح شدند و سپس ایدهٔ «توجه» اضافه شد تا مدل هنگام تولید هر واژه، روی بخش‌های مهم ورودی تمرکز کند. نتیجه، جهشی محسوس در کارهای ترجمه و خلاصه‌سازی بود.

نقطهٔ عطف اصلی در ۲۰۱۷ رخ داد: ترنسفورمر؛ با حذف بازگشت و تکیهٔ کامل بر سازوکار توجه، آموزش موازی، پوشش وابستگی‌های دور و کارایی را بسیار بهتر کرد. پس از آن، خانواده‌های مختلفی شکل گرفت: مدل‌های فقط انکودر برای درک (مثل BERT)، مدل‌های فقط دیکودر برای تولید (نسل GPT) و انکودر – دیکودر برای نگاشت ورودی به خروجی (مثل T5). یه معنای عملی، LLM در کاربردهای مولد و ساختارِ رایج، فقط – دیکودر است. از ۲۰۱۹ به بعد، مقیاس تعیین‌کننده شد؛ نخست با مدل‌های مولد بزرگِ عمومی و سپس با الگوهای متن‌باز جدید؛ افزایش داده، پارامتر و محاسبات، توان یادگیری از چند نمونه و پوشش کارهای بیشتر را بالا برد. جریان متن‌باز نیز مدل‌های رقابتی را در دسترس صنعت و پژوهش قرار داد و روی قابلیت‌هایی مانند متنِ طولانی‌تر متمرکز شد.

جدول زمان‌بندی تکامل (گزیده)

سال	نقطهٔ عطف	گونه/نقش	اثر کلیدی
۲۰۰۳	مدل زبانی عصبی اولیه	آغازِ عصبی	عبور از n-gram به بازنمایی پیوسته.
۲۰۱۳	بردارهای واژگانی	بازنمایی	بهبود شباهت معنایی و کارایی آموزش.
۲۰۱۴	دنباله‌به‌دنباله + توجه	معماری	تمرکز پویا روی بخش‌های مهم ورودی.
۲۰۱۷	ترنسفورمر	معماری	حذف بازگشت، مقیاس‌پذیری و موازی‌سازی.
۲۰۱۸	BERT	فقط-انکودر	جهش در «درک» زبان.
۲۰۱۹–۲۰۲۰	GPT-2/3، T5	فقط-دیکودر / انکودر–دیکودر	نسل مولد بزرگ و چارچوب متن-به-متن.
۲۰۲۳	خانوادهٔ LLaMA و مدل‌های متن‌باز	اکوسیستم باز	دسترس‌پذیری و پیشرفت در متنِ طولانی.

اگر احساس می‌کنید برای ورود جدی‌تر به دنیای مدل‌های زبانی نیاز به مسیر آموزشی روشن دارید، شرکت در دوره آموزش مهندسی هوش مصنوعی می‌تواند نقطه شروع مطمئنی برای شما باشد.

ترنسفورمر چیست و چرا در LLM استفاده می‌شود؟

ترنسفورمر خانواده‌ای از شبکه‌های عصبی است که به‌جای تکیه بر ساختارهای قدیمیِ دنباله‌ای (مثل شبکه‌های بازگشتی)، از سازوکاری به نام attention بهره می‌برد: مدل در هر گام می‌سنجد کدام واژه‌ها در جمله برای تولید واژهٔ بعدی مهم‌ترند و به آنها وزن بیشتری می‌دهد. حذف وابستگی گام‌به‌گام و امکان پردازش هم‌زمانِ کل جمله، آموزش را هم سریع‌تر می‌کند و هم درکِ وابستگی‌های دور را بهتر می‌سازد. این تغییر پارادایم نخستین‌بار در ۲۰۱۷ معرفی شد و همان‌جا نشان داد که می‌تواند هم کیفیت و هم سرعت را نسبت به روش‌های پیشین بالا ببرد. چرا این معماری تا این حد برای مدل‌های زبانی بزرگ مناسب است؟ چون LLMها عملاً پیش‌بینی‌کنندهٔ واژهٔ بعدی هستند و برای این کار باید هم‌زمان به بافتِ نزدیک و دور توجه کنند. سازوکار توجه، به‌جای عبور خطی از متن، نگاه سراسری می‌دهد: مدل می‌تواند در یک جملهٔ بلند تشخیص بدهد که کدام عبارت‌ها به هم مربوط‌اند و بر همان‌ها تکیه کند؛ درنتیجه، تولیدِ متنِ روان‌تر و کاهش خطاهای ناشی از فراموشیِ بخش‌های قبلی است؛ مشکلی که در روش‌های دنباله‌ای کلاسیک شایع بود.

از سوی دیگر، ترنسفورمر مقیاس‌پذیر است: با افزایش داده و ظرفیت، کارایی‌ آن روی طیف گسترده‌ای از وظایف بالا می‌رود. همین ویژگی راه را برای نسل‌های نوین LLM باز کرد؛ پژوهش‌های بعدی نشان دادند که هرچه مدل‌ها بزرگ‌تر و آموزش‌شان گسترده‌تر شود، توانایی حل مسئله با نمونه‌های اندک و دستورهای کوتاه بهتر می‌شود، بدون نیاز به طراحی‌های پیچیدهٔ ویژه برای هر کار. این ترکیبِ «توجهِ سراسری + مقیاس‌پذیری» دلیل اصلیِ استفادهٔ فراگیر ترنسفورمر در LLMهای امروزی است.

مدل زبانی بزرگ (LLM) چگونه کار می کند؟

یک مدل زبانی بزرگ سه گام اصلی دارد: پیش‌آموزش روی انبوه متن‌های عمومی برای یادگرفتن الگوهای زبان، تنظیم نهایی روی داده‌های اختصاصی یا با بازخورد انسانی تا رفتارش به نیازهای واقعی نزدیک شود و استنتاج که همان تولید پاسخ در زمان استفاده است. در پیش‌آموزش، مدل با دیدن میلیاردها جمله یاد می‌گیرد واژهٔ بعدی را با احتمال بالا حدس بزند؛ سپس در تنظیم نهایی، قواعد دامنه‌ای (مثلاً لحن پشتیبانی مشتری) و معیارهای ایمنی به آن اضافه می‌شود. هنگام استنتاج، ورودی شما تبدیل به نمایش‌های عددی می‌شود، مدل احتمال گزینه‌های بعدی را می‌سنجد و با روش‌های نمونه‌برداری، متن تولید می‌کند. نکته کلیدی این است که خروجی، احتمالی است، نه حکم قطعی؛ بنابراین در سناریوهای حساس باید از راهبردهایی مانند بازیابیِ منبع (RAG)، کنترل کیفیت و بازبینی انسانی استفاده کرد. درواقع، به بیانی دیگر LLM همان پیش‌بینی‌گر متن است که با آموزش گسترده و تنظیم دقیق، از پیش‌نویس‌سازی تا پاسخ‌گویی ساخت‌یافته را ممکن می‌کند.

یکی از کاربردی‌ترین ساختارها برای بهبود عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ، معماری RAG است. اگر می‌خواهید با جزئیات آن آشنا شوید، پیشنهاد می‌کنیم مقاله RAG چیست را مطالعه کنید.

یادگیری عمیق

هستهٔ یادگیری در LLMها عمیق است؛ یعنی به‌جای قوانین دست‌نویس، لایه‌های متعددِ محاسباتی روی هم انباشته می‌شوند تا از داده، بازنمایی‌های مفهومی استخراج شود. مدل در آغاز فقط اعداد می‌بیند؛ هر واژه به برداری فشرده تبدیل می‌شود و لایه‌ها می‌آموزند چه ترکیب‌هایی از این بردارها برای پیش‌بینی درست مفیدترند. آموزش با کمینه‌کردنِ یک تابع خطا انجام می‌شود: اگر حدسِ مدل درباره واژه بعدی غلط باشد، خطا به عقب منتشر می‌شود و وزن‌ها به‌گونه‌ای به‌روزرسانی می‌شوند که دفعهٔ بعد احتمال انتخاب واژه درست بیشتر شود. این فرایند میلیون‌ها بار تکرار می‌شود تا الگوهای نحوی، معنایی و سبکی تثبیت گردد. دو سازوکار مهم کیفیت را بالا نگه می‌دارند: نرمال‌سازی برای پایدارکردن توزیع فعال‌سازی‌ها و منظم‌سازی برای جلوگیری از حفظ طوطی‌وار داده‌ها؛ نتیجهٔ عملیِ یادگیری عمیق این است که مدل، به‌جای حفظ مثال‌ها، قانون نهفتهٔ ترکیب واژه‌ها را می‌آموزد و می‌تواند به متونی که هرگز ندیده، پاسخ معنادار بدهد.

شبکه‌های عصبی

شبکهٔ عصبی را می‌توان تابعی بسیار بزرگ و قابل‌تنظیم دانست که ورودی‌های عددی را به خروجی مطلوب نگاشت می‌کند. هر لایه مجموعه‌ای از وزن‌ها و یک تابع فعال‌سازی دارد که تصمیم می‌گیرد کدام الگوها عبور کنند و کدام تضعیف شوند. در مدل‌های زبانی مدرن، اتصال میان لایه‌ها به‌صورت باقیمانده انجام می‌شود تا اطلاعات حیاتی در مسیرهای کوتاه‌تر حرکت کند و یادگیری عمیق‌تر پایدار بماند. مهم‌تر از همه، شبکه‌های عصبیِ امروزی به‌جای عبور خطی از توالی، امکان «توجه» به بخش‌های مهم متن را فراهم می‌کنند؛ به این معنا که مدل می‌تواند هم‌زمان به چند بخش مرتبط از جمله یا سند نگاه کند و وزن بیشتری به آن‌ها بدهد. این ویژگی نقطهٔ ضعف معماری‌های دنباله‌ای قدیمی را جبران می‌کند که در وابستگی‌های دور، فراموش‌کار بودند؛ در عمل، شبکهٔ عصبیِ یک LLM یاد می‌گیرد کدام واژه‌ها برای پیش‌بینی واژهٔ بعدی کلیدی‌اند و همان‌ها را پررنگ می‌کند؛ همین انتخاب‌های ریز اما پیوسته، کیفیت نهایی متن را می‌سازد.

مدل‌های ترنسفورمر

ترنسفورمر معماری غالبِ مدل‌های زبانی بزرگ است؛ زیرا توجهِ سراسری و مقیاس‌پذیری را توأمان فراهم می‌کند. هر بلوک شامل دو بخش اصلی است: توجهٔ چندسری که روابط مختلف (نحو، ارجاع، هم‌معنایی) را هم‌زمان می‌بیند، و شبکهٔ پیش‌خور نقطه‌ای که نگاشت‌های غیرخطی را تقویت می‌کند؛ هر دو با نرمال‌سازی و اتصالات باقیمانده پایدار می‌شوند. چون ترتیب ذاتی در این سازوکار وجود ندارد، رمزگذاری موضعی به مدل می‌گوید هر واژه در کجای توالی قرار دارد. خانواده‌های ترنسفورمر سه‌گانه‌اند: فقط رمزگذار برای درک و استخراج ویژگی، فقط رمزگشا برای تولید خود‌رگرسیوِ متن (رایج‌ترین انتخاب در LLMهای مولد)، و رمزگذار (رمزگشا) برای نگاشت ورودی به خروجی در کارهایی مانند ترجمه و خلاصه‌سازی. مزیت عملی ترنسفورمر این است که با بزرگ‌تر شدن داده و ظرفیت، توانایی عمومی‌سازی بهتر می‌شود و مدل می‌تواند با راهنمایی کوتاه، کارهای تازه‌ای انجام دهد. درواقع می‌توان گفت که LLM سیستمی مبتنی بر ترنسفورمر است که باتوجه هوشمندانه به کل متن، واژه بعدی را دقیق‌تر حدس می‌زند و از دل همین حدس‌های پی‌درپی، متنِ روان و معنادار می‌سازد.

انواع LLM (براساس معماری)

LLM از دید معماری، به خانواده مدل‌های زبانی بزرگ گفته می‌شوند که معمولاً در سه دسته خلاصه می‌شوند: فقط‌ رمزگذار، فقط‌ رمزگشا و رمزگذار – رمزگشا که هرکدام برای نوعی از مسائل مناسب‌ترند. ریشه همه این‌ها ترنسفورمر است؛ معماری‌ای که به‌جای عبور خطی از متن، با سازوکار توجه به کل بافت نگاه می‌کند و همین، پایه جهش کیفیت و مقیاس‌پذیری شد.

فقط‌ رمزگذار (Encoder-only)

در این الگو، مدل متن ورودی را به بازنماییِ غنی و دوسویه تبدیل می‌کند تا درک و استخراج ویژگی بهتر انجام شود. نمونه شاخص، برت است که با پیش‌ آموزش دوسویه روی متن‌های بزرگ، مبنای خوبی برای طبقه‌بندی، استخراج موجودیت و پاسخ‌گویی کوتاه فراهم می‌کند. این دسته معمولاً تولید متن آزادِ طولانی انجام نمی‌دهد؛ قوتش در فهم دقیق است.

فقط‌ رمزگشا (Decoder-only)

اینجا مدل به‌صورت خودرگر، سیو واژه بعدی را حدس می‌زند و متن پیوسته می‌سازد؛ انتخاب غالب برای چت‌بات‌ها و تولید متن. نسل GPT نشان داد که با بزرگ‌شدن مقیاس (داده/ظرفیت/محاسبات)، قابلیت حل مسئله با نمونه‌های اندک و پیروی از دستور ساده بهتر و پایدارتر می‌شود. اگر هدف شما تولید پاسخ‌های روان و طولانی است، این خانواده معمولاً گزینه اول است.

رمزگذار – رمزگشا (Encoder–Decoder)

در این طراحی، رمزگذار ورودی را فشرده می‌کند و رمزگشا خروجی را می‌نویسد؛ مناسبِ نگاشت ورودی،خروجی مثل ترجمه و خلاصه‌سازی ساختاریافته. چارچوب متن‌به‌متن نشان داد که می‌توان طیفی از کارها را با یک قالب واحد انجام داد و با بزرگ‌کردن مقیاس به نتایج به‌روز رسید. این دسته برای سامانه‌هایی که نیاز به کنترل سخت‌گیرانهٔ قالب خروجی دارند، انتخابی منطقی است.

تفاوت LLM با ترنسفورمر

ترنسفورمر یک معماری شبکه عصبی است؛ اما مدل زبانی بزرگ (LLM) یک محصول آموزش‌دیده است که معمولاً با همین معماری ساخته می‌شود تا واژه بعدی را پیش‌بینی کند و متن پیوسته تولید کند؛ بنابراین اگر می‌پرسید LLM چیست و چه نسبتی با ترنسفورمر دارد، باید گفت که ترنسفورمر طرح ساخت است، LLM سامانه نهاییِ آموزش‌دیده برای تولید زبان. ترنسفورمر از سازوکار attention بهره می‌برد تا به‌جای عبور خطی از متن، به بخش‌های مهمِ دور و نزدیک هم‌زمان وزن بدهد؛ همین ویژگی آن را نسبت به روش‌های قدیمی مقیاس‌پذیرتر و کارآمدتر کرده و مبنای جهش‌های اخیر در پردازش زبان شد، اما داشتنِ ترنسفورمر الزاماً به معنای LLM بودن نیست.

نمونه واضح آن این است که برت یک مدل فقط رمزگذار بر پایه ترنسفورمر است که برای درک متن عالی است، اما تولید آزادِ طولانی انجام نمی‌دهد؛ پس LLM مولد به‌حساب نمی‌آید. در مقابل، تی‌فایو معماری رمزگذار – رمزگشا دارد و برای نگاشت ورودی به خروجی (ترجمه/خلاصه‌سازی) طراحی شده است. آنچه اغلب مردم امروز از LLM می‌شناسند، مدل‌های فقط رمزگشا هستند که به‌صورت خودرگرسیو واژه بعدی را می‌نویسند؛ این خانواده با بزرگ‌شدن مقیاسِ داده و پارامتر، توانایی پیروی از دستورهای کوتاه و حل مسئله با نمونهٔ کم را نشان داده است؛ به بیان دیگر، LLM نقش/هدف را مشخص می‌کند (تولید زبان در مقیاس بزرگ) و ترنسفورمر ابزار غالب رسیدن به این هدف است.

کاربردهای مدل زبانی بزرگ (LLM)

مدل‌های زبانی LLM، فراتر از نوشتن متن هستند؛ این سامانه‌ها در طیف وسیعی از کارهای دانشی به‌درد می‌خورند؛ مانند: پیش‌نویس‌سازی و بازنویسی، خلاصه‌سازی اسناد طولانی، ترجمه عملی، استانداردسازی لحن، دسته‌بندی و برچسب‌گذاری خودکار و استخراج اطلاعات کلیدی از ایمیل‌ها، قراردادها و گزارش‌ها. نکتهٔ مهم اینجاست که با بزرگ‌شدن اندازهٔ مدل‌ها، توان انجام کار با نمونه‌های اندک و پیروی از دستورهای کوتاه نیز بهتر شده و نیاز به آموزش‌های سنگین برای هر وظیفه کاهش یافته است.

در کارهای دانش‌محور، ترکیب مدل با بازیابی از پایگاه اسناد (RAG) به پاسخ‌های مستندتر و امکان ارجاع منبع منجر می‌شود. این روش بخشی از مشکل به‌روزبودن اطلاعات را کاهش می‌دهد و برای حوزه‌هایی مثل پشتیبانی داخلی، پایگاه دانش سازمانی و جست‌وجوی معنایی در آرشیو اسناد، کارآمد است. در اتوماسیون و کارهای عملیاتی، مدل می‌تواند به‌عنوان مغز یک دستیار عمل کند، مانند: پرسش کاربر را تفسیر کند، به ابزارهای بیرونی (پایگاه داده، تقویم، سرویس قیمت‌گذاری، سامانه تیکت) وصل شود، داده ساخت‌یافته تحویل بگیرد و بر اساس پاسخِ ابزار تصمیم بگیرد. این الگوی فراخوانی تابع/ابزار همان چیزی است که دستیارهای سازمانی را از صرفاً چت‌باتِ متنی، به عامل‌های اقدام‌پذیر تبدیل می‌کند.

در نقش کمک برنامه‌نویس، نسخه‌های آموزش‌دیده بر کد می‌توانند تکمیل هوشمند ارائه دهند، تابع بنویسند، رویه‌های آزمون پیشنهاد کنند و در بازبینی کد کمک کنند؛ ارزیابی‌های پژوهشیِ شناخته‌شده نشان داده‌اند که چنین مدل‌هایی روی سنجه‌های استاندارد بخش معناداری از مسائل را حل می‌کنند؛ با این قید که بازبینی انسانی همچنان لازم است. مدل‌های نوین چندرسانه‌ای نیز پای گفتار و تصویر را باز می‌کنند: از خلاصه‌سازی جلسات صوتی و استخراج آیتم‌های اقدام، تا توصیف تصویر و خواندن اسناد اسکن‌ شده؛ بعضی خانواده‌ها حتی زمینه‌های بسیار طولانی را نیز مدیریت می‌کنند که برای پرونده‌های بزرگ یا مجموعه‌ای از سندها حیاتی است.

ویژگی‌ها و مزایای LLM

مزیت هسته‌ای این مدل‌ها همه‌ فن‌حریفیِ زبانی است؛ یک موتورِ واحد می‌تواند پیش‌نویس بسازد، بازنویسی کند، خلاصه دهد، ترجمه کند، به پرسش پاسخ دهد و از متن‌ها اطلاعات ساخت‌یافته استخراج کند. این تنوع از دلِ یک اصل ساده می‌آید: پیش‌بینیِ واژه بعدی بر پایه الگوهایی که از حجم عظیمی از متن آموخته شده است؛ نتیجه در عمل، کاهش زمانِ انجام کارهای دانشی تکرار شونده و یکنواختیِ کیفیت خروجی‌هاست.

مزیت مهم دیگر یادگیری با نمونه کم است. وقتی ظرفیت مدل‌ها و داده آموزشی بزرگ می‌شود، همان مدل عمومی بدون آموزشِ اختصاصیِ سنگین می‌تواند با چند مثال یا دستور کوتاه، کار جدیدی انجام دهد؛ این یعنی هزینه پیاده‌سازی پایین‌تر و زمانِ عرضه سریع‌تر. پژوهش‌های پرارجاع نشان داده‌اند که بزرگ‌کردنِ مدل‌ها عملکرد few-shot را به‌طور منظم بهبود می‌دهد. این بهبودِ توانایی با قوانین مقیاس‌پذیری توضیح‌پذیر است: رابطه ساده و پیش‌بینی‌پذیری بین اندازه مدل/داده/محاسبات و افتِ خطا وجود دارد. دانستن این روابط کمک می‌کند برای بودجه محاسباتیِ ثابت، ترکیب بهینه اندازه مدل و حجم داده را انتخاب کنیم و گرفتار هزینه‌های بی‌ثمر نشویم.

برای مفید بودن واقعی، رفتار مدل باید با نیت کاربر هم‌راستا شود. تنظیم با بازخورد انسانی نشان داده که می‌توان خروجی‌ها را کمک‌ محورتر، کم‌خطاتر و قابل‌ اعتمادتر کرد؛ یعنی به‌جای پاسخ‌های کلی، راه‌حل‌های کاربردی‌تر می‌گیرید (هرچند خطا هرگز صفر نمی‌شود). دو توانمندساز عملی هم مزیت‌های فوق را کامل می‌کنند: نخست، بازیابیِ تقویت‌شده که مدل را هنگام پاسخ‌گویی به اسناد داخلی یا وب وصل می‌کند تا پاسخ‌ها مستند و قابل‌ارجاع شوند؛ این رویکرد مشکل به‌روزبودن را کاهش می‌دهد و چندرسانه‌ای شدن که امکان کار هم‌زمان با متن و تصویر (و در برخی سامانه‌ها صوت) را می‌دهد؛ برای مثال، توصیف تصویر یا استخراج نکات از اسناد اسکن‌ شده در کنار تحلیل متنی.

چالش‌ها و محدودیت‌های LLM

این سامانه‌ها پیش‌بینی‌گر متن‌اند و محدودیت‌های جدی دارند. مهم‌ترینشان واقعیت‌سازیِ نادرست است؛ مدل می‌تواند با اطمینان، پاسخ روان اما بی‌پایه بسازد. این پدیده (hallucination) پایدار و مسئله‌ساز است و باید با منبع‌دهی، بازیابیِ مستند (RAG) و بازبینی انسانی کنترل شود. بافت‌های خیلی بلند تضمین نمی‌کنند که مدل بخش مهم را درست بیابد؛ پژوهش‌ها نشان می‌دهد اطلاعات وسط متن اغلب نادیده می‌ماند. پس طولانی بودن، معادل دقت بالاتر نیست و نیاز به طراحی پرامپت و بازیابی هوشمند دارد. از منظر امنیت و حریم خصوصی، حمله تزریق دستور می‌تواند مدل را دور بزند و باعث افشای داده یا اجرای رفتار ناخواسته شود؛ آلودگی داده آموزشی و خروجیِ ناایمن نیز ریسک‌های جدی‌اند. چارچوب‌های معتبر (OWASP ،NIST) صراحتاً این ریسک‌ها و راهکارهای کاهشی را فهرست کرده‌اند؛ بی‌اعتنایی به آن‌ها اشتباه حرفه‌ای است. هزینه و مقیاس‌پذیری هم محدودیت‌اند: کیفیت با مقیاس بهتر می‌شود، اما طبق قوانین مقیاس‌پذیری، باید نسبت داده/پارامتر/محاسبه را بهینه کرد؛ وگرنه هزینه بالا می‌رود بی‌آن‌که کیفیت متناسب رشد کند.

نمونه‌های شاخص LLM

در این قسمت نمونه‌های شاخص LLM که مدل‌های معروف هوش مصنوعی هستند، معرفی می‌شوند، اما نه صرفاً نام‌بردن، بلکه مانند یک راهنمای انتخاب به شما کمک می‌کنند تا بدانید هر آیتم برای چه نوع استفاده‌ای مناسب است، همچنین نقاط قوت و نکات و محدودیت‌ها بیان می‌شود و معیارها که شامل: چندرسانه‌ای بودن (فهم/تولید متن، تصویر، صدا)، طول زمینه، یکپارچگی با ابزارها، شفافیت مستندات و امکان استقرار باز یا ابری هستند نیز بیان می‌شود.

ChatGPT 5 با هسته (OpenAI)

ChatGPT 5 (بر پایهٔ GPT-5) دستیار پیش‌فرض و پرتوان OpenAI است که با «تفکر خودکار» و توان بالای کدنویسی/استدلال، پاسخ‌های منسجم‌تری ارائه می‌دهد.

کاربرد: دستیار عمومیِ قدرتمند برای نگارش، پژوهش، تحلیل و مخصوصاً کدنویسی سطح‌بالا.
نقاط قوت: نسل GPT-5 طبق اعلام رسمی تمرکز ویژه‌ای روی تولید کُدِ قابل‌استفاده و طراحی فرانت‌اند دارد؛ بهبود در دیباگ مخازن بزرگ و تبدیل ایده به اپلیکیشن با یک پرامپت از مزیت‌های برجسته است. در ChatGPT نیز GPT-5 به‌عنوان مدل پیش‌فرض معرفی شده است.
محدودیت‌ها: برخی قابلیت‌ها (مانند نرخ‌ها یا حالت‌های خاص) به پلن و دسترسی API بستگی دارد. برای حوزه‌های حساس، منبع‌دهی و بازبینی انسانی همچنان ضروری است.

Gemini ( Google/DeepMind)

Gemini (گوگل/دیپ‌مایند) یک مدل چندرسانه‌ای نسل‌جدید است که در نسخهٔ ۲٫۵ پرو برای استدلال و کدنویسی تقویت شده، با زمینهٔ بسیار بلند (در برخی نسخه‌ها تا ۲ میلیون توکن) و قابلیت اتصال به ابزارها و جست‌وجو ارائه می‌شود.

کاربرد: کارهای پیچیده، کدنویسی و اسناد حجیم؛ همچنین استفاده در محصولات گوگل
نقاط قوت: نسخه‌های تازهٔ Gemini 2.5 (Pro/Flash) با تأکید بر «استدلال» و کدنویسی معرفی شده‌اند؛ در اکوسیستم اپلیکیشن‌های Gemini، به‌روزرسانی‌های مستمر (مانند Canvas و پنجرهٔ زمینهٔ بزرگ‌تر) منتشر می‌شود.
محدودیت‌ها: زمینهٔ خیلی بلند تضمین‌کننده دقت نیست؛ همچنان طراحی پرامپت و بازیابیِ منبع لازم است.

Grok (xAI)

Grok (xAI) دستیار هوش مصنوعی یکپارچه با پلتفرم X است که جست‌وجوی بی‌درنگ وب را با توان استدلال تقویت‌شده در نسل‌های جدید (Grok 3) و بهینه‌سازی کارایی (Grok 4 Fast) ترکیب می‌کند.

کاربرد: دستیار عمومی با تمرکز بر جست‌وجوی هم‌زمان و بی‌درنگ در وب و شبکه‌های اجتماعی و پاسخ‌های به‌روز.
نقاط قوت: ادغام عمیق با پلتفرم‌های xAI/X؛ تاکید بر سرعت، چندزبانه بودن و دسترسی وسیع (وب، iOS، اندروید).
محدودیت‌ها: کیفیت پاسخ وابسته به منابع تازه‌یاب است؛ در سناریوهای حساس باید حتماً ارجاع معتبر داشته باشید.

Claude 3.5 (Anthropic)

Claude 3.5 (Anthropic) مدل چندمنظوره‌ای که نسبت به نسل قبلی در کدنویسی و استدلال جهش دارد و با قابلیت‌هایی مثل computer use و بهبود کار با ابزارها عرضه شده است.

کاربزد: نگارش دقیق، بازنویسی حرفه‌ای، تحلیل متون سازمانی و کدنویسی.
نقاط قوت: گزارش رسمی ارتقای معنادار در کدنویسی و استدلال نسبت به نسل قبلی (Opus) را نشان می‌دهد؛ تمرکز شرکت بر ایمنی و رفتار کمک‌محور است.
محدودیت‌ها: مثل همه مدل‌ها، پوشش دانش باید مدیریت شود؛ پلن‌ها و دسترسی‌ها متفاوت است.

DeepSeek (R1 و خانوادهٔ V3/V3.2)

DeepSeek یک خانواده مدل‌های باز با تمرکز بر استدلال کارآمد و هزینه پایین است: نسخه R1 برای استدلال عمومی و خط V3/V3.2 با معماری Mixture-of-Experts و بهینه‌سازی‌های توجه برای زمینه‌های بلند، با هدف نزدیک‌شدن به مدل‌های رده‌ بالا اما مقرون‌به‌صرفه‌تر طراحی شده‌اند.

کاربرد: استدلال ریاضی و کدی با هزینه رقابتی و سناریوهایی که بازبودن وزن‌ها مهم است.
نقاط قوت: DeepSeek-R1 به‌عنوان مدل استدلالیِ بازمعرفی شد و طبق اسناد خود شرکت، عملکردی هم‌تراز با مدل‌های reasoning رقیب هدف گرفته است؛ رده V3 یک معماری Mixture-of-Experts با کل پارامتر بسیار بزرگ و فعال‌سازی بخشی از آن در هر توکن دارد که بهره‌وری آموزش و استنتاج را بالا می‌برد. نسخهٔ V3.2-Exp هم روی توجهِ پراکنده برای زمینهٔ بلند تمرکز کرده و کاهش قیمت API را اعلام کرده‌اند.
محدودیت‌ها: هرچند وزن‌ها و کد بسیاری باز شده، کیفیت نهایی در استقرار واقعی به داده‌ها، گاردریل‌ها و تنظیمات شما بستگی دارد؛ ادعاهای بنچمارکی را با آزمون داخلی خودتان راستی‌آزمایی کنید.

NotebookLM (Google) — دستیار پژوهش مبتنی بر منبع

NotebookLM دستیار پژوهش گوگل است که با تکیه بر منابعی که خودتان بارگذاری می‌کنید (PDF، وب، ویدئو و اسناد)، پاسخ‌های مستند با ارجاع و خلاصه یا گزارش تولید می‌کند و حتی برای مرور سریع، خروجی‌های صوتی و ویدئویی (Audio/Video Overviews) می‌سازد.

کاربرد: مطالعه و پژوهش روی اسناد خودتان (PDF، وب، ویدئوها) با پاسخ‌های مستند از همان منابع؛ ساخت خلاصه، طرح درس، و حتی خروجی‌های چندرسانه‌ای (صوت/ویدئو).
نقاط قوت: ماهیت اساس‌گرفته بر منبع (source-grounded) برای آموزش و تحقیق؛ به‌روزرسانی‌های اخیر شامل پنجرهٔ زمینهٔ بسیار بزرگ‌تر، حافظهٔ بهتر در گفت‌وگوهای طولانی و قابلیت‌های جدید (Audio/Video overviews).
محدودیت‌ها: برای داده‌های محرمانه باید سیاست دسترسی را درست پیکربندی کنید و همچنان به بازبینی انسانی نیاز دارید.

آینده LLM

آینده مدل زبانی بزرگ (LLM) را سه فاکتور اصلی شکل می‌دهد:

مقیاس‌دهی هوشمندانه
کارایی محاسباتی
تکیه بر منبع و ابزار

قانون‌های مقیاس نشان داده‌اند با بزرگ‌ترشدن مدل، داده و محاسبه، خطا به‌طور منظم کاهش می‌یابد؛ اما رشد بی‌محابا به صرفه نیست. برای بودجه ثابت، باید اندازه مدل و تعداد توکن‌های آموزشی را هم‌زمان بالا برد، نه فقط یکی را؛ نتیجه، کیفیت بهتر با هزینه منطقی‌تر است.

برای پایدار نگه‌داشتن هزینه، معماری‌های Mixture-of-Experts جدی‌تر می‌شوند: بخش کوچکی از پارامترها در هر گام فعال می‌شود، درحالی‌که ظرفیت کل بالا می‌ماند. این رویکرد در سوئیچ ترنسفورمر نشان داد می‌توان مقیاسِ عظیم را با هزینهٔ مؤثرتر همراه کرد؛ انتظار داشته باشید نسل‌های بعدی مدل‌های سازمانی، باز هم از همین خانواده باشند.

در دانش‌محور بودن، آینده از حافظه پارامتریِ صرف فاصله می‌گیرد و به پاسخِ مستند نزدیک می‌شود: بازیابیِ تقویت‌شده (RAG) اتصال به پایگاه اسناد را استاندارد می‌کند تا منبع روشن باشد و به‌روزبودن تضمین شود؛ در عین حال، حتی با پنجره‌های زمینه بسیار بلند (تا سطح میلیون توکن در برخی نسخه‌ها)، شواهد نشان می‌دهد طول زیاد، تضمینِ استفاده درست از اطلاعات نیست؛ مدل‌ها هنوز مستعد گم‌کردنِ وسط متن‌ا‌ند؛ پس طراحی بازیابی و پرامپت حیاتی می‌ماند.

در استدلال، روند از صرفِ پیش‌بینی واژه به تفکر مرحله‌به‌مرحله کنترل‌شده می‌رود؛ مدل‌های reasoning-centric (مانند خانواده o1) با راهبردهای جدید، در مسائل پیچیده پیشرفت نشان داده‌اند و این خط ادامه خواهد یافت و نهایتاً، حاکمیت و ریسک مسیر را تعیین می‌کند: اجرای قانون AI Act در اروپا و پروفایل NIST برای مدیریت ریسکِ مدل‌های مولد، استانداردهای شفافیت، ایمنی و استناد را به الزام‌های عملی تبدیل می‌کند.

سخن پایانی

هوش مصنوعیِ زبانی معجزه‌گر نیست؛ ابزار احتمالیِ قدرتمند است. اگر مسئله‌تان شفاف باشد، داده درست وارد کنید، خروجی را با منبع پشتیبان کنید و گاردریل‌های امنیت و حریم خصوصی را جدی بگیرید، نتیجه‌اش افزایش سرعت، ثبات کیفیت و کاهش خطای انسانی است. اگر نه، افشای داده و هزینه بی‌ثمر دریافت می‌کنید. نسخهٔ عملی این راهنما ساده است: اول اینکه یک کاربرد مشخص با معیار موفقیت انتخاب کنید، دوم اینکه معماری مناسب (فقط‌ رمزگشا برای تولید، فقط‌ رمزگذار برای درک و رمزگذار – رمزگشا برای نگاشت ورودی و خروجی) را بردارید، مورد سوم بازیابیِ منبع (RAG) و ابزارهای بیرونی را وصل کنید و در نهایت، ارزیابی‌های منظم (کیفی – کمی) و بازبینی انسانی را در حلقه نگه دارید. با نیک آموز همراه باشید.

سوالات متداول

۱) آیا مدل زبانی می‌تواند جایگزین متخصص شود؟

خیر. خروجی کاملاً احتمالی است و می‌تواند خطا داشته باشد؛ از آن به‌عنوان دستیار استفاده کنید، نه داور نهایی و توجه داشته باشید که بازبینی انسانی در کارهای حساس الزامی است.

۲) چطور ریسک خطا را کم کنم؟

سه اقدام حیاتی را فراموش نکنید: