پایتون در حوزه مدلهای زبانی بزرگ

خرداد ۱, ۱۴۰۳
ارسال شده توسط admin

2.4/5 - (5 امتیاز)

امروزه با چند دستور ساده می‌توان از انواع و اقسام سرویس‌های هوش مصنوعی مانند ترجمه و تولید محتوا خودکار استفاده کرد. اما روی دیگر سکه، قرار دادن این امکانات در دسترس کاربران به‌خاطر مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) است، در این مقاله به بررسی پایتون در حوزه مدلهای زبانی بزرگ میپردازیم .

اما مدل‌های زبانی بزرگ یا LLM چیست و چگونه کار می‌کند؟

این مدلها از تکنیک‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) برای انجام طیف وسیعی از وظایف (Natural Language Processing) NLP مثل تولید متن و محتوی، خلاصه کردن متون، طبقه بندی کردن متون و غیره استفاده می‌شوند. شکل زیر به فهم بیشتر موضوع کمک می‌کند.

مدل‌های زبانی بزرگ شامل Transfer Modelها مثل GPT هستند و البته محدود به این نوع مدل نمی‌باشند و طیف وسیع‌تری مانند BERT Models و غیره را شامل می‌شوند. به مقدار زیادی دیتای آموزشی نیاز دارند تا بتوانند محتوی زبان انسانی را درک کرده و مشابه آن را تولید کنند.

دیتابیس‌های برداری و ارتباط آنها برای LLM‌ها:

دیتابیس های برداری برای embedding کردن متن ها به داخل بردارها بکار می روند. در واقع LLM ها و Transformer مدلها متن‌ها را به Vector Databaseها انتقال می‌دهند. با این تبدیل و نشاندن دیتا در فضای جدید دیتا بیسهای برداری که نمایش ریاضی دیتا می‌باشد امکان حفظ اطلاعات معنایی و فهم وسیعتر از دیتا برای ما فراهم می‌شود.