مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) – بخش دوم

LLMOps به مجموعه فرآیندها، ابزارها و بهترین روش‌هایی اشاره دارد که برای مدیریت عملیات مرتبط با ساخت و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های تولیدی تدوین شده‌اند. با این‌حال، قبل از پرداختن به این مفهوم ابتدا باید نگاهی به پردازش زبان طبیعی داشته باشیم. آغاز پردازش زبان طبیعی (NLP) به دهه‌های 1950 و 1960 بازمی‌گردد، دوره‌ای که با تلاش‌های اکتشافی و تحقیقات پایه‌ای مشخص شده بود. در آن سال‌های اولیه، NLP عمدتا توسط روش‌های مبتنی بر قوانین و رویکردهای آماری هدایت می‌شد و زمینه را برای پیشرفت‌های پیچیده‌تر در دهه‌های بعدی فراهم کرد.

روش‌های مبتنی بر قوانین

پردازش زبان طبیعی مبتنی بر قوانین به شدت به مجموعه‌ای از قوانین دست‌ساز وابسته بود. این قوانین توسط زبان‌شناسان و دانشمندان کامپیوتر طراحی می‌شدند تا به رایانه‌ها دستور دهند چگونه زبان را تفسیر و پردازش کنند. به عنوان مثال، سیستم‌های اولیه متن را به اجزایی مانند اسم‌ها، افعال و صفت‌ها تجزیه می‌کردند و سپس مجموعه‌ای از قوانین از پیش تعریف‌شده را برای تحلیل ساختار و معنای جملات به کار می‌بردند. این رویکرد به دلیل وابستگی به قوانین صریح، شکننده بود و نمی‌توانست ظرافت‌های زبان انسانی را درک کند، که این امر محدودیت‌های قابل‌توجهی ایجاد می‌کرد.

روش‌های آماری

تقریبا در همان زمان، روش‌های آماری پارادایم جدیدی را در NLP معرفی کردند. برخلاف سیستم‌های مبتنی بر قوانین، NLP آماری نیازی به قوانین سخت نداشت، بلکه از الگوریتم‌هایی برای تحلیل و یادگیری از داده‌های زبانی استفاده می‌کرد. این رویکرد با این ایده مورد توجه قرار گرفت که زبان می‌تواند بر اساس احتمال وقوع الگوها یا توالی‌های زبانی خاص درک و پردازش شود. یکی از کاربردهای اولیه روش‌های آماری در NLP، ترجمه ماشینی بود که با آزمایش جورج‌تاون-IBM در دهه 1950 به نمایش درآمد. این آزمایش امکان‌پذیری استفاده از رایانه برای ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر را نشان داد، هرچند به شکلی ابتدایی.

چالش‌های اولیه NLP

با وجود این پیشرفت‌های اولیه، پردازش زبان طبیعی با چالش‌های قابل‌توجهی روبه‌رو بود. یکی از موانع اصلی، قدرت پردازشی محدود بود. رایانه‌های اولیه فاقد سرعت و ظرفیت حافظه لازم برای مدیریت حجم‌های بزرگ داده‌های زبانی یا اجرای مدل‌های زبانی پیچیده بودند. این گلوگاه قابل‌توجه، پیچیدگی وظایفی که می‌توانستند انجام شوند و اندازه مجموعه داده‌هایی که می‌توانستند پردازش شوند را محدود می‌کرد.

چالش نهایی این بود که الگوریتم‌های اولیه NLP تحت محدودیت‌های محاسباتی و نظری آن زمان قرار داشتند. این الگوریتم‌ها در درک جنبه‌های زمینه‌ای و اصطلاحات زبانی با مشکل مواجه بودند، که باعث می‌شد خروجی این سیستم‌های اولیه مکانیکی به نظر برسد. این محدودیت، کاربرد آنها را در سناریوهای واقعی کاهش می‌داد.

ظهور یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی (NLP)

یادگیری ماشین، پارادایم پردازش زبان طبیعی (NLP) را از قوانین دست‌ساز به الگوریتم‌هایی تغییر داد که الگوهای زبانی را از حجم عظیمی از داده‌ها یاد می‌گیرند. این گذار ناشی از این درک بود که پیچیدگی‌های زبان را می‌توان به‌جای استفاده از قوانین از پیش تعریف‌شده، از طریق مدل‌هایی که از نمونه‌های واقعی یاد می‌گیرند، بهتر درک کرد. این تغییر تدریجی بود اما با آشکار شدن اثربخشی مدل‌های یادگیری ماشین، به‌تدریج شتاب گرفت.

مدل‌های یادگیری ماشین که روی مجموعه داده‌های بزرگ آموزش دیده‌اند، در مقایسه با سیستم‌های مبتنی بر قوانین، دقت بالاتری در درک و پردازش زبان به دست آوردند. این افزایش دقت محدود به وظایف یا مجموعه داده‌های خاص نبود؛ مدل‌های یادگیری ماشین توانایی قابل‌توجهی در تعمیم‌دهی از داده‌های آموزشی خود نشان دادند و این امر آن‌ها را برای طیف گسترده‌ای از وظایف زبانی قابل‌استفاده کرد.

مقیاس‌پذیری یکی دیگر از حوزه‌هایی بود که یادگیری ماشین تاثیر چشمگیری داشت. برخلاف سیستم‌های مبتنی بر قوانین که با افزودن قوانین بیشتر، پیچیده‌تر و غیرقابل‌مدیریت می‌شدند، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانستند به‌راحتی با افزودن داده‌ها مقیاس‌پذیر شوند. این مقیاس‌پذیری برای مدیریت حجم رو به رشد داده‌های متنی و گفتاری دیجیتال حیاتی بود. این قابلیت امکان توسعه برنامه‌های NLP را فراهم کرد که می‌توانستند مقادیر زیادی از داده‌ها را به‌طور کارآمد پردازش و تحلیل کنند، قابلیتی که در سیستم‌های مبتنی بر قوانین غیرقابل‌تصور بود.

مدل‌سازی زبانی

مدل‌سازی زبانی، که هدف اصلی بسیاری از رویکردهای NLP است، شامل پیش‌بینی احتمال یک توالی از کلمات است. این موضوع برای درک و تولید زبان انسانی در کاربردهایی مانند تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی، و پیش‌بینی متن اساسی است.

مدل‌های N-gram

یکی از تکنیک‌های اولیه در مدل‌سازی زبانی، مدل‌های N-gram بودند. N-gram یک توالی از “N” کلمه است که برای پیش‌بینی کلمه بعدی در یک جمله استفاده می‌شود. برای مثال، در یک مدل 2-gram، کلمه بعدی بر اساس کلمه قبلی پیش‌بینی می‌شود. با وجود سادگی، مدل‌های N-gram به دلیل اثربخشی در ثبت زمینه یک جمله، در وظایف اولیه NLP جایگاه ویژه‌ای داشتند، هرچند به دلیل محدودیت اندازه “N” و نیاز به حجم زیادی از داده‌ها برای عملکرد خوب، محدودیت‌هایی داشتند.

ظهور شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

با تکامل یادگیری ماشین، مدل‌های پیچیده‌تری، به‌ویژه آن‌هایی که بر پایه شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق بودند، پدیدار شدند. این مدل‌ها با یادگیری بازنمایی‌های غنی‌تر از داده‌های متنی، قابلیت‌های NLP را به‌طور قابل‌توجهی ارتقا دادند. شبکه‌های عصبی، با توانایی یادگیری الگوها و وابستگی‌های پیچیده در داده‌ها، راه را برای مدل‌های یادگیری عمیق هموار کردند که از لایه‌های متعدد شبکه‌های عصبی برای پردازش داده‌ها به‌صورت انتزاعی‌تر استفاده می‌کنند. این پیشرفت به مدل‌های انقلابی در NLP مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و بعدها ترنسفورمرها منجر شد که عملکرد را در بسیاری از وظایف NLP به‌طور چشمگیری بهبود بخشیدند.

انقلاب یادگیری عمیق

ادغام یادگیری عمیق در NLP دوره‌ای تحول‌آفرین را در توانایی هوش مصنوعی برای درک و تولید زبان انسانی رقم زد. دهه 2010 شاهد ظهور مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی بود که چشم‌انداز NLP را به‌طور اساسی تغییر داد و دوره‌ای از درک و کاربرد زبانی بی‌سابقه توسط ماشین‌ها را به ارمغان آورد. یادگیری عمیق، با بهره‌گیری از معماری شبکه‌های عصبی مصنوعی، تغییری اساسی در NLP ایجاد کرد. این شبکه‌های چندلایه‌ای، که از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند، به مدل‌ها امکان می‌دادند تا الگوهای پیچیده در داده‌های زبانی را به‌صورت خودکار تشخیص دهند. در این میان، رویکرد یادگیری عمیق، که مستقیما از داده‌ها بدون وابستگی به ویژگی‌های دست‌ساز یاد می‌گرفت، نقش کلیدی داشت. این پیشرفت به مدل‌ها اجازه داد تا پیچیدگی‌ها و تنوع زبان انسانی را درک کنند و محدودیت‌های سیستم‌های قبلی را برطرف کنند.

موفقیت‌های اولیه در شبکه‌های عصبی

موفقیت‌های اولیه در شبکه‌های عصبی برای NLP قابل‌توجه بود، به‌ویژه با توسعه بازنمایی‌های کلمه‌ای (Word Embeddings) مانند Word2Vec و GloVe. این بازنمایی‌ها، با ثبت روابط معنایی در فضاهای چندبعدی، تحول بزرگی در بازنمایی متن ایجاد کردند و پایه‌ای برای پردازش پیشرفته زبان فراهم آوردند.

شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت (LSTMs)

پیشرفت بزرگ بعدی با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTMs) به دست آمد. RNNها، که برای پردازش داده‌های ترتیبی مناسب بودند، حافظه داخلی داشتند و خروجی‌های قبلی را به‌عنوان ورودی برای عملیات بعدی استفاده می‌کردند. با این حال، RNNها به دلیل مشکل محوشدگی گرادیان در یادگیری وابستگی‌های بلندمدت دچار چالش بودند. البته، باید به این نکته اشاره داشته باشیم که LSTMs با ساختار داخلی پیچیده خود، اطلاعات را برای مدت طولانی‌تری حفظ می‌کردند و برای وظایف مختلف NLP بسیار ارزشمند بودند.

تاثیر در ترجمه ماشینی

تأثیر RNNها و LSTMs در ترجمه ماشینی بسیار عمیق بود. معرفی یادگیری ترتیبی به ترتیبی (Seq2Seq) با چارچوب رمزگذار-رمزگشا، این حوزه را متحول کرد. سیستم ترجمه ماشینی عصبی گوگل نمونه‌ای از این پیشرفت بود که با حفظ یکپارچگی زمینه‌ای، جملات کامل را ترجمه می‌کرد و توانست از سیستم‌های مبتنی بر عبارات سنتی پیشی بگیرد.

تولید متن

LSTMs در تولید متن برتری داشتند و توالی‌های متنی منسجم و مرتبط با زمینه تولید می‌کردند. این پیشرفت، خلق محتوای خودکار را از روزنامه‌نگاری تا نوشتن خلاق بهبود بخشید. متنی که تولید می‌شد نه‌تنها از نظر دستوری دقیق بود، بلکه از نظر سبک و موضوع نیز ظرافت داشت و اغلب از محتوای نوشته‌شده توسط انسان قابل‌تشخیص نبود.

چالش‌های LSTMs

با این حال، LSTMs چالش‌هایی داشتند. اول آن‌که، LSTMs داده‌ها را به‌صورت ترتیبی پردازش می‌کردند که توانایی استفاده از معماری‌های محاسباتی مدرن با پردازش موازی را محدود می‌کرد. این ناکارآمدی با افزایش پیچیدگی داده‌ها و مدل‌ها به مانعی جدی تبدیل شد. دوم آن‌که، LSTMs اغلب در یادگیری ارتباطات بین رویدادهای دوردست در متن به دلیل مشکل محوشدگی گرادیان دچار مشکل بودند. در LSTMs، با طولانی‌تر شدن توالی داده‌ها، گرادیان‌ها (که در آموزش شبکه استفاده می‌شوند) می‌توانند بسیار کوچک شوند و به صفر نزدیک شوند. این اتفاق به این دلیل رخ می‌دهد که خطاها در پیش‌بینی‌های LSTM از طریق لایه‌های متعدد شبکه به عقب منتشر می‌شوند و این خطاهای کوچک بارها در هم ضرب می‌شوند. در نتیجه، وزن‌های شبکه ممکن است به‌روزرسانی‌های ناچیزی دریافت کنند و توانایی خود را برای مشارکت مؤثر در فرآیند یادگیری مدل از دست بدهند. این امر باعث می‌شود LSTMs در حفظ و استفاده از اطلاعات در توالی‌های متنی طولانی با مشکل مواجه شوند و عملکردشان در وظایفی که نیاز به درک وابستگی‌های متنی دوردست دارند، کاهش یابد.

مکانیزم‌های توجه (Attention)

این محدودیت‌ها، کاوش و پذیرش مکانیزم‌های توجه را در معماری‌های مدل تشویق کرد. مکانیزم توجه به مدل‌ها امکان می‌دهد تا روی بخش‌های خاصی از داده ورودی که برای وظیفه موردنظر مرتبط‌تر هستند تمرکز کنند، که هم مشکل پردازش موازی را با محاسبات کارآمدتر حل می‌کند و هم تاثیر محوشدگی گرادیان را با اتصال مستقیم نقاط داده دوردست در توالی‌ها کاهش می‌دهد. این امر مستقیما به توسعه مدل‌هایی مانند ترنسفورمرها منجر شد که از خود-توجه (Self-Attention) برای پردازش ورودی‌ها به‌صورت موازی و حفظ عملکرد قوی در توالی‌های طولانی‌تر استفاده می‌کنند. خود-توجه، مفهومی مرکزی در مدل ترنسفورمر، مکانیزمی است که به مدل امکان می‌دهد اهمیت کلمات مختلف در یک جمله را، صرف‌نظر از فاصله موقعیتی آن‌ها، ارزیابی کند. برخلاف مدل‌های سنتی که داده‌ها را به‌صورت ترتیبی پردازش می‌کنند، خود-توجه به مدل اجازه می‌دهد تمام کلمات را به‌طور همزمان پردازش کند و روی ارتباط هر کلمه با دیگران در ورودی تمرکز کند. این کار از طریق مجموعه‌ای از محاسبات انجام می‌شود که وزن‌هایی به این روابط اختصاص می‌دهند و به مدل کمک می‌کنند تا زمینه و ظرافت‌های زبان را بهتر درک کند.

مدل ترنسفورمر

مقاله پیشگامانه‌ای با عنوان “توجه همه چیزی است که نیاز دارید”، که در سال 2017 توسط واسوانی و همکاران منتشر شد، مدل ترنسفورمر را معرفی کرد که حول مکانیزم خود-توجه ساخته شده است. این مدل تغییری اساسی در ساختار مدل‌های یادگیری ماشین برای پردازش زبان ایجاد کرد و از پردازش ترتیبی RNNها و LSTMs به سمت معماری موازی حرکت کرد. کارایی و اثربخشی ترنسفورمرها در مدیریت توالی‌های طولانی و توانایی حفظ عملکرد قوی در این توالی‌ها، آن‌ها را به‌شدت تاثیرگذار در حوزه پردازش زبان طبیعی کرد و به توسعه مدل‌هایی مانند BERT، GPT و دیگر مدل‌های پیشرفته مبتنی بر معماری ترانسفورمر منجر شد.