» هوش مصنوعی » 10 مدل زبان بزرگ (LLM) که باید در سال 2023 بدانید
هوش مصنوعی

10 مدل زبان بزرگ (LLM) که باید در سال 2023 بدانید

دی 11, 1348 1069

مدل‌های زبان، علم پردازش زبان طبیعی (NLP) را با اجازه دادن به ماشین‌ها برای تفسیر و تولید نوشتاری شبیه به نوشته‌های انسان، متحول کرده‌اند. مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در سال‌های اخیر به دلیل قابلیت‌های برجسته‌ای که دارند، مورد توجه بسیاری قرار گرفته‌اند. این مدل‌ها که با تکنیک‌های یادگیری عمیق قدرتمند طراحی شده‌اند، در بخش‌های مختلف از جمله تحقیقات، کسب‌وکار و برنامه‌های روزمره اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند.

در این مقاله به 10 LLM قابل توجهی که در سال 2023 خبرساز خواهند شد نگاهی خواهیم انداخت. این مدل‌ها نحوه تعامل ما با فناوری‌های مبتنی بر زبان، از ربات‌های گفتگو تا تولید محتوا و ترجمه را تغییر می‌دهند.

10 مدل زبان برتر در سال 2023

LLM ها نوعی هوش مصنوعی (AI) هستند که بر روی مجموعه داده های وسیعی از متن و کد آموزش داده می شوند. این به آن‌ها امکان می‌دهد متن تولید کنند، زبان‌ها را ترجمه کنند، انواع دیگری از مطالب خلاقانه ایجاد کنند و پاسخ‌های آگاهانه به سؤالات شما ارائه دهند. در اینجا 10 مورد از محبوب ترین LLM در سال 2023 آورده شده است:

WizardLM

WizardLM یک مدل زبان طولانی منبع باز است که برای اجرای دستورالعمل های پیچیده طراحی شده است. این روش از روش Evol-instruct برای بازنویسی دستورالعمل‌های اساسی به دستورات پیچیده‌تر استفاده می‌کند، که سپس برای تنظیم دقیق مدل LLaMA استفاده می‌شود. این روش منجر به عملکرد بهتر WizardLM از ChatGPT در بنچمارک ها شده است، با امتیازات 6.35 در آزمون MT-Bench و 52.3 در آزمون MMLU. WizardLM یک مدل بسیار شایسته با تنها 13B پارامتر است که راه را برای مدل های کوچکتر برای دستیابی به نتایج مشابه باز می کند.

Wizardlm

ویژگی های مهم WizardLM:

  • برای پیروی از دستورالعمل های پیچیده طراحی شده است.
  • از روش Evol-instruct برای بازنویسی دستورالعمل های ساده به دستورات پیچیده تر استفاده می کند.
  • با استفاده از مدل LLaMA تنظیم شده است.
  • در معیارها، عملکرد قابل توجهی از ChatGPT داشت.
  • در آزمون MT-Bench امتیاز 6.35 را دریافت کرد.
  • در آزمون MMLU امتیاز 52.3 را دریافت کرد.
  • فقط برای پارامترهای 13B، یک مدل بسیار شایسته است.
  • راه را برای مدل های کوچکتر برای به دست آوردن نتایج قابل مقایسه هموار می کند.
  • به طور کلی، WizardLM یک مدل زبان بزرگ امیدوارکننده است که می تواند دستورات پیچیده را اجرا کند. هنوز در حال توسعه است، اما قبلاً نوید قابل توجهی را نشان داده است.

شاهین

Falcon اولین مدل زبان بزرگ منبع باز است که از همه مدل های منبع باز قبلی بهتر عمل می کند. این توسط مؤسسه نوآوری فناوری امارات متحده عربی (TII) ایجاد شده است و تحت مجوز Apache 2.0 قابل دسترسی است، به این معنی که می توانید از آن به صورت تجاری و بدون حق امتیاز یا محدودیت استفاده کنید.

مدل های فالکون شامل Falcon-40B و Falcon-7B است. هر دو مدل بر روی مجموعه داده های عظیمی از متن و کد آموزش دیده اند، با این حال مدل Falcon-40B دارای 40 میلیارد پارامتر است در حالی که مدل Falcon-7B دارای 7 میلیارد پارامتر است. این بدان معناست که مدل Falcon-40B قدرتمندتر است و قادر به انجام کارهای پیچیده تر است.

مدل های فالکون به زبان های انگلیسی، آلمانی، اسپانیایی و فرانسوی آموزش دیده اند، اما می توانند به زبان های ایتالیایی، پرتغالی، لهستانی و سایر زبان ها نیز کار کنند. اگر می خواهید یک مدل زبان بزرگ منبع باز قدرتمند، متنوع و تجاری در دسترس داشته باشید، Falcon یک انتخاب عالی است.

Falcon

ویژگی های کلیدی Falcon:

  • این قدرتمندترین مدل زبان بزرگ موجود در منبع باز است.
  • این برنامه تحت مجوز Apache 2.0 توزیع می‌شود، به این معنی که شما می‌توانید بدون پرداخت هیچ گونه حق امتیاز یا محدودیتی از آن به صورت تجاری استفاده کنید.
  • بر روی یک مجموعه داده بزرگ متن و کد آموزش داده شد.
  • قابلیت کار به زبان های مختلف را دارد.
  • هنوز در حال توسعه است، اما قبلاً نوید قابل توجهی را نشان داده است.

کوهره

Cohere یک شرکت هوش مصنوعی است که توسط مهندسان سابق Google از تیم Google Brain تشکیل شده است. آنها در درجه اول به ایجاد مدل های زبان بزرگ (LLM) برای موارد استفاده سازمانی می پردازند. مدل‌های Cohere بر روی مجموعه داده وسیعی از متن و کد آموزش داده شده‌اند و ممکن است برای طیف وسیعی از فعالیت‌ها مانند تولید متن، ترجمه زبان، و ایجاد محتوای خلاقانه مورد استفاده قرار گیرند.

فرمان Cohere یکی از محبوب‌ترین مدل‌های Cohere است. این مدل دقیق و قوی در نظر گرفته شده است و عملکرد آن در معیارهای مختلف مورد ستایش قرار گرفته است. Cohere Command توسط تعدادی از شرکت های بزرگ مانند Spotify، Jasper و HyperWrite نیز استفاده می شود.

Cohere از نظر قیمت گرانتر از برخی از رقبای خود است. به عنوان مثال، Cohere برای تولید یک میلیون توکن 15 دلار دریافت می کند، اما مدل توربو OpenAI 4 دلار دریافت می کند. از سوی دیگر، Cohere ادعا می‌کند که مدل‌های آن‌ها دقیق‌تر و قوی‌تر هستند و شرکت‌ها مایلند برای آنها حق بیمه بپردازند.

Cohere یک ارائه دهنده برجسته LLM برای موارد استفاده سازمانی به طور کلی است. مدل‌های آن دقیق، قوی و همه‌کاره هستند و بسیاری از شرکت‌های مهم از آن‌ها استفاده می‌کنند. اگر به دنبال یک LLM برای کسب و کار خود هستید، Cohere یک انتخاب عالی برای بررسی است.

Cohere let.com/uploads/2023/07/01115458/Cohere.jpg 640w, https://media.cloudbooklet.com/uploads/2023/07/01115458/Cohere-300×142.jpg 300w” sizes=”(max-width10x:” مدل های زبان (Llms) که باید در سال 2023 بدانید”/>

ویژگی های کلیدی Cohere:

  • کارمندان سابق Google Brain شرکت را تأسیس کردند.
  • به ایجاد LLM برای موارد استفاده سازمانی اختصاص دارد.
  • مدل‌ها بر اساس مجموعه داده‌های متن و کد گسترده آموزش داده می‌شوند.
  • می تواند برای تعدادی از فعالیت ها مانند تولید متن، ترجمه زبان و ایجاد محتوای خلاقانه استفاده شود.
  • مدل Cohere Command یکی از محبوب ترین مدل های Cohere است و در نظر گرفته شده است که دقیق و قوی باشد.
  • مدل‌های Cohere گران‌تر از مدل‌های برخی از رقبای خود هستند، اما ادعا می‌کنند دقیق‌تر و محکم‌تر هستند.
  • Cohere توسط تعدادی از شرکت‌های بزرگ از جمله Spotify، Jasper و HyperWrite استفاده می‌شود.

GPT-4

GPT-4 جدیدترین و قدرتمندترین مدل زبان بزرگ OpenAI (LLM) است. این برنامه بر روی مجموعه داده گسترده ای از متن و کد آموزش دیده است و می تواند طیف گسترده ای از وظایف را انجام دهد، از جمله:

  • تولید متن، ترجمه زبان، و ایجاد انواع دیگر محتوای خلاقانه
  • پاسخ دادن به سوالات شما به شیوه ای آموزشی، حتی اگر باز، دشوار یا غیرعادی باشند
  • داستان ساختن یا خلاصه کردن حقایق
  • پیروی از دستورالعمل‌های شما و انجام درخواست‌های خود با دقت
  • آموزش از بازخورد شما و بهبود مستمر عملکرد آن
Gpt-4

GPT-4 همچنین اولین LLM چندوجهی است، به این معنی که می تواند متن و همچنین تصاویر را به عنوان ورودی دریافت کند. این کار آن را قادر می‌سازد تا کارهایی را انجام دهد که برای سایر LLM‌ها دشوار یا غیرممکن است، مانند توصیف طنز در یک تصویر یا پاسخ دادن به سؤالات آزمون با استفاده از نمودارها.

LLaMA

مدل LLaMA متا نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در زمینه مدل های زبان بزرگ (LLMs) است. این مدل در فوریه 2023 منتشر شد و از آن زمان توسط دانشگاهیان و توسعه دهندگان در سراسر جهان برای تولید برنامه های کاربردی جدید و مبتکرانه استفاده شده است.

یکی از شگفت انگیزترین جنبه های LLaMA وسعت آن است. این مدل در چهار اندازه موجود است که از 7 تا 65 میلیارد پارامتر متغیر است. این باعث می‌شود که آن را به یکی از کوچک‌ترین LLM‌های موجود تبدیل کند، در حالی که بسیاری از وظایف مشابه موارد بزرگ‌تر را انجام می‌دهد.

یک عنصر متمایز دیگر از Llama

LLaMA همچنین به دلیل سازگاری آن مورد تحسین قرار گرفته است. این مدل را می توان برای اهداف مختلفی استفاده کرد، از جمله:

  • Chatbots
  • خلاصه سازی متن
  • ترجمه ماشینی
  • ایجاد کد
  • نوشتنی که منحصر به فرد است

BERT

BERT یا نمایش‌های رمزگذار دوطرفه از Transformers، یک مدل زبان بزرگ است که توسط Google در سال 2018 معرفی شد. این یک مدل یادگیری عمیق است که از معماری شبکه عصبی Transformer برای درک ارتباط‌های متنی بین کلمات در متن استفاده می‌کند.

قبل از BERT، اکثر NLP بر روی داده‌های متوالی، مانند متن یا کد آموزش داده شدند. این مدل ها معمولا یک جهته بودند، به این معنی که فقط می توانستند متن را از چپ به راست پردازش کنند. این امر توانایی آنها را برای درک بافت کلمات و جملات، که برای فعالیت‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی و پاسخگویی به سؤال حیاتی است، مختل کرد.

Bert

نشان داده شده است که BERT در طیف وسیعی از وظایف از مدل های قبلی NLP بهتر عمل می کند، از جمله:

  • استنتاج از زبان طبیعی
  • پاسخ به سوالات
  • خلاصه سازی متن
  • تولید کد با ترجمه ماشینی

Guanaco-65B

Guanaco-65B یکی از بهترین مدل‌های زبان بزرگ منبع باز (LLM) در حال حاضر موجود است. این توسط تیم دتمرز از Hugging Face و سایر محققان ایجاد شده است و بر اساس مدل LLaMA متا است.

Guanaco-65B نشان داده شده است که در معیارهای مختلف از LLM های منبع باز رقیب بهتر عمل می کند. به عنوان مثال، در آزمون MMLU امتیاز 52.7 و در بررسی TruthfulQA امتیاز 51.3 را دریافت کرد.

یکی از خیره کننده ترین جنبه های Guanaco-65B اندازه آن است. این مدل شامل 65 میلیارد پارامتر است که به طور قابل توجهی کمتر از LLM های قبلی مانند GPT-4 است. با این حال، Guanaco-65B می تواند به خوبی یا بهتر از این گونه های بزرگتر عمل کند.

Guanaco-65B

Guanaco-65B با استفاده از مجموعه داده OASST1 که یک مجموعه داده متن و کد بزرگ است، به خوبی تنظیم شده است. این مدل درک کاملی از زبان را فراهم می‌کند و آن را قادر می‌سازد تا طیف وسیعی از وظایف را اجرا کند، از جمله:

  • استنتاج زبان طبیعی
  • پاسخ به سوالات
  • خلاصه سازی متن
  • ایجاد کد

نشان داده شده است که Guanaco-65B از LLMهای منبع باز رقیب در معیارهای مختلف بهتر عمل می کند. به عنوان مثال، در آزمون MMLU امتیاز 52.7 و در بررسی TruthfulQA امتیاز 51.3 را دریافت کرد.

GPT-3.5

مدل GPT-3.5 OpenAI یک مدل زبانی پیشرفته با درک متنی استثنایی و قابلیت‌های ایجاد زبان است. می‌تواند کارهای مختلفی از جمله تکمیل متن، خلاصه‌نویسی، ترجمه و حتی نوشتن خلاقانه را تکمیل کند.

Gpt-3.5

ChatGPT مبتنی بر مدل GPT-3.5 در کارهای خلاقانه مانند مقاله نویسی و توسعه پیشنهادهای تجاری موفق برتری دارد. اضافه شدن نوع GPT-3.5-turbo، با طول زمینه قابل توجه 16K، امکانات آن را بیش از پیش گسترش می دهد. بهترین قسمت چیست؟ استفاده از آن کاملا رایگان است، بدون محدودیت استفاده ساعتی یا روزانه. پتانسیل نامحدود ChatGPT را برای تلاش های خلاقانه خود بپذیرید.

بلوم

BLOOM به دلیل اندازه و امکانات چند زبانه خود متمایز است. دارای 176 میلیارد پارامتر است که آن را به یکی از بزرگترین LLM های جهان تبدیل می کند. همچنین دو زبانه است، به این معنی که می تواند محتوا را به 46 زبان مختلف درک کرده و تولید کند.

BLOOM هنوز در حال توسعه است، اما قبلاً برای تولید انواع برنامه های کاربردی قابل توجه استفاده شده است. برای مثال، برای ایجاد یک سیستم ترجمه ماشینی جدید که قادر به ترجمه بین 46 زبان با دقت پیشرفته است، استفاده شده است. همچنین برای توسعه یک ابزار تولید کد جدید که قادر به تولید کد در 13 زبان برنامه نویسی مختلف است، استفاده شد.

Bloom

ویژگی های اصلی BLOOM به شرح زیر است:

  • اندازه: BLOOM دارای 176 میلیارد پارامتر است که آن را به یکی از بزرگترین LLM های جهان تبدیل می کند.
  • BLOOM چند زبانه است و به 46 زبان مختلف نوشتار را می فهمد و تولید می کند.
  • BLOOM منبع باز است، به این معنی که هر کسی که می‌خواهد از آن استفاده کند، می‌تواند این کار را به صورت رایگان انجام دهد.
  • BLOOM توسط جامعه ای از محققان و توسعه دهندگان ایجاد و نگهداری می شود.

XLNet

XLNet یک مدل زبان است که توسط محققان هوش مصنوعی Google در سال 2019 معرفی شد. این مدل مشکلات مدل‌های زبان کلاسیک را حل می‌کند، مانند روش‌های پیش‌آموزشی چپ به راست یا رگرسیون خودکار.

ایده اصلی XLNet این است که با مدلسازی همه جایگشتهای توالی ورودی در طول آموزش پیش از آموزش، غلبه بر انحراف خودبازگشتی کند. بر اساس کلماتی که قبلاً مشاهده شده‌اند، مدل‌های اتورگرسیو کلمه بعدی را در یک دنباله پیش‌بینی می‌کنند. این می تواند مشکلاتی را ایجاد کند زیرا باعث می شود مدل بعداً اطلاعات حیاتی را نادیده بگیرد.

XLNet این مشکل را با شبیه سازی تمام تغییرات ممکن توالی ورودی حل می کند. این بدان معناست که مدل تمام ترتیب کلمات بالقوه را در دنباله ارزیابی می کند و یاد می گیرد که کلمه بعدی را در هر جایگشت پیش بینی کند. این توانایی مدل را برای گرفتن زمینه و وابستگی های دو طرفه بهبود می بخشد.

Xlnet

ویژگی های اصلی XLNet عبارتند از:

  • همه جایگشت های دنباله ورودی را برای غلبه بر سوگیری خودبازگشتی مدل می کند.
  • از معماری Transformer استفاده شده است.
  • از یک هدف آموزشی مبتنی بر جایگشت به نام “مدل سازی زبان جایگشت” استفاده می کند.
  • نشان داده شده است که در انواع کارها از مدل های زبان قبلی بهتر عمل می کند.
  • مقاومتر در برابر نمونه های متضاد
  • کد منبع باز و مدل های از پیش آموزش دیده موجود است.

از مدل های زبان بزرگ برای چه چیزی می توان استفاده کرد؟

درک زبان طبیعی: از LLM می توان برای درک معنای متن و همچنین زمینه ای که در آن استفاده می شود استفاده کرد. این را می توان برای اهداف مختلفی، از جمله تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی، و پاسخ به سؤالات استفاده کرد.
متن را کامل کنید: از LLM می توان برای تکمیل متن با پر کردن کلمات یا عبارات از دست رفته استفاده کرد. این را می توان برای طیف وسیعی از اهداف، از جمله ایجاد قالب های متن خلاقانه مانند شعر، کد، فیلمنامه، قطعات موسیقی، ایمیل، نامه ها، و غیره، یا خلاصه کردن موضوعات واقعی استفاده کرد.

مزایای LLM

  • توانایی تولید محتوای با کیفیت: LLM ها می توانند متنی بنویسند که از زبان نوشته شده توسط انسان قابل تشخیص نیست. این می تواند برای اهداف مختلفی از جمله ایجاد مطالب بازاریابی، تولید گزارش و ایجاد محتوای خلاقانه استفاده شود.
  • سرعت و دقت در زبان پردازش: LLM ها می توانند زبان را بسیار سریع تر و صحیح تر از انسان ها پردازش کنند. این می تواند برای افزایش بهره وری طیف گسترده ای از عملیات، از جمله خدمات مشتری، ورود داده ها، و تحقیق استفاده شود.
  • انعطاف پذیری در انطباق با وظایف مختلف: LLM ها را می توان به دلیل سازگاری آنها برای اجرای تعدادی عملکرد تنظیم کرد. این آنها را به ابزاری همه کاره تبدیل می کند که ممکن است در بخش های مختلف مورد استفاده قرار گیرد.

همچنین بخوانید: برای مروری جامع تر درباره گوریل به راهنمای ما مراجعه کنید LLM متصل با APIها

نتیجه گیری

تا سال 2023، این 10 مدل زبان بزرگ (LLM) ابزارهای ضروری در پردازش زبان طبیعی خواهند بود. از تطبیق پذیری GPT-3.5 گرفته تا رویکرد منبع باز فالکون، آنها انقلابی در برنامه های مختلف ایجاد کرده اند. این LLM ها، با ویژگی های انقلابی خود، نحوه تعامل ما با فناوری های زبان را تغییر می دهند و راه های جدیدی را برای نوآوری باز می کنند.

لطفاً نظرات و بازخورد خود را در بخش نظرات زیر به اشتراک بگذارید.

به این نوشته امتیاز بدهید!

افراد نیوز

افراد نیوز

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

  • ×