راهنمای جامع آشنایی با مدل زبانی بزرگ (Large Language Model)

مدل زبانی بزرگ، معمولا با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق آموزش داده می‌شوند که بر مبنای آن‌ها می‌توانند الگوها و قواعد زبانی را در داده‌ها شناسایی کنند. به طور کلی، این مدل‌ها با استفاده از کلان داده‌هایی مثل کتاب‌ها، مقالات، محتوای وب، نظرات و غیره، آموزش می‌بینند و سعی می‌کنند الگوهای زبانی و ارتباطات بین کلمات و جملات را درک کنند.

کاربران می‌توانند پرسش‌هایی را برای آن‌ها مطرح کرده، درخواست‌هایی را ارسال کرده، متن‌ها را تولید کرده و حتی به طور تعاملی با آنها در گفتگو باشند. آن‌ها قادر هستند به پرسش‌ها و درخواست‌های کاربران پاسخ دهند و توضیحات، توصیه‌ها، توضیحات فنی و غیره را ارائه دهند.

یکی از مدل‌های زبان بزرگ معروف و قدرتمند، مدل GPT-3 است که توسط OpenAI توسعه داده شده است. این مدل، با توجه به آموزش بر روی کلان داده‌ها، توانایی بالایی در درک و تولید متن دارد و در موارد مختلفی مانند پاسخگویی به سؤالات، ترجمه متن، تولید متن خلاقانه و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد.

محدودیت‌های مدل زبانی بزرگ چیست؟

مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-3، علیرغم قدرت و توانایی‌های بسیاری که دارند، محدودیت‌های خود را نیز دارند. در زیر به برخی از این محدودیت‌ها اشاره می‌کنیم:

• منبع محدود: آموزش و استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ نیازمند منابع سخت‌افزاری قدرتمند است. اجرای این مدل‌ها نیاز به سرورهای قدرتمند با پردازنده‌های گرافیکی (GPUs) و حافظه بالا است. این محدودیت باعث می‌شود تنها شرکت‌های بزرگی که منابع مالی کافی در اختیار دارند توانایی پیاده‌سازی آن‌ها را داشته باشند.
• داده‌های آموزشی: مدل‌های زبانی بزرگ براساس داده‌های آموزشی، می‌آموزند. اگر داده‌های آموزشی محدود یا ناکافی باشند، مدل ممکن است به درستی و کامل قادر به درک زبان و ارائه پاسخ‌ها نشود. علاوه بر این، اگر داده‌های آموزشی دارای سوگیری و نویز باشند، مدل نیز ممکن است این تعصبات را در تولید متن از خود نشان دهد.
• عدم درک عمیق: مدل‌های زبانی بزرگ معمولا پاسخ‌ها و تولیدات متنی را براساس الگوها و داده‌های آموزشی خود ارائه می‌دهند، اما آنها نمی‌توانند به طور عمیق مفاهیم را درک کنند یا قادر به درک نظریه‌ها و مفاهیم پیچیده نیستند. به عبارت دیگر، آنها قادر به تولید پاسخ‌های منطقی و درست بر اساس دانش عمومی نیستند، مگر اینکه این دانش در داده‌های آموزشی آنها وجود داشته باشد.

چگونه یک مدل زبانی بزرگ را ایجاد کنیم؟

ایجاد یک مدل زبانی بزرگ مستلزم داشتن دانش و تخصص عمیق در زمینه یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی است، اما مراحل کلی انجام این کار به شرح زیر است:

• جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها: ابتدا باید مجموعه‌ای از داده‌ها را برای آموزش مدل جمع‌آوری کنید. این داده‌ها می‌توانند شامل متون، مقالات، کتاب‌ها، محتویات وب، مجموعه‌های متنی عمومی و غیره باشد. همچنین باید داده‌ها را پیش‌پردازش کنید و کارهایی مثل پالایش و توکن‌بندی متن‌ها و حذف داده‌های غیرمورد نیاز را انجام دهید.
• طراحی ساختار مدل: باید ساختار مدل خود را طراحی کنید. برای این کار می‌توانید از شبکه‌های عصبی با ساختار عمیق مثل شبکه‌های بازگشتی (Recurrent Neural Networks) یا ترنسفورمرها (Transformers) استفاده کنید. همچنین، باید تعیین کنید که مدل به چه میزان بزرگ و پیچیده باشد.
• آموزش مدل: در این مرحله، مدل خود را با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده آموزش می‌دهید. این مرحله ممکن است زمان‌بر و نیازمند منابع سخت‌افزاری سطح بالا باشد. برای آموزش مدل، از الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند SGD سرنام Stochastic Gradient Descent یا Adam استفاده ‌کنید و مدل را به طور مکرر بر روی داده‌ها آموزش دهید تا پارامترهای مدل بهبود یابند.
• ارزیابی مدل: بعد از آموزش مدل، باید آن را ارزیابی کنید. از معیارهایی مانند درصد دقت، معیارهای متنی (مثل BLEU برای ترجمه) یا سایر معیارهای مرتبط با وظیفه مشخصی که مدل برای طراحی شده است، استفاده کنید.
• تنظیم و بهبود مدل: بعد از ارزیابی اولیه، ممکن است نیاز به تنظیم و بهبود مدل داشته باشید. این موضوع شامل تغییر ساختار مدل، تنظیم پارامترها، تغییر تکنیک‌های آموزش و سایر موارد است.

توصیه می‌کنم برای ایجاد یک مدل زبانی بزرگ از یک تیم متخصص در زمینه یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی استفاده کنید. این تیم می‌تواند از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته، زیرساخت‌های قدرتمند و دانش فنی لازم برای ایجاد یک مدل زبانی بزرگ بهره ببرد. همچنین، در صورتی که می‌خواهید مدل خود را برای وظیفه خاصی مانند ترجمه ماشینی، تولید متن، پرسش و پاسخ و غیره آموزش دهید، ممکن است نیاز به دادگان آموزشی مناسب داشته باشید. آماده‌سازی داده‌های آموزشی با کیفیت بالا و تنوع مناسب نقش مهمی در موفقیت مدل خواهد داشت.

چگونه از Azure Cognitive برای ساخت یک مدل زبانی بزرگ استفاده کنیم؟

برای ساخت یک مدل زبانی بزرگ با استفاده از Azure Cognitive، می‌توانید از سرویس هایی مانند Azure Cognitive Services و Azure Machine Learning استفاده کنید. این زیرساخت شامل سرویس‌های مختلفی است که از سرویس‌های کلیدی برای ساخت مدل زبانی بزرگ به موارد زیر باید اشاره کرد:

1. Azure Cognitive Services: مجموعه‌ای از سرویس‌های هوش مصنوعی است که می‌توانید برای پردازش زبان طبیعی استفاده کنید. برخی از سرویس‌های جهت پردازش زبانی شامل Text Analytics API، Language Understanding و Translator Text API است. با استفاده از این سرویس‌ها، می‌توانید وظایفی مانند تشخیص احساسات، تشخیص زبان، استخراج معنا و غیره را انجام دهید. با این وجود، این سرویس‌ها برای ایجاد یک مدل زبانی بزرگ و سفارشی که شما ممکن است بخواهید، محدودیت‌هایی دارند.
2.  Azure Machine Learning: یک سرویس ابری برای طراحی، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در Azure است. با استفاده از Azure Machine Learning، می‌توانید به صورت سفارشی مدل‌های زبانی بزرگ را ایجاد کنید. این سرویس ابزارها و منابعی را برای پیکربندی و مدیریت محیط آموزش مدل، آموزش مدل با استفاده از فریمورک‌های مختلف مانند TensorFlow و PyTorch، تنظیم و بهینه‌سازی مدل و استقرار مدل به عنوان یک سرویس به شما می‌دهد.

با استفاده از Azure Machine Learning، شما می‌توانید فرآیند ایجاد مدل زبانی بزرگ را به شکل ساده‌تری انجام دهید و از طریق  منابع محاسباتی قدرتمند Azure به مزیت‌هایی نظیر مقیاس‌پذیری و قابلیت انعطاف بالا در فرآیند آموزش و استقرار مدل برسید. از طریق پنل Azure، می‌توانید Azure Cognitive Services و Azure Machine Learning را مشاهده و مستندات مربوط به هرکدام را بررسی کنید تا راهنمایی‌های دقیق‌تری در خصوص استفاده از این سرویس‌ها برای ساخت مدل زبانی بزرگ دریافت کنید.

امکان ساخت مدل زبانی بزرگ با پایتون وجود دارد؟

بله، امکان ساخت مدل زبانی بزرگ با استفاده از پایتون وجود دارد. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند است که بسیاری از کتابخانه‌ها و ابزارهای مورد نیاز برای ساخت مدل‌های زبانی را در اختیار شما قرار می‌دهد. در زیر چند کتابخانه معروف برای ساخت مدل‌های زبانی با پایتون ذکر شده است:

• TensorFlow : یک کتابخانه معروف و قدرتمند برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین است. با استفاده از TensorFlow می‌توانید شبکه‌های عصبی بزرگ و مدل‌های زبانی پیچیده را پیاده‌سازی کنید.
• PyTorch: یک کتابخانه محبوب برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین است. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد با استفاده از تنسورها (Tensors) و عملیات گرافی (Graph operations) مدل‌های خود را تعریف و آموزش دهید.
• Hugging Face Transformers: کتابخانه Transformers از Hugging Face، یکی از کتابخانه‌های معروف برای پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کند. این کتابخانه شامل بسیاری از مدل‌های پیش‌آموزش دیده برای موضوعات مختلف است که می‌توانید آن‌ها را استفاده کنید یا مدل‌های خود را بر اساس آن‌ها ساخته و آموزش دهید.

همچنین، با استفاده از کتابخانه‌های دیگری مانند NLTK، SpaCy و Gensim نیز می‌توانید وظایف مختلف در زمینه پردازش زبان طبیعی و ساخت مدل‌های زبانی را به راحتی پیاده‌سازی کنید. به طور کلی، کتابخانه‌ها و ابزارهای موجود در پایتون، اجازه می‌دهند مدل‌های زبانی بزرگ را مطابق با نیازها آموزش دهید.

مثالی از نحوه انجام این کار در پایتون

برای نمونه، می‌توانید از کتابخانه Transformers از Hugging Face برای ساخت یک مدل زبانی بزرگ استفاده کنید. این کتابخانه شامل مدل‌های پیش‌آموزش دیده برای پردازش زبان طبیعی است و امکان استفاده از آن‌ها یا ساخت مدل‌های سفارشی را در اختیار شما قرار می‌دهد. در زیر یک مثال ساده از نحوه استفاده از کتابخانه Transformers برای ساخت یک مدل زبانی بزرگ را بررسی می‌کنیم:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# بارگیری توکنایزر و مدل

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# متن ورودی

input_text = "Once upon a time"

# توکن‌بندی متن ورودی

input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# تولید خروجی با استفاده از مدل

output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=5)

# تبدیل توکن‌های تولید شده به متن

output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# چاپ متن خروجی

print(output_text)

در این مثال، ابتدا نشانه‌گذاری و مدل GPT-2 را از کتابخانه Transformers بارگیری می‌کنیم. سپس، یک متن ورودی را توکن‌بندی می‌کنیم و با استفاده از مدل GPT-2، خروجی را تولید می‌کنیم. در نهایت، توکن‌های تولید شده را به متن تبدیل کرده و چاپ می‌کنیم. این مثال تنها یک نمونه ساده از استفاده از کتابخانه Transformers برای ساخت یک مدل زبانی بزرگ است. شما می‌توانید با استفاده از مدل‌های دیگر و پارامترهای مختلف، مدل‌های سفارشی خود را طراحی و آموزش دهید.

به طور کلی، می‌توانید قطعه کد فوق را با اضافه کردن تغییراتی گسترش دهید. یکی از تغییرات مهم می‌تواند تعیین پارامترهای مدل و توکن‌بندی دقیق‌تر باشد. همچنین، می‌توانید مدل خروجی را برای تولید متون طولانی‌تر پیکربندی کنید و تعداد خروجی‌های متفاوت را افزایش دهید. در ادامه، نمونه‌ای از گسترش قطعه کد فوق را برای تولید چند خروجی متفاوت را کدنوسی می‌کنیم:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# بارگیری توکنایزر و مدل

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# متن ورودی

input_text = "Once upon a time"

# توکن‌بندی متن ورودی

input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# تولید خروجی‌های متنی با طول متفاوت

output = model.generate(input_ids, max_length=200, num_return_sequences=3)

# تبدیل توکن‌های تولید شده به متن و چاپ خروجی‌ها

for i, sample_output in enumerate(output):

    output_text = tokenizer.decode(sample_output, skip_special_tokens=True)

    print(f"Output {i+1}: {output_text}\n")

در این قطعه کد، از تنظیمات جدیدی برای تولید خروجی استفاده شده است. max_length مشخص می‌کند که هر خروجی تولید شده تا 200 توکن داشته باشد، و num_return_sequences تعداد خروجی‌های متفاوتی است که تولید می‌شوند. همچنین، با استفاده از یک حلقه for، متون خروجی تولید شده را به صورت جداگانه چاپ می‌کنیم. شما می‌توانید با تغییر این پارامترها و اضافه کردن قابلیت‌های دیگر، قطعه کد را برای نیازهای خاص خودتان گسترش دهید.

چگونه می‌توانیم مدل‌های سفارشی خود را با استفاده از کتابخانه Transformers طراحی کنیم؟

برای طراحی مدل‌های سفارشی خود با استفاده از کتابخانه Transformers، می‌توانید از معماری‌های مختلفی مانند GPT، BERT، RoBERTa و... استفاده کنید. در اینجا، یک راهنمای ساده برای طراحی یک مدل سفارشی با استفاده از معماری GPT را ارائه می‌دهم:

نصب کتابخانه Transformers: قبل از هر چیز، باید کتابخانه Transformers را نصب کنید. می‌توانید از دستور زیر استفاده کنید:

   pip install transformers

وارد کردن کتابخانه‌ها و تنظیمات اولیه: در ابتدا، کتابخانه‌های مورد نیاز را وارد کنید و تنظیمات اولیه را انجام دهید. به عنوان مثال:

   from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, GPT2Config

   # تنظیمات مدل

   model_size = "gpt2-medium"  # حجم مدل (مثلاً gpt2، gpt2-medium، gpt2-large)

   config = GPT2Config.from_pretrained(model_size)

   # بارگیری توکنایزر و مدل

   tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_size)

   model = GPT2LMHeadModel(config)

آموزش مدل: برای آموزش مدل خود، باید داده‌های آموزشی خود را بارگیری کنید و به فرمت مناسب تبدیل کنید. سپس از تابع‌های مربوطه برای آموزش مدل استفاده کنید. به طور مثال:

   from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, GPT2Config, TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling, Trainer, TrainingArguments

   # تنظیمات مدل

   model_size = "gpt2-medium"

   config = GPT2Config.from_pretrained(model_size)

   # بارگیری توکنایزر و مدل

   tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_size)

   model = GPT2LMHeadModel(config)

   # بارگیری داده‌های آموزشی و تبدیل به فرمت مناسب

   train_data = TextDataset(tokenizer=tokenizer, file_path="train.txt", block_size=128)

   # تنظیمات آموزش

   training_args = TrainingArguments(

       output_dir="output",

       overwrite_output_dir=True,

       num_train_epochs=3,

       per_device_train_batch_size=16,

       save_steps=500,

       save_total_limit=2,

   )

   # آموزش مدل

   trainer = Trainer(

       model=model,

       args=training_args,

       data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer),

       train_dataset=train_data,

   )

   trainer.train()

   trainer.save_model("custom_model")

   در این مثال، از توابع مربوطه مانند TextDataset، DataCollatorForLanguageModeling و Trainer برای آموزش مدل استفاده شده است. همچنین، تنظیمات مربوط به آموزش نیز در TrainingArguments انجام می‌شود. سپس مدل آموزش داده شده را می‌توان با استفاده از \trainer.save_model("custom_model")") ذخیره کرد.

استفاده از مدل سفارشی: پس از آموزش مدل سفارشی خود، می‌توانید از آن برای تولید متن جدید استفاده کنید. به عنوان مثال:

   from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

   # بارگیری توکنایزر و مدل سفارشی

   tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("custom_model")

   model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("custom_model")

   # متن ورودی

   input_text = "Once upon a time"

   # توکن‌بندی متن ورودی

   input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

   # تولید خروجی

   output = model.generate(input_ids, max_length=200)

   # تبدیل توکن‌های تولید شده به متن و چاپ خروجی

   output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

   print(output_text)

در این قسمت، ابتدا توکنایزر و مدل سفارشی را بارگیری می‌کنیم، سپس متن ورودی را توکن‌بندی کرده و از مدل برای تولید متن جدید استفاده می‌کنیم. خروجی تولید شده را به متن تبدیل کرده و چاپ می‌کنیم. با استفاده از این راهنما، شما می‌توانید مدل‌های سفارشی خود را با استفاده از کتابخانه Transformers طراحی کنید و از آنها برای تولید متن، طبقه‌بندی، ترجمه و سایر وظایف پردازش زبان طبیعی بهره ببرید.

چگونه می‌توانیم مدل سفارشی خود را برای ترجمه متن استفاده کنیم؟

برای استفاده از مدل سفارشی خود برای ترجمه متن، می‌توانید مدل خود را آموزش دهید و سپس از آن برای ترجمه‌ی متن‌ها استفاده کنید. راهنمای ساده آموزش و استفاده از مدل سفارشی برای ترجمه متن با استفاده از کتابخانه Transformers به شرح زیر است:

 نصب کتابخانه Transformers: همان‌گونه که اشاره کردیم، قبل از هر چیز، باید کتابخانه Transformers را نصب کنید.

   pip install transformers

   آموزش مدل ترجمه: برای آموزش مدل ترجمه خود، نیاز به داده‌های آموزشی موازی دو زبان (مثلا انگلیسی و فارسی) دارید. این داده‌ها باید به فرمت خاصی تبدیل شوند تا قابل استفاده در آموزش مدل باشند. به عنوان مثال:

   from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer, MarianConfig

   from transformers import Seq2SeqTrainer, Seq2SeqTrainingArguments

   import torch

   # تنظیمات مدل

   base_model = "Helsinki-NLP/opus-mt-en-fa"  # مدل پایه برای ترجمه انگلیسی به فارسی

   model_name = "custom_translation_model"  # نام مدل سفارشی شما

   config = MarianConfig.from_pretrained(base_model)

   config.save_pretrained(model_name)

   # بارگیری توکنایزر و مدل

   tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(base_model)

   model = MarianMTModel(config)

   # بارگیری داده‌های آموزشی و تبدیل به فرمت مناسب

   train_data = [

       {

           "translation": {

               "en": "Hello!",

               "fa": "سلام!"

           }

       },

       {

           "translation": {

               "en": "How are you?",

               "fa": "حال شما چطور است؟"

           }

       },

       # ...

   ]

   # تنظیمات آموزش

   training_args = Seq2SeqTrainingArguments(

       output_dir="output",

       overwrite_output_dir=True,

       num_train_epochs=3,

       per_device_train_batch_size=16,

       save_steps=500,

       save_total_limit=2,

   )

   # آموزش مدل

   trainer = Seq2SeqTrainer(

       model=model,

       args=training_args,

       train_dataset=train_data,

       tokenizer=tokenizer,

   )

   trainer.train()

   trainer.save_model(model_name)

در این مثال، از معماری ترجمه Marian استفاده شده است. ابتدا تنظیمات مدل را تعریف کرده و سپس توکنایزر و مدل را بارگیری می‌کنیم. سپس داده‌های آموزشی را بر اساس یک فرمت خاص تعریف و آنها را به عنوان دیتاست آموزشی استفاده می‌کنیم. در نهایت، با استفاده از توابع Seq2SeqTrainer و trainer.train() مدل را آموزش می‌دهیم و آن را بانام دلخواه ذخیره می‌کنیم.

استفاده از مدل سفارشی برای ترجمه: پس از آموزش مدل، می‌توانید از آن برای ترجمه متن‌ها استفاده کنید. برای این کار، می‌توانید از توابع MarianMTModel و MarianTokenizer استفاده کنید. به عنوان مثال:

   from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

   model_name = "custom_translation_model"  # نام مدل سفارشی شما

   tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)

   model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)

   # ترجمه متن

   text = "Hello, how are you?"

   inputs = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")

   outputs = model.generate(inputs)

   translated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

   print(translated_text)

در این مثال، ابتدا نشانه‌گذاری و مدل را با استفاده از نام مدل سفارشی بارگیری می‌کنیم. سپس متن مورد نظر را نشانه‌گذاری می‌کنیم و با استفاده از تابع model.generate متن ترجمه شده را تولید می‌کنیم. در نهایت، با استفاده از توابع tokenizer.decode، متن ترجمه شده را به صورت قابل خواندن برمی‌گردانیم.