Xmodel-1.5: مدل پردازش زبان طبیعی چندزبانه، شکاف‌های زبانی را پر می‌کند

قالب‌بندی پرامپت (دستورات) در مدل‌های زبانی بزرگ، تأثیری شگرف بر بهینه‌سازی و عملکرد ابزارهایی مانند GPT-3.5 و GPT-4 دارد. مطالعات اخیر نشان داده‌اند که انتخاب قالب مناسب – از جمله متن ساده، Markdown یا JSON – می‌تواند دقت و ثبات این مدل‌ها را به طور قابل توجهی افزایش دهد. درک این جنبه‌ها، راه‌های جدیدی را برای متخصصان هوش مصنوعی باز می‌کند تا از پتانسیل کامل این مدل‌ها بهره‌مند شوند.

تأثیر پنهان قالب‌بندی دستورات بر عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models: LLMs) مانند GPT-3.5 و GPT-4 شرکت OpenAI به ابزارهای متحول‌کننده‌ای در پردازش زبان طبیعی تبدیل شده‌اند و در وظایفی از تولید محتوا گرفته تا تولید کد برتر هستند. با این حال، با گسترش قابلیت‌های آن‌ها، پیچیدگی بهینه‌سازی عملکرد آن‌ها نیز افزایش می‌یابد. یک عامل جذاب اما کمتر بررسی‌شده که بر این مدل‌ها تأثیر می‌گذارد، نحوه قالب‌بندی دستورات است. این مطالعه به طور عمیق به چگونگی تأثیر چشمگیر انتخاب‌های ساختاری مانند متن ساده، Markdown، YAML یا JSON بر خروجی LLM می‌پردازد.

چرا قالب‌بندی دستورات مهم است؟

در حوزه LLMs، مهندسی دستورات اغلب به عنوان یک مهارت ضروری برای هدایت مدل‌ها به سمت خروجی‌های مطلوب مورد ستایش قرار می‌گیرد. در حالی که توجه زیادی به تکنیک‌های پیشرفته مانند یادگیری در متن یا استدلال زنجیره‌ای معطوف شده است، قالب‌بندی واقعی یک دستور نسبتاً کمتر بررسی شده است. این مطالعه این فرض را که عملکرد LLM از قالب مستقل است، به چالش می‌کشد و شواهدی را آشکار می‌کند که نشان می‌دهد تغییرات در ساختار دستور می‌تواند به طور قابل توجهی بر نتایج تأثیر بگذارد.

به عنوان مثال، اینکه یک دستور به صورت متن ساده نوشته شده باشد یا با استفاده از JSON یا Markdown ساختار یافته باشد، می‌تواند به طور مستقیم بر نحوه عملکرد LLM در یک کار تأثیر بگذارد. این بینش پیامدهای عمیقی برای توسعه‌دهندگان و محققانی دارد که هدفشان به حداکثر رساندن قابلیت‌های مدل‌ها است.

حساسیت: چگونه قالب‌بندی نتایج را شکل می‌دهد

یکی از یافته‌های قابل توجه این مطالعه، حساسیت بالای LLMs به قالب‌بندی دستورات است. محققان وظایفی مانند استدلال زبان طبیعی، تولید کد و ترجمه را با استفاده از معیارهایی مانند CODEXGLUE و مجموعه داده‌های MMLU ارزیابی کردند. نتایج نشان داد که تغییرات عملکرد تا ۴۰٪ فقط بر اساس سبک قالب‌بندی است.

• مثال ترجمه کد: در وظایفی که شامل مجموعه داده‌های CODEXGLUE بودند، GPT-3.5-turbo دقت بسیار بهتری را هنگام قالب‌بندی دستورات با استفاده از JSON در مقایسه با متن ساده نشان داد.
• استدلال چند گزینه‌ای: در مجموعه داده‌های MMLU، دستورات قالب‌بندی شده با JSON دقت GPT-3.5-turbo را به میزان ۴۲٪ افزایش دادند.

این یافته‌ها بر نیاز به طراحی دقیق دستورات تأکید می‌کند. انتخاب‌های قالب‌بندی صرفاً ظاهری نیستند – آن‌ها می‌توانند توانایی مدل را برای ارائه خروجی‌های با کیفیت بالا تقویت یا تضعیف کنند.

ثبات: پایداری در بین مدل‌ها

فراتر از حساسیت، این مطالعه همچنین بررسی کرد که چگونه قالب‌بندی بر ثبات پاسخ تأثیر می‌گذارد. مدل‌های بزرگتر مانند GPT-4 در مقایسه با مدل‌های کوچکتر مانند GPT-3.5-turbo پایداری بیشتری نشان دادند. هنگامی آزمایش در قالب‌های مختلف، معیارها موارد زیر را نشان دادند:

• GPT-3.5-turbo در ثبات با مشکل مواجه شد و در مجموعه داده‌های MMLU هنگام مقایسه پاسخ‌ها به قالب‌های مختلف، امتیاز کمتر از ۰.۵ کسب کرد.
• از سوی دیگر، GPT-4 به امتیاز ثبات بالای ۰.۵ دست یافت که نشان دهنده خروجی‌های قابل اعتمادتر در قالب‌های مختلف است.

این نشان می‌دهد که در حالی که مدل‌های بزرگتر ذاتاً قوی‌تر هستند، کاملاً در برابر تغییرات ناشی از قالب‌بندی مصون نیستند. برای متخصصان، انتخاب قالب مناسب هنگام کار با مدل‌های کوچکتر یا کمتر پیشرفته، اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

قابلیت انتقال: هیچ راه‌حل یکسانی برای همه وجود ندارد

شاید جذاب‌ترین کشف این بود که هیچ قالب دستور بهینه جهانی برای همه وظایف و مدل‌ها وجود ندارد. آنچه برای یک مدل خوب عمل می‌کند ممکن است برای مدل دیگری – حتی در همان خانواده مدل‌ها – عملکرد ضعیفی داشته باشد.

• GPT-3.5-turbo: این مدل اغلب بهترین نتایج خود را با دستورات قالب‌بندی شده با JSON ارائه می‌داد.
• GPT-4: جالب اینجاست که GPT-4 تمایل داشت با دستورات قالب‌بندی شده با Markdown عملکرد بهتری داشته باشد.

برای کمی کردن این تنوع، محققان از معیارهای Intersection-over-Union (IoU) برای اندازه‌گیری همپوشانی در قالب‌های برتر در بین وظایف و مدل‌های مختلف استفاده کردند. نمرات پایین IoU نشان داد که قالب‌های دستورات باید نه تنها برای کار، بلکه برای LLM خاص مورد استفاده نیز تنظیم شوند.

پیامدها برای متخصصان LLM

یافته‌های این مطالعه پیامدهای قابل توجهی برای توسعه‌دهندگان، محققان و هر کسی که از LLMs در کار خود استفاده می‌کند، دارد:

1. آزمایش ضروری است: به جای پایبندی به یک قالب واحد، متخصصان باید گزینه‌های مختلفی مانند متن ساده، Markdown، YAML یا JSON را آزمایش کنند تا مشخص کنند چه چیزی برای مورد استفاده خاص آنها بهترین عملکرد را دارد.
2. بهینه‌سازی خاص مدل: از آنجایی که هیچ قالبی به طور جهانی کار نمی‌کند، دستورات باید هم برای کار و هم برای تکرار مدل خاص در حال استقرار تنظیم شوند.
3. فرصت‌های تحقیقاتی آینده: گسترش مطالعات برای شامل قالب‌های اضافی مانند HTML یا XML می‌تواند بینش عمیق‌تری در مورد رفتار LLM به همراه داشته باشد. محققان همچنین ممکن است بررسی کنند که چگونه سایر تکنیک‌های پیشرفته مانند استدلال زنجیره‌ای با حساسیت قالب تعامل دارند تا شیوه‌های قوی‌تری را توسعه دهند.

نتیجه‌گیری نهایی

این مطالعه جنبه‌ای از عملکرد LLM را که اغلب نادیده گرفته می‌شود، برجسته می‌کند: حساسیت آن‌ها به قالب‌بندی دستورات. در حالی که مدل‌های بزرگتر مانند GPT-4 مقاومت بیشتری در برابر تغییرات قالب‌بندی نشان می‌دهند، هیچ مدلی کاملاً تحت تأثیر این ظرافت‌های ساختاری قرار نمی‌گیرد. برای توسعه‌دهندگان و محققان، این بر اهمیت طراحی دقیق دستورات متناسب با کار و مدل خاص مورد نظر تأکید می‌کند.

همانطور که مرزهای هوش مصنوعی را پیش می‌بریم، درک ظرافت‌های نحوه ارتباط ما با این سیستم‌ها حیاتی خواهد بود. انتخاب قالب دستور – متن ساده، Markdown، YAML یا JSON – ممکن است در نگاه اول بی‌اهمیت به نظر برسد، اما می‌تواند کلید دستیابی به حداکثر عملکرد در پروژه هوش مصنوعی بعدی شما باشد.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: arxiv

مدل‌های زبانی کوچک (SLM) به عنوان جایگزینی کارآمد برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) مطرح می‌شوند و عملکرد چشمگیری را در وظایف تخصصی با نیازهای محاسباتی کمتر ارائه می‌دهند. این بررسی عمیق مزایای SLMها، از افزایش حریم خصوصی گرفته تا پردازش بلادرنگ، را بررسی می‌کند.

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) انقلابی در هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند و وظایف پیچیده‌ای مانند تولید متن و مکالمه را ممکن ساخته‌اند. با این حال، نیازهای محاسباتی قابل توجه آنها، کاربرد عملی آنها را در بسیاری از سناریوهای دنیای واقعی محدود می‌کند. LLMها اغلب به زیرساخت ابری قدرتمند نیاز دارند که نگرانی‌هایی را در مورد تأخیر، هزینه و حریم خصوصی داده‌ها ایجاد می‌کند. مدل‌های زبانی کوچک (SLMها) به عنوان یک راه‌حل قانع‌کننده ظاهر می‌شوند و تعادلی بین عملکرد و کارایی ارائه می‌دهند. این بررسی عمیق، مزایای SLMها، زیربنای فنی آنها و پتانسیل آنها برای متحول کردن صنایع مختلف را بررسی می‌کند.

چالش LLMها و ظهور SLMها

LLMها، با میلیاردها پارامتر خود، به حافظه GPU و قدرت پردازش گسترده‌ای نیاز دارند. به عنوان مثال، مدل‌هایی مانند Llama-3.1 به بیش از 200 گیگابایت حافظه GPU نیاز دارند که استقرار آنها را در دستگاه‌های لبه یا در موقعیت‌هایی که نیاز به پردازش بلادرنگ دارند، غیرعملی می‌کند. تأخیر مرتبط با LLMها می‌تواند بسیار زیاد باشد و زمان پردازش حتی در پردازنده‌های موبایل نسبتاً قدرتمند به چند ثانیه برسد. این تأخیر، آنها را برای برنامه‌هایی که نیاز به پاسخ‌های فوری دارند، مانند تشخیص‌های مراقبت‌های بهداشتی، تراکنش‌های مالی یا دستیاران شخصی بلادرنگ، نامناسب می‌کند. علاوه بر این، هزینه آموزش و استقرار LLMها می‌تواند قابل توجه باشد و دسترسی سازمان‌های کوچک‌تر یا تیم‌های تحقیقاتی را محدود کند.

راه‌حل‌های موجود مانند APIهای مبتنی بر ابر، دسته‌بندی داده‌ها و هرس مدل، راه‌حل‌های جزئی ارائه می‌دهند، اما اغلب نمی‌توانند به طور کامل به مسائل اصلی تأخیر، وابستگی به زیرساخت و حریم خصوصی رسیدگی کنند. هرس و کوانتیزاسیون، در حالی که اندازه مدل را کاهش می‌دهند، می‌توانند دقت را به خطر بیندازند، عاملی حیاتی در برنامه‌هایی که نیاز به قابلیت اطمینان بالا دارند.

از سوی دیگر، SLMها برای کارایی طراحی شده‌اند. آنها به حافظه و قدرت پردازش بسیار کمتری نیاز دارند و امکان استقرار در دستگاه‌های با منابع محدود مانند تلفن‌های هوشمند و دستگاه‌های اینترنت اشیا را فراهم می‌کنند. تحقیقات اخیر، از جمله یک بررسی جامع انجام شده توسط مؤسساتی مانند دانشگاه ایالتی پنسیلوانیا، دانشگاه پنسیلوانیا و آمازون، پتانسیل SLMها را برای ارائه عملکرد مشابه LLM در حوزه‌های خاص با سربار محاسباتی به طور قابل توجهی کاهش یافته، برجسته می‌کند.

پیشرفت‌های فنی که عملکرد SLM را هدایت می‌کنند

چندین پیشرفت فنی کلیدی، اثربخشی SLMها را پشتیبانی می‌کنند. اصلاحات حافظه کارآمد در مکانیسم‌های توجه، مانند توجه پرس‌وجوی گروه‌بندی شده (GQA)، توجه نهفته چند سر (MLA) و Flash Attention، به SLMها اجازه می‌دهد تا عملکرد را بدون ردپای عظیم حافظه LLMها حفظ کنند. تکنیک‌هایی مانند اشتراک‌گذاری پارامتر و تطبیق رتبه پایین، SLMها را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده را در زمینه‌های تخصصی مانند مراقبت‌های بهداشتی، امور مالی و پشتیبانی مشتری، جایی که پاسخ سریع و حریم خصوصی داده‌ها بسیار مهم است، مدیریت کنند. علاوه بر این، تمرکز بر کیفیت داده‌ها در طول آموزش، از جمله فیلتر کردن، حذف داده‌های تکراری و ساختارهای داده بهینه شده، دقت و سرعت SLM را در زمینه‌های خاص بیشتر می‌کند.

شواهد تجربی و مزایای کلیدی SLMها

نتایج تجربی، پتانسیل عملکرد چشمگیر SLMها را نشان می‌دهد. معیارها در برنامه‌های مختلف، از جمله مراقبت‌های بهداشتی، امور مالی و دستیاران شخصی، کاهش قابل توجه تأخیر و افزایش حریم خصوصی داده‌ها را به دلیل پردازش محلی نشان می‌دهند. به عنوان مثال، در مراقبت‌های بهداشتی، SLMها پردازش داده‌ها را روی دستگاه فعال می‌کنند، از اطلاعات حساس بیمار محافظت می‌کنند و در عین حال بینش‌های به موقع ارائه می‌دهند. روش‌های آموزش بهینه‌شده برای SLMها به آنها اجازه می‌دهد تا 90٪ از دقت LLM را در حوزه‌های خاص حفظ کنند، یک دستاورد قابل توجه با توجه به اندازه و نیازهای سخت‌افزاری کاهش یافته آنها.

نکات کلیدی تحقیق در مورد SLMها عبارتند از:

• کارایی محاسباتی: SLMها با حافظه و قدرت پردازش بسیار کمتری نسبت به LLMها کار می‌کنند و امکان استقرار در طیف وسیع‌تری از دستگاه‌ها را فراهم می‌کنند.
• سازگاری خاص دامنه: بهینه‌سازی‌های هدفمند به SLMها اجازه می‌دهد تا به عملکرد نزدیک به LLM در زمینه‌های تخصصی مانند مراقبت‌های بهداشتی و امور مالی دست یابند.
• کاهش تأخیر: SLMها زمان پاسخگویی را به شدت کاهش می‌دهند و پردازش بلادرنگ را که برای برنامه‌های لبه و سناریوهای حساس به حریم خصوصی حیاتی است، فعال می‌کنند.
• حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: پردازش محلی با SLMها نیاز به انتقال داده‌ها به ابر را به حداقل می‌رساند و حریم خصوصی و امنیت را افزایش می‌دهد.
• مقرون به صرفه بودن: نیازهای سخت‌افزاری و محاسباتی کمتر، SLMها را به راه‌حلی در دسترس‌تر برای سازمان‌هایی با منابع محدود تبدیل می‌کند.

آینده SLMها

تحقیق در مورد SLMها یک چارچوب قانع‌کننده برای استقرار قابلیت‌های پیشرفته پردازش زبان در محیط‌های با منابع محدود ارائه می‌دهد. SLMها مسیری امیدوارکننده برای ادغام هوش مصنوعی در طیف وسیع‌تری از برنامه‌ها، از دستگاه‌های تلفن همراه گرفته تا سیستم‌های تعبیه شده، ارائه می‌دهند. با بهینه‌سازی برای تأخیر، حریم خصوصی و کارایی محاسباتی، SLMها دسترسی به مدل‌های زبانی قدرتمند را دموکراتیک می‌کنند و راه را برای پذیرش و نوآوری گسترده‌تر در صنایع مختلف هموار می‌کنند. با ادامه پیشرفت تحقیقات، SLMها آماده هستند تا نقش فزاینده‌ای در شکل‌دهی آینده هوش مصنوعی ایفا کنند.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: marktechpost.com

می‌خواهید پاسخ‌های هوش مصنوعی مولد خود را ارتقا دهید؟ قدرت پرامپت منطق-فکر (LoT) را کشف کنید. این تکنیک با تمرکز بر استدلال منطقی در فرآیندهای هوش مصنوعی، به شما کمک می‌کند تا به نتایج دقیق‌تر و قابل اعتمادتر دست یابید.

پرامپت منطق-فکر (LoT) یک تکنیک قدرتمند برای افزایش دقت و قابلیت اطمینان پاسخ‌های هوش مصنوعی مولد است. با دستورالعمل صریح به مدل‌های هوش مصنوعی برای اولویت‌بندی استدلال منطقی، LoT بر تمایل به نتایج سریع و کم‌اطمینان غلبه می‌کند و منجر به خروجی‌های عمیق‌تر و مستدل‌تر می‌شود. این روش شامل هدایت هوش مصنوعی از طریق یک فرآیند سه مرحله‌ای است: استخراج منطق، حل مسئله با استفاده از گزاره‌ها، و توضیح به زبان ساده. LoT به صورت تجربی ثابت کرده است که عملکرد را در وظایف پیچیده استدلال منطقی به طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد و ابزاری ارزشمند برای مهندسان پرامپت و هر کسی که به دنبال به حداکثر رساندن پتانسیل هوش مصنوعی مولد است، ارائه می‌دهد. این راهنمای جامع، پیچیدگی‌های پرامپت LoT را بررسی می‌کند و یک الگوی عملی و مثال‌های دنیای واقعی را برای نشان دادن اثربخشی آن در کاربردهای متنوع ارائه می‌دهد. بیاموزید که چگونه از این تکنیک نوآورانه برای آزاد کردن قابلیت‌های کامل استدلال مدل‌های زبان بزرگ و دستیابی به نتایج برتر استفاده کنید.

درک نیاز به منطق-فکر (LoT)

مدل‌های هوش مصنوعی مولد اغلب برای سرعت بهینه می‌شوند و پاسخ‌های سریع را بر تجزیه و تحلیل عمیق و منطقی ترجیح می‌دهند. در حالی که این سرعت در بسیاری از سناریوها مفید است، می‌تواند هنگام برخورد با مسائل منطقی پیچیده منجر به نتایج سطحی یا نادرست شود. پرامپت LoT با دستورالعمل صریح به هوش مصنوعی برای اولویت‌بندی استدلال منطقی، این محدودیت را برطرف می‌کند و در نتیجه کیفیت و قابلیت اطمینان پاسخ‌های آن را افزایش می‌دهد.

زنجیره-فکر (CoT) در مقابل منطق-فکر (LoT)

پرامپت زنجیره-فکر (CoT)، پسرعموی نزدیک LoT، استدلال گام به گام را تشویق می‌کند. در حالی که CoT برای تجزیه مسائل پیچیده ارزشمند است، LoT به طور خاص بر تقویت استدلال منطقی تمرکز دارد. هر دو تکنیک را می‌توان بسته به ماهیت مسئله، به طور مستقل یا ترکیبی استفاده کرد. مدل‌های پیشرفته مانند GPT-4 و o1 اصول CoT را ادغام کرده‌اند و اثربخشی آن را در بهبود استدلال هوش مصنوعی نشان داده‌اند.

پیاده‌سازی منطق-فکر (LoT) در سه مرحله

پرامپت LoT شامل یک فرآیند ساختاریافته سه مرحله‌ای است:

1. استخراج منطق: به هوش مصنوعی دستور داده می‌شود تا تمام گزاره‌های منطقی جاسازی شده در سوال یا مسئله داده شده را شناسایی و استخراج کند. سپس این گزاره‌ها به صورت قراردادی، مانند منطق گزاره‌ای، بیان می‌شوند.

2. حل مسئله با استفاده از گزاره‌ها: بر اساس گزاره‌های استخراج شده، هوش مصنوعی با استفاده از استدلال منطقی دقیق به حل مسئله یا پاسخ به سوال می‌پردازد. این تضمین می‌کند که راه حل از طریق یک فرآیند صحیح و قابل تأیید به دست آمده است.

3. توضیح به زبان ساده: به هوش مصنوعی دستور داده می‌شود تا استدلال خود را به زبان واضح و روزمره توضیح دهد و فرآیند منطقی را برای کاربران، حتی کسانی که با منطق رسمی آشنا نیستند، شفاف و قابل دسترس کند.

یک الگوی پرامپت LoT عملی

الگوی زیر روشی واضح و مؤثر برای پیاده‌سازی LoT در پرامپت‌های شما ارائه می‌دهد:

“می‌خواهم سوال منطقی زیر را با انجام سه مرحله اساسی حل کنید. مرحله اول مستلزم استخراج منطق از سوال داده شده است. شما باید تمام گزاره‌های منطقی ممکن موجود در سوال را تعیین کنید و هر گزاره را به زبان گزاره‌ای قراردادی بیان کنید. مرحله دوم مستلزم استفاده شما از گزاره‌های منطقی استخراج شده و تعیین شده برای حل منطقی سوال است. مرحله سوم شامل نشان دادن گزاره‌های منطقی و نحوه حل سوال توسط شما، همراه با توضیح منطق به زبان طبیعی است تا بتوانم به وضوح ببینم که چگونه سوال را حل کرده‌اید. آیا این دستورالعمل‌ها را متوجه می‌شوید؟”

مثال دنیای واقعی: اعمال LoT به یک سوال LSAT

برای نشان دادن اثربخشی LoT، یک سوال چالش برانگیز مبتنی بر منطق را از آزمون پذیرش دانشکده حقوق (LSAT) در نظر بگیرید:

“در حوزه‌های قضایی که استفاده از چراغ‌های جلو در صورت دید خوب اختیاری است، رانندگانی که همیشه از چراغ‌های جلو استفاده می‌کنند، کمتر از رانندگانی که فقط در صورت دید ضعیف از چراغ‌های جلو استفاده می‌کنند، درگیر تصادف می‌شوند. با این حال، سوابق وزارت ایمنی بزرگراه‌ها نشان می‌دهد که اجباری کردن استفاده از چراغ‌های جلو در همه زمان‌ها هیچ کاری برای کاهش تعداد کل تصادفات انجام نمی‌دهد. کدام یک از موارد زیر، در صورت صحت، بیشترین کمک را به حل اختلاف ظاهری در اطلاعات فوق می‌کند؟”

با استفاده از پرامپت LoT، یک مدل هوش مصنوعی مولد با موفقیت سوال را تجزیه و تحلیل کرد، گزاره‌های مربوطه را استخراج کرد و به پاسخ صحیح (c) رسید و قدرت این تکنیک را در حل مسائل منطقی پیچیده نشان داد.

شواهد تجربی در حمایت از LoT

تحقیقات، اثربخشی پرامپت LoT را تأیید کرده است. مطالعات، بهبود قابل توجه عملکرد در وظایف مختلف استدلال منطقی هنگام استفاده از LoT را نشان داده‌اند. این شواهد تجربی، ارزش عملی گنجاندن LoT در استراتژی‌های مهندسی پرامپت را تقویت می‌کند.

چه زمانی از منطق-فکر (LoT) استفاده کنیم؟

LoT به ویژه برای مسائلی که نیاز به استدلال منطقی دارند، مانند مسائلی که شامل منطق گزاره‌ای، استدلال قیاسی و تفکر انتقادی هستند، مؤثر است. با این حال، برای همه انواع سوالات ضروری نیست. از LoT با دقت استفاده کنید و بر سناریوهایی تمرکز کنید که تجزیه و تحلیل منطقی برای رسیدن به راه حل‌های دقیق و قابل اعتماد ضروری است.

نتیجه‌گیری: تسلط بر LoT برای تعامل بهبود یافته با هوش مصنوعی

پرامپت LoT ابزاری ارزشمند برای آزاد کردن پتانسیل کامل هوش مصنوعی مولد ارائه می‌دهد. با گنجاندن این تکنیک در جعبه ابزار مهندسی پرامپت خود، می‌توانید دقت، قابلیت اطمینان و عمق پاسخ‌های هوش مصنوعی، به ویژه در وظایف پیچیده استدلال منطقی، را افزایش دهید. تسلط بر LoT شما را قادر می‌سازد به نتایج عمیق‌تر و مستدل‌تر دست یابید و مرزهای آنچه با هوش مصنوعی مولد ممکن است را جابجا کنید.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: forbes

مدل زبانی لاما-۳_۱-نموترون-۵۱بی شرکت انویدیا (NVIDIA Llama-3_1-Nemotron-51B) پیشرفتی چشمگیر در فناوری مدل‌های زبانی بزرگ محسوب می‌شود. این مدل با ترکیب کارایی و دقت از طریق طراحی معماری نوآورانه، به بهینه‌سازی عملکرد دست یافته است.

این مدل با استفاده از جستجوی معماری عصبی (Neural Architecture Search) و تقطیر دانش (Knowledge Distillation) روی ۴۰ میلیارد توکن آموزش دیده است. تمرکز اصلی آن بر کاربردهای گفتگوی تک‌مرحله‌ای و چندمرحله‌ای به زبان انگلیسی است. انویدیا با بهره‌گیری از NAS، معماری سنتی مدل‌های زبانی بزرگ را با حذف هوشمندانه اجزای غیرضروری مانند شبکه‌های پیش‌خور و مکانیسم‌های توجه، بهینه‌سازی کرده است.

برای استقرار این مدل به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز است، از جمله:
– پردازنده گرافیکی A100 80GB یا H100
– ۱۵۰ گیگابایت فضای خالی دیسک
– حداقل ۱۰۰ گیگابایت حافظه رم

فرآیند پیاده‌سازی شامل راه‌اندازی یک ماشین مجازی مجهز به GPU است که ترجیحاً از طریق پلتفرم‌هایی مانند NodeShift که راهکارهای منطبق با GDPR، SOC2 و ISO27001 ارائه می‌دهند، انجام می‌شود.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: dev community

تحقیقات جدید نشان می‌دهد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) در استدلال واقعی و انجام محاسبات، بیشتر به روش‌های ابتکاری و حفظ کردن متکی هستند تا یادگیری عمیق. با بررسی سازوکارهای درونی این مدل‌ها، محققان مدارهای خاصی را که مسئول عملکرد آن‌ها در وظایف ریاضی هستند شناسایی کرده‌اند و به محدودیت‌های استدلال هوش مصنوعی بینش‌های ارزشمندی افزوده‌اند.

بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ در استدلال و ریاضیات

این پرسش که آیا مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) وظایف استدلالی را از طریق الگوریتم‌های عمومی یا صرفاً حفظ کردن حل می‌کنند، مدت‌هاست ذهن محققان را به خود مشغول کرده است. مطالعه‌ای جدید به این موضوع پرداخته و نشان می‌دهد LLMها اغلب وظایف استدلالی را با استفاده از روش‌های ابتکاری، به‌جای «یادگیری» واقعی، تقریب می‌زنند. این تحقیق با تشریح فرآیندهای درونی LLMها، بر اتکای آن‌ها به مدارهای خاصی که استدلال را شبیه‌سازی می‌کنند اما فاقد انعطاف‌پذیری هستند، تأکید می‌کند. درنتیجه، محدودیت‌های ذاتی این مدل‌ها در دستیابی به هوش عمومی آشکار می‌شود.

اهمیت استدلال در هوش مصنوعی

استدلال برای هوش مصنوعی (AI) ضروری است. استدلال به سیستم‌ها توانایی تصمیم‌گیری، حل مسئله و تقلید فرآیندهای فکری انسان را می‌دهد. مقاله تأثیرگذار فرانسوا شوله در سال ۲۰۱۹، “در مورد سنجش هوش”، هوش را “کارایی کسب مهارت” تعریف می‌کند. او بر انعطاف‌پذیری و تعمیم، به‌جای عملکرد خاص وظیفه، تأکید دارد. این دیدگاه، معیارهای رایج که صرفاً توانایی سیستم را برای انجام وظایف از پیش تعریف‌شده می‌سنجند، به چالش می‌کشد.

برای نزدیک شدن سیستم‌های هوش مصنوعی به هوش عمومی مصنوعی (AGI)، باید توانایی کسب مهارت‌های جدید و حل مسائل جدید را بدون اتکا به دانش قبلی گسترده یا داده‌های آموزشی نشان دهند. معیارهای فعلی اغلب در سنجش این انعطاف‌پذیری ناکام می‌مانند، زیرا بر مهارت‌هایی تمرکز می‌کنند که تحت تأثیر حفظ کردن و حجم داده‌های آموزشی هستند. هوش واقعی، آن‌طور که شوله تعریف می‌کند، در توانایی سیستم برای حل مشکلات جدید با تعمیم از اطلاعات محدود نهفته است – شاهکاری که LLMها در دستیابی به آن با مشکل روبرو هستند.

انواع استدلال و جایی که LLMها کم می‌آورند

استدلال را می‌توان به چندین نوع طبقه‌بندی کرد که هر کدام چالش‌های منحصر به فردی را برای سیستم‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کنند:

• استدلال قیاسی: نتیجه‌گیری خاص از مقدمات کلی. LLMها در این نوع استدلال، وقتی قوانین به‌وضوح تعریف شده باشند، عملکرد نسبتاً خوبی دارند.
• استدلال استقرایی: استنتاج تعمیم‌ها از مشاهدات خاص. در حالی که LLMها می‌توانند الگوها را تقلید کنند، تعمیم‌های آن‌ها اغلب فاقد عمق است.
• استدلال ابداکتیو: فرض محتمل‌ترین توضیح برای داده‌های ناقص. LLMها به دلیل عدم درک واقعی از زمینه، در این نوع استدلال با مشکل مواجه هستند.
• استدلال عقل سلیم: به‌کارگیری دانش روزمره در موقعیت‌های معمولی. LLMها اغلب در وظایفی که نیاز به دانش تجربی یا علّی دارند، شکست می‌خورند.
• استدلال غیر یکنواخت: تجدیدنظر در نتیجه‌گیری بر اساس اطلاعات جدید. LLMها در این نوع استدلال به ویژه ضعیف هستند، زیرا معماری آن‌ها اجازه به‌روزرسانی پویای دانش قبلی را نمی‌دهد.

در میان این موارد، استدلال عقل سلیم و استدلال غیر یکنواخت برای LLMها به‌طور خاص چالش‌برانگیز هستند. اتکای آن‌ها به روابط ایستا بین مفاهیم و فقدان دانش تجربی، مانع از تنظیم پویای آن‌ها با زمینه‌های جدید یا ادغام مؤثر چندین بخش از اطلاعات می‌شود.

نقش روش‌های ابتکاری در عملکرد LLM

برای درک چرایی مشکل LLMها در استدلال واقعی، بررسی مفهوم روش‌های ابتکاری ضروری است.

روش‌های ابتکاری چیست؟

روش‌های ابتکاری، میانبرهای ذهنی یا قواعد سرانگشتی هستند که برای حل سریع مسائل استفاده می‌شوند و اغلب دقت را فدای سرعت می‌کنند. در هوش مصنوعی، روش‌های ابتکاری یافتن راه‌حل‌های “قابل قبول” را بر راه‌حل‌های کامل ترجیح می‌دهند. برای LLMها، روش‌های ابتکاری به شکل الگوهایی که در طول آموزش آموخته می‌شوند، ظاهر می‌شوند و سپس برای تقریب راه‌حل‌ها برای وظایف جدید اعمال می‌شوند.

چگونه روش‌های ابتکاری رفتار LLM را شکل می‌دهند

LLMها به‌شدت به مکانیسم‌های ابتکاری برای شبیه‌سازی استدلال متکی هستند. معماری آن‌ها اساساً برای تشخیص الگو به‌جای درک واقعی طراحی شده است. برای مثال:

• الگوهای عددی را تشخیص می‌دهند (مثلاً تشخیص محدوده‌ها یا دنباله‌ها).
• ارتباط‌های از پیش آموخته‌شده بین ورودی‌ها و خروجی‌ها را به کار می‌برند.
• از روابط احتمالی برای پیش‌بینی محتمل‌ترین پاسخ بر اساس داده‌های آموزشی استفاده می‌کنند.

در حالی که این روش‌ها می‌توانند نتایج قابل قبولی ایجاد کنند، زمانی که با سناریوهای جدید یا پیچیده‌ای که نیاز به تعمیم واقعی دارند مواجه می‌شوند، ناکام می‌مانند.

رمزگشایی جعبه سیاه: چگونه LLMها حساب را شبیه‌سازی می‌کنند

برای بررسی چگونگی مدیریت وظایف محاسباتی و استدلالی توسط LLMها، محققان از تحلیل علّی برای شناسایی مدارهای عصبی خاص مسئول این عملکردها استفاده کردند. یافته‌های کلیدی عبارتند از:

• نورون‌های ابتکاری: گروه کوچکی از نورون‌ها از روش‌های ابتکاری ساده برای تشخیص الگوهای ورودی عددی و تولید خروجی‌های متناظر استفاده می‌کنند.
• مدار حسابی: این زیرمجموعه کوچک از اجزای عصبی – شامل پرسپترون‌های چندلایه (MLPها) خاص و هدهای توجه – محاسبات حسابی را با مسیریابی اطلاعات عملوند و عملگر انجام می‌دهد.
• استفاده پراکنده: تنها حدود ۱.۵٪ از نورون‌ها در هر لایه به طور فعال در وظایف حسابی درگیر هستند، با این حال آن‌ها ۹۶٪ از دقت حسابی مدل را تشکیل می‌دهند.

وصله‌گذاری فعال‌سازی: شناسایی اجزای حیاتی

محققان از تکنیکی به نام وصله‌گذاری فعال‌سازی برای شناسایی اجزای عصبی ضروری برای عملیات حسابی استفاده کردند. با جایگزینی انتخابی فعال‌سازی‌ها از یک مسئله با مسئله دیگر، آن‌ها مشخص کردند کدام نورون‌ها و هدهای توجه برای حل وظایف خاص حیاتی هستند.

ظهور روش‌های ابتکاری در طول آموزش

این مطالعه مکانیسم “مجموعه‌ای از روش‌های ابتکاری” را نشان داد، جایی که چندین محاسبه مستقل برای تولید نتیجه نهایی ترکیب می‌شوند. این روش‌های ابتکاری در اوایل آموزش ظاهر می‌شوند و در طول آن ثابت می‌مانند، که نشان می‌دهد آن‌ها الگوهای بنیادی هستند نه بهینه‌سازی‌های مرحله آخر.

درک مدارها به تفصیل: تجزیه گام به گام

در اینجا چگونگی پردازش یک مسئله حسابی ساده مانند “۲۲۶–۶۸ =” توسط LLM آمده است:

1. نشانه‌گذاری اولیه: اعداد و عملگرها نشانه‌گذاری می‌شوند و به اجزای عصبی خاص هدایت می‌شوند.
2. فعال‌سازی ابتکاری: نورون‌های مختلف در وظایفی مانند تشخیص محدوده اعداد، مدیریت قرض گرفتن یا تراز کردن ارقام تخصص دارند. برای مثال:
3. نورون A برای اعداد در محدوده ۲۰۰-۳۰۰ فعال می‌شود.
4. نورون B زمانی را که قرض گرفتن لازم است شناسایی می‌کند.
5. نورون C رقم ده‌ها را پس از قرض گرفتن محاسبه می‌کند.
6. ترکیب نهایی: خروجی‌های این نورون‌های تخصصی برای تولید پاسخ نهایی (مثلاً ۱۵۸) ترکیب می‌شوند.

این فرآیند به‌شدت به الگوهای از پیش آموخته‌شده متکی است و زمانی که با مسائلی خارج از توزیع آموزشی مدل، مانند حساب چند رقمی با محدوده اعداد ناآشنا، مواجه می‌شود، شکست می‌خورد.

چرا LLMها از استدلال واقعی کوتاهی می‌کنند

اتکا به مکانیسم‌های ابتکاری، محدودیت اساسی LLMها را آشکار می‌کند: آن‌ها استدلال را تقریب می‌زنند اما واقعاً آن را درک یا تعمیم نمی‌دهند. نقاط ضعف کلیدی عبارتند از:

• فقدان علیت: LLMها روابط علت و معلولی را درک نمی‌کنند و این آن‌ها را مستعد خطا در استدلال منطقی می‌کند.
• پایگاه دانش ایستا: برخلاف انسان‌ها، LLMها نمی‌توانند درک خود را هنگام ارائه اطلاعات جدید یا متناقض به‌طور پویا به‌روز کنند.
• ناتوانی در تعمیم: عملکرد آن‌ها زمانی که با مسائل جدید خارج از داده‌های آموزشی خود مواجه می‌شوند، به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌یابد.

این محدودیت‌ها بر چالش دستیابی به AGI با معماری‌های فعلی مبتنی بر ترانسفورماتور، که کارایی را بر انعطاف‌پذیری واقعی ترجیح می‌دهند، تأکید می‌کند.

نتیجه‌گیری

یافته‌ها واقعیت مهمی را تأیید می‌کنند: LLMهای مبتنی بر ترانسفورماتور به معنای واقعی کلمه استدلال را یاد نمی‌گیرند – آن‌ها آن را از طریق روش‌های ابتکاری پیچیده تقریب می‌زنند. این محدودیت فقط یک مانع فنی نیست، بلکه یک محدودیت اساسی خود معماری است. در حالی که این مدل‌ها در شبیه‌سازی استدلال برای وظایف از پیش تعریف‌شده برتری دارند، زمانی که از آن‌ها خواسته می‌شود به سناریوهای جدید تعمیم دهند یا با آن‌ها سازگار شوند، ناکام می‌مانند.

برای پیشرفت هوش مصنوعی به سمت AGI، محققان باید فراتر از روش‌های ابتکاری نگاه کنند و معماری‌هایی را توسعه دهند که قادر به انتزاع و انعطاف‌پذیری واقعی باشند و شکاف بین عملکرد خاص وظیفه و هوش واقعی را پر کنند.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: medium

به دنیای پیچیده زنجیره فکری پیشرفته (CoT)، یکی از روش‌های نوآورانه برای استدلال در مدل‌های زبانی بزرگ، وارد می‌شویم. در این بررسی، سیر تحول CoT را از مراحل ابتدایی استدلال گام به گام تا تکنیک‌های پیشرفته‌تر، شامل رمزگشایی و رویکردهای مبتنی بر درخت، دنبال می‌کنیم. همچنین یاد می‌گیریم چگونه این تکنیک‌ها می‌توانند دقت و عمق خروجی‌های مدل را بهبود بخشند.

درک زنجیره فکری (CoT)

زنجیره فکری (Chain of Thought : CoT) روشی برای استدلال است. این روش به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) کمک می‌کند تا فرآیند فکری خود را آشکار کنند. CoT که در سال ۲۰۲۲ توسط دیپ‌مایند معرفی شد، مدل‌ها را قادر می‌سازد مسائل پیچیده را به گام‌های منطقی کوچک‌تر تقسیم کنند. این تقسیم‌بندی به دستیابی به پاسخ‌های دقیق‌تر منجر می‌شود. CoT با درخواست از مدل‌ها برای “فکر کردن گام به گام” از توانایی‌های استدلال ذاتی آنها بهره می‌برد. این بهره‌وری چه با رویکرد بدون نمونه (zero-shot) و چه با رویکرد کم‌نمونه (few-shot) امکان‌پذیر است.

به عنوان مثال، اضافه کردن عبارت “بیایید گام به گام فکر کنیم” به یک درخواست، می‌تواند عملکرد بسیاری از LLMها مانند ChatGPT و Claude و سایرین را به طور قابل توجهی بهبود دهد. از آن زمان، این رویکرد الهام‌بخش مجموعه‌ای از تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود و تطبیق CoT با کاربردهای مختلف شده است.

تکامل تکنیک‌های CoT

ساخت زنجیره‌های استدلال

در ابتدا، CoT بر مسیرهای استدلال خطی تمرکز داشت. در این روش، مدل از ابتدا تا انتها در یک رشته واحد روی مسئله کار می‌کرد. اما پیشرفت‌هایی مانند سیستم بنجامین کلیگر، CoT را به سطح جدیدی رسانده است. این سیستم، استدلال را به چندین زنجیره تکراری تقسیم می‌کند. در این سیستم‌ها، هر مرحله بر اساس مرحله قبلی ساخته می‌شود. این تکرار تا زمانی ادامه می‌یابد که مدل به پاسخ خود اطمینان پیدا کند.

برای مثال، در پاسخ به سوال “چند حرف R در کلمه Strawberry وجود دارد؟” این روش تضمین می‌کند که مدل قبل از نتیجه‌گیری، هر مرحله را با دقت بررسی کند. این رویکرد بهبود قابل توجهی در عملکرد، به ویژه با مدل‌های بزرگتر مانند Llama 3.1 70B، در وظایف ریاضی نشان داده است.

تنظیم دقیق برای استدلال

تنظیم دقیق مدل‌های کوچک‌تر روی مجموعه داده‌های CoT برای نزدیک کردن توانایی‌های استدلال آنها به مدل‌های بزرگتر، مورد بررسی قرار گرفته است. اگرچه این مسیر امیدوارکننده است، اما نتایج فعلی هنوز پیشرفت چشمگیری نسبت به مدل‌های پایه نشان نداده‌اند. مخازن متن‌باز حاوی مجموعه داده‌های CoT، منابع زیادی برای آزمایش فراهم می‌کنند. اما برای شکوفا شدن پتانسیل کامل تنظیم دقیق برای استدلال CoT، به مدل‌ها و مستندات بهتری نیاز داریم.

فراتر از درخواست: تکنیک‌های تولید پیشرفته

CoT اغلب به درخواست متکی است. اما روش‌های جایگزینی مانند استراتژی‌های رمزگشایی نیز وجود دارند. این روش‌ها می‌توانند خروجی‌های مدل را بدون نیاز به دستورالعمل‌های صریح بهینه کنند. این روش‌ها عبارتند از:

• رمزگشایی حریصانه (Greedy Decoding): این روش، مدل را مجبور می‌کند در هر مرحله محتمل‌ترین نشانه را انتخاب کند. این امر می‌تواند به پاسخ‌های قطعی‌تر منجر شود.
• نمونه‌گیری دما و Top-p: این پارامترها به ترتیب تصادفی بودن و تنوع انتخاب نشانه را کنترل می‌کنند. برای مثال، دماهای بالاتر خلاقیت را افزایش می‌دهند، اما ممکن است دقت را کاهش دهند. مقادیر پایین‌تر top-p، مجموعه نشانه‌ها را به کاندیداهای با احتمال بالا محدود می‌کنند.

رمزگشایی CoT

رمزگشایی CoT، نوآوری مهمی در روش‌های رمزگشایی است که توسط دیپ‌مایند معرفی شده است. این تکنیک، نمرات اطمینان داخلی مدل را در چندین مسیر استدلال ارزیابی می‌کند. با انتخاب مسیری با بالاترین امتیاز احتمال، رمزگشایی CoT دقیق‌ترین و مطمئن‌ترین پاسخ را ارائه می‌دهد. این روش نتایج بهتری نسبت به رویکردهای ساده‌تر مانند رمزگشایی حریصانه نشان داده است.

ظهور روش‌های مبتنی بر درخت

زنجیره فکری با خودسازگاری (CoT-SC)

CoT-SC چندین مسیر استدلال ایجاد می‌کند و سازگاری آنها را برای انتخاب قابل اعتمادترین پاسخ ارزیابی می‌کند. این رویکرد، بهبود ۱ تا ۸ درصدی را در وظایفی مانند استدلال حسابی نشان داده است.

درخت افکار (ToT)

ToT که توسط دانشگاه پرینستون و دیپ‌مایند در اواخر سال ۲۰۲۳ معرفی شد، رشته‌های استدلال را به صورت پویا در حین پیشرفت ارزیابی می‌کند. برخلاف CoT-SC که مسیرها را تنها پس از تکمیل ارزیابی می‌کند، ToT رشته‌های کم‌امیدکننده را در میانه راه حذف می‌کند و منابع محاسباتی را بر روی راه‌حل‌های عملی متمرکز می‌کند.

ToT را می‌توان با جستجوی درخت مونت کارلو (MCTS) بهبود بخشید. MCTS، پس انتشار را برای اصلاح تصمیمات قبلی بر اساس اطلاعات جدید معرفی می‌کند. این ترکیب، امکان استدلال کارآمدتر و دقیق‌تر، به ویژه در حوزه‌های حساس که دقت بسیار مهم است، را فراهم می‌کند.

هزینه و کارایی در کاربردهای CoT

تکنیک‌های پیشرفته CoT دقت را بهبود می‌بخشند، اما هزینه‌های محاسباتی و تأخیر را نیز افزایش می‌دهند. برای مثال، برخی از روش‌ها به حداکثر هشت برابر قدرت پردازش بیشتر برای هر سوال نیاز دارند. این امر به هزینه‌های عملیاتی بالاتر برای برنامه‌هایی مانند خدمات مشتری یا تصمیم‌گیری سازمانی منجر می‌شود.

در چنین مواردی، تنظیم دقیق مدل‌ها برای گنجاندن مستقیم استدلال CoT می‌تواند هزینه‌ها را کاهش دهد، اگرچه این همچنان یک حوزه تحقیقاتی فعال است. ایجاد تعادل بین دقت و کارایی، کلید تعیین زمان و نحوه استقرار تکنیک‌های CoT است.

پیاده‌سازی عملی: رمزگشایی CoT

برای نشان دادن کاربرد عملی تکنیک‌های CoT، می‌توان یک سیستم رمزگشایی CoT را با استفاده از یک مدل متن‌باز مانند Llama 3.1 8B پیاده‌سازی کرد. این سیستم به صورت پویا پیچیدگی یک سوال را برای تعیین تعداد مسیرهای استدلال (k) مورد نیاز ارزیابی می‌کند. با استفاده از logits (نمرات اطمینان خام) و ایجاد چندین مسیر استدلال، سیستم مطمئن‌ترین پاسخ را انتخاب می‌کند.

فرآیند پیاده‌سازی شامل موارد زیر است:
1. راه‌اندازی مدل: دانلود و ذخیره وزن‌ها از Hugging Face برای دسترسی سریع.
2. تعریف پارامترها: پیکربندی تنظیمات رمزگشایی مانند مقادیر k و معیارهای ارزیابی.
3. توسعه API: ایجاد یک نقطه پایانی با استفاده از پلتفرم‌هایی مانند Beam.Cloud برای ارائه مدل و مدیریت درخواست‌های کاربر.

نتیجه یک سیستم هوشمند است که می‌تواند پاسخ‌های دقیق با نمرات اطمینان ارائه دهد و پیچیدگی استدلال خود را بر اساس دشواری سوال تنظیم کند.

افکار نهایی

زنجیره فکری و انواع پیشرفته آن، نشان دهنده جهش بزرگی در قابلیت‌های LLM هستند. از استدلال گام به گام ساده گرفته تا روش‌های پیچیده مبتنی بر درخت، این تکنیک‌ها مدل‌ها را قادر می‌سازند تا با دقت بیشتری به مسائل پیچیده بپردازند. در حالی که چالش‌هایی مانند کارایی هزینه و مقیاس‌پذیری همچنان وجود دارد، CoT به عنوان پایه‌ای برای مهندسی درخواست و استراتژی‌های استدلال هوش مصنوعی در حال تکامل است.

با درک و پیاده‌سازی این چارچوب‌ها، توسعه‌دهندگان می‌توانند امکانات جدیدی برای ساخت سیستم‌های هوشمند و انعطاف‌پذیر متناسب با کاربردهای مختلف ایجاد کنند.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: towardsdatascience.com

مدل جدید استدلالی OpenAI o3 نه تنها به نتایج بی‌سابقه‌ای در آزمون ARC-AGI-1 دست یافته است، بلکه با ترکیب پردازش‌های شناختی «سریع» و «کند»، می‌تواند الگوی توسعه‌ی هوش مصنوعی را دگرگون کند. با این حال، چالش‌هایی مانند هزینه، مدیریت خطا و مقیاس‌پذیری همچنان نیازمند توجه ویژه هستند.

معرفی مدل o3 توسط شرکت اوپن‌ای‌آی (OpenAI)، شور و شوق و کنجکاوی زیادی را در میان متخصصان هوش مصنوعی برانگیخته است. این مدل که جایگزین مدل o1 شده، پیشرفت چشمگیری در توانایی‌های استدلالی از خود نشان می‌دهد و فرضیات پیشین در مورد محدودیت‌های مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر را به چالش می‌کشد. در این مقاله، به بررسی دستاوردهای شگفت‌انگیز o3، ارتباط آن با سیستم‌های شناختی انسان، و تأثیر آن بر آینده‌ی هوش مصنوعی می‌پردازیم.

موفقیت در استدلال

مدل o3 شرکت اوپن‌ای‌آی (OpenAI) استاندارد جدیدی را در انجام وظایف استدلالی، به‌ویژه با عملکرد خود در آزمون ARC-AGI-1، ارائه داده است. این آزمون، به‌طور خاص برای سنجش هوش عمومی مصنوعی طراحی شده و بسیار دشوار است. در حالی که o1 به امتیاز متوسط ۳۲٪ رسیده بود، o3 امتیاز چشمگیر ۸۸٪ را کسب کرده است. این پیشرفت باورنکردنی، با توجه به تردیدهای موجود در مورد توانایی مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای موفقیت در چنین آزمون‌هایی، بسیار قابل توجه است.

طراحان چالش ARC که جایزه‌ی ۱ میلیون دلاری برای عبور از آزمون خود تعیین کرده بودند، در ابتدا تحت تأثیر o1 قرار نگرفته بودند. اما عرضه‌ی o3 کاملاً نظر آن‌ها را تغییر داد. شرکت اوپن‌ای‌آی (OpenAI) در وبلاگ خود از عباراتی مانند «شگفت‌انگیز»، «بدیع» و «دستاوردی بزرگ» برای توصیف توانایی‌های این مدل استفاده کرده است. با وجود این موفقیت، هزینه‌ی زیادی برای آن صرف شده است: کسب امتیاز ۷۶٪ تقریباً ۹۰۰۰ دلار منابع محاسباتی نیاز داشته و کسب امتیاز ۸۸٪، بر اساس اطلاعات اوپن‌ای‌آی (OpenAI)، احتمالاً حدود ۱.۵ میلیون دلار هزینه محاسباتی در پی داشته است.

شباهت با شناخت انسان

مدل o3 ما را به مقایسه‌ی آن با فرآیندهای شناختی انسان، به‌ویژه آنچه در کتاب معروف «تفکر، سریع و کند» نوشته‌ی دنیل کانمن آمده، تشویق می‌کند. کانمن دو سیستم تفکر را معرفی می‌کند:

• سیستم ۱ (سریع): تفکری خودکار، بی‌دردسر، و بر اساس تداعی.
• سیستم ۲ (کند): استدلالی سنجیده، منطقی، و نیازمند تلاش.

این دو سیستم با همکاری یکدیگر، تصمیم‌گیری انسان را شکل می‌دهند. برای مثال، خواندن با صدای بلند ممکن است آسان به نظر برسد (سیستم ۱)، اما درک عمیق و تحلیل مطالب نیازمند تمرکز و انرژی است (سیستم ۲).

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT عمدتاً در حالت «سریع» عمل می‌کنند و وظایف را بدون توقف برای استدلال عمیق‌تر، به صورت پیوسته پردازش می‌کنند. این رویکرد محدودیت‌هایی دارد، مانند تایپ کردن بدون استفاده از دکمه‌ی پاک کردن – چالشی که اندرو نگ، متخصص هوش مصنوعی، به آن اشاره کرده است. اما مدل‌هایی مانند o1 و مدل‌های مشابه (مانند Deepseek R1، QwQ، Gemini 2.0) حالت «کند» را معرفی کرده‌اند که به آن‌ها اجازه می‌دهد مکث کنند و به استدلال سنجیده‌تری بپردازند.

انقلاب مدل کند

ظهور مدل‌های استدلال کند می‌تواند روند اصلی بعدی در توسعه‌ی هوش مصنوعی باشد. ترکیب نقاط قوت سیستم‌های سریع و کند، امکان حل مسئله با دقت و کارایی بیشتر را فراهم می‌کند. برای مثال:

• سیستم‌های سریع: مناسب برای شناسایی سریع و واکنش فوری.
• سیستم‌های کند: مناسب برای برنامه‌ریزی، ارزیابی، و استدلال پیچیده.

نمونه‌ای از این رویکرد دو سیستمی در دستیار کدنویسی Aider AI دیده می‌شود. با استفاده از QwQ به عنوان «معمار» و Qwen 2.5 به عنوان «کدنویس»، Aider AI از طریق فرآیند دو مرحله‌ای «معمار-کد» به عملکرد کدنویسی بهتری دست می‌یابد. این روش مشارکتی نشان‌دهنده‌ی چگونگی تعادل انسان بین شهود و تفکر است.

چالش‌های پیش رو

با وجود امیدبخش بودن، مدل o3 و سیستم‌های مشابه با چندین مانع روبرو هستند:

• خطر تولید اطلاعات نادرست: هنوز مشخص نیست که این مدل‌ها چقدر می‌توانند نادرستی‌ها و خروجی‌های اشتباه را مدیریت کنند.
• محدودیت‌های پنجره‌ی متن: مدل‌های فعلی در نگهداری و پردازش همزمان حجم زیادی از اطلاعات مشکل دارند.
• هزینه‌ی بالا: هزینه‌ی محاسباتی مدل‌های کند، مانعی بزرگ برای گسترش و کاربرد عملی آن‌هاست.
• کاربرد عملی: در حالی که مدل‌های کند در آزمون‌های خاص موفق هستند، هنوز قادر به مدیریت مستقل پروژه‌های بزرگ یا شبیه‌سازی کارآموزان انسانی نیستند.
• پارادوکس موراوک: خودکارسازی وظایفی که نیازمند قضاوت دقیق یا مهارت‌های حرکتی اولیه هستند، همچنان برای سیستم‌های هوش مصنوعی چالش‌برانگیز است.

نگاهی به آینده: تلاقی سرعت و دقت

ترکیب فرآیندهای شناختی سریع و کند در هوش مصنوعی می‌تواند روش ما در یادگیری ماشین و وظایف استدلالی را دگرگون کند. با پیوند این سیستم‌ها، ممکن است امکانات جدیدی در زمینه‌هایی مانند برنامه‌ریزی، تصمیم‌گیری، و حل خلاقانه‌ی مسئله ایجاد شود. با وجود چالش‌ها، این تغییر الگو، چشم‌اندازی از توسعه‌ی هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۵ را نشان می‌دهد: یکپارچگی هماهنگ عمل سریع و تفکر سنجیده.

اینکه آیا مدل‌هایی مانند o3 می‌توانند بر محدودیت‌های فعلی خود غلبه کنند و به‌طور گسترده مورد استفاده قرار گیرند، هنوز مشخص نیست. با این حال، پتانسیل آن‌ها برای تغییر چشم‌انداز هوش مصنوعی غیرقابل انکار است.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: dev community

گوگل از هوش مصنوعی Gemini 2.0، یک مدل پیشرفته با قابلیت استدلال تجربی، برای حل مسائل پیچیده در زمینه‌هایی مانند کدنویسی، ریاضی و فیزیک پرده‌برداری کرده است. این مدل نوآورانه گامی مهم در مسیر تکامل هوش مصنوعی به سوی درک چندوجهی و توانایی خود-بررسی واقعیت به شمار می‌آید، اگرچه همچنان در مراحل اولیه توسعه خود قرار دارد.

گوگل از Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental رونمایی می‌کند: فصل جدیدی در استدلال هوش مصنوعی

هوش مصنوعی با سرعت چشمگیری در حال پیشرفت است. شرکت‌های بزرگ فناوری برای ارتقای توانایی‌های این سیستم‌ها تلاش می‌کنند. گوگل با معرفی آخرین دستاورد خود، Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental، به این رقابت پیوسته است. این مدل هوش مصنوعی پیشرفته، برای نمایش قابلیت‌های استدلال قوی و حل مسائل پیچیده در حوزه‌های مختلف طراحی شده است. Gemini 2.0 هنوز در مرحله‌ی آزمایشی است. اما نشان‌دهنده‌ی آرمان بلندپروازانه‌ی گوگل برای آینده‌ی استدلال در هوش مصنوعی است.

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental چیست؟

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental بخشی از پلتفرم AI Studio گوگل است. این پلتفرم، فضایی اختصاصی برای نمونه‌سازی مدل‌های پیشرفته‌ی هوش مصنوعی است. بر اساس اطلاعات موجود، Gemini 2.0 در درک چندوجهی، استدلال و حتی کدنویسی، بسیار توانمند است. این ویژگی‌ها آن را برای چالش‌های پیچیده در برنامه‌نویسی، ریاضیات و فیزیک مناسب می‌کند. مدل‌های سنتی هوش مصنوعی به شدت به تشخیص الگو وابسته‌اند. اما مدل‌های استدلالی مانند Gemini 2.0 با بررسی صحت فرآیندهای خود، سعی در تقلید از تفکر انتقادی انسان دارند.

این مدل قبل از رسیدن به یک راه‌حل، چندین درخواست مرتبط را بررسی می‌کند. سپس فرآیند استدلال خود را مرحله به مرحله شرح می‌دهد. در نهایت، پاسخ نهایی خود را ارائه می‌دهد. این رویکرد دقیق، مزایای بالقوه‌ای در دقت و قابلیت اطمینان دارد. اما زمان پردازش آن طولانی‌تر است.

نگاهی گذرا به قابلیت‌های آن

لوگان کیل‌پاتریک، سرپرست محصول AI Studio، در پستی در X (توییتر سابق) این رونمایی را «اولین گام در مسیر استدلال [گوگل]» دانست. جف دین، دانشمند ارشد Google DeepMind، توضیح داد که این مدل «برای استفاده از افکار جهت تقویت استدلال خود آموزش دیده است». دین تأکید کرد که افزایش زمان استنتاج – تلاش محاسباتی در طول فرآیند تصمیم‌گیری مدل – نتایج امیدوارکننده‌ای در حل مسائل پیچیده داشته است.

برای مثال، Gemini 2.0 می‌تواند معماهایی را که شامل سرنخ‌های بصری و متنی هستند، حل کند. این نشان‌دهنده‌ی قابلیت‌های چندوجهی آن است. اما همانطور که در آزمایش‌ها مشخص شد، این مدل گاهی در کارهای ساده‌تر، مانند شمارش دقیق حروف یک کلمه، دچار مشکل می‌شود. این موضوع، هم پتانسیل و هم محدودیت‌های فعلی این فناوریِ در حال توسعه را نشان می‌دهد.

چشم‌انداز گسترده‌تر مدل‌های استدلالی

ورود گوگل به حوزه‌ی هوش مصنوعی استدلالی، پس از موجی از نوآوری‌های مشابه در آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی رقیب اتفاق افتاده است. مدل o1 شرکت OpenAI از اولین مدل‌هایی بود که این رویکرد را رایج کرد و باعث ایجاد رقابت شد. در نوامبر ۲۰۲۴، DeepSeek از DeepSeek-R1 رونمایی کرد. همچنین تیم Qwen شرکت Alibaba مدلی را معرفی کرد که به ادعای آنها، اولین مدل استدلال «باز» برای رقابت با o1 بود.

مدل‌های استدلالی منحصربه‌فرد هستند. زیرا فرآیندهای تفکر منطقی را بر محاسبات گسترده یا تشخیص الگوی ساده ترجیح می‌دهند. این روش، نه تنها توانایی آنها را در حل مسائل پیچیده افزایش می‌دهد، بلکه خطاهای رایج مانند تولید خروجی‌های نادرست یا بی‌معنی را نیز کاهش می‌دهد.

با این حال، این مدل‌ها معایبی هم دارند. استفاده‌ی آنها از منابع محاسباتی زیاد، توسعه و به‌کارگیری آنها را پرهزینه می‌کند. همچنین، با وجود عملکرد قوی در معیارها، مشخص نیست که آیا مدل‌های استدلالی این روند بهبود را در طول زمان حفظ خواهند کرد یا خیر.

اهمیت مدل‌های استدلالی

ظهور مدل‌های استدلالی، نشان‌دهنده‌ی تغییر رویکرد محققان به هوش مصنوعی مولد است. روش‌های سنتی افزایش مقیاس مدل‌ها، بازدهی کمتری دارند. بنابراین، توسعه‌دهندگان به دنبال راه‌های جدیدی برای افزایش قابلیت‌های هوش مصنوعی هستند. مدل‌های استدلالی با تمرکز بر فرآیندهای شناختی به جای قدرت محاسباتی صرف، گزینه‌ی جذابی را ارائه می‌دهند.

اما مسیر پیش رو مشخص نیست. منتقدان معتقدند که هزینه‌های بالای مدل‌های استدلالی ممکن است کاربرد عملی و مقیاس‌پذیری آنها را، به‌ویژه در تجارت، محدود کند. با وجود این چالش‌ها، شرکت‌هایی مانند گوگل همچنان به کاوش در این حوزه متعهد هستند و منابع قابل توجهی را به تحقیق و توسعه اختصاص می‌دهند. گزارش‌ها نشان می‌دهد که گوگل بیش از ۲۰۰ محقق دارد که در چندین تیم روی پیشرفت فناوری‌های استدلال کار می‌کنند.

نگاهی به آینده

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental چیزی فراتر از یک نسخه‌ی جدید هوش مصنوعی است. این مدل، نمادی از گامی به سوی سیستم‌هایی است که می‌توانند مانند انسان، به‌طور انتقادی و انطباقی فکر کنند. این فناوری هنوز کامل نیست، اما کاربردهای بالقوه‌ی آن در زمینه‌هایی مانند آموزش، تحقیقات علمی و برنامه‌نویسی پیشرفته بسیار گسترده است.

رقابت بین آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی شدید است. بنابراین، کاربران می‌توانند انتظار پیشرفت‌های سریع در مدل‌های استدلالی را در سال‌های آینده داشته باشند. هنوز مشخص نیست که آیا این سیستم‌ها هوش مصنوعی را متحول خواهند کرد یا خیر. اما یک چیز قطعی است: رقابت برای ساخت هوش مصنوعی هوشمندتر و توانمندتر تازه شروع شده است.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: techcrunch

مدل‌های هوش مصنوعی استدلالی، از جمله مدل o1 شرکت اوپن‌اِی‌آی (OpenAI)، به پدیده‌ای تأثیرگذار در دنیای هوش مصنوعی مولد تبدیل شده‌اند. این مدل‌ها با ارائه راهکارهای نوین، نوید پیشرفت‌های بزرگی در حل مسئله می‌دهند. با این حال، تردیدهایی درباره کاربردی بودن، هزینه‌ها و تأثیرات بلندمدت آن‌ها همچنان وجود دارد.

فصل جدیدی در هوش مصنوعی: مدل‌های استدلالی

هوش مصنوعی با ظهور مدل‌های استدلالی وارد “دوران شکوفایی” شده است. این مدل‌ها می‌خواهند توانایی حل مسئله را از نو تعریف کنند. مدل o1 شرکت اوپن‌اِی‌آی (OpenAI) پیشگام این حرکت است. مدل‌هایی مانند R1 شرکت DeepSeek و Qwen شرکت علی‌بابا (Alibaba) نیز در این مسیر اوپن‌اِی‌آی را همراهی می‌کنند. این مدل‌ها نویدبخش کاربردهای انقلابی هستند. اما چالش‌ها و انتقاداتی هم وجود دارد که باید به دقت بررسی شوند.

مدل‌های استدلالی چه هستند؟

مدل‌های استدلالی با مدل‌های سنتی هوش مصنوعی مولد فرق دارند. آنها روی حل منطقی مسئله تمرکز می‌کنند. برای این کار، در حین پردازش اطلاعات، “کار خود را بررسی می‌کنند”. این رویکرد می‌خواهد محدودیت‌های سیستم‌های هوش مصنوعی قبلی را برطرف کند. به همین دلیل، پیشرفت‌های بالقوه‌ای را در زمینه‌هایی مثل تحقیقات علمی و کشف دارو نوید می‌دهد. برای مثال، اوپن‌اِی‌آی (OpenAI) می‌گوید مدل o1 می‌تواند مسائل پیچیده‌تری را نسبت به مدل‌های قبلی‌اش حل کند. این نشان‌دهنده‌ی یک گام مهم در توسعه هوش مصنوعی است.

دلیل این پیشرفت ناگهانی چیست؟

بهبود عملکرد مدل‌های سنتی هوش مصنوعی مولد با افزایش بی‌رویه‌ی مقیاس آن‌ها متوقف شده است. ظهور مدل‌های استدلالی تا حدودی به همین دلیل است. شرکت‌ها حالا به دنبال روش‌های جدیدی برای بهبود فناوری‌های خود هستند. رقابت هم شدیدتر شده است. پیش‌بینی می‌شود که بازار جهانی هوش مصنوعی از ۱۹۶.۶۳ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۳ به ۱.۸۱ تریلیون دلار تا سال ۲۰۳۰ برسد. این فشار، نوآوری را سرعت بخشیده است. چون شرکت‌ها برای حفظ برتری خود در رقابت تلاش می‌کنند.

هزینه هوش مصنوعی استدلالی

مدل‌های استدلالی نویدبخش هستند. اما نه ارزان هستند و نه کارآمد. مدل o1 شرکت اوپن‌اِی‌آی (OpenAI) بسیار گران‌تر از مدل‌های غیر استدلالی آن است. هزینه‌ی آن برای کارهای مشابه تا چهار برابر بیشتر است. این مدل‌ها به منابع زیادی هم نیاز دارند. برای انجام فرآیندهای خودآزمایی خود به قدرت محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند. اوپن‌اِی‌آی (OpenAI) پیش‌بینی می‌کند که نسخه‌های بعدی برای مدت طولانی‌تری روی مسائل کار خواهند کرد. این باعث افزایش هزینه‌های استفاده می‌شود. اما به طور بالقوه نتایج بی‌سابقه‌ای ارائه می‌دهند.

برای کاربران عادی، قیمت بسیار بالاست. در حالی که o1 در ChatGPT با محدودیت‌هایی به صورت رایگان در دسترس است، حالت پیشرفته‌ی o1 Pro سالانه ۲۴۰۰ دلار هزینه دارد. این هزینه‌های بالا، سؤالاتی را در مورد دسترسی ایجاد می‌کنند. آیا مزایا بر موانع مالی غلبه می‌کنند؟

تردیدها و محدودیت‌ها

مدل‌های استدلالی تحسین‌برانگیز هستند. اما همه از پتانسیل آن‌ها مطمئن نیستند. متخصصانی مثل آمیت تالوالکار (Ameet Talwalkar) از دانشگاه کارنگی ملون (Carnegie Mellon) درباره‌ی پیش‌بینی‌های بیش از حد خوش‌بینانه هشدار می‌دهند. آنها می‌گویند انگیزه‌های مالی ممکن است باعث ادعاهای اغراق‌آمیز در مورد قابلیت‌های این مدل‌ها شود. همچنین، محققانی مانند کاستا هوانگ (Costa Huang) به مسائل کاربردی اشاره می‌کنند. برای مثال، o1 در محاسبات ساده مشکل دارد. اغلب در وظایف عمومی عملکرد ضعیفی دارد.

انتقاد دیگر از گای ون دن بروک (Guy Van Den Broeck) از UCLA است. او می‌گوید مدل‌های استدلالی استدلال واقعی انجام نمی‌دهند. در عوض، آن‌ها در محدوده‌ی داده‌های آموزشی خود عمل می‌کنند. این کاربرد آن‌ها را برای مسائل متنوع محدود می‌کند. غلبه بر این چالش‌ها برای پذیرش گسترده‌تر آن‌ها بسیار مهم است.

مسیر پیش رو

مدل‌های استدلالی کاستی‌هایی دارند. اما احتمالاً با سرمایه‌گذاری‌هایی که در این حوزه از تحقیقات هوش مصنوعی انجام می‌شود، بهبود خواهند یافت. بازیگران اصلی مانند اوپن‌اِی‌آی (OpenAI)، DeepSeek و علی‌بابا (Alibaba) با حمایت سرمایه‌گذاری و حمایت صنعت، رهبری این مسیر را بر عهده دارند. با این حال، نگرانی‌هایی وجود دارد که این پیشرفت‌ها ممکن است توسط آزمایشگاه‌های بزرگ صنعتی انحصاری شود. این می‌تواند مانع از شفافیت و همکاری گسترده‌تر در جامعه‌ی تحقیقاتی شود.

یک رویکرد متعادل شامل مشارکت‌های دانشگاهی و صنعتی می‌تواند کلید آشکار کردن پتانسیل کامل مدل‌های استدلالی باشد. شفافیت و گفتگوی آزاد برای اطمینان از اینکه این فناوری‌ها به نفع کل جامعه باشد و نه فقط تعداد کمی، بسیار مهم خواهد بود.

نتیجه‌گیری: آینده‌ای امیدوارکننده اما نامعلوم

مدل‌های استدلالی مرز هیجان‌انگیزی برای هوش مصنوعی را نشان می‌دهند. آن‌ها پتانسیل تغییر صنایع و حل مسائل پیچیده را دارند. با این حال، هزینه‌های بالای آن‌ها، نیاز به منابع زیاد و محدودیت‌های فعلی، بر نیاز به خوش‌بینی محتاطانه تأکید می‌کند. با پیشرفت این فناوری، همکاری و شفافیت نقش محوری در شکل‌دهی تأثیر آن بر جهان خواهد داشت.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: techcrunch

حتی با پیشرفت مدل‌های زبانی پیشرفته مانند GPT-4o و Gemini 1.5، تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) همچنان به عنوان یک رویکرد کلیدی در کاربردهای هوش مصنوعی شناخته می‌شود. این روش نه تنها هزینه‌ها را کاهش می‌دهد، بلکه با گزینش اطلاعات مرتبط و کاهش خطاهای اطلاعاتی، نقشی حیاتی در بهبود عملکرد مدل‌های زبانی ایفا می‌کند. به همین دلیل، تولید مبتنی بر بازیابی همچنان بخشی جدایی‌ناپذیر از تکامل مدل‌های زبانی مدرن است.

چرا تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) همچنان مهم است؟

تولید مبتنی بر بازیابی (Retrieval-Augmented Generation: RAG) تکنیکی مهم برای بهبود دقت و مرتبط بودن پاسخ‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است. این تکنیک با ارائه اطلاعات خارجی از طریق دستورات، دانش داخلی و از پیش‌آموزه‌ی مدل را تکمیل می‌کند. مدل‌های زبانی بزرگ با زمینه طولانی به سرعت در حال پیشرفت هستند. با این حال، RAG مزایای بی‌نظیری دارد که آن را ضروری می‌سازد. در ادامه به بررسی دلایل این امر می‌پردازیم.

نگاهی به ریشه‌های RAG

مفهوم RAG در سال ۲۰۲۰ مطرح شد. در آن زمان، محققان هوش مصنوعی فیس‌بوک/متا این مفهوم را در مقاله‌ی خود با عنوان «تولید مبتنی بر بازیابی برای وظایف پردازش زبان طبیعی دانش‌محور» معرفی کردند. آن‌ها دو نوع حافظه را در مدل‌های زبانی بزرگ شناسایی کردند:

1. حافظه پارامتریک: دانشی که در طول آموزش در مدل جایگذاری شده است.
2. حافظه غیر پارامتریک: اطلاعات خارجی که هنگام اجرا از طریق دستورات به مدل داده می‌شود.

این مطالعه نشان داد که با ادغام اطلاعات خارجی در دستورات، RAG می‌تواند پاسخ‌های دقیق‌تر و واقعی‌تری نسبت به استفاده‌ی صرف از دانش پارامتریک مدل ارائه دهد.

مشکل خطاهای اطلاعاتی در مدل‌های زبانی بزرگ

OpenAI در نوامبر ۲۰۲۲ ChatGPT را منتشر کرد. این اتفاق پتانسیل بالای مدل‌های زبانی بزرگ را برای تولید پاسخ‌های انسان‌گونه نشان داد. اما، محدودیت‌هایی نیز به سرعت آشکار شد:

• کمبود اطلاعات به‌روز: مدل‌های زبانی بزرگ به اطلاعات و رویدادهای بعد از آموزش خود دسترسی ندارند.
• خطاهای اطلاعاتی: وقتی از مدل‌های زبانی بزرگ سوالی خارج از دانش آن‌ها پرسیده می‌شود، به جای پذیرفتن نمی‌دانم، پاسخ‌های نادرست تولید می‌کنند.

RAG این کاستی‌ها را جبران می‌کند. RAG پاسخ‌ها را بر اساس اطلاعات خارجی، به‌روز و مرتبط تنظیم می‌کند. به این ترتیب، خطاهای اطلاعاتی را کاهش داده و دقت را بهبود می‌بخشد.

ظهور و مزایای RAG

در اواسط سال ۲۰۲۳، RAG به عنوان راهکاری موثر برای بهبود عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ مورد توجه قرار گرفت. این روش ساده اما قدرتمند است: به جای پرسیدن مستقیم سوال از مدل، اطلاعاتی مرتبط به همراه سوال ارائه می‌شود. برای مثال:

مزایای کلیدی RAG:

• کاهش خطاهای اطلاعاتی: با ارائه‌ی اطلاعات مرتبط، RAG پاسخ‌های نادرست را به حداقل می‌رساند.
• اطلاعات به‌روز و اختصاصی: مدل‌های زبانی بزرگ را قادر می‌سازد تا از اطلاعات لحظه‌ای یا اختصاصی که در داده‌های آموزشی آن‌ها نبوده، استفاده کنند.
• بهبود کیفیت پاسخ: پاسخ‌ها با توجه به اطلاعات داده شده تنظیم و مرتبط‌تر می‌شوند.

چالش‌ها با پنجره‌های زمینه محدود

در اوایل ظهور RAG، مدل‌هایی مانند GPT-3.5 حداکثر پنجره زمینه ۴۰۰۰ توکن (حدود ۳۰۰۰ کلمه انگلیسی) داشتند. یعنی دستور ورودی و پاسخ خروجی باید در این محدوده قرار می‌گرفتند. ایجاد تعادل بین ارائه‌ی اطلاعات کافی و فضای لازم برای پاسخ مدل یک چالش بود.

مدل‌های با زمینه طولانی: یک تغییر اساسی؟

با معرفی مدل‌هایی با زمینه طولانی مثل GPT-4o (۱۲۸ هزار توکن) و Gemini 1.5 گوگل (۱ میلیون توکن)، میزان متنی که می‌توان پردازش کرد به طور چشمگیری افزایش یافته است. این پیشرفت باعث شده برخی بپرسند که آیا هنوز به RAG نیاز هست یا خیر.

استدلال‌های مخالف RAG:

• زمینه‌های بزرگتر، اطلاعات بیشتری را در خود جای می‌دهند: با فضای کافی برای کل اسناد یا مجموعه داده‌ها، برخی معتقدند دیگر نیازی به انتخاب اطلاعات مرتبط نیست.
• نتایج احتمالا بهتر: مطالعاتی مثل «تولید مبتنی بر بازیابی یا مدل‌های زبانی بزرگ با زمینه طولانی؟ یک مطالعه جامع و رویکرد ترکیبی» (ژوئیه ۲۰۲۴) نشان می‌دهد که دستورات با زمینه طولانی در بسیاری از موارد بهتر از RAG عمل می‌کنند.

استدلال‌های موافق RAG:

با وجود این پیشرفت‌ها، RAG به دلایل زیر همچنان مهم است:

1. کیفیت بر کمیت: تحقیقات جدید (سپتامبر ۲۰۲۴) نشان می‌دهد وارد کردن اطلاعات زیاد در دستورات با زمینه طولانی می‌تواند کیفیت پاسخ را کاهش دهد. ترتیب و ارتباط داده‌ها برای بهترین نتیجه ضروری است.
2. صرفه‌جویی در هزینه: پردازش دستورات طولانی‌تر به منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارد. RAG با حذف اطلاعات بی‌ربط، هزینه‌ها را کاهش می‌دهد و کیفیت پاسخ را حفظ می‌کند.
3. سوگیری موقعیت در مدل‌های زبانی بزرگ: مطالعاتی مانند «گم شدن در وسط: چگونه مدل‌های زبانی از زمینه‌های طولانی استفاده می‌کنند» (ژوئیه ۲۰۲۳) نشان می‌دهد مدل‌های زبانی با اطلاعات مرتبط در ابتدای دستور، عملکرد بهتری دارند. RAG به اولویت‌بندی و مرتب‌سازی اطلاعات کلیدی کمک می‌کند.

آینده RAG

پیش‌بینی می‌شود RAG در کنار مدل‌های زبانی با زمینه طولانی تکامل یابد و بر نقش‌های جدیدی مانند موارد زیر تمرکز کند:

• حذف اطلاعات بی‌ربط: به جای بازیابی بخش‌های مرتبط، سیستم‌های RAG آینده ممکن است بر حذف اطلاعات غیرضروری برای بهینه‌سازی پنجره‌های زمینه تمرکز کنند.
• مدل‌های تخصصی: استفاده از مدل‌های کوچک‌تر و تخصصی‌تر می‌تواند RAG را در مقایسه با مدل‌های عمومی کارآمدتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر کند.

در واقع، منسوخ شدن RAG بعید است. توانایی آن در افزایش کیفیت پاسخ و کارایی محاسباتی، اهمیت مداوم آن را در عصر مدل‌های زبانی با زمینه طولانی تضمین می‌کند.

نکات پایانی

مدل‌های زبانی بزرگ با زمینه طولانی پیشرفتی قابل توجه هستند، اما RAG را بی‌اهمیت نمی‌کنند. بلکه، نقاط قوت مکمل هر دو رویکرد را برجسته می‌کنند. با ترکیب قابلیت‌های زمینه طولانی با دقت و صرفه‌جویی RAG، می‌توانیم به نتایج بهتری در وظایف دانش‌محور دست یابیم.

همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، ایجاد تعادل بین نوآوری و کاربردی بودن ضروری است – و RAG این تعادل را به خوبی نشان می‌دهد.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: medium