تاریخچه LLM ها در هوش مصنوعی

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs - Large Language Models) یکی از دستاوردهای برجسته در حوزه هوش مصنوعی هستند که در طی چند دهه اخیر با پیشرفت تکنولوژی یادگیری عمیق (Deep Learning) توسعه یافته‌اند. در ادامه، تاریخچه شکل‌گیری و تکامل LLMها به صورت مختصر توضیح داده می‌شود:

دهه 1950 تا 1980: آغاز هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

سال‌های اولیه: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) در دهه 1950 آغاز شد. در این دوره، مدل‌های اولیه به صورت قانون‌محور (Rule-Based) بودند و از الگوریتم‌های ساده مانند جستجو و منطق استفاده می‌کردند.

الیزا (ELIZA): یکی از اولین برنامه‌های پردازش زبان، "ELIZA" در سال 1966 بود که با استفاده از الگوهای متنی ساده، مکالمه‌ای شبه‌انسانی ارائه می‌داد.

دهه 1980 تا 2000: پیشرفت در مدل‌های آماری

• مدل‌های آماری: با رشد کامپیوترها و داده‌ها، رویکردهای آماری جایگزین مدل‌های قانون‌محور شدند. مدل‌هایی مانند مدل مارکوف مخفی (HMM) و ماشین بردار پشتیبانی (SVM) در پردازش زبان رایج شدند.
• مجموعه داده‌ها: در این دوره، مجموعه داده‌های بزرگ متنی مثل "Penn Treebank" به عنوان مرجع برای آموزش مدل‌ها استفاده می‌شد.

دهه 2010: انقلاب یادگیری عمیق

معرفی شبکه‌های عصبی: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و نوع خاص آن‌ها مانند LSTM (سال 1997) و GRU برای تحلیل متون پیچیده‌تر استفاده شدند.

• مدل Word2Vec (2013): تیم گوگل مدل Word2Vec را معرفی کرد که اولین مدل موفق برای نمایش معنای کلمات به‌صورت بردارهای عددی (Embedding) بود.
• مدل Seq2Seq (2014): این معماری توسط گوگل معرفی شد و برای ترجمه ماشینی و مدل‌سازی زبان استفاده شد.

تحول بزرگ: Transformer (2017): مقاله‌ای از گوگل با عنوان "Attention is All You Need" معرفی شد که معماری ترنسفورمر را معرفی کرد. این معماری با استفاده از مکانیزم توجه (Attention Mechanism) کارایی بسیار بالاتری نسبت به مدل‌های قبلی داشت.

پس از 2018: ظهور مدل‌های زبانی بزرگ

• مدل BERT (2018): گوگل مدل BERT را ارائه داد که با استفاده از پیش‌آموزش (Pre-training) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)، دقت بسیار بالایی در وظایف NLP داشت.
• مدل GPT (2018): OpenAI اولین نسخه از GPT را معرفی کرد. این مدل از معماری ترنسفورمر برای تولید متن استفاده کرد و به سرعت تکامل یافت:
• مدل GPT-2 (2019): مدل بزرگ‌تر با توانایی‌های پیشرفته‌تر در تولید متن.
• مدل GPT-3 (2020): با 175 میلیارد پارامتر، یکی از بزرگ‌ترین مدل‌های زبانی تا آن زمان بود.
• مدل GPT-4 (2023): نسخه‌ای پیشرفته‌تر که قدرت درک و تولید متن بسیار بالاتری داشت.

دیگر مدل‌ها: مدل‌های بزرگی مانند PaLM (گوگل)، LLaMA (متا)، و BLOOM نیز در این دوره معرفی شدند.

2024 و بعد از آن: آینده LLMها

بهینه‌سازی و کاهش هزینه: مدل‌ها به سمت مصرف بهینه‌تر منابع محاسباتی حرکت می‌کنند.

چندمهارته (Multimodal): مدل‌هایی که نه‌تنها متن، بلکه تصویر، صدا و ویدیو را نیز پردازش کنند.

مسائل اخلاقی: تلاش برای کاهش سوگیری‌ها و اطمینان از استفاده مسئولانه از LLMها.

این پیشرفت‌ها، مدل‌های زبانی بزرگ را به یکی از اصلی‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی تبدیل کرده و زمینه‌ساز انقلاب در صنایع مختلف شده‌اند.