گزارش رمز من؛ مدلهای زبانی کوچک زندگی روزمره را هوشمند می کنند رمز من: با پیشرفت فناوری، مدلهای کوچک زبانی نقشی اساسی در فراگیر کردن هوش مصنوعی ایفا می کنند و نوآوری را در خیلی از بخش ها هدایت و دوره جدیدی از برنامه های کاربردی هوشمند را شروع می کنند. به گزارش رمز من به نقل از مهر؛ انتشار عمومی چت چی پی تی، چت بات مشهور شرکت «OpenAI»، در نوامبر سال ۲۰۲۲، هیاهویی بزرگ در فناوری هوش مصنوعی بپا کرد و سبب تشدید رقابت میان غول های فناوری شد. حالا خیلی از شرکت های بزرگ فناوری در اقصی نقاط جهان، در حوزه توسعه هوش مصنوعی مولد و مدلهای زبانی بزرگ گام برداشته و محصولاتی مبتنی بر این فناوری ساخته اند. در این بین، شرکت مایکروسافت روز ۲۳ آوریل از تحولی بزرگ در این رقابت همه جانبه آگاهی داد. این شرکت اعلام نمود که در امتداد جذب مشتریان متقاضی گزینه های مقرون به صرفه، یک مدل زبانی کوچک (SLM) خواهد ساخت. مدل جدید به نام «Phi 3 mini» نخستین نسخه از سه مدل زبانی کوچک است که این شرکت قصد دارد، در آینده نزدیک عرضه نماید. طبق اعلام کارشناسان این شرکت، مدل مذکور با هزینه پایین تر نسبت به مدلهای زبانی بزرگ، طیف گسترده ای از قابلیت ها را در اختیار کاربران قرار می دهد. به عقیده کارشناسان، مدلهای زبانی کوچک، در چشم انداز به سرعت درحال تکامل هوش مصنوعی، به عنوان یک پیشرفت مهم ظاهر شده اند و نویدبخش توسعه فناوری هوش مصنوعی با دسترسی بیشتر، کارآمدی بالاتر و هزینه کمتر هستند. این نوشتار کوتاه به بررسی ماهیت، خاصیت ها، مزایا، چالش ها و چشم اندازهای آینده مدلهای کوچک زبانی اختصاص دارد. چیستی و ماهیت مدلهای زبانی کوچک مدلهای زبانی کوچک، نسخه های کوچک شده مدلهای هوش مصنوعی بزرگ تر هستند که برای انجام وظایف مشابه در عرصه پردازش زبان طبیعی، مانند تولید متن، تصویر، ترجمه و … مورد استفاده قرار می گیرند. این مدلها با پارامترهای کمتر و در نتیجه نیازهای محاسباتی کمتر طراحی شده اند. به عقیده خیلی از متخصصان، درک مفهوم حفظ تعادل بین عملکرد و کارایی، امکان استفاده گسترده تر هوش مصنوعی مولد در دستگاهها و برنامه های کم قدرت تر را فراهم می کند؛ دستگاه هایی که استقرار مدلهای بزرگ در آنها عملاً نا ممکن است. از مزایای کلیدی استفاده از مدلهای زبانی کوچک می توان به موارد زیر اشاره نمود. مقیاس پذیری: مدلهای زبانی کوچک به سبب حجم و اندازه کمتر، ذاتاً مقیاس پذیرتر از مدلهای بزرگ هستند. به بیان دیگر، می توان چنین مدل هایی را بطور مستقیم بر روی دستگاه هایی مانند تلفن های همراه هوشمند، تجهیزات متصل به اینترنت (IOT) و سایر سیستم های دارای توان محاسباتی محدود مستقر کرد. کارایی: برمبنای برآوردهای صورت گرفته، مدلهای زبانی کوچک به توان محاسباتی کمتری نیاز دارند. امری که به مفهوم مصرف انرژی کمتر و زمان پردازش کوتاه تر است و همین خاصیت آنها را برای کاربردهای سریع و آنی به گزینه ای ایده آل بدل می کند. مقرون به صرفه بودن: در مدلهای کوچک زبانی، نیازهای محاسباتی کمتر به مفهوم کاهش هزینه های مربوط به پردازش و ذخیره سازی داده ها است. همین مورد مدلهای مذکور را به یک راه حل مقرون به صرفه برای خیلی از مشاغل و توسعه دهندگان تبدیل می کند. دسترس پذیری: از طرف دیگر، مدلهای مذکور با کم کردن نیاز به منابع، موانع دسترسی به هوش مصنوعی مولد را می کاهد و به سازمان ها و افراد کوچک تر اجازه می دهد که استفاده از هوش مصنوعی را توسعه داده و این فناوری را بیش از پیش به کار گیرند. امکان سفارشی سازی: باتوجه به اندازه مدلهای زبانی کوچک، این ابزار فناورانه را می توان به آسانی برای کارهای یا صنایع خاص در مقایسه با همتایان بزرگ تر خود تنظیم و سفارشی سازی کرد. تأثیرات زیست محیطی: مدلهای زبانی کوچک با کاهش ردپای کربن در قیاس با راه اندازی و اجرای مدلهای هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ به چشم انداز هوش مصنوعی پایدارتر و دوست دار محیط زیست کمک می کنند. حفظ حریم خصوصی داده ها: مدلهای کوچک زبانی با پردازش داده ها بصورت محلی در دستگاهها، حریم خصوصی را می افزایند برای اینکه داده ها برای پردازش نیازی به ارسال به فضای ابری ندارند و در نتیجه خطر قرار گرفتن در معرض نقض داده ها کاهش پیدا می کند. کاربردهای شاخص مدلهای کوچک زبانی قابلیت های ذکر شده در توصیف مدلهای کوچک زبانی، امکان استفاده از این فنآوری را در طیف گسترده ای موارد و تجهیزات الکترونیکی میسر می سازد. در این بخش به بررسی تعدادی از کاربردهای کلیدی این مدلها می پردازیم. برنامه های تلفن همراه: مدلهای کوچک زبانی می توانند چت بات های درون برنامه، ترجمه همزمان زبان های مختلف و دستیارهای صوتی هوشمند را مستقیماً در دستگاه های تلفن همراه گنجانده و تقویت نمایند. فناوری پوشیدنی: خاصیت های این مدلها، آنها برای ادغام در دستگاه های پوشیدنی برای نظارت بر سلامت، ارائه بینش ها و هشدارهای بلادرنگ برمبنای گفتار یا ورودی متن کاربر به ابزاری ایده آل تبدیل می کند. دستگاه های اینترنت اشیا: به عقیده کارشناسان، ادغام مدلهای زبانی کوچک با اینترنت اشیا، می تواند سیستم های اتوماسیون خانگی و صنعتی هوشمندتر را با پردازش دستورات و اطلاعات بصورت محلی فعال کند. محاسبات لبه: مدلهای کوچک زبانی در محیط های محاسبات لبه ای بسیار مهم و حیاتی هستند؛ جایی که پردازش باید در نزدیکی منبع جمع آوری داده ها صورت گیرد تا زمان پاسخگویی بهبود و استفاده از پهنای باند کم شود. چالش های مدلهای کوچک زبانی با وجود همه مزایای ذکر شده برای مدلهای کوچک زبانی، توان و قدرت پردازش کمتر آنها، برخی معایب نیز در بر دارد. که همچون آنها می توان به موارد زیر اشاره نمود. محدودیت های عملکرد: در صورتیکه مدلهای زبانی کوچک در خیلی از موارد کارآمد و توانمند هستند، اما به طور معمول دقت و قابلیت های مدلهای بزرگ تر را ندارند. از همین روی ممکنست این خاصیت کاربرد آنها را در سناریوهای پیچیده محدود کند. خطر بروز سوگیری و ارائه اطلاعات غلط: مجموعه داده های کوچک تری که برای آموزش این مدلها استفاده می شوند ممکنست چندان متنوع نباشند و همین مورد بطور بالقوه منجر به نتایج مغرضانه یا کاهش بی طرفی در فرآیندهای تصمیم گیری می شود. پیچیدگی پروسه توسعه: متعادل کردن اندازه، کارایی و عملکرد در پروسه توسعه مدلهای زبانی کوچک می تواند چالش برانگیز باشد و ممکنست به رویکرد های جدید در معماری مدل و مهارتهای آموزشی نیاز داشته باشد. آینده مدلهای زبانی کوچک پیشرفت های فناورانه بدیع در مهارتهای فشرده سازی مدلهای هوش مصنوعی و فرایندهای یادگیری می تواند خیلی از محدودیت های فعلی مدلهای زبانی کوچک را برطرف کند. به عقیده خیلی از کارشناسان، ادامه تحقیق و نوآوری در این عرصه، احیانا توانایی مدلهای مذکور را بیشتر می کند و آنها را حتی در مقام رقابت با مدلهای بزرگ تر قرار می دهد. علاوه بر این، با افزایش آگاهی و درک پتانسیل این مدلهای زبانی، ادغام آنها در بخش های مختلف نیز بیشتر می شود. به عقیده طیف گسترده ای از کارشناسان، می توان مدلهای زبانی کوچک را گام بلند بعدی در انقلاب هوش مصنوعی دانست. سخن پایانی به جرئت می توان ادعا نمود که مدلهای زبانی کوچک نشان دهنده یک پیشرفت امیدوارکننده در حوزه حوزه هوش مصنوعی مولد هستند. آنها با بوجودآوردن تعادل بین عملکرد و کارایی، مزایای هوش مصنوعی را به نقاطی که قبلاً به سبب محدودیت منابع محدود شده بودند، گسترش می دهند. با پیشرفت فناوری، مدلهای کوچک زبانی نقشی اساسی در فراگیر کردن هوش مصنوعی ایفا، نوآوری را در خیلی از بخش ها هدایت و دوره جدیدی از برنامه های کاربردی هوشمند را شروع می کنند؛ دوره ای که فراگیرتر و پایدارتر از هر زمان دیگری است. همانطور که این مدلها به تکامل خود ادامه می دهند، احیانا به چشم انداز فناوری روزمره ما تبدیل می شوند و انقلاب هوش مصنوعی را به روش هایی به پیش می برند که هم اکنون مدت زیادی از درکشان توسط بشر نگذشته است. توسعه و ادغام این ابزار فناورانه پتانسیل بازتعریف صنایع، بهبود زندگی شخصی و حرفه ای و هموار کردن راه را برای آینده ای فراهم می آورد که در آن هوش مصنوعی واقعاً همه جا حاضر و با نیازها و ارزش های انسانی همسو است. با وجود این، سفر جهان در راه توسعه مدلهای زبانی کوچک تازه شروع شده است و تأثیر کامل آنها بر آینده هنوز دارای نقاط ابهام بسیاری است. منبع: ramzeman.ir 1403/03/12 10:15:44 5.0 / 5 334 تگهای خبر: اطلاعات , الكترونیك , انرژی , اینترنت اگر مطلب را پسندیدید لایک کنید (1) (0) تازه ترین مطالب مرتبط راهکارهای مدرن برای کشف و شناسایی فلزات گوگل به اجبار کروم را می فروشد آزمایش ابزار هوش مصنوعی که از خود نسخه های مختلف می سازد هوش مصنوعی برای مقاصد عمومی هدف جدید قانونگذاران اروپایی نظرات بینندگان در مورد این مطلب نظر شما در مورد این مطلب نام: ایمیل: نظر: سوال: = ۸ بعلاوه ۲