بسیاری از کارشناسان IT امروز هر روز با چت‌بات‌ها کار می‌کنند: برای نوشتن اسکریپت، توضیح یک لاگ یا پیش‌نویس مستندات. اما اگر ندانیم پشت این ابزارها چه می‌گذرد، یا بیش از حد به آن‌ها اعتماد می‌کنیم یا از امکاناتشان درست استفاده نمی‌کنیم. این آموزش سازوکار مدل‌های زبانی بزرگ را بدون ریاضیات پیچیده توضیح می‌دهد.
توکن و پیش‌بینی توکن بعدی
مدل زبانی متن را کلمه به کلمه نمی‌بیند؛ آن را به قطعه‌های کوچکی به نام توکن می‌شکند. یک توکن ممکن است یک کلمه کامل، بخشی از کلمه یا یک علامت باشد. در بسیاری از مدل‌ها متن فارسی به توکن‌های بیشتری نسبت به متن انگلیسی هم‌اندازه تبدیل می‌شود؛ این روی سرعت، هزینه سرویس‌های پولی و مقدار متنی که در یک درخواست جا می‌شود اثر دارد.
هسته کار LLM ساده به نظر می‌رسد: با دیدن متن تا این‌جا، محتمل‌ترین توکن بعدی چیست؟ مدل یک توکن تولید می‌کند، آن را به متن اضافه می‌کند و دوباره پیش‌بینی می‌کند. این مدل‌ها بر پایه معماری‌ای به نام ترنسفورمر ساخته شده‌اند که با سازوکار «توجه» (Attention) می‌سنجد هر بخش از متن چقدر به بخش‌های دیگر مربوط است. تنظیمی به نام temperature هم میزان تصادفی بودن انتخاب‌ها را تعیین می‌کند: مقدار پایین‌تر پاسخ‌های قابل‌پیش‌بینی‌تر و مقدار بالاتر پاسخ‌های متنوع‌تر می‌دهد.
مدل چطور آموزش می‌بیند؟
- پیش‌آموزش: مدل روی حجم بسیار عظیمی از متن آموزش می‌بیند و الگوهای زبان و دانش عمومی را به‌صورت آماری یاد می‌گیرد. این مرحله به تعداد زیادی GPU و هزینه بسیار بالا نیاز دارد.
- تنظیم برای پیروی از دستور: مدل با نمونه‌های پرسش و پاسخ آموزش می‌بیند تا دستورها را دنبال کند.
- هم‌راستاسازی با بازخورد انسانی: با روش‌هایی بر پایه ارزیابی انسان‌ها، پاسخ‌ها مفیدتر و ایمن‌تر می‌شوند.
پنجره زمینه و حافظه
هر مدل یک پنجره زمینه (Context Window) دارد: حداکثر مقدار توکنی که در یک گفت‌وگو هم‌زمان می‌بیند، شامل دستور شما، فایل‌های پیوست و پاسخ‌های قبلی. مدل به‌خودی‌خود از گفت‌وگوهای قبلی چیزی به خاطر ندارد، مگر سرویس قابلیت حافظه جداگانه‌ای فراهم کند. برای پاسخ دادن بر اساس اسناد خود شرکت معمولاً از روشی به نام RAG استفاده می‌شود: سیستم ابتدا بخش‌های مرتبط اسناد را جست‌وجو می‌کند و همراه پرسش به مدل می‌دهد.
محدودیت‌های مهم
- توهم (Hallucination): چون مدل متن «محتمل» تولید می‌کند نه لزوماً «درست»، ممکن است با اطمینان کامل دستور، منبع یا عدد نادرست بسازد.
- تاریخ برش دانش: دانش مدل محدود به داده‌های زمان آموزش است و بدون دسترسی به جست‌وجو از تغییرات تازه خبر ندارد.
- ضعف در محاسبه دقیق: در حساب، شمارش و منطق چندمرحله‌ای ممکن است اشتباه کند، مگر از ابزار کمکی استفاده کند.
- سوگیری: الگوهای یک‌جانبه موجود در داده‌های آموزشی می‌تواند در پاسخ‌ها تکرار شود.
- تزریق دستور (Prompt Injection): متنی که مدل می‌خواند، مثلاً یک ایمیل یا صفحه وب، ممکن است دستورهای مخربی داشته باشد که رفتار مدل را عوض کند؛ این برای سیستم‌هایی که مدل را به ایمیل یا ابزارهای داخلی وصل می‌کنند ریسک جدی است.
دستور یا تنظیمی که مدل پیشنهاد می‌دهد، مثلاً یک قانون فایروال، را همیشه با مستندات رسمی تطبیق دهید و اول در محیط آزمایشی اجرا کنید.
مدل ابری یا مدل محلی؟
می‌شود از مدل‌ها از طریق سرویس‌های ابری استفاده کرد یا برخی مدل‌های با وزن باز را روی سرور خود شرکت اجرا کرد. سرویس ابری معمولاً توانمندتر و کم‌دردسرتر است، اما داده از شرکت خارج می‌شود و دسترسی به آن از ایران ممکن است محدود باشد. مدل محلی کنترل بیشتری روی داده می‌دهد، اما به سخت‌افزار مناسب (معمولاً GPU با حافظه کافی) و نگهداری فنی نیاز دارد. مجوز استفاده هر مدل را هم جداگانه بررسی کنید.
چک‌لیست
- خروجی مدل را پیش‌نویس بدانید و اطلاعات مهم را با منبع اصلی چک کنید.
- اطلاعات محرمانه را فقط در سرویسی وارد کنید که شرایط نگهداری داده‌اش را بررسی کرده‌اید.
- اگر مدل را به ایمیل، فایل یا ابزارهای داخلی وصل می‌کنید، دسترسی‌اش را به حداقل لازم محدود کنید.
- برای پرسش‌های مربوط به اسناد شرکت، روش RAG را به‌جای تکیه بر دانش خود مدل در نظر بگیرید.
- پیش از اجرای مدل محلی، سخت‌افزار، مجوز و نیاز نگهداری را برآورد کنید.
اگر قصد دارید یک مدل زبانی را روی سرور یا ماشین مجازی داخلی اجرا کنید، کارشناسان ITPlus724 می‌توانند سرور، شبکه، امنیت دسترسی و بکاپ آن را طراحی و پیاده‌سازی کنند.