شما به‌عنوان یک انسان، می‌توانید به انگلیسی، اسپانیایی یا چینی صحبت کنید و بنویسید. اما زبان مادری کامپیوتر، که به‌عنوان کد ماشین یا زبان ماشین شناخته می‌شود، برای اکثر مردم تا حد زیادی نامفهوم است. در پایین‌ترین سطوح دستگاه شما، ارتباط نه با کلمات، بلکه از طریق میلیون‌ها صفر و یک انجام می‌شود که اقدامات منطقی ایجاد می‌کنند. درواقع، برنامه نویسان 70 سال پیش از کارت‌های پانچ برای برقراری ارتباط با اولین رایانه‌ها استفاده کردند. این فرآیند دستی و سخت توسط تعداد نسبتاً کمی از مردم قابل‌درک بود. اما امروزه شما می‌توانید بگویید “الکسا، من این آهنگ را دوست دارم” و دستگاهی که در خانه شما موسیقی پخش می‌کند. این امر به لطف پردازش زبان طبیعی ممکن است.
پردازش زبان طبیعی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به تعامل بین رایانه و زبان انسان می‌پردازد. درحالی‌که پردازش زبان طبیعی علم جدیدی نیست، این فناوری به لطف افزایش علاقه به ارتباطات انسان با ماشین، به‌علاوه در دسترس بودن داده‌های بزرگ، محاسبات قدرتمند و الگوریتم‌های پیشرفته، به‌سرعت در حال پیشرفت است. حال بیایید نگاهی دقیق‌تر به این فناوری بیندازیم … درباره پردازش زبان طبیعی بیشتر بخوانید
اکتشاف علمی یکی از پیچیده‌ترین فعالیت‌های انسانی است. ابتدا، دانشمندان باید دانش موجود را درک کرده و شکاف چشمگیری را در بین دانسته‌ها بشر شناسایی کنند. سپس، باید پرسشی پژوهشی طرح و آزمایشی برای یافتن پاسخ طراحی و انجام دهند. سپس، باید نتایج آزمایش را تحلیل و تفسیر کنند که ممکن است پرسش‌های تحقیقاتی دیگری را مطرح کند.
مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی تحولات بزرگی را در چند سال اخیر تجربه کرده‌اند و به طرز چشمگیری دنیای هوش مصنوعی را متحول کرده‌اند. این مدل‌ها که به‌منظور درک و تولید و پردازش زبان انسان طراحی شده‌اند، روزبه‌روز در کاربردهایی نظیر پردازش زبان طبیعی، ترجمۀ ماشینی و حتی نوشتن خلاقانه مهارت و تنوع بیشتری پیدا می‌کنند. این مقاله به بررسی تکامل مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی، از روزهای اولیه تا قابلیت‌های پیشرفته امروزی، می‌پردازد.
در جولای 2024، متا جدیدترین مدل پیشرفته خود، لاما 3.1 با 405 میلیارد پارامتر را به همراه نسخه‌های کوچک‌تر آن، لاما 3.1 70B و لاما 3.1 8B منتشر کرد. این انتشار تنها سه ماه پس از معرفی لاما 3 صورت گرفت. در حالی که لاما 3.1 405B در اکثر معیارها از GPT-4 و کلود 3 اوپوس پیشی می‌گیرد و آن را به قدرتمندترین مدل متن‌باز موجود تبدیل می‌کند، ممکن است به دلیل زمان تولید کند و زمان بالای اولین توکن (TTFT) برای بسیاری از کاربردهای دنیای واقعی انتخاب مناسبی نباشد.
برخلاف تصور رایج، مدل‌های هوش مصنوعی تولیدکننده متن، موجودات باهوش و دارای شخصیت نیستند. این مدل‌ها در واقع سیستمهای آماری پیشرفتهای هستند که وظیفه‌شان پیش‌بینی محتمل‌ترین کلمه بعدی در یک جمله است. اما مانند کارآموزانی در محیط کاری سخت‌گیر، آنها از مجموعه قوانینی به نام «دستورات سیستمی» پیروی می‌کنند. این دستورات پایه‌های عملکردی مدل‌ها را مشخص می‌کنند و بایدها و نبایدهای آنها را تعیین می‌کنند.
انقلاب کنونی در حوزه هوش مصنوعی مولد، بدون مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) امکان‌پذیر نبود. LLMها، مبتنی بر ترانسفورمرها، معماری عصبی قدرتمند، سیستمهای هوش مصنوعی هستند که برای مدل‌سازی و پردازش زبان انسان استفاده می‌شوند. آنها به دلیل داشتن صدها میلیون یا حتی میلیاردها پارامتر که با استفاده از مجموعه‌ای عظیم از دادۀ متنی پیش‌آمدهاند، «مدل‌های زبانی بزرگ» یا LLM نامیده می‌شوند.
با گسترش عصر اطلاعات و با توجه به این‌که اکثر این اطلاعات
شرکت‌ها با تکیه بر تکنیک تحلیل احساسات می‌توانند بار عاطفی ارتباطات را
پیش از آنکه به متن کاوی در هوش مصنوعی بپردازیم، باید با
پیشرفت چشمگیر فناوری پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) در چند سال
سال 2019 را می‌توان سال ورود ترنسفورمر به حوزه پردازش زبان طبیعی
در نوشتار حاضر با انواع بردار کلمات، نحوه‌ی ایجاد آنها در پایتون
یکی از ویژگی‌های بارز مشاغل موفق در قرن بیست و یکم، تعامل
مدل‌های پیچیده جدید هوش مصنوعی مانند GPT-3، شرکت OpenAI به دلیل توانایی
گام بعدی هوش مصنوعی برای همه به موضوعی چالش برانگیز تبدیل شده
فناوری تشخیص گفتار گوگل به عنوان گامی به سمت هوشمند شدن ابزارها
پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از زیرشاخه‌های حوزه هوش مصنوعی است؛ در
محققان موسسه Skoltech و همکاران آنها از Mobile TeleSystems مفهوم «پیام‌های متنی
به اولین بخش از پردازش زبان طبیعی مدرن خوش آمدید. پردازش زبان
سازندگان Eleuther ابراز امیدواری کرده‌اند که این محصول می‌تواند یک جایگزین متن
اگر دیتاست‌تان در Hub نباشد، چه رویکردی در پیش می‌گیرید؟ می‌دانید که
فصل چهارم از دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با اکوسیستم هاگینگ فیس
به جرات می‌توان گفت که کارت مدل Model Card به لحاظ اهمیت با
آسان‌ترین روش برای اشتراک‌گذاری مدل از پیش آموزش داده شده این است
انتخاب مدل مناسب با Model Hub به مراتب آسان‌تر می‌شود. بنابراین، با
چهارمین فصل از دوره آموزش پردازش زبان طبیعی با اکوسیستم هاگینگ فیس
فصل سوم از دوره رایگان آموزش پردازش زبان طبیعی با اکوسیستم هاگینگ
پیوتر زلاسکو، مهندس مرکز پردازش زبان و گفتار جانز هاپکینز، مدل یادگیری
این قسمت از دوره آموزش پردازش زبان طبیعی با اکوسیستم هاگینگ فیس
یکی از برجسته‌ترین پیشرفتهای دنیای یادگیری ماشین، آموزش قابلیت درک ارتباطات انسانی
به باور کارشناسان، چت بات ها باید تا حدی به قابلیت پردازش
در فصل دوم دوره آموزش پردازش زبان طبیعی، نحوه‌ی استفاده از توکن‌کننده‌ها
یکی از بزرگ‌ترین وعده‌های دانشمندان نوعی فناوری است که بتواند مسئولیت انجام
فصل دوم دوره آموزش پردازش زبان طبیعی هم به پایان رسید و
این سؤال‌ها برایمان پیش می‌آید که چگونه قواعد ساده زبانی به گونه‌ای
در این قسمت از آموزش پردازش زبان طبیعی با اکوسیستم هاگینگ فیس
کاربرد هوش مصنوعی در نوشتن مقاله به مرحله قابل قبولی رسیده است.
محققان، سیستمی جدید ساخته‌اند که برای حل مسائل ریاضی دبستان آموزش دیده
پژوهشگران علوم کامپیوتر به تازگی عملکرد سیستمهای مکالمه از قبیل ربات‌های سخنگو
هوش مصنوعی جنبه‌هایی جدید از پردازش زبان در مغز را روشن می‌سازد.
هوشیو رسانه تخصصی هوش مصنوعی است که هدف آن انتشار جدیدترین اخبار، کاربردهای نوین هوش مصنوعی، چالش‌های فنی این حوزه و ارائه مقالات آموزشی است.
