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
عرضه GPT-5 یک از بزرگ‌ترین اتفاقات سال جاری در روند توسعه مدل‌های زبانی هوش مصنوعی به شمار می‌آید. این مدل نه‌تنها بهبود چشمگیری در درک زبان طبیعی، استدلال منطقی و توانایی حل مسائل پیچیده نشان می‌دهد، بلکه مجموعه‌ای از قابلیت‌های تازه را نیز ارائه کرده است که آن را از نسل‌های قبلی متمایز می‌سازد.
مدل‌های زبانی پیش‌بینی‌کننده‌های قدرتمندی برای کلمه بعدی هستند. تنظیم پارامتر دما اهمیت زیادی دارد چون به تعیین احتمال انتخاب گزینه‌های مختلف برای کلمه بعدی کمک می‌کند.
در نگاه اول، شاید به نظر برسد هر کسی می‌تواند با چند دستور ساده از ChatGPT یا مدل‌های مشابه، پاسخ بگیرد؛ اما تفاوت زمانی آشکار می‌شود که خروجی دقیق، کارآمد و سفارشی لازم باشد.
در یکی دو سال اخیر و با محبوبیت فزاینده مدل‌های زبانی بزرگ، برای درصد بسیار زیادی از افراد موتورهای جست‌وجو دیگر انتخاب اول برای یافتن اطلاعات در فضای اینترنت نیستند.
مدل‌های بنیادی، با وجود تحول بزرگی که ایجاد کرده‌اند، خالی از ضعف نیستند. شناخت این محدودیت‌ها برای استفاده درست و مسئولانه از این ابزارهای قدرتمند ضروری است. در ادامه این محدودیت‌ها را بررسی می‌کنیم.
اکنون زمان خوبی است تا نگاهی به وضعیت فعلی هوش مصنوعی بیندازیم و ببینیم در آینده چه تغییراتی ممکن است رخ دهد.
پردازش زبان طبیعی یا NLP فرآیندی است که به کامپیوترها امکان درک و تحلیل زبان انسانی را می‌دهد. پیشرفتهای اخیر در این حوزه، زیربنای توسعه چت‌بات‌های هوش مصنوعی مولد امروزی شده‌اند.
احسان عزیزی، هم‌بنیان‌گذار Aval Ai، می‌گوید توسعه مدل هوش مصنوعی در ایران منطقی نیست و باید به‌جای آن از مدل‌های متن‌باز جهانی استفاده کرد.
به نظر می‌رسد رقابت برای ساخت مدل‌های زبانی بزرگ به پایان رسیده است و تنها چند برنده واضح در این رقابت باقی‌مانده‌اند.
یک دستیار هوش مصنوعی برنامه‌نویسی به جای تولید کد درخواستی، به کاربر توصیه کرد خودش کدنویسی را یاد بگیرد. این رفتار غیرمنتظره که در انجمن رسمی کرسور گزارش شده، بحث‌های جالبی درباره آینده رابطه برنامه‌نویسان و ابزارهای هوش مصنوعی به راه انداخته است.
در حالی که OpenAI، همچنان مدل‌های استدلالی قدرتمندتری مانند سری جدید o3 را معرفی می‌کند، مایکروسافت نیز دست روی دست نگذاشته است. این شرکت در حال توسعه مدل‌های کوچک‌تر و قدرتمندتری است که تحت برند خود عرضه می‌شوند. اخیراً چند تن از محققان فعلی و سابق مایکروسافت و دانشمندان هوش
هوش مصنوعی مانوس، محصول جدید چین، در مدت کوتاهی به یکی از داغ‌ترین بحث‌های فناوری تبدیل شده است. این دستیار دیجیتال با توانایی انجام تحقیقات پیچیده و تعامل مستقیم با کاربران، نویدبخش آینده‌ای جدید در دنیای AI است، اما همچنان با چالش‌های فنی مواجه است.
یک تحقیق جدید از سوی مایکروسافت اندازه برخی از قدرتمندترین مدل‌های هوش مصنوعی که امروزه وجود دارند را مورد بررسی قرار داده است و اندازه آنها را تخمین زده است، ویژگی خاصی که معمولاً به عنوان یک راز نگهداری می‌شود. مایکروسافت همچنین ادعا می‌کند که مدل Claude 3.5 Sonnet شامل
علی‌بابا به‌تازگی مدل هوش مصنوعی جدید خود یعنی Qwen2.5-Max را منتشر کرده است که پیشرفته‌ترین مدل این شرکت تاکنون محسوب می‌شود.
چینی‌ها روز گذشته یک مدل هوش مصنوعی متن‌باز به اسم دیپ سیک (DeepSeek) را عرضه کردند؛ این هوش مصنوعی جدید نه تنها تصورات قبلی درباره هوش مصنوعی را به چالش کشید، بلکه بعضی از تحلیلگران باور دارند در ریزش بازار کریپتو هم مؤثر بود.
سوگیری اتوماسیون به یکی از پدیده‌های مهم در عصر دیجیتال تبدیل شده است که در آن افراد به طور غیرمنطقی و بدون بررسی دقیق به تصمیمات سیستمهای خودکار اعتماد می‌کنند.
محققان در حال توسعه سیستم هوش مصنوعی هستند که امیدوارند به زودی به انسان‌ها اجازه دهد، زبان‌های بسیاری را که حیوانات برای برقراری ارتباط با یکدیگر استفاده می‌کنند، درک کنند.
گوگل در حال کار بر روی مدلی به سبک OpenAI o1 است؛ این مدل جدید «Centaur » نام دارد.
آمازون نسخه جدید و ارتقاءیافته‌ای از ابزار هوش مصنوعی خود به نام Q Developer Agent را معرفی کرده است
هوش مصنوعی متن‌باز از مدل‌های بسته پیشی خواهد گرفت، همان‌طور که لینوکس از یونیکس جلوتر افتاد.
وقتی مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمرها معرفی شدند، تحول بزرگی در دنیای هوش مصنوعی ایجاد شد. اما در این بین یک مشکل مهم وجود داشت. وقتی یک مدل خیلی بزرگ می‌شد و محققان می‌خواستند فقط بخشی از آن را آموزش دهند، تنها راه‌حل این بود که کل مدل را از ابتدا
اخیراً یک تیم تحقیقاتی از چین مقاله‌ای با عنوان «Html بهتر از متن ساده برای مدل‌سازی دانش بازیابی‌شده در سیستمهای RAG» منتشر کرده است.
هوش مصنوعی جمنای گوگل یک قدم به ChatGPT نزدیک‌تر شده است و اکنون می‌تواند اطلاعات مورد نظر کاربران را به خاطر بسپارد و در پاسخ‌های خود از آن اطلاعات استفاده کند.
مرکز تحقیقات هوش مصنوعی پارت از عرضه یکی از دستاوردهای خود در زمینه چت‌بات‌های هوشمند کسبوکار خبر داد. چت‌بات هوش مصنوعی «دانابات» با هدف هوشمندسازی بخش ارتباط با مشتریان کسب‌وکارها و بهینه‌سازی فرایند پاسخگویی به مشتریان، اول آذر ماه به صورت عمومی عرضه شد و در دسترس کسب‌وکارهای فارسی‌زبان قرار
تحقیقات نشان می‌دهد که سازمان‌هایی که از هوش مصنوعی در فعالیت‌های مالی خود استفاده می‌کنند، معمولاً عملکرد بهتری دارند و بازگشت سرمایه (ROI) بالاتری را تجربه می‌کنند
مدل‌های زبانی بزرگ تا زمانی که توسط سنجه‌های معتبر مورد ارزیابی قرار نگیرند، کیفیت عملکرد آنها مشخص نمی‌شود و مورد اعتماد اکوسیستم هوش مصنوعی قرار نمی‌گیرند.
به نظر می‌رسد که مدل‌های زبانی بزرگ به طور ضمنی در حال یادگیری حقایق کلی درباره جهان هستند، اما طبق تازه‌ترین مطالعاتی که صورت گرفته است، اینطور نیست!
روژه llm.c نشان می‌دهد که اکنون می‌توان مدل GPT-2 را تنها در ۲۴ ساعت و با استفاده از یک دسته ۸ تایی ا پردازنده‌های گرافیکی XH100 آموزش داد
بررسی نحوه تاثیر داده‌های با کیفیت بر بهبود نتایج بیماران، ایجاد نوآوری در فناوری سلامت و ارتقای کارایی سیستمهای هوش مصنوعی اختصاص یافت.
شرکت آنتروپیک، جدی‌ترین رقیب OpenAI و شرکت فعال در زمینه هوش مصنوعی، در حال تغییر نحوه تعامل انسان‌ها با کامپیوترهاست.
اکنون این ویژگی در نسخه بتای iOS 18.2 برای توسعه‌دهندگان به‌صورت زودهنگام قابل دسترسی است.
به تازگی مشخص شده است که مدل هوش مصنوعی whisper با مشکلات جدی دست و پنجه نرم می‌کند.
سازمان جهانی بهداشت تنهایی را به عنوان یک «مسئله جهانی در حوزه بهداشت عمومی» معرفی کرد که به اندازه کشیدن روزانه ۱۵ نخ سیگار برای سلامت افراد مضر است.
انتظار بالا از هوش مصنوعی مولد به نظارت انسانی زیادی نیاز دارد که خود در تضاد با بهره‌وری است.
مدل جدید OpenAI با نام «o1» به تازگی منتشر شده و ادعا می‌کند که قادر به «استدلال» و حتی «تفکر» است، اما این ادعا با شک و تردید مواجه شده است.
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.
هوشیو رسانه‌ای تخصصی در حوزه هوش مصنوعی است که با هدف ایجاد محیطی فراگیر و پویا به ترویج و ارتقای این دانش می‌پردازد. ما تلاش می‌کنیم تا علاقه‌مندان به این حوزه درک عمیق‌تری از هوش مصنوعی پیدا کنند، از جدیدترین تحولات آن در ایران و جهان مطلع شوند و فعالان و پیشروان این صنعت را بشناسند. هوشیو با تمرکز بر تولید محتوای چندرسانه‌ای شامل ویدئوکست، پادکست، موشن‌گرافیک و … تجربه‌ای جذاب و آموزنده برای مخاطبان فراهم می‌کند. همچنین، هوشیو با پوشش رسانه‌ای گسترده رویدادهای هوش مصنوعی در ایران و جهان، بستری را برای اطلاع‌رسانی و تعامل میان فعالان و علاقه‌مندان این حوزه ایجاد کرده است.
تمام حقوق این وبسایت متعلق به هوشیو است. کپی‌برداری از محتوای هوشیو با ذکر منبع بلامانع است.
