مدل‌های زبانی بزرگ: رونمایی از معماری ترنسفورمر

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) انقلابی در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) ایجاد کرده‌اند و به ماشین‌ها امکان درک، تولید و تعامل با زبان انسان را به شیوه‌هایی بی‌سابقه داده‌اند. در قلب این مدل‌های قدرتمند، معماری ترنسفورمر قرار دارد؛ نوآوری پیشگامانه‌ای که بر محدودیت‌های مدل‌های توالی-به-توالی پیشین غلبه کرده است. این مقاله به بررسی پیچیدگی‌های معماری ترنسفورمر می‌پردازد و تاریخچه، اجزای اصلی و تأثیر آن بر دنیای هوش مصنوعی را کاوش می‌کند.

ظهور مدل‌های توالی-به-توالی

پیش از ترنسفورمر، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و انواع آن مانند LSTM (حافظه طولانی کوتاه‌مدت) و GRU (واحدهای بازگشتی دروازه‌ای)، معماری‌های غالب برای وظایف توالی-به-توالی بودند. این مدل‌ها دنباله‌های ورودی را عنصر به عنصر پردازش می‌کردند و یک حالت پنهان را که اطلاعات مربوط به گذشته را ثبت می‌کرد، حفظ می‌نمودند. با این حال، RNNها با محدودیت‌های متعددی روبرو بودند:

• محو شدن و انفجار گرادیان‌ها: آموزش RNNهای عمیق به دلیل مشکلات محو شدن و انفجار گرادیان چالش‌برانگیز بود، که یادگیری وابستگی‌های دوربرد را برای مدل دشوار می‌کرد.
• محاسبات متوالی: RNNها دنباله‌ها را به صورت متوالی پردازش می‌کردند، که موازی‌سازی را محدود کرده و آموزش را کند و از نظر محاسباتی پرهزینه می‌ساخت.
• دشواری در مدیریت دنباله‌های طولانی: RNNها در ثبت وابستگی‌های دوربرد در دنباله‌های طولانی با مشکل مواجه بودند، زیرا اطلاعات ابتدای دنباله ممکن بود در حین انتشار در شبکه از بین برود.

ترنسفورمر: یک تغییر پارادایم

در سال ۲۰۱۷، تیمی از محققان در Google Brain معماری ترنسفورمر را در مقاله برجسته خود با عنوان «توجه تمام آن چیزی است که نیاز دارید» معرفی کردند. ترنسفورمر بازگشت (recurrence) را به طور کامل کنار گذاشت و صرفاً بر مکانیزم توجه برای ثبت روابط بین بخش‌های مختلف دنباله ورودی تکیه کرد. این رویکرد انقلابی چندین مزیت ارائه داد:

• موازی‌سازی: ترنسفورمر می‌توانست کل دنباله ورودی را به صورت موازی پردازش کند، که به طور قابل توجهی سرعت آموزش و استنتاج را افزایش داد.
• وابستگی‌های دوربرد: مکانیزم توجه به مدل اجازه می‌داد تا مستقیماً به هر بخشی از دنباله ورودی، صرف‌نظر از فاصله، توجه کند و به طور مؤثری وابستگی‌های دوربرد را ثبت نماید.
• تفسیرپذیری: وزن‌های توجه، بینشی در مورد اینکه مدل بر کدام بخش‌های دنباله ورودی تمرکز کرده است، فراهم می‌کرد و مدل را تفسیرپذیرتر می‌ساخت.

اجزای اصلی ترنسفورمر

معماری ترنسفورمر از چندین جزء کلیدی تشکیل شده است که با هم برای پردازش و تولید متن کار می‌کنند. این اجزا عبارتند از:

۱. نهان‌سازی ورودی (Input Embedding)

دنباله ورودی ابتدا با استفاده از یک لایه نهان‌سازی (embedding layer) به دنباله‌ای از بردارهای متراکم تبدیل می‌شود. هر کلمه یا توکن زیرکلمه به یک نمایش برداری با ابعاد بالا نگاشت می‌شود که معنای معنایی آن را ثبت می‌کند. به عنوان مثال، کلمه «پادشاه» ممکن است با برداری نمایش داده شود که به بردارهای «ملکه» و «حاکم» نزدیک است.

۲. کدگذاری موقعیتی (Positional Encoding)

از آنجایی که ترنسفورمر به بازگشت تکیه نمی‌کند، به مکانیزمی برای کدگذاری موقعیت هر کلمه در دنباله نیاز دارد. این کار از طریق کدگذاری موقعیتی انجام می‌شود، که برداری را به هر نهان‌سازی کلمه اضافه می‌کند که موقعیت آن را در دنباله نشان می‌دهد. این نهان‌سازی‌های موقعیتی معمولاً بر اساس توابع سینوس و کسینوس با فرکانس‌های مختلف هستند. به عنوان مثال، کلمه اول در جمله ممکن است کدگذاری موقعیتی متفاوتی نسبت به کلمه دوم داشته باشد و به همین ترتیب.

۳. رمزگذار (Encoder)

رمزگذار مسئول پردازش دنباله ورودی و تولید یک نمایش متنی (contextualized) از هر کلمه است. این بخش از چندین لایه از بلوک‌های یکسان تشکیل شده است. هر بلوک شامل دو زیرلایه است:

• خود-توجهی چند-سر (Multi-Head Self-Attention): این لایه وزن‌های توجه را بین هر کلمه در دنباله ورودی و تمام کلمات دیگر در دنباله محاسبه می‌کند. وزن‌های توجه نشان می‌دهند که هر کلمه هنگام تشکیل نمایش متنی خود چقدر باید به کلمات دیگر توجه کند. جنبه «چند-سر» به این معنی است که مکانیزم توجه چندین بار به صورت موازی اعمال می‌شود و هر سر الگوهای توجه متفاوتی را یاد می‌گیرد.
• شبکه پیشخور (Feed Forward Network): این لایه یک شبکه عصبی پیشخور را به طور مستقل به هر نهان‌سازی کلمه اعمال می‌کند. این شبکه معمولاً از دو لایه کاملاً متصل با یک تابع فعال‌سازی ReLU در بین آنها تشکیل شده است.

هر یک از این زیرلایه‌ها با یک اتصال باقیمانده (residual connection) و نرمال‌سازی لایه (layer normalization) دنبال می‌شود. اتصال باقیمانده به کاهش مشکل محو شدن گرادیان کمک می‌کند، در حالی که نرمال‌سازی لایه به تثبیت آموزش کمک می‌کند.

۴. رمزگشا (Decoder)

رمزگشا مسئول تولید دنباله خروجی، با توجه به نمایش‌های متنی تولید شده توسط رمزگذار است. این بخش نیز از چندین لایه از بلوک‌های یکسان تشکیل شده است. هر بلوک شامل سه زیرلایه است:

• خود-توجهی چند-سر پوشانده (Masked Multi-Head Self-Attention): این لایه شبیه لایه خود-توجهی چند-سر در رمزگذار است، اما شامل یک پوشش (mask) است که از توجه هر کلمه به کلمات آینده در دنباله جلوگیری می‌کند. این امر برای اطمینان از اینکه رمزگشا هنگام تولید دنباله خروجی فقط از اطلاعات گذشته استفاده می‌کند، ضروری است.
• توجه چند-سر (Multi-Head Attention): این لایه وزن‌های توجه را بین خروجی لایه خود-توجهی چند-سر پوشانده و خروجی رمزگذار محاسبه می‌کند. این به رمزگشا اجازه می‌دهد تا هنگام تولید دنباله خروجی به بخش‌های مربوطه از دنباله ورودی توجه کند.
• شبکه پیشخور (Feed Forward Network): این لایه همانند شبکه پیشخور در رمزگذار است.

مانند رمزگذار، هر یک از این زیرلایه‌ها با یک اتصال باقیمانده و نرمال‌سازی لایه دنبال می‌شود.

۵. لایه خروجی

لایه نهایی رمزگشا یک لایه خطی است که به دنبال آن یک تابع فعال‌سازی سافت‌مکس قرار دارد. این لایه یک توزیع احتمال بر روی تمام کلمات ممکن در واژگان خروجی می‌دهد. کلمه‌ای که بالاترین احتمال را دارد به عنوان کلمه بعدی در دنباله خروجی انتخاب می‌شود.

مکانیزم توجه: کلید موفقیت ترنسفورمر

مکانیزم توجه نوآوری اصلی معماری ترنسفورمر است. این مکانیزم به مدل اجازه می‌دهد تا هنگام پردازش هر کلمه، بر روی مرتبط‌ترین بخش‌های دنباله ورودی تمرکز کند. مکانیزم توجه با محاسبه مجموعه‌ای از وزن‌های توجه کار می‌کند که نشان می‌دهند هر کلمه چقدر باید به کلمات دیگر در دنباله توجه کند.

وزن‌های توجه با استفاده از فرمول زیر محاسبه می‌شوند:

Attention(Q, K, V) = softmax((QK^T) / sqrt(d_k))V

که در آن:

• Q ماتریس پرس‌وجوها (queries) است
• K ماتریس کلیدها (keys) است
• V ماتریس مقادیر (values) است
• d_k بُعد کلیدها است

پرس‌وجوها، کلیدها و مقادیر همگی از نهان‌سازی‌های ورودی مشتق می‌شوند. پرس‌وجوها نماینده کلماتی هستند که مورد توجه قرار می‌گیرند، کلیدها نماینده کلماتی هستند که از آنها توجه می‌شود و مقادیر نماینده اطلاعاتی هستند که مورد توجه قرار می‌گیرند. وزن‌های توجه با گرفتن ضرب نقطه‌ای پرس‌وجوها و کلیدها، مقیاس‌بندی نتیجه با جذر بُعد کلیدها و سپس اعمال تابع سافت‌مکس محاسبه می‌شوند. تابع سافت‌مکس تضمین می‌کند که مجموع وزن‌های توجه برابر با ۱ باشد. سپس وزن‌های توجه در مقادیر ضرب می‌شوند تا مجموع وزنی مقادیر تولید شود که نمایش متنی کلمه را نشان می‌دهد.

توجه چند-سر

ترنسفورمر از توجه چند-سر استفاده می‌کند، به این معنی که مکانیزم توجه چندین بار به صورت موازی اعمال می‌شود و هر سر الگوهای توجه متفاوتی را یاد می‌گیرد. این به مدل اجازه می‌دهد تا انواع مختلفی از روابط بین کلمات در دنباله ورودی را ثبت کند. به عنوان مثال، یک سر ممکن است یاد بگیرد که به روابط نحوی توجه کند، در حالی که سر دیگر ممکن است یاد بگیرد که به روابط معنایی توجه کند.

خروجی‌های سرهای توجه چندگانه با هم الحاق شده و سپس از یک لایه خطی عبور داده می‌شوند تا نمایش متنی نهایی کلمه تولید شود.

کاربردهای LLMهای مبتنی بر ترنسفورمر

معماری ترنسفورمر توسعه LLMهای قدرتمندی را امکان‌پذیر کرده است که در طیف گسترده‌ای از وظایف NLP به نتایج پیشرفته‌ای دست یافته‌اند. برخی از برجسته‌ترین کاربردهای LLMهای مبتنی بر ترنسفورمر عبارتند از:

• تولید متن: LLMها می‌توانند متنی واقع‌گرایانه و منسجم تولید کنند، که آنها را برای وظایفی مانند نوشتن مقاله، ایجاد محتوای بازاریابی و تولید محتوای خلاقانه مفید می‌سازد. به عنوان مثال، سیستم‌هایی مانند GPT-3 و LaMDA می‌توانند فرمت‌های متنی خلاقانه مختلفی مانند شعر، کد، فیلمنامه، قطعات موسیقی، ایمیل، نامه و غیره تولید کنند.
• ترجمه ماشینی: LLMها به طور قابل توجهی دقت سیستم‌های ترجمه ماشینی را بهبود بخشیده‌اند و ارتباطی روان بین افرادی که به زبان‌های مختلف صحبت می‌کنند را امکان‌پذیر ساخته‌اند. سرویس‌هایی مانند Google Translate و DeepL از معماری‌های ترنسفورمر برای قابلیت‌های ترجمه خود استفاده می‌کنند.
• پاسخ به سؤال: LLMها می‌توانند بر اساس یک متن داده شده به سؤالات پاسخ دهند، که آنها را برای وظایفی مانند پشتیبانی مشتری و بازیابی اطلاعات مفید می‌سازد. نمونه‌ها شامل سیستم‌هایی هستند که می‌توانند به سؤالات مربوط به یک سند یا وب‌سایت پاسخ دهند.
• خلاصه‌سازی متن: LLMها می‌توانند خلاصه‌های موجزی از اسناد طولانی تولید کنند و در وقت و تلاش خوانندگان صرفه‌جویی کنند. این قابلیت می‌تواند برای خلاصه‌سازی مقالات خبری، مقالات پژوهشی یا اسناد حقوقی استفاده شود.
• تحلیل احساسات: LLMها می‌توانند احساسات (مثبت، منفی یا خنثی) بیان شده در یک قطعه متن را تعیین کنند و به کسب‌وکارها امکان درک نظرات و بازخورد مشتریان را می‌دهند. این قابلیت معمولاً در نظارت بر رسانه‌های اجتماعی و تحلیل نظرات مشتریان استفاده می‌شود.
• تولید کد: برخی از LLMها، مانند Codex، قادر به تولید کد در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف هستند و به توسعه‌دهندگان در نوشتن و اشکال‌زدایی نرم‌افزار کمک می‌کنند.

تأثیر LLMها بسیار فراتر از این کاربردهای خاص است. آنها همچنین در زمینه‌هایی مانند کشف دارو، علم مواد و مدل‌سازی مالی مورد استفاده قرار می‌گیرند که نشان‌دهنده تطبیق‌پذیری و پتانسیل آنها برای نوآوری است.

نمونه‌هایی از مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر

چندین LLM برجسته بر اساس معماری ترنسفورمر ساخته شده‌اند. در اینجا چند نمونه قابل توجه آورده شده است:

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): این مدل که توسط گوگل توسعه یافته است، یک مدل از پیش آموزش‌دیده است که می‌توان آن را برای انواع وظایف NLP تنظیم دقیق (fine-tune) کرد. این مدل به دلیل توانایی در درک بافت کلمات در یک جمله شناخته شده است که منجر به بهبود عملکرد در وظایفی مانند پاسخ به سؤال و تحلیل احساسات می‌شود.
• سری GPT (Generative Pre-trained Transformer) (GPT-2, GPT-3, GPT-4): این مدل‌ها که توسط OpenAI توسعه یافته‌اند، به دلیل قابلیت‌های چشمگیر تولید متن خود شناخته شده‌اند. آنها قادر به تولید متنی واقع‌گرایانه و منسجم در طیف گسترده‌ای از موضوعات هستند.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): این مدل که توسط گوگل توسعه یافته است، مدلی است که تمام وظایف NLP را به عنوان مسائل متن-به-متن در نظر می‌گیرد. این به آن اجازه می‌دهد تا به راحتی برای انواع وظایف با استفاده از یک مدل واحد تنظیم دقیق شود.
• LaMDA (Language Model for Dialogue Applications): مدل دیگری از گوگل، LaMDA برای کاربردهای گفتگو طراحی شده است و به دلیل توانایی در تولید مکالمات طبیعی و جذاب شناخته شده است.
• BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer): این مدل که توسط فیسبوک توسعه یافته است، مدلی است که هم برای وظایف تولید متن و هم درک متن طراحی شده است. این مدل اغلب برای وظایفی مانند خلاصه‌سازی متن و ترجمه ماشینی استفاده می‌شود.

چالش‌ها و مسیرهای آینده

در حالی که LLMهای مبتنی بر ترنسفورمر به پیشرفت‌های چشمگیری دست یافته‌اند، با چندین چالش نیز روبرو هستند:

• هزینه محاسباتی: آموزش و استقرار LLMها می‌تواند از نظر محاسباتی پرهزینه باشد و به منابع و انرژی قابل توجهی نیاز دارد. این امر دسترسی به این مدل‌ها را برای سازمان‌هایی با بودجه و زیرساخت‌های بزرگ محدود می‌کند.
• نیاز به داده: LLMها برای آموزش مؤثر به مقادیر عظیمی از داده نیاز دارند. این می‌تواند برای وظایفی که داده‌ها کمیاب یا به سختی قابل دستیابی هستند، یک چالش باشد.
• سوگیری و انصاف: LLMها می‌توانند سوگیری‌های موجود در داده‌هایی که بر روی آنها آموزش دیده‌اند را به ارث ببرند، که منجر به نتایج ناعادلانه یا تبعیض‌آمیز می‌شود. رسیدگی به این سوگیری‌ها برای اطمینان از استفاده مسئولانه و اخلاقی از LLMها حیاتی است.
• تفسیرپذیری: در حالی که مکانیزم توجه بینش‌هایی را در مورد فرآیند تصمیم‌گیری مدل فراهم می‌کند، LLMها هنوز تا حد زیادی جعبه‌های سیاه هستند. بهبود تفسیرپذیری این مدل‌ها برای ایجاد اعتماد و درک محدودیت‌های آنها مهم است.
• واقعیت‌سنجی و توهم (Hallucination): LLMها گاهی اوقات می‌توانند اطلاعات نادرست یا بی‌معنی تولید کنند، پدیده‌ای که به عنوان «توهم» شناخته می‌شود. بهبود واقعیت‌سنجی LLMها یک حوزه تحقیقاتی در حال پیشرفت است.

مسیرهای تحقیقاتی آینده در زمینه LLMهای مبتنی بر ترنسفورمر عبارتند از:

• معماری‌های کارآمد: توسعه معماری‌های کارآمدتر که به منابع محاسباتی و داده‌های کمتری نیاز دارند.
• هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI): بهبود تفسیرپذیری LLMها برای درک فرآیندهای تصمیم‌گیری آنها.
• کاهش سوگیری: توسعه تکنیک‌هایی برای کاهش سوگیری‌ها در LLMها و تضمین انصاف.
• ادغام دانش: ادغام منابع دانش خارجی در LLMها برای بهبود واقعیت‌سنجی و توانایی‌های استدلال آنها.
• یادگیری چندوجهی: گسترش LLMها برای مدیریت چندین وجه، مانند متن، تصویر و صدا.

نتیجه‌گیری

معماری ترنسفورمر انقلابی در حوزه NLP ایجاد کرده و توسعه LLMهای قدرتمندی را امکان‌پذیر ساخته است که می‌توانند زبان انسان را به شیوه‌هایی بی‌سابقه درک کنند، تولید کنند و با آن تعامل داشته باشند. در حالی که چالش‌ها همچنان باقی هستند، ترنسفورمر راه را برای عصر جدیدی از فناوری‌های زبان مبتنی بر هوش مصنوعی هموار کرده است که پتانسیل تحول در صنایع مختلف و جنبه‌های زندگی ما را دارند. با ادامه پیشرفت تحقیقات، می‌توان انتظار داشت که در سال‌های آینده شاهد نوآوری‌های چشمگیرتری باشیم که پتانسیل کامل مدل‌های زبانی و کاربردهای آنها را در سراسر جهان آزاد می‌کند. تأثیر LLMها در سطح جهانی احساس خواهد شد و بر نحوه ارتباط، یادگیری و تعامل ما با فناوری تأثیر خواهد گذاشت.