பெரிய மொழி மாதிரிகள்: டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பை வெளிக்கொணர்தல்

பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs) இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) துறையில் ஒரு புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளன, இது இயந்திரங்களை மனித மொழியை முன்னோடியில்லாத வழிகளில் புரிந்துகொள்ளவும், உருவாக்கவும், மற்றும் தொடர்பு கொள்ளவும் உதவுகிறது. இந்த சக்திவாய்ந்த மாதிரிகளின் மையத்தில் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பு உள்ளது, இது முந்தைய வரிசை-க்கு-வரிசை மாதிரிகளின் வரம்புகளைக் கடந்து வந்த ஒரு அற்புதமான கண்டுபிடிப்பு. இந்தக் கட்டுரை டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பின் நுணுக்கங்களை ஆராய்ந்து, அதன் வரலாறு, முக்கிய கூறுகள் மற்றும் AI உலகில் அதன் தாக்கத்தை விளக்குகிறது.

வரிசை-க்கு-வரிசை மாதிரிகளின் எழுச்சி

டிரான்ஸ்ஃபார்மருக்கு முன்பு, தொடர் நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள் (RNNs) மற்றும் அவற்றின் மாறுபாடுகளான LSTMs (நீண்ட குறுகிய கால நினைவகம்) மற்றும் GRUs (கேட்டட் ரெக்கரண்ட் யூனிட்ஸ்) ஆகியவை வரிசை-க்கு-வரிசை பணிகளுக்கான ஆதிக்க கட்டமைப்புகளாக இருந்தன. இந்த மாதிரிகள் உள்ளீட்டு வரிசைகளை ஒரு நேரத்தில் ஒரு உறுப்பாகச் செயலாக்கின, இது கடந்த காலத்தைப் பற்றிய தகவல்களைப் பிடித்து வைத்திருக்கும் ஒரு மறைக்கப்பட்ட நிலையை பராமரித்தது. இருப்பினும், RNN கள் பல வரம்புகளால் அவதிப்பட்டன:

• சரிந்துபோகும் மற்றும் வெடிக்கும் சரிவுகள் (Vanishing and Exploding Gradients): ஆழமான RNN களுக்கு பயிற்சி அளிப்பது, சரிந்துபோகும் மற்றும் வெடிக்கும் சரிவு சிக்கல்கள் காரணமாக சவாலாக இருந்தது, இது மாதிரி நீண்ட தூர சார்புகளைக் கற்றுக்கொள்வதை கடினமாக்கியது.
• வரிசைமுறை கணக்கீடு: RNN கள் வரிசைகளை வரிசையாக செயலாக்கின, இது இணை செயலாக்கத்தை மட்டுப்படுத்தியது மற்றும் பயிற்சியை மெதுவாகவும் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாகவும் ஆக்கியது.
• நீண்ட வரிசைகளைக் கையாள்வதில் சிரமம்: RNN கள் நீண்ட வரிசைகளில் உள்ள நீண்ட தூர சார்புகளைப் பிடிக்க போராடின, ஏனெனில் வரிசையின் தொடக்கத்திலிருந்து வரும் தகவல்கள் நெட்வொர்க் வழியாகப் பரவும்போது இழக்கப்படலாம்.

டிரான்ஸ்ஃபார்மர்: ஒரு முன்னுதாரண மாற்றம்

2017 ஆம் ஆண்டில், கூகிள் பிரெய்னில் உள்ள ஒரு ஆராய்ச்சியாளர் குழு, தங்களின் புகழ்பெற்ற "Attention is All You Need" என்ற ஆய்வுக் கட்டுரையில் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பை அறிமுகப்படுத்தியது. டிரான்ஸ்ஃபார்மர் தொடர்ச்சியை முழுவதுமாக கைவிட்டு, உள்ளீட்டு வரிசையின் வெவ்வேறு பகுதிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் பிடிக்க கவன ஈர்ப்பு வழிமுறையை மட்டுமே நம்பியிருந்தது. இந்த புரட்சிகரமான அணுகுமுறை பல நன்மைகளை வழங்கியது:

• இணை செயலாக்கம்: டிரான்ஸ்ஃபார்மர் முழு உள்ளீட்டு வரிசையையும் இணையாக செயலாக்க முடியும், இது பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்தை கணிசமாக வேகப்படுத்துகிறது.
• நீண்ட தூர சார்புகள்: கவன ஈர்ப்பு வழிமுறையானது, மாதிரி உள்ளீட்டு வரிசையின் எந்தப் பகுதிக்கும் நேரடியாக கவனம் செலுத்த அனுமதித்தது, தூரத்தைப் பொருட்படுத்தாமல், நீண்ட தூர சார்புகளை திறம்படப் பிடித்தது.
• விளக்கமளிக்கும் தன்மை: கவன ஈர்ப்பு எடைகள், உள்ளீட்டு வரிசையின் எந்தப் பகுதிகளில் மாதிரி கவனம் செலுத்துகிறது என்பது குறித்த நுண்ணறிவுகளை வழங்கின, இது மாதிரியை மேலும் விளக்கமளிக்கக்கூடியதாக மாற்றியது.

டிரான்ஸ்ஃபார்மரின் முக்கிய கூறுகள்

டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பு உரை செயலாக்கம் மற்றும் உருவாக்கத்திற்கு ஒன்றாகச் செயல்படும் பல முக்கிய கூறுகளைக் கொண்டுள்ளது. இந்தக் கூறுகள் பின்வருமாறு:

1. உள்ளீட்டு உட்பொதித்தல் (Input Embedding)

உள்ளீட்டு வரிசை முதலில் ஒரு உட்பொதித்தல் அடுக்கு (embedding layer) மூலம் அடர்த்தியான வெக்டர்களின் வரிசையாக மாற்றப்படுகிறது. ஒவ்வொரு சொல் அல்லது துணைச்சொல் டோக்கனும் அதன் சொற்பொருள் அர்த்தத்தைப் பிடிக்கும் ஒரு உயர்-பரிமாண வெக்டர் பிரதிநிதித்துவத்துடன் வரைபடமாக்கப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, "அரசன்" என்ற வார்த்தை "ராணி" மற்றும் "ஆட்சியாளர்" ஆகிய வார்த்தைகளின் வெக்டர்களுக்கு நெருக்கமான ஒரு வெக்டரால் குறிப்பிடப்படலாம்.

2. நிலைசார் குறியாக்கம் (Positional Encoding)

டிரான்ஸ்ஃபார்மர் தொடர்ச்சியைச் சார்ந்து இல்லாததால், வரிசையில் ஒவ்வொரு வார்த்தையின் நிலையையும் குறியாக்கம் செய்ய ஒரு வழிமுறை தேவை. இது நிலைசார் குறியாக்கம் (positional encoding) மூலம் அடையப்படுகிறது, இது ஒவ்வொரு வார்த்தையின் உட்பொதித்தலுக்கும் வரிசையில் அதன் நிலையைக் குறிக்கும் ஒரு வெக்டரைச் சேர்க்கிறது. இந்த நிலைசார் உட்பொதித்தல்கள் பொதுவாக வெவ்வேறு அதிர்வெண்களுடன் சைன் மற்றும் கோசைன் செயல்பாடுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. எடுத்துக்காட்டாக, வாக்கியத்தின் முதல் வார்த்தை இரண்டாவது வார்த்தையை விட வேறுபட்ட நிலைசார் குறியாக்கத்தைக் கொண்டிருக்கலாம், மற்றும் பல.

3. குறியாக்கி (Encoder)

குறியாக்கி உள்ளீட்டு வரிசையை செயலாக்குவதற்கும் ஒவ்வொரு வார்த்தையின் சூழல் சார்ந்த பிரதிநிதித்துவத்தை உருவாக்குவதற்கும் பொறுப்பாகும். இது ஒரே மாதிரியான தொகுதிகளின் பல அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளது. ஒவ்வொரு தொகுதியும் இரண்டு துணை அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளது:

• பல-முனை சுய-கவன ஈர்ப்பு (Multi-Head Self-Attention): இந்த அடுக்கு உள்ளீட்டு வரிசையில் உள்ள ஒவ்வொரு வார்த்தைக்கும் மற்றும் வரிசையில் உள்ள மற்ற எல்லா வார்த்தைகளுக்கும் இடையிலான கவன ஈர்ப்பு எடைகளைக் கணக்கிடுகிறது. கவன ஈர்ப்பு எடைகள், ஒவ்வொரு வார்த்தையும் அதன் சூழல் சார்ந்த பிரதிநிதித்துவத்தை உருவாக்கும்போது மற்ற வார்த்தைகளுக்கு எவ்வளவு கவனம் செலுத்த வேண்டும் என்பதைக் குறிக்கின்றன. "பல-முனை" அம்சம் என்பது கவன ஈர்ப்பு வழிமுறை இணையாக பலமுறை பயன்படுத்தப்படுகிறது, ஒவ்வொரு முனையும் வெவ்வேறு கவன ஈர்ப்பு முறைகளைக் கற்றுக்கொள்கிறது.
• ஊட்டம்-முன்னோக்கு வலைப்பின்னல் (Feed Forward Network): இந்த அடுக்கு ஒவ்வொரு வார்த்தையின் உட்பொதித்தலுக்கும் சுயாதீனமாக ஒரு ஊட்டம்-முன்னோக்கு நரம்பியல் வலைப்பின்னலைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த வலைப்பின்னல் பொதுவாக இடையில் ஒரு ReLU செயல்படுத்தல் செயல்பாட்டுடன் இரண்டு முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளது.

இந்த துணை அடுக்குகள் ஒவ்வொன்றும் ஒரு மீதமுள்ள இணைப்பு (residual connection) மற்றும் அடுக்கு இயல்பாக்கம் (layer normalization) ஆகியவற்றால் பின்பற்றப்படுகின்றன. மீதமுள்ள இணைப்பு சரிந்துபோகும் சரிவு சிக்கலைக் குறைக்க உதவுகிறது, அதே நேரத்தில் அடுக்கு இயல்பாக்கம் பயிற்சியை நிலைப்படுத்த உதவுகிறது.

4. குறிவிலக்கி (Decoder)

குறிவிலக்கி, குறியாக்கியால் உருவாக்கப்பட்ட சூழல் சார்ந்த பிரதிநிதித்துவங்களைக் கொண்டு, வெளியீட்டு வரிசையை உருவாக்குவதற்குப் பொறுப்பாகும். இதுவும் ஒரே மாதிரியான தொகுதிகளின் பல அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளது. ஒவ்வொரு தொகுதியும் மூன்று துணை அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளது:

• மறைக்கப்பட்ட பல-முனை சுய-கவன ஈர்ப்பு (Masked Multi-Head Self-Attention): இந்த அடுக்கு குறியாக்கியில் உள்ள பல-முனை சுய-கவன ஈர்ப்பு அடுக்கைப் போன்றது, ஆனால் இது வரிசையில் எதிர்கால வார்த்தைகளுக்கு ஒவ்வொரு வார்த்தையும் கவனம் செலுத்துவதைத் தடுக்கும் ஒரு முகமூடியை உள்ளடக்கியது. வெளியீட்டு வரிசையை உருவாக்கும்போது குறிவிலக்கி கடந்த காலத்திலிருந்து மட்டுமே தகவலைப் பயன்படுத்துகிறது என்பதை உறுதிப்படுத்த இது அவசியம்.
• பல-முனை கவன ஈர்ப்பு (Multi-Head Attention): இந்த அடுக்கு மறைக்கப்பட்ட பல-முனை சுய-கவன ஈர்ப்பு அடுக்கின் வெளியீட்டிற்கும் குறியாக்கியின் வெளியீட்டிற்கும் இடையிலான கவன ஈர்ப்பு எடைகளைக் கணக்கிடுகிறது. இது வெளியீட்டு வரிசையை உருவாக்கும்போது உள்ளீட்டு வரிசையின் தொடர்புடைய பகுதிகளுக்கு கவனம் செலுத்த குறிவிலக்கியை அனுமதிக்கிறது.
• ஊட்டம்-முன்னோக்கு வலைப்பின்னல் (Feed Forward Network): இந்த அடுக்கு குறியாக்கியில் உள்ள ஊட்டம்-முன்னோக்கு வலைப்பின்னலைப் போன்றது.

குறியாக்கியைப் போலவே, இந்த துணை அடுக்குகள் ஒவ்வொன்றும் ஒரு மீதமுள்ள இணைப்பு மற்றும் அடுக்கு இயல்பாக்கம் ஆகியவற்றால் பின்பற்றப்படுகின்றன.

5. வெளியீட்டு அடுக்கு (Output Layer)

குறிவிலக்கியின் இறுதி அடுக்கு ஒரு நேரியல் அடுக்கு மற்றும் அதைத் தொடர்ந்து ஒரு சாஃப்ட்மேக்ஸ் செயல்படுத்தல் செயல்பாடு ஆகும். இந்த அடுக்கு சொல்லகராதியில் உள்ள அனைத்து சாத்தியமான வார்த்தைகளின் மீதும் ஒரு நிகழ்தகவு பரவலை வெளியிடுகிறது. அதிக நிகழ்தகவு கொண்ட வார்த்தை வெளியீட்டு வரிசையில் அடுத்த வார்த்தையாகத் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது.

கவன ஈர்ப்பு வழிமுறை: டிரான்ஸ்ஃபார்மரின் வெற்றிக்கு திறவுகோல்

கவன ஈர்ப்பு வழிமுறை என்பது டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பின் முக்கிய கண்டுபிடிப்பு ஆகும். இது ஒவ்வொரு வார்த்தையையும் செயலாக்கும்போது உள்ளீட்டு வரிசையின் மிகவும் பொருத்தமான பகுதிகளில் கவனம் செலுத்த மாதிரியை அனுமதிக்கிறது. கவன ஈர்ப்பு வழிமுறை, ஒவ்வொரு வார்த்தையும் வரிசையில் உள்ள மற்ற வார்த்தைகளுக்கு எவ்வளவு கவனம் செலுத்த வேண்டும் என்பதைக் குறிக்கும் கவன ஈர்ப்பு எடைகளின் தொகுப்பைக் கணக்கிடுவதன் மூலம் செயல்படுகிறது.

கவன ஈர்ப்பு எடைகள் பின்வரும் சூத்திரத்தைப் பயன்படுத்தி கணக்கிடப்படுகின்றன:

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

இதில்:

• Q என்பது வினவல்களின் அணி
• K என்பது திறவுகோல்களின் அணி
• V என்பது மதிப்புகளின் அணி
• d_k என்பது திறவுகோல்களின் பரிமாணம்

வினவல்கள், திறவுகோல்கள் மற்றும் மதிப்புகள் அனைத்தும் உள்ளீட்டு உட்பொதித்தல்களிலிருந்து பெறப்படுகின்றன. வினவல்கள் கவனம் செலுத்தப்படும் வார்த்தைகளைக் குறிக்கின்றன, திறவுகோல்கள் எந்த வார்த்தைகளிலிருந்து கவனம் செலுத்தப்படுகிறது என்பதைக் குறிக்கின்றன, மற்றும் மதிப்புகள் கவனம் செலுத்தப்படும் தகவலைக் குறிக்கின்றன. கவன ஈர்ப்பு எடைகள், வினவல்கள் மற்றும் திறவுகோல்களின் டாட் பெருக்கத்தை எடுத்து, முடிவை திறவுகோல்களின் பரிமாணத்தின் வர்க்க மூலத்தால் அளவிட்டு, பின்னர் சாஃப்ட்மேக்ஸ் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் கணக்கிடப்படுகின்றன. சாஃப்ட்மேக்ஸ் செயல்பாடு கவன ஈர்ப்பு எடைகளின் கூட்டுத்தொகை 1 ஆக இருப்பதை உறுதி செய்கிறது. கவன ஈர்ப்பு எடைகள் பின்னர் மதிப்புகளுடன் பெருக்கப்பட்டு, மதிப்புகளின் எடையிடப்பட்ட கூட்டுத்தொகையை உருவாக்குகின்றன, இது வார்த்தையின் சூழல் சார்ந்த பிரதிநிதித்துவத்தைக் குறிக்கிறது.

பல-முனை கவன ஈர்ப்பு (Multi-Head Attention)

டிரான்ஸ்ஃபார்மர் பல-முனை கவன ஈர்ப்பை (multi-head attention) பயன்படுத்துகிறது, அதாவது கவன ஈர்ப்பு வழிமுறை இணையாக பலமுறை பயன்படுத்தப்படுகிறது, ஒவ்வொரு முனையும் வெவ்வேறு கவன ஈர்ப்பு முறைகளைக் கற்றுக்கொள்கிறது. இது உள்ளீட்டு வரிசையில் உள்ள வார்த்தைகளுக்கு இடையில் பல்வேறு வகையான உறவுகளைப் பிடிக்க மாதிரியை அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு முனை தொடரியல் உறவுகளுக்கு கவனம் செலுத்தக் கற்றுக்கொள்ளலாம், அதே நேரத்தில் மற்றொரு முனை சொற்பொருள் உறவுகளுக்கு கவனம் செலுத்தக் கற்றுக்கொள்ளலாம்.

பல கவன ஈர்ப்பு முனைகளின் வெளியீடுகள் ஒன்றாக இணைக்கப்பட்டு, பின்னர் ஒரு நேரியல் அடுக்கு வழியாக அனுப்பப்பட்டு, வார்த்தையின் இறுதி சூழல் சார்ந்த பிரதிநிதித்துவத்தை உருவாக்குகின்றன.

டிரான்ஸ்ஃபார்மர் அடிப்படையிலான LLM-களின் பயன்பாடுகள்

டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பு, பரந்த அளவிலான NLP பணிகளில் அதிநவீன முடிவுகளை அடைந்த சக்திவாய்ந்த LLM-களின் வளர்ச்சிக்கு வழிவகுத்துள்ளது. டிரான்ஸ்ஃபார்மர் அடிப்படையிலான LLM-களின் சில குறிப்பிடத்தக்க பயன்பாடுகள் பின்வருமாறு:

• உரை உருவாக்கம்: LLM-கள் யதார்த்தமான மற்றும் ஒத்திசைவான உரையை உருவாக்க முடியும், இது கட்டுரைகள் எழுதுதல், சந்தைப்படுத்தல் நகல்களை உருவாக்குதல் மற்றும் ஆக்கப்பூர்வமான உள்ளடக்கத்தை உருவாக்குதல் போன்ற பணிகளுக்குப் பயனுள்ளதாக இருக்கும். உதாரணமாக, GPT-3 மற்றும் LaMDA போன்ற அமைப்புகள் கவிதைகள், குறியீடுகள், ஸ்கிரிப்டுகள், இசைத் துண்டுகள், மின்னஞ்சல், கடிதங்கள் போன்ற பல்வேறு ஆக்கப்பூர்வமான உரை வடிவங்களை உருவாக்க முடியும்.
• இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு: LLM-கள் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு அமைப்புகளின் துல்லியத்தை கணிசமாக மேம்படுத்தியுள்ளன, இது வெவ்வேறு மொழிகளைப் பேசும் மக்களிடையே தடையற்ற தொடர்பை ermöglicht. கூகிள் டிரான்ஸ்லேட் மற்றும் டீப்எல் போன்ற சேவைகள் அவற்றின் மொழிபெயர்ப்பு திறன்களுக்காக டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• கேள்வி பதில்: LLM-கள் ஒரு குறிப்பிட்ட சூழலின் அடிப்படையில் கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க முடியும், இது வாடிக்கையாளர் ஆதரவு மற்றும் தகவல் மீட்பு போன்ற பணிகளுக்குப் பயனுள்ளதாக இருக்கும். எடுத்துக்காட்டுகளில் ஒரு ஆவணம் அல்லது வலைத்தளத்தைப் பற்றிய கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்கக்கூடிய அமைப்புகள் அடங்கும்.
• உரை சுருக்கம்: LLM-கள் நீண்ட ஆவணங்களின் சுருக்கமான சுருக்கங்களை உருவாக்க முடியும், இது வாசகர்களுக்கு நேரத்தையும் முயற்சியையும் மிச்சப்படுத்துகிறது. இது செய்திக் கட்டுரைகள், ஆய்வுக் கட்டுரைகள் அல்லது சட்ட ஆவணங்களைச் சுருக்கமாகப் பயன்படுத்தப்படலாம்.
• உணர்வுப் பகுப்பாய்வு: LLM-கள் ஒரு உரையில் வெளிப்படுத்தப்பட்ட உணர்வை (நேர்மறை, எதிர்மறை அல்லது நடுநிலை) தீர்மானிக்க முடியும், இது வணிகங்கள் வாடிக்கையாளர் கருத்துக்களையும் பின்னூட்டங்களையும் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது. இது பொதுவாக சமூக ஊடக கண்காணிப்பு மற்றும் வாடிக்கையாளர் மதிப்புரைகள் பகுப்பாய்வில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• குறியீடு உருவாக்கம்: கோடெக்ஸ் போன்ற சில LLM-கள், பல்வேறு நிரலாக்க மொழிகளில் குறியீட்டை உருவாக்கும் திறன் கொண்டவை, இது மென்பொருளை எழுதுவதிலும் பிழைதிருத்துவதிலும் டெவலப்பர்களுக்கு உதவுகிறது.

LLM-களின் தாக்கம் இந்த குறிப்பிட்ட பயன்பாடுகளுக்கு அப்பால் நீண்டுள்ளது. மருந்து கண்டுபிடிப்பு, பொருள் அறிவியல் மற்றும் நிதி மாடலிங் போன்ற துறைகளிலும் அவை பயன்படுத்தப்படுகின்றன, இது அவற்றின் பன்முகத்தன்மை மற்றும் புதுமைக்கான திறனை நிரூபிக்கிறது.

டிரான்ஸ்ஃபார்மர் அடிப்படையிலான மாதிரிகளின் எடுத்துக்காட்டுகள்

பல முக்கிய LLM-கள் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. இதோ சில குறிப்பிடத்தக்க எடுத்துக்காட்டுகள்:

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): கூகிளால் உருவாக்கப்பட்டது, BERT என்பது பல்வேறு NLP பணிகளுக்கு மெருகூட்டப்படக்கூடிய ஒரு முன்-பயிற்சி பெற்ற மாதிரி ஆகும். இது ஒரு வாக்கியத்தில் உள்ள வார்த்தைகளின் சூழலைப் புரிந்துகொள்ளும் திறனுக்காக அறியப்படுகிறது, இது கேள்வி பதில் மற்றும் உணர்வுப் பகுப்பாய்வு போன்ற பணிகளில் மேம்பட்ட செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கிறது.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer) தொடர் (GPT-2, GPT-3, GPT-4): OpenAI ஆல் உருவாக்கப்பட்டது, GPT மாதிரிகள் அவற்றின் ஈர்க்கக்கூடிய உரை உருவாக்கும் திறன்களுக்காக அறியப்படுகின்றன. அவை பரந்த அளவிலான தலைப்புகளில் யதார்த்தமான மற்றும் ஒத்திசைவான உரையை உருவாக்கும் திறன் கொண்டவை.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): கூகிளால் உருவாக்கப்பட்டது, T5 என்பது அனைத்து NLP பணிகளையும் உரை-க்கு-உரை சிக்கல்களாகக் கருதும் ஒரு மாதிரி ஆகும். இது ஒரே மாதிரியைப் பயன்படுத்தி பல்வேறு பணிகளுக்கு எளிதாக மெருகூட்ட அனுமதிக்கிறது.
• LaMDA (Language Model for Dialogue Applications): கூகிளின் மற்றொரு மாதிரி, LaMDA உரையாடல் பயன்பாடுகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் இயற்கையான மற்றும் ஈர்க்கக்கூடிய உரையாடல்களை உருவாக்கும் திறனுக்காக அறியப்படுகிறது.
• BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer): பேஸ்புக்கால் உருவாக்கப்பட்டது, BART என்பது உரை உருவாக்கம் மற்றும் உரை புரிந்துகொள்ளுதல் ஆகிய இரண்டிற்குமான ஒரு மாதிரி ஆகும். இது பொதுவாக உரை சுருக்கம் மற்றும் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு போன்ற பணிகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது.

சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால திசைகள்

டிரான்ஸ்ஃபார்மர் அடிப்படையிலான LLM-கள் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தை அடைந்திருந்தாலும், அவை பல சவால்களையும் எதிர்கொள்கின்றன:

• கணக்கீட்டு செலவு: LLM-களுக்குப் பயிற்சி அளிப்பதும் பயன்படுத்துவதும் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாக இருக்கலாம், இதற்கு குறிப்பிடத்தக்க வளங்களும் ஆற்றலும் தேவை. இது பெரிய பட்ஜெட்கள் மற்றும் உள்கட்டமைப்பைக் கொண்ட நிறுவனங்களுக்கு இந்த மாதிரிகளின் அணுகலை கட்டுப்படுத்துகிறது.
• தரவுத் தேவைகள்: LLM-களுக்கு திறம்பட பயிற்சி அளிக்க பாரிய அளவிலான தரவு தேவை. தரவு பற்றாக்குறையாக இருக்கும் அல்லது பெறுவது கடினமாக இருக்கும் பணிகளுக்கு இது ஒரு சவாலாக இருக்கலாம்.
• சார்பு மற்றும் நேர்மை: LLM-கள் பயிற்சி பெற்ற தரவுகளிலிருந்து சார்புகளைப் பெறலாம், இது நியாயமற்ற அல்லது பாகுபாடான விளைவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். LLM-கள் பொறுப்புடன் மற்றும் நெறிமுறையாகப் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதிசெய்ய இந்த சார்புகளை நிவர்த்தி செய்வது மிகவும் முக்கியம்.
• விளக்கமளிக்கும் தன்மை: கவன ஈர்ப்பு வழிமுறை மாதிரியின் முடிவெடுக்கும் செயல்முறை குறித்த சில நுண்ணறிவுகளை வழங்கினாலும், LLM-கள் இன்னும் பெரும்பாலும் கருப்புப் பெட்டிகளாகவே உள்ளன. இந்த மாதிரிகளின் விளக்கமளிக்கும் தன்மையை மேம்படுத்துவது நம்பிக்கையை வளர்ப்பதற்கும் அவற்றின் வரம்புகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் முக்கியம்.
• உண்மைத்தன்மை மற்றும் மாயத்தோற்றம் (Hallucination): LLM-கள் சில நேரங்களில் தவறான அல்லது அர்த்தமற்ற தகவல்களை உருவாக்கலாம், இது "மாயத்தோற்றம்" என்று அழைக்கப்படும் ஒரு நிகழ்வு. LLM-களின் உண்மைத்தன்மையை மேம்படுத்துவது ஒரு தொடர்ச்சியான ஆராய்ச்சிப் பகுதியாகும்.

டிரான்ஸ்ஃபார்மர் அடிப்படையிலான LLM-கள் துறையில் எதிர்கால ஆராய்ச்சி திசைகள் பின்வருமாறு:

• திறமையான கட்டமைப்புகள்: குறைந்த கணக்கீட்டு வளங்கள் மற்றும் தரவு தேவைப்படும் திறமையான கட்டமைப்புகளை உருவாக்குதல்.
• விளக்கக்கூடிய AI (XAI): LLM-களின் முடிவெடுக்கும் செயல்முறைகளைப் புரிந்துகொள்ள அவற்றின் விளக்கமளிக்கும் தன்மையை மேம்படுத்துதல்.
• சார்பு தணிப்பு: LLM-களில் உள்ள சார்புகளைத் தணிக்கவும் மற்றும் நேர்மையை உறுதிப்படுத்தவும் நுட்பங்களை உருவாக்குதல்.
• அறிவு ஒருங்கிணைப்பு: LLM-களின் உண்மைத்தன்மை மற்றும் பகுத்தறியும் திறன்களை மேம்படுத்த வெளிப்புற அறிவு ஆதாரங்களை அவற்றுடன் ஒருங்கிணைத்தல்.
• பலவகை கற்றல்: உரை, படங்கள் மற்றும் ஆடியோ போன்ற பல முறைகளைக் கையாள LLM-களை விரிவுபடுத்துதல்.

முடிவுரை

டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பு NLP துறையில் ஒரு புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது, இது மனித மொழியை முன்னோடியில்லாத வழிகளில் புரிந்துகொள்ளவும், உருவாக்கவும் மற்றும் தொடர்பு கொள்ளவும் கூடிய சக்திவாய்ந்த LLM-களின் வளர்ச்சிக்கு வழிவகுத்துள்ளது. சவால்கள் நீடித்தாலும், டிரான்ஸ்ஃபார்மர் பல்வேறு தொழில்களையும் நம் வாழ்வின் அம்சங்களையும் மாற்றும் ஆற்றலைக் கொண்ட AI-இயங்கும் மொழி தொழில்நுட்பங்களின் ஒரு புதிய சகாப்தத்திற்கு வழி வகுத்துள்ளது. ஆராய்ச்சி தொடர்ந்து முன்னேறும்போது, வரும் ஆண்டுகளில் இன்னும் குறிப்பிடத்தக்க கண்டுபிடிப்புகளைக் காண்போம் என்று எதிர்பார்க்கலாம், இது மொழி மாதிரிகளின் முழு திறனையும் உலகெங்கிலும் அவற்றின் பயன்பாடுகளையும் வெளிக்கொணரும். LLM-களின் தாக்கம் உலகளவில் உணரப்படும், இது நாம் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கிறோம், கற்றுக்கொள்கிறோம், மற்றும் தொழில்நுட்பத்துடன் தொடர்பு கொள்கிறோம் என்பதைப் பாதிக்கும்.