مدل های زبانی بزرگ (Large Language Models) نوعی هوش مصنوعی (AI) هستند که بر روی مقادیر عظیمی از داده‌های متنی آموزش داده می‌شوند، اما هنوز در دست توسعه هستند. این بدان معنی است که آنها گاهی اوقات ممکن است اشتباه کنند. دلایل متعددی وجود دارد که مدل های زبانی بزرگ (LLMs) گاهی اوقات اشتباه می کنند.
در این مقاله، درمورد برخی از دلایلی که باعث می شود مدل های زبان بزرگ اشتباه کنند و برای کاهش این خطاها چه کاری می‌توان انجام داد، بحث خواهیم کرد.
چرا مدل های زبانی بزرگ اشتباه می کنند؟
در اینجا برخی از دلایلی که باعث می شود مدل های زبانی بزرگ اشتباه کنند آورده شده است:
محدودیت های قدرت محاسباتی
مدل های زبانی بزرگ بر روی مجموعه داده های عظیم متن و کد آموزش داده می شوند. این نیاز به قدرت محاسباتی زیادی دارد. در نتیجه، مدل های زبانی بزرگ اغلب توسط قدرت محاسباتی موجود محدود می شوند. این می تواند منجر به اشتباه در خروجی آنها شود.
زبان یک سیستم پیچیده و پویا است
مدل‌های زبانی بزرگ برای تولید متنی مشابه متنی که روی آن آموزش دیده‌اند، آموزش داده می‌شوند. با این حال، زبان یک سیستم پیچیده و پویا است و تعداد بی نهایت راه برای تولید متن وجود دارد. این بدان معنی است که برای یک LLM غیرممکن است که متنی 100٪ دقیق یا صحیح تولید کند.
عدم درک
مدل های زبانی بزرگ قادر به درک جهان به همان روشی که انسان ها می کنند، نیستند. آنها فقط می توانند بر اساس داده هایی که بر روی آنها آموزش دیده اند استنتاج کنند. این می تواند در موقعیت هایی که LLM اطلاعات کافی برای استنتاج صحیح را ندارد منجر به خطا شود.
عواقب ناخواسته
مدل های زبانی بزرگ، سیستم های پیچیده ای هستند که گاهی اوقات می توانند نتایج غیرمنتظره ای ایجاد کنند. این می تواند زمانی اتفاق بیفتد که LLM با یک ورودی جدید یا غیرعادی روبه رو می شود یا زمانی که از آن خواسته می شود کاری را انجام دهد که در ابتدا برای آن طراحی نشده بود.
خطا در داده های آموزشی
داده های آموزشی برای مدل های زبان بزرگ همچنین می تواند حاوی خطا باشد. این خطاها را می توان در خروجی مدل زبانی بزرگ (LLM) منعکس کرد. به عنوان مثال، اگر یک LLM بر روی مجموعه داده ای از متن آموزش دیده باشد که حاوی اشتباه تایپی است، ممکن است احتمال بیشتری وجود داشته باشد که همان اشتباه تایپی را در خروجی خود انجام دهد.
مدل ممکن است اطلاعات کافی برای پاسخ به سوال را نداشته باشد
مدل های زبانی بزرگ همیشه قادر به پاسخگویی به سوالاتی نیستند که در مورد آنها آموزش ندیده اند. به عنوان مثال، اگر از مدلی خواسته شود که نظریه نسبیت را توضیح دهد، ممکن است نتواند این کار را انجام دهد زیرا بر روی هیچ متنی که این نظریه را توضیح دهد آموزش ندیده است.
اطلاعات جدید
مدل های زبانی بزرگ به طور مداوم با اطلاعات جدید به روز می شوند. با این حال، ممکن است آنها در مورد اطلاعات جدیدی که مربوط به یک کار خاص است، یاد نگرفته باشند. به عنوان مثال، اگر از یک مدل زبان بزرگ بخواهید که یک مقاله خبری در مورد یک رویداد اخیر بنویسد، ممکن است LLM هنوز درباره رویداد یاد نگرفته و اشتباه کند.
مدل های زبان بزرگ می توانند مغرضانه باشند
مدل‌های زبانی بزرگ بر روی مقادیر انبوهی از داده‌های متنی آموزش داده می‌شوند، که می‌تواند سوگیری‌های افرادی را که آن داده‌ها را نوشته‌اند، منعکس کند. این می‌تواند منجر به ایجاد متنی مغرضانه توسط مدل‌های زبانی بزرگ شود، حتی اگر افرادی که از آنها استفاده می‌کنند خودشان مغرضانه نباشند. مثلا:
- اگر یک مدل زبانی بزرگ بر روی مجموعه داده ای از متن آموزش داده شود که حاوی زبان جنسی زیادی است، ممکن است وقتی از شما خواسته شود در مورد موضوعی بنویسد که جنسیت ندارد، متنی جنسیت گرا ایجاد کند.
- اگر یک LLM بر روی مجموعه داده‌ای از متن که بیشتر توسط مردان نوشته شده است آموزش ببیند، ممکن است متنی را تولید کند که به سبک مردانه نیز نوشته شده باشد.
- یک LLM که بر روی مجموعه داده ای از مقالات خبری آموزش دیده است، ممکن است یاد بگیرد متنی را تولید کند که علیه گروه های خاصی از افراد مغرضانه باشد.
درک محدود از جهان
مدل های زبانی بزرگ بر روی مجموعه داده های بزرگ متن آموزش داده می شوند، اما درک عمیقی از جهان ندارند. این بدان معنی است که آنها ممکن است در هنگام تولید متن در مورد موضوعاتی که به خوبی درک نمی کنند اشتباه کنند. به عنوان مثال، اگر از یک مدل زبانی بزرگ بخواهید مقاله ای علمی درباره فیزیک کوانتومی بنویسد، احتمالاً اشتباه می کند زیرا درک عمیقی از فیزیک کوانتومی ندارد.
خطای انسانی
مدل های زبانی بزرگ توسط انسان ساخته و آموزش داده می شود. به این ترتیب، آنها مستعد همان خطاهایی هستند که انسان ها مرتکب می شوند. این می تواند شامل خطاهایی در جمع آوری داده ها، پاکسازی داده ها و آموزش مدل باشد.
اشکالات
مدل های زبانی بزرگ قطعات پیچیده ای از نرم افزار هستند. مانند همه نرم افزارها، آنها می توانند حاوی اشکالاتی باشند که می تواند منجر به اشتباه آنها شود. یافتن و رفع این اشکالات ممکن است دشوار باشد، زیرا می توانند در اثر تعامل بین بخش های مختلف مدل ایجاد شوند.
فقدان زمینه
مدل های زبانی بزرگ برای تولید متنی که با بافت ورودی مطابقت دارد آموزش داده می شود. با این حال، اگر زمینه واضح نباشد، مدل زبان بزرگ ممکن است متنی را تولید کند که با متن سازگار نباشد. به عنوان مثال، اگر از یک LLM بخواهید داستانی در مورد یک سگ بنویسد، و نژاد سگ را مشخص نکنید، LLM ممکن است داستانی درباره گلدن رتریور ایجاد کند، حتی اگر به یک سگ پودل فکر می کنید.
LLM ها مدل های آماری هستند و همیشه قادر به تعمیم نیستند
مدل‌های زبانی بزرگ مدل‌های آماری هستند، به این معنی که آنها با یافتن الگوهایی در داده‌هایی که روی آنها آموزش دیده‌اند، تولید متن را یاد می‌گیرند. با این حال، مدل های آماری همیشه قادر به تعمیم به موقعیت های جدید نیستند. به عنوان مثال، یک LLM که بر روی مجموعه داده ای از مقالات خبری آموزش دیده است، ممکن است نتواند متنی را تولید کند که برای یک تکلیف نوشتن خلاقانه مناسب است.
مدل های زبانی بزرگ هنوز در دست توسعه هستند
مدل های زبانی بزرگ یک فناوری نسبتا جدید هستند و هنوز در دست توسعه هستند. این بدان معنی است که آنها همیشه قادر به تولید متنی نیستند که به اندازه متن تولید شده توسط انسان دقیق و صحیح باشد. همانطور که LLM ها به توسعه خود ادامه می دهند، امیدواریم دقیق تر و قابل اعتمادتر شوند. با این حال، مهم است که به یاد داشته باشید که LLM ها کامل نیستند و ممکن است گاهی اوقات اشتباه کنند.
در اینجا چند نمونه خاص از اشتباهاتی که مدل های زبانی بزرگ می توانند مرتکب شوند آورده شده است:
- آنها می توانند متنی تولید کنند که از نظر واقعیات نادرست است.
- آنها می توانند متنی را ایجاد کنند که مغرضانه یا توهین آمیز باشد.
- آنها می توانند زبان ها را به اشتباه ترجمه کنند.
- آنها می توانند متنی را تولید کنند که از منابع دیگر سرقت شده است.
- آنها می توانند متنی بی معنی یا نامنسجم تولید کنند.
- آنها ممکن است در درک زمینه یک درخواست شکست بخورند.
- آنها می توانند به سوالات شما نادرست یا ناقص پاسخ دهند.
نحوه برخورد با اشتباهات مدل های زبانی بزرگ
اگر از یک مدل زبانی بزرگ استفاده می کنید و اشتباه می کند، چند کار وجود دارد که می توانید انجام دهید.
- منبع داده ها را بررسی کنید. اگر مدل زبانی بزرگ اشتباه می کند، مهم است که منبع داده هایی را که روی آن آموزش داده شده است بررسی کنید. اگر داده ها مغرضانه باشد یا حاوی خطا باشد، LLM به احتمال زیاد اشتباه می کند.
- از مدل های زبانی بزرگ برای کارهایی که در آنها خوب هستند استفاده کنید. LLM ها در تولید متن، ترجمه زبان ها و نوشتن انواع مختلف محتوای خلاقانه خوب هستند.
- از محدودیت های مدل های زبانی بزرگ آگاه باشید. مهم است که از محدودیت های LLM آگاه باشید. مدل های زبانی بزرگ بی نقص نیستند و ممکن است گاهی اوقات اشتباه کنند. مهم است که از LLM ها با احتیاط استفاده کنید و از محدودیت های آنها آگاه باشید.
- از مدل های زبانی بزرگ برای کارهایی که نیاز به تفکر انتقادی یا قضاوت دارند استفاده نکنید. LLM ها در تفکر انتقادی یا قضاوت خوب نیستند.
- ارائه بازخورد به توسعه دهندگان. اگر متوجه شدید که یک مدل زبان بزرگ اشتباهات زیادی انجام می دهد، می توانید بازخورد خود را به توسعه دهندگان ارائه دهید. توسعه دهندگان می توانند از این بازخورد برای بهبود دقت و قابلیت اطمینان LLM استفاده کنند.
مهم است که از محدودیت های مدل های زبان بزرگ آگاه باشید و از آنها با احتیاط استفاده کنید. آنها هنوز قادر به مطابقت با توانایی های مغز انسان نیستند. در نتیجه، گاهی اوقات ممکن است اشتباهاتی مرتکب شوند که یک انسان مرتکب آن نمی شود. همیشه ایده خوبی است که قبل از استفاده از یک مدل زبان، صحت خروجی آن را بررسی کنید.
با وجود این واقعیت که مدل های زبان بزرگ (LLMs) ممکن است اشتباه کنند، آنها هنوز هم ابزار قدرتمندی هستند که می توانند برای کارهای مختلف از آن استفاده کنند. با ادامه توسعه LLM ها، دقیق تر و قابل اعتمادتر خواهند شد.
منبع: zeball