تفاوت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و مدل‌های چندوجهی بزرگ (LMM)

اگر به دنیای هوش مصنوعی علاقه دارید، احتمالاً اسم مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLM)و مدل‌های چندوجهی بزرگ (Large Multimodal Models – LMM) را شنیده‌اید. هر دوی این فناوری‌ها به شدت مورد توجه محققان و صنایع مختلف قرار گرفته‌اند. اما دقیقاً این مدل‌ها چه هستند؟ چگونه کار می‌کنند و چرا باید آن‌ها را بشناسیم؟ در این مقاله تفاوت‌های کلیدی این دو نوع مدل را بررسی خواهیم کرد.

مدل چندوجهی بزرگ (LMM) چیست؟

تصور کنید هوش مصنوعی بتواند همزمان با دیدن یک تصویر، درباره آن صحبت کند، آن را توضیح دهد و حتی به سوالات شما در مورد آن پاسخ دهد. این دقیقاً کاری است که مدل‌های چندوجهی بزرگ انجام می‌دهند.

به زبان ساده، LMMها مدل‌هایی هستند که می‌توانند داده‌ها را از چندین نوع منبع مانند متن، تصویر، صدا و حتی ویدئو پردازش کنند. مثلاً اگر تصویری از یک سگ به مدل نشان دهید و از آن بپرسید «این سگ چه رنگی دارد؟» یا «این سگ متعلق به چه نژادی است؟»، مدل می‌تواند با ترکیب اطلاعات بصری و دانش متنی خود پاسخ دهد.

یک مثال عملی:
فرض کنید در یک اپلیکیشن خرید آنلاین هستید و از یک لباس عکس می‌گیرید. یک LMM می‌تواند توضیحات کاملی درباره رنگ، جنس و حتی قیمت مشابه‌ترین محصولات موجود ارائه دهد.

مدل زبانی بزرگ (LLM) چیست؟

برخلاف مدل های چندوجهی بزرگ ، مدل‌های زبانی بزرگ تمرکزشان تنها روی متن است. این مدل‌ها از حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش می‌بینند و قادرند وظایفی مانند تولید متن، ترجمه زبان‌ها، پاسخ به سوالات، و حتی نوشتن مقاله‌های علمی را انجام دهند.

یک مثال کاربردی:
فرض کنید در حال نوشتن یک مقاله هستید و می‌خواهید بخشی از آن را به صورت خودکار بنویسید. می‌توانید از یک LLM مانند ChatGPT بخواهید این کار را برای شما انجام دهد.

چگونه مدل‌های چندوجهی بزرگ و زبانی بزرگ کار می‌کنند؟

هر دو مدل بر اساس یادگیری عمیق (Deep Learning) طراحی شده‌اند. در ادامه نحوه کار هر کدام را توضیح می‌دهیم:

مدل‌های زبانی بزرگ: پردازش متن در ابعاد بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ از معماری‌های پیشرفته‌ای مانند ترنسفورمرها (Transformers) استفاده می‌کنند. آن‌ها ابتدا متن‌ها را به قطعات کوچک‌تر به نام «توکن» تقسیم می‌کنند و سپس با تحلیل الگوها و روابط میان این توکن‌ها، معنای جمله‌ها را درک می‌کنند.

یک مثال ساده:
اگر جمله «گربه روی دیوار است» را به مدل بدهید، ابتدا کلمات «گربه»، «روی»، «دیوار» و «است» تحلیل می‌شوند. مدل سپس به کمک روابط بین این کلمات، مفهومی از موقعیت گربه ارائه می‌دهد.

مدل‌های چندوجهی بزرگ: پردازش چند منظوره

مدل‌های چندوجهی نیز از ترنسفورمرها استفاده می‌کنند، اما با یک تفاوت: آن‌ها به داده‌های چندوجهی آموزش داده می‌شوند. مثلاً یک LMM ممکن است تصاویر را به پیکسل‌ها تبدیل کند و این داده‌ها را با اطلاعات متنی ترکیب کند.

یک مثال کاربردی:
تصور کنید تصویری از یک خودرو را به مدل می‌دهید و می‌پرسید: «این خودرو چه مدلی است؟» مدل ابتدا تصویر را تجزیه می‌کند و سپس دانش خود را درباره انواع خودروها اعمال می‌کند تا پاسخ دقیق بدهد.

شباهت‌های طراحی و آموزش

هر دو مدل از معماری‌های مشابهی مانند ترنسفورمر استفاده می‌کنند. دلیل استفاده از این معماری، توانایی بالای آن در درک روابط پیچیده میان داده‌هاست. به همین دلیل، مدل‌های LMM و LLM می‌توانند اطلاعات را با دقت بالایی پردازش کنند.

آموزش با داده‌های متنوع

یکی از تفاوت‌های کلیدی بین LMMها و LLMها، نوع داده‌هایی است که برای آموزش استفاده می‌شود.

• LLMها: داده‌های متنی مانند کتاب‌ها، مقالات، صفحات وب و گفتگوها.
• LMMها: داده‌های ترکیبی مانند تصاویر، ویدئوها، صوت‌ها و متون.

چرا این تفاوت مهم است؟
آموزش مدل‌های LMM بسیار پیچیده‌تر است زیرا نیاز به هماهنگی بین چند نوع داده‌ دارد. مثلاً اگر تصویری از یک سگ با توضیحات متنی مانند «یک سگ قهوه‌ای در حال دویدن» وجود داشته باشد، مدل باید یاد بگیرد که تصویر و متن را چگونه با هم تطبیق دهد.

معرفی مدل‌های معروف

مدل‌های زبانی بزرگ معروف

1. GPT (Generative Pre-trained Transformer): مشهورترین مدل، با توانایی تولید متن‌های طبیعی.
2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): مناسب برای وظایفی مانند پاسخ به سوالات و تحلیل احساسات.
3. LLaMA: یک مدل متن‌باز که برای تحقیقات و توسعه طراحی شده است.

مدل‌های چندوجهی بزرگ معروف

1. GPT-4 Vision: نسخه چندوجهی مدل GPT-4 از OpenAI که قابلیت پردازش همزمان متن و تصاویر را دارد. این مدل می‌تواند تصاویر را تحلیل کند، اشیاء موجود در آن‌ها را شناسایی کرده و به سوالات مرتبط با تصاویر پاسخ دهد.
2. Gemini (جیمینای): مدلی از Google که به صورت ویژه برای پردازش داده‌های چندوجهی توسعه یافته است. جیمینای می‌تواند اطلاعات بصری و متنی را با دقت بسیار بالا ترکیب کند و کاربردهایی در زمینه‌هایی مانند رباتیک، تولید محتوا و آموزش دارد.
3. Flamingo: مدلی از DeepMind که ترکیبی از توانایی‌های زبانی و بصری است. این مدل می‌تواند سوالات پیچیده درباره تصاویر را پاسخ دهد و توضیحات متنی دقیق برای تصاویر ارائه کند.

جمع‌بندی

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و مدل‌های چندوجهی بزرگ (LMM) هر دو ابزارهای قدرتمندی در دنیای هوش مصنوعی هستند LLM. ها برای درک و تولید زبان طراحی شده‌اند، در حالی که LMMها داده‌های چندوجهی را تحلیل می‌کنند. انتخاب بین این دو به نیاز شما بستگی دارد.