در دنیای امروز، با پیشرفت تکنولوژی و افزایش وابستگی بشر به دستگاه‌های دیجیتال، مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLM) به یکی از مهم‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند. این مدل‌ها به کمک یادگیری عمیق، قادر به پردازش و تولید زبان طبیعی هستند و در فعالیت‌هایی نظیر ترجمه زبان، نوشتن متن، و حتی طراحی ربات‌های چت به کار می‌روند. اما استفاده از این مدل‌ها در دستگاه‌های موبایل با چالش‌هایی همراه است که در این مقاله به آن‌ها خواهیم پرداخت.
نیاز به مدل‌های کارآمد در دستگاه‌های موبایل
با گسترش کاربردهای هوش مصنوعی، نیاز به استفاده از مدل‌های زبانی در دستگاه‌های موبایل بسیار احساس می‌شود. اما چرا این نیاز چنین اهمیت دارد؟
- هزینه‌های ذخیره‌سازی ابری: استفاده از مدل‌های بزرگ نیازمند پردازش در سرورهای ابری است که به معنای هزینه‌های بالای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها می‌باشد. این هزینه‌ها به‌ویژه برای کسب‌وکارها که به خدمات سریع و به‌روز نیاز دارند، سنگین می‌شود.
- نگرانی‌های مربوط به تأخیر: زمان تأخیر در ارسال درخواست‌ها به سرور و دریافت پاسخ، می‌تواند تجربه کاربری را تحت تأثیر قرار دهد. بنابراین، بسیاری از کاربران ترجیح می‌دهند که پردازش اطلاعات به‌صورت محلی (local) انجام شود.
- حفظ حریم خصوصی: با افزایش آگاهی کاربران نسبت به موضوع حریم خصوصی، بسیاری از آن‌ها تمایل دارند که اطلاعات حساس خود را در دستگاه‌های شخصی ذخیره و پردازش کنند تا از ارسال آن‌ها به سرورهای خارجی جلوگیری کنند.
مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و مدل‌های زبانی کوچک (SLM)
برای درک بهتر MobileLLM، لازم است تفاوت‌های بین مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و مدل‌های زبانی کوچک (SLM) را بررسی کنیم.
– مدل‌های زبانی بزرگ (LLM): این مدل‌ها معمولاً دارای صدها میلیون تا میلیاردها پارامتر هستند. به عنوان مثال، مدل‌های مثل GPT-4 و برَند ثبت‌شده OpenAI از این دسته هستند. این مدل‌ها معمولاً به دلیل تعداد زیاد پارامترها با دقت بیشتری قادر به پردازش پیچیدگی‌های زبان طبیعی هستند. از سوی دیگر، حجم بالای آن‌ها نیازمند منابع محاسباتی بیشتری برای آموزش و اجرا دارد و معمولاً اجرای آن‌ها در دستگاه‌های موبایل غیرممکن است.
– مدل‌های زبانی کوچک (SLM): این مدل‌ها به طور معمول دارای پارامترهای کمتر از یک میلیارد هستند و بنابراین نسبت به LLMها سبک‌تر و سریعتر عمل می‌کنند. SLMها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که بتوانند روی دستگاه‌های با منابع محدود اجرا شوند و به همین دلیل، برای کاربردهایی از جمله پردازش زبان طبیعی در دستگاه‌های موبایل و رایانه‌های ضعیف در شرایطی که دسترسی به اینترنت محدود است، مناسب هستند. این مدل‌ها معمولاً با تمرکز بر روی دقت کافی و کارایی طراحی شده‌اند.
MobileLLM چیست و چه مزایایی دارد؟
MobileLLM، به‌عنوان یک راه‌حل مؤثر برای مقابله با چالش‌های مرتبط با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) طراحی شده است. این مدل با بهینه‌سازی مناسب و تعداد پارامترهای زیر یک میلیارد، برای عملکرد بهینه روی دستگاه‌های موبایل قابل استفاده می‌باشد.
- معماری عمیق و نازک
یکی از ویژگی‌های کلیدی MobileLLM استفاده از یک معماری عمیق و نازک است.
– معماری عمیق: این به معنای استفاده از لایه‌های بیشتر در مدل است که به مدل اجازه می‌دهد تا ویژگی‌های پیچیده‌تر اطلاعات را شناسایی کند. به عبارت دیگر، با افزایش تعداد لایه‌ها، مدل می‌تواند اطلاعات را با دقت بیشتری تحلیل کند.
– معماری نازک: این به معنای کاهش تعداد پارامترها در مدل است که منجر به کاهش حجم کلی مدل و در نتیجه کاهش نیاز به منابع سخت‌افزاری می‌شود. به این ترتیب، مدل‌های نازک‌تر می‌توانند سریعتر و با مصرف انرژی کمتری کار کنند.
- کاهش مصرف انرژی
مدل‌های بزرگ معمولاً نیاز به منابع قوی‌تری برای پردازش داده‌ها دارند. با کاهش تعداد پارامترها، قدرت محاسباتی مورد نیاز نیز کاهش می‌یابد که این امر به معنای مصرف باتری کمتر و امکان استفاده طولانی‌تر از دستگاه‌های موبایل است. در عصری که کاربران به دنبال دستگاه‌هایی با عمر باتری طولانی هستند، این ویژگی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.
- کاهش تأخیر
استفاده از مدل‌های محلی به معنای کاهش زمان تأخیر در پردازش درخواست‌ها است. کاربران به سرعت و دقت پاسخ‌ها علاقه‌مند هستند، و تأخیر در دریافت اطلاعات می‌تواند تجربه کاربری را تحت تأثیر منفی قرار دهد. MobileLLM به‌دلیل اجرای محلی بر روی دستگاه‌های موبایل، به سرعت و به‌صورت آنی به درخواست‌ها پاسخ می‌دهد که این امر منجر به تجربه مثبت‌تری برای کاربران خواهد شد.
- مقرون‌به‌صرفه بودن
شاید یکی از مهم‌ترین مزایای MobileLLM، کاهش هزینه‌ها باشد. با پردازش محلی اطلاعات و جلوگیری از انتقال داده‌ها به سرور، کاربران می‌توانند از هزینه‌های ذخیره‌سازی ابری خود کاسته و در واقع از منابع به‌صرفه‌تری استفاده کنند.
نتیجه‌گیری
مدل MobileLLM به‌خوبی نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با بهینه‌سازی طراحی و معماری مدل‌ها، به بهره‌وری بیشتری در استفاده از هوش مصنوعی در دستگاه‌های موبایل دست یافت. این تحقیقات نه‌تنها می‌تواند به توسعه تکنولوژی‌های هوش مصنوعی کمک کند، بلکه تجربه کاربری را نیز بهبود خواهد بخشید.
به‌کارگیری این نوع مدل‌ها نه تنها از نظر اقتصادی به صرفه‌تر است، بلکه به پردازش سریعتر و کارامدتر اطلاعات نیز دامن می‌زند.
در نهایت، اگر شما به دنبال اطلاعات بیشتر در این زمینه هستید، می‌توانید به این سایت مراجعه کنید. استفاده از مدل‌های زبانی بهینه‌سازی شده می‌تواند انقلابی در روند ارائه خدمات دیجیتال به کاربران به‌وجود آورد.
