مقدمه‌ای بر Embedding در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLM) مانند GPT و BERT، نقش مهمی در پیشرفت هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی ایفا کرده‌اند. یکی از مفاهیم کلیدی که عملکرد این مدل‌ها را ممکن می‌سازد، Embedding است. در این مقاله، به بررسی دقیق‌تر مفهوم Embedding، نحوه عملکرد آن، و کاربردهای اصلی این تکنیک می‌پردازیم.

Embedding چیست؟

Embedding به روشی اطلاق می‌شود که داده‌ها (مانند کلمات، جملات یا اسناد) را به صورت بردارهای عددی نمایش می‌دهد. این بردارها معمولاً در فضای چندبُعدی قرار دارند و هدف از استفاده از Embedding، تبدیل داده‌های متنی به فرم قابل پردازش توسط مدل‌های یادگیری ماشین است.

به عنوان مثال:

  • کلمه "کتاب" ممکن است به یک بردار مثل [0.25, 0.85, -0.33, ...] تبدیل شود.
  • کلمه "دفتر" نیز به یک بردار متفاوت اما مرتبط تبدیل خواهد شد.

این بردارها نه تنها اطلاعات معنایی کلمات را حفظ می‌کنند، بلکه روابط بین آن‌ها را نیز نمایان می‌سازند.

چرا Embedding اهمیت دارد؟

Embedding‌ها به دلایل زیر بسیار حیاتی هستند:

  1. نمایش فشرده داده‌ها: با استفاده از Embedding، حجم عظیمی از داده‌های متنی به شکلی فشرده و قابل مدیریت تبدیل می‌شود.
  2. حفظ ارتباط معنایی: مدل‌ها قادرند ارتباط معنایی بین کلمات یا عبارات را تشخیص دهند؛ مثلاً "کتاب" و "دفتر" ممکن است بردارهای مشابه داشته باشند زیرا از نظر معنایی مرتبط هستند.
  3. افزایش کارایی: استفاده از بردارهای عددی باعث کاهش پیچیدگی محاسباتی در مراحل آموزش مدل‌های یادگیری عمیق می‌شود.

نحوه ایجاد Embedding در LLM

روش‌های مختلفی برای ایجاد Embedding وجود دارد که برخی از رایج‌ترین آن‌ها عبارتند از:

1. Word2Vec

یکی از روش‌های اولیه برای ایجاد بردارهای کلمه است که توسط تیم گوگل توسعه داده شده است. Word2Vec دو روش اصلی دارد:

  • Skip-Gram: پیش‌بینی کلمات اطراف یک کلمه خاص.
  • CBOW (Continuous Bag of Words): پیش‌بینی یک کلمه خاص بر اساس کلمات اطراف.

2. GloVe

GloVe (Global Vectors for Word Representation) با تحلیل آماری کل متن، روابط معنایی بین کلمات را استخراج می‌کند.

3. Contextualized Embeddings

مدل‌هایی مانند BERT و GPT از تکنیک‌هایی استفاده می‌کنند که برای هر کلمه بر اساس متن پیرامون آن یک بردار متفاوت تولید می‌شود. این نوع Embedding‌ها قدرت بیشتری دارند زیرا وابسته به زمینه هستند.

کاربردهای عملی Embedding در LLM

Embedding‌ها کاربردهای فراوانی دارند، برخی از مهم‌ترین موارد عبارتند از:

  1. جستجوی معنایی: موتورهای جستجو می‌توانند با استفاده از Embedding، نتایج مرتبط‌تر با درخواست کاربر ارائه دهند.
  2. ترجمه ماشینی: با کمک Embedding‌ها، ترجمه دقیق‌تر و روان‌تری امکان‌پذیر شده است.
  3. تولید متن: مدل‌هایی مانند GPT توانایی تولید متن طبیعی و معنادار را دارند که ناشی از قدرت بالای سیستم‌های Embedding است.
  4. تشخیص احساسات: تحلیل احساسات موجود در متن با استفاده از روابط معنایی بین واژه‌ها تسهیل شده است.
  5. سیستم توصیه‌گر: برای پیشنهاد محتوا یا محصولات مرتبط بر اساس تاریخچه کاربران یا متن مرتبط استفاده می‌شود.

جمع‌بندی و آینده‌ی تکنیک‌های Embedding

Embedding یکی از مؤلفه‌های اساسی موفقیت مدل‌های زبانی بزرگ محسوب می‌شود. این تکنیک نه تنها باعث پیشرفت چشمگیر پردازش زبان طبیعی شده بلکه زمینه‌ای فراهم کرده تا هوش مصنوعی بتواند با دقت بالاتری مسائل پیچیده انسانی را حل کند. در آینده انتظار داریم تکنیک‌های پیشرفته‌تر برای تولید بهتر و دقیق‌تر Embeddings معرفی شوند تا قابلیت مدل‌های LLM بیش از پیش گسترش یابد.