ظهور نسل تازه‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی در افق ۲۰۲۵ با LCM

به گزارش خبرگزاری آنا، هم‌زمان با گسترش کاربرد هوش مصنوعی و نیاز به تولید و تفسیر داده‌های پیچیده‌تر، شرکت متا معماری مدل‌های مفهومی بزرگ (LCM) را معرفی نموده است. این اقدام در حالی صورت گرفته که تا پیش از این، مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) نقش قالب را در پردازش زبان طبیعی ایفا می‌کردند، اما اکنون LCM‌ها با بهره‌گیری از روش‌های نوآورانه، فصل تازه‌ای را در این عرصه رقم زده‌اند.

مبانی و ساختار LCM‌ها

به گزارش متا، مدل‌های مفهومی بزرگ بر بستر مدل‌های LLM توسعه یافته‌اند و تفاوت اصلی آنها در شیوه تحلیل و پردازش داده‌ها قابل مشاهده است. بر خلاف LLM‌ها که ورودی‌ها را به صورت توکن یا کلمه جداگانه بررسی می‌کنند، LCM‌ها ساختار معنایی جملات را مورد توجه قرار می‌دهند. در این معماری، متن به عنوان یک یا چند واحد مفهومی استخراج شده و رمزگذاری می‌شود.

این روند موجب افزایش توانایی مدل در فهم و استدلال پیچیده می‌شود؛ به طوری که خروجی‌های متنی با انسجام معنایی بیشتر و تطابق بالاتر با بافت اصلی گفت‌و‌گو یا محتوا همراه است.

نوآوری‌های فنی در مدل‌های LCM

معماری جدید مبتنی بر فناوری‌های متنوعی است که هریک نقش کلیدی در بهبود عملکرد مدل ایفا می‌کنند:

– پردازش مفهومی: LCM‌ها به جای بررسی واژه به واژه، هر جمله یا عبارت را به عنوان یک مفهوم واحد تحلیل کرده و شباهت‌های معنایی را عمیق‌تر کشف می‌کنند.

– توکار‌های SONAR: این روش‌های تعبیه‌سازی، امکان نقشه‌برداری معنایی از جملات را محقق می‌سازند. بر این اساس، مفهوم کلی متن در سطحی فراتر از واژگان قابل شناسایی می‌شود.

– فناوری‌های انتشار (Diffusion): فناوری انتشار منجر به یکدست‌سازی و پایداری بیشتر در پاسخ مدل‌ها می‌شود و احتمال ایجاد خروجی‌های ناسازگار را کاهش می‌دهد.

– روش‌های کمّی‌سازی (Quantization): این فناوری با افزایش مقاومت مدل در برابر خطا‌های ورودی، دقت و اطمینان نتایج تولیدشده را بالا می‌برد.

– ادغام چندرسانه‌ای: LCM‌ها قادر به دریافت و پردازش داده‌های صوتی و متنی هستند و این مسئله امکان استفاده گسترده‌تر از مدل را در کاربرد‌هایی مانند مکالمات صوتی، ترجمه همزمان، و تولید محتوا فراهم می‌کند.

تفاوت‌های کلیدی با LLM‌ها

با توجه به مطلبی منتشر شده در Medium، در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، عملکرد اصلی بر پایه پیش‌بینی توکن‌ها با اتکای بر روش‌های آماری و معماری‌های ترانسفورمر بنا شده است. این روش در بسیاری از موارد ممکن است به کاهش انسجام متون طولانی منجر شود.

در مقابل، مدل‌های مفهومی بزرگ (LCM) مبتنی بر پردازش جمله یا مفهوم هستند. این رویکرد به مدل اجازه می‌دهد که برداشت کامل‌تری از ساختار، زمینه و هدف اصلی متن داشته باشد. استفاده از تکنیک‌های نوآورانه در LCM‌ها امکان استدلال سلسله‌مراتبی و انتزاعی را برای مدل فراهم ساخته و توانایی درک زوایای مختلف محتوا را افزایش می‎‌دهد.

کاربرد‌ها و مزایا

کارشناسان معتقدند معماری LCM‌ها قابلیت ایجاد تحول در ساخت سیستم‌های توصیه‌گر، جست‌و‌جو و مدل‌سازی دانش را نیز دارد. همچنین استفاده همزمان از داده‌های متنی و صوتی منجر به افزایش کارایی سامانه‌های تشخیص صدا و پردازش تصویر خواهد شد.

بهبود کیفیت تفسیر داده‌ها و تولید متون، توانمندی در مدیریت ورودی‌های چندرسانه‌ای، و حفظ انسجام معنایی در متون طولانی از جمله مهم‌ترین دستاورد‌های این مدل‌ها به شمار می‌روند. در نتیجه، مدل‌های LCM برای استفاده در حوزه‌هایی، چون خدمات مشتریان هوشمند، دستیار‌های مجازی، ابزار‌های ترجمه، تحلیل داده‌های چندرسانه‌ای و آموزش الکترونیک، کاربرد فراگیری خواهند داشت.

آینده مدل‌های مفهومی بزرگ

متخصصان هوش مصنوعی و زبان‌شناسی رایانشی پیش‌بینی می‌کنند با گذار تدریجی از مدل‌های زبانی بزرگ به مدل‌های مفهومی بزرگ طی سال‌های آینده، شاهد رشد قابل توجه کیفیت خروجی، افزایش دقت درک مطلب و انعطاف‌پذیری مدل‌ها خواهیم بود. با توجه به این روند، سال ۲۰۲۵ به عنوان دوران توسعه و فراگیر شدن معماری مدل‌های LCM پیش‌بینی می‌شود.

این تحول، بر افزایش ظرفیت‌های کاربردی و خلاقیت ماشین‌ها در تعامل با انسان‌ها اثرگذار خواهد بود و می‌تواند زمینه تحقیقات جدید و نیز راهکار‌های پیشرفته در حوزه‌های متنوع را فراهم کند.

در وضعیت کنونی، شرکت‌های پیشرو در فناوری، با سرمایه‌گذاری در توسعه مدل‌های مفهومی بزرگ، تلاش دارند مسیر پیشرفت و استانداردسازی کاربرد‌های هوش مصنوعی را در سطح جهانی هدایت کنند. پیش‌بینی می‌شود با بهره‌گیری گسترده از این مدل‌ها در صنایع مختلف، چشم‌انداز تازه‌ای برای توسعه خدمات و محصولات دیجیتال به وجود آید.