بررسی جامع تکامل معماری مدل های زبانی بزرگ

مدل های زبانی بزرگ (LLMs) به عنوان یک نقطه عطف در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی، نقش حیاتی در توسعه فناوری های پیشرفته ایفا کرده اند. تحقیق جاری به بررسی جامع تکامل معماری مدل های زبانی بزرگ از دیدگاه تاریخی، تکنیکی و کاربردی می پردازد. در ابتدا، به پیشرفت های اولیه در معماری های یادگیری عمیق، از جمله شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs) و شبکه های پیچشی (CNNs)، پرداخته و محدودیت های آنها در پردازش متون طولانی بررسی می شود. سپس، با تمرکز بر معرفی معماری ترنسفورمر و مدل هایی همچون BERT، GPT و خانواده های مرتبط، تاثیر این معماری بر توانایی مدل ها در درک و تولید زبان طبیعی تحلیل می شود. ضمن اینکه مسائل چالش برانگیز مدل های زبانی بزرگ مانند نیاز به داده های حجیم، مصرف منابع محاسباتی، و سوگیری الگوریتمی در این مدل ها مورد بررسی قرار می گیرد. در نهایت، روندهای نوظهور و آینده نگری در توسعه LLM ها، از جمله بهینه سازی معماری ها، کاهش منابع مصرفی، و تقویت قابلیت تفسیرپذیری این مدل ها، ارائه می شود. این مطالعه با هدف ارائه یک نمای کلی و دقیق، بستری برای درک بهتر تکامل و جهت گیری آینده مدل های زبانی بزرگ فراهم می کند.

بررسی جامع تکامل معماری مدل های زبانی بزرگ Keywords:

مدل های زبانی بزرگ (LLMs) , تکامل معماری , یادگیری عمیق , معماری ترنسفورمر