مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) چیست؟
مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT، LLaMA و BERT مدل‌های هوش مصنوعی هستند که با استفاده از مقادیر عظیمی از داده‌های متنی آموزش داده می‌شوند تا بتوانند وظایف زبانی مختلفی مانند تولید متن، ترجمه، خلاصه‌سازی و پاسخ‌دهی به سوالات را انجام دهند.
این مدل‌ها از ترنسفورمرها استفاده می‌کنند، که به آن‌ها اجازه می‌دهد به طور موازی اطلاعات را پردازش کنند و وابستگی‌های طولانی‌مدت در متن را بهتر مدیریت کنند.
یکی از نقاط ضعف LLMها این است که اطلاعات پس از آموزش در حافظه مدل ثابت می‌شود و نمی‌توانند دانش جدیدی را به دست آورند یا اطلاعات بیرونی را بازیابی کنند.
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) چیست؟
RAG (Retrieval-Augmented Generation) رویکردی است که بر این مشکل غلبه می‌کند. در این روش، به جای اینکه مدل فقط به اطلاعاتی که در طول آموزش دیده است تکیه کند، می‌تواند به منابع خارجی مراجعه کرده و اطلاعات مورد نیاز را بازیابی کند.
1- مرحله بازیابی (Retrieval): مدلی که به عنوان بازیاب کار می‌کند (مثل BM25 یا مدل‌های دیگر بازیابی اطلاعات)، ابتدا سندها یا اطلاعات مرتبط با ورودی را از پایگاه داده یا منابع دیگر پیدا می‌کند.
2-مرحله تولید (Generation): اطلاعات بازیابی‌شده به عنوان ورودی به مدل LLM داده می‌شود تا مدل زبانی بتواند پاسخ نهایی را تولید کند. به این ترتیب، مدل می‌تواند دانش خود را با اطلاعات به‌روز ترکیب کند.
3-این سیستم برای مواردی که مدل نیاز به اطلاعات به‌روز یا تخصصی دارد (مثل اسناد قانونی، تحقیقات علمی یا اطلاعات کسب‌وکار) بسیار مناسب است.
OLLaMA چیست؟
LLaMA (Large Language Model Meta AI)، مدل زبانی بزرگ تولیدی شرکت Meta (فیسبوک سابق) است که به‌عنوان یک رقیب سبک‌تر و کارآمدتر برای مدل‌هایی مثل GPT طراحی شده است.
LLaMA در نسخه‌های مختلف عرضه شده است، با اندازه‌های مختلف (مانند LLaMA-7B، LLaMA-13B، LLaMA-30B و LLaMA-65B) که هر کدام برای کاربردهای مختلف از نظر منابع محاسباتی و نیازهای حافظه مناسب هستند.
یکی از ویژگی‌های کلیدی LLaMA این است که برخلاف مدل‌های بسیار بزرگ مانند GPT-3، می‌تواند بر روی منابع محاسباتی کمتر (مثل GPUهای ارزان‌تر) آموزش ببیند و بهینه‌تر عمل کند
چگونه از RAG با LLaMA استفاده کنیم؟
01 مدل بازیابی (Retriever) :
ابتدا باید یک سیستم بازیابی اطلاعات را برای پیدا کردن اسناد مرتبط پیاده‌سازی کنید. این سیستم می‌تواند بر اساس:
- روش‌های سنتی مثل BM25 (مدلی بر اساس فراوانی کلمه).
- یا مدل‌های یادگیری ماشین مثل Dense Passage Retrieval (DPR) که با مدل‌های عمیق یادگیری می‌کنند تا اسناد مرتبط را بهتر پیدا کنند.
02 ادغام با LLaMA به‌عنوان مولد (Generator) :
- پس از بازیابی اطلاعات مرتبط، آن‌ها به LLaMA داده می‌شوند تا پاسخ نهایی تولید شود.
- مزیت LLaMA این است که با نسخه‌های کوچک‌تر، می‌توان به منابع محاسباتی سبک‌تر دسترسی داشت و همچنان پاسخ‌های باکیفیتی دریافت کرد.
03 تکنیک‌های بهینه‌سازی و Fine-tuning :
- بسته به کاربرد مورد نظر، می‌توانید از Fine-tuning برای آموزش مدل LLaMA روی داده‌های اختصاصی خود استفاده کنید. این کار به LLaMA اجازه می‌دهد تا با ترکیب اطلاعات بازیابی شده، خروجی‌های دقیق‌تری تولید کند.
- همچنین می‌توان از Prompt Engineering استفاده کرد تا ورودی‌ها را به نحوی طراحی کنید که LLaMA بتواند پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری ارائه دهد.
کدام نسخه LLaMA برای استفاده با RAG مناسب است؟
انتخاب نسخه مناسب از LLaMA به چند عامل بستگی دارد:
- مقیاس داده‌ها: اگر داده‌های زیادی برای پردازش دارید یا به پردازش پیچیده نیاز دارید، بهتر است از نسخه‌های بزرگتر LLaMA (مثلاً LLaMA-30B یا LLaMA-65B) استفاده کنید.
- منابع محاسباتی: اگر منابع سخت‌افزاری محدودی دارید (مثل استفاده از GPUهای کوچک)، نسخه‌های کوچک‌تر مانند LLaMA-7B یا LLaMA-13B مناسب‌تر هستند.
- کاربرد خاص: برای استفاده‌های خاص مثل چت‌بات‌های سریع یا سیستم‌های پاسخ‌گویی به سوالات، نسخه‌های سبک‌تر LLaMA-7B یا LLaMA-13B کفایت می‌کند. اما برای کاربردهای پیچیده‌تر که نیاز به پردازش‌های پیشرفته دارند، نسخه‌های بزرگتر مانند LLaMA-30B و LLaMA-65B توصیه می‌شوند.
مثال عملی از RAG با LLaMA
- فرض کنید که می‌خواهید یک سیستم پاسخ‌دهی به سوالات حقوقی بسازید.
- مدل بازیابی: شما از یک مدل بازیابی مثل DPR یا BM25 استفاده می‌کنید تا اسناد حقوقی مرتبط با سوال کاربر را از یک پایگاه داده بزرگ حقوقی استخراج کنید.
- LLaMA به‌عنوان مولد: اطلاعات بازیابی شده را به LLaMA-30B (به عنوان مثال) داده تا پاسخ مناسب را با ترکیب دانش حقوقی پیش‌فرض و اطلاعات جدید تولید کند.
- این سیستم هم به شما امکان تولید پاسخ‌های به‌روز را می‌دهد و هم می‌تواند با داده‌های قانونی جدید تطبیق پیدا کند.