یک LLM نوعی از هوش مصنوعی است که با خواندن حجم عظیمی از متن (مثل کتابها، مقالات، وبسایتها) آموزش دیده تا زبان انسان را بفهمد و تولید کند.
مثالهای معروف: ChatGPT (از OpenAI)، Gemini (از Google)، Claude (از Anthropic).
LLM ها چطور کار میکند؟
۱. آموزش روی دادههای زیاد:
این مدلها روی میلیاردها جمله آموزش میبینند (مثلاً کل ویکیپدیا یا هزاران کتاب).
هدفشان یادگیری الگوهای زبانی است؛ مثلاً اینکه بعد از “باران میآید…” معمولاً “… زمین خیس میشود” میآید.
۲. پیشبینی کلمه بعدی:
وقتی شما سوالی میپرسید (مثلاً _”هوش مصنوعی چیست؟”_)، مدل کلمه به کلمه پاسخ را میسازد، مثل یک آدم که جمله را ادامه میدهد.
این کار با محاسبات ریاضی (احتمالات) انجام میشود که چه کلمهای احتمالاً بعدی است.
۳. بدون فهم واقعی!
نکته مهم: LLMها فکر نمیکنند! فقط الگوها را تقلید میکنند. مثل یک طوطی بسیار باهوش که جملههای منطقی میسازد، اما معنی را عمیقاً نمیفهمد.
چرا LLM ها اینقدر هوشمند به نظر میرسند؟
چون روی تنوع دادههای بسیار زیاد آموزش دیدهاند، میتوانند:
ترجمه کنند
داستان بنویسند
کد برنامهنویسی تولید کنند
سوالات علمی را پاسخ دهند
اما گاهی اشتباه میکنند (به این میگویند Hallucination یا توهم).
LLM ها چطور بهتر یاد میگیرند؟
فاینتیونینگ (FineTuning): آموزش اضافه روی دادههای خاص (مثلاً پزشکی یا حقوقی).
تغییر معماری مدل: مدلهای جدیدتر (مثل GPT4) از مدلهای قدیمی (مثل GPT3) باهوشترند چون پارامترهای بیشتری دارند.
جمعبندی
LLM یک ماشین پیشبینی متن است، نه یک انسان.
قوی است چون حجم داده آموزشش خیلی زیاد است.
ضعف دارد چون گاهی اشتباه میکند یا حرفهای بیمعنی میزند.
