در دنیای امروز، مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLMs) نقش فزاینده‌ای در پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP) ایفا می‌کنند. این مدل‌ها با استفاده از حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش داده می‌شوند و قادرند وظایف متنوعی از جمله تولید متن، ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متون و پاسخگویی به سوالات را با دقت بالایی انجام دهند. با وجود کاربرد گسترده زبان فارسی در سراسر جهان، توسعه مدل‌های زبانی بزرگ برای این زبان با چالش‌های متعددی روبرو بوده است. مقاله حاضر با عنوان “پرشین‌لاما: گامی به سوی ساخت نخستین مدل زبانی بزرگ فارسی” به معرفی یک مدل زبانی بزرگ جدید برای زبان فارسی می‌پردازد که گامی مهم در جهت رفع این کمبود محسوب می‌شود.

این مقاله توسط محمد امین عباسی، آرش غفوری، مهدی فیروزمندی، حسن نادری و بهروز مینایی بیدگلی به رشته تحریر درآمده است. نویسندگان این مقاله متخصصین حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی هستند و سابقه فعالیت در زمینه‌های مرتبط را دارند. زمینه تحقیقاتی این مقاله در حوزه محاسبات و زبان و هوش مصنوعی قرار می‌گیرد و به طور خاص به توسعه مدل‌های زبانی برای زبان‌های با منابع محدود (Low-Resource Languages) می‌پردازد.

چکیده مقاله به این موضوع اشاره دارد که با وجود استفاده گسترده از زبان فارسی توسط میلیون‌ها نفر در سراسر جهان، تلاش‌های محدودی در زمینه پردازش زبان طبیعی برای این زبان صورت گرفته است. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ به عنوان ابزارهای مؤثر در وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی، معمولاً نیازمند داده‌های متنی گسترده و منابع سخت‌افزاری قوی است. در نتیجه، کمبود داده‌های متنی فارسی و عدم دسترسی به منابع سخت‌افزاری قدرتمند، توسعه مدل‌های زبانی بزرگ برای فارسی را با موانعی روبرو کرده است. این مقاله، اولین مدل زبانی بزرگ فارسی با نام پرشین‌لاما را معرفی می‌کند که بر روی مجموعه‌ای از متون و مجموعه‌داده‌های فارسی آموزش داده شده است. این مدل پایه در دو نسخه با 7 و 13 میلیارد پارامتر ارائه می‌شود که با استفاده از دو رویکرد مختلف بر روی متون رسمی و محاوره‌ای فارسی آموزش داده شده‌اند. پرشین‌لاما برای وظایف تولید زبان طبیعی بر اساس آخرین روش‌های ارزیابی (یعنی با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگتر) و برای وظایف درک زبان طبیعی بر اساس معیارهای خودکار ماشینی مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج نشان می‌دهد که پرشین‌لاما به طور قابل توجهی از رقبای خود در درک و تولید متن فارسی بهتر عمل می‌کند. پرشین‌لاما گامی مهم در توسعه پردازش زبان طبیعی فارسی به شمار می‌رود و می‌تواند یک منبع ارزشمند برای جامعه فارسی‌زبان باشد. این مدل زبانی بزرگ می‌تواند برای وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی، به ویژه تولید متن مانند چت‌بات‌ها، پرسش و پاسخ، ترجمه ماشینی و خلاصه‌سازی متن مورد استفاده قرار گیرد.

به طور خلاصه، این مقاله به معرفی یک مدل زبانی بزرگ جدید برای زبان فارسی به نام پرشین‌لاما می‌پردازد. این مدل با هدف غلبه بر چالش‌های موجود در توسعه مدل‌های زبانی فارسی، با استفاده از داده‌های متنی فارسی و روش‌های آموزش نوین، توسعه یافته است. نتایج ارزیابی نشان می‌دهد که پرشین‌لاما عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های موجود در درک و تولید متن فارسی دارد.

روش‌شناسی تحقیق در این مقاله شامل چندین مرحله کلیدی است:

• جمع‌آوری داده‌ها: جمع‌آوری یک مجموعه داده بزرگ و متنوع از متون فارسی، شامل متون رسمی و محاوره‌ای. این مجموعه داده به عنوان مبنایی برای آموزش مدل پرشین‌لاما استفاده شده است. تنوع داده‌ها برای افزایش قابلیت تعمیم‌پذیری مدل بسیار مهم است.
• آماده‌سازی داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های جمع‌آوری شده، شامل حذف نویز، نرمال‌سازی متن و تقسیم‌بندی آن به واحدهای قابل پردازش (توکن‌ها). این مرحله برای اطمینان از کیفیت داده‌های ورودی به مدل ضروری است.
• انتخاب معماری مدل: انتخاب یک معماری مناسب برای مدل زبانی بزرگ. در این مقاله از معماری ترنسفورمر، که یک معماری قدرتمند برای پردازش زبان طبیعی است، استفاده شده است.
• آموزش مدل: آموزش مدل پرشین‌لاما بر روی داده‌های آماده‌سازی شده با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق. در این مرحله، پارامترهای مدل به گونه‌ای تنظیم می‌شوند که بتواند الگوهای موجود در داده‌های فارسی را یاد بگیرد.
• ارزیابی مدل: ارزیابی عملکرد مدل پرشین‌لاما در وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی، از جمله تولید متن، درک متن و ترجمه ماشینی. این ارزیابی با استفاده از معیارهای ارزیابی استاندارد و همچنین با مقایسه عملکرد پرشین‌لاما با سایر مدل‌های موجود انجام شده است.

به عنوان مثال، برای ارزیابی عملکرد مدل در تولید متن، از معیارهایی مانند BLEU و ROUGE استفاده شده است که کیفیت و شباهت متن تولید شده توسط مدل به متن مرجع را اندازه‌گیری می‌کنند. همچنین، برای ارزیابی درک متن، از مجموعه‌داده‌های استاندارد فارسی استفاده شده است که شامل سوالات و پاسخ‌های مرتبط با متون فارسی هستند.

یافته‌های کلیدی این مقاله عبارتند از:

• مدل پرشین‌لاما در وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی، از جمله تولید متن و درک متن، عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های موجود برای زبان فارسی دارد.
• آموزش مدل بر روی یک مجموعه داده بزرگ و متنوع از متون فارسی، به بهبود عملکرد و قابلیت تعمیم‌پذیری مدل کمک کرده است.
• استفاده از معماری ترنسفورمر، که یک معماری قدرتمند برای پردازش زبان طبیعی است، به مدل پرشین‌لاما امکان داده است تا الگوهای پیچیده موجود در زبان فارسی را یاد بگیرد.
• پرشین‌لاما می‌تواند به عنوان یک مدل پایه برای توسعه برنامه‌های کاربردی مختلف در حوزه پردازش زبان طبیعی فارسی مورد استفاده قرار گیرد.

به طور مثال، در یک آزمایش مربوط به تولید متن خلاقانه، پرشین‌لاما توانست متونی تولید کند که از نظر روانی و انسجام، نمرات بالاتری نسبت به خروجی سایر مدل‌ها کسب کردند. این نشان می‌دهد که پرشین‌لاما قادر است متونی تولید کند که نه تنها از نظر گرامری صحیح هستند، بلکه از نظر معنایی نیز با کیفیت بالایی ارائه می‌شوند.

مدل پرشین‌لاما دارای کاربردهای فراوانی در حوزه پردازش زبان طبیعی فارسی است. برخی از این کاربردها عبارتند از:

• چت‌بات‌ها: پرشین‌لاما می‌تواند به عنوان موتور اصلی چت‌بات‌های فارسی‌زبان مورد استفاده قرار گیرد و به آنها امکان دهد تا به سوالات کاربران پاسخ دهند و با آنها به طور طبیعی تعامل داشته باشند.
• پرسش و پاسخ: این مدل می‌تواند برای پاسخگویی به سوالات کاربران در مورد متون فارسی مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال، کاربران می‌توانند سوالاتی را در مورد یک مقاله خبری یا یک کتاب از مدل بپرسند و مدل پاسخ‌های دقیقی را ارائه دهد.
• ترجمه ماشینی: پرشین‌لاما می‌تواند برای ترجمه متون از فارسی به سایر زبان‌ها و بالعکس مورد استفاده قرار گیرد.
• خلاصه‌سازی متن: این مدل می‌تواند به طور خودکار متون فارسی را خلاصه کند و نکات اصلی آنها را استخراج کند.
• تولید محتوا: پرشین‌لاما می‌تواند برای تولید انواع محتوای متنی، از جمله مقالات، داستان‌ها و اشعار، مورد استفاده قرار گیرد.

دستاورد اصلی این مقاله، ارائه یک مدل زبانی بزرگ جدید برای زبان فارسی است که می‌تواند به عنوان یک منبع ارزشمند برای جامعه فارسی‌زبان مورد استفاده قرار گیرد. این مدل می‌تواند به توسعه برنامه‌های کاربردی مختلف در حوزه پردازش زبان طبیعی فارسی کمک کند و امکان استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی را برای کاربران فارسی‌زبان فراهم سازد.

برای مثال، تصور کنید یک شرکت می‌خواهد یک چت‌بات فارسی‌زبان برای پشتیبانی مشتریان خود ایجاد کند. با استفاده از پرشین‌لاما، این شرکت می‌تواند چت‌باتی ایجاد کند که قادر است به سوالات مشتریان به طور دقیق و طبیعی پاسخ دهد، مشکلات آنها را حل کند و به طور کلی تجربه کاربری بهتری را برای آنها فراهم سازد.

مقاله “پرشین‌لاما: گامی به سوی ساخت نخستین مدل زبانی بزرگ فارسی” یک گام مهم در جهت توسعه پردازش زبان طبیعی فارسی است. این مقاله با معرفی یک مدل زبانی بزرگ جدید برای زبان فارسی، به رفع کمبودهای موجود در این زمینه کمک کرده است. مدل پرشین‌لاما با استفاده از داده‌های متنی فارسی و روش‌های آموزش نوین، توسعه یافته است و عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های موجود در درک و تولید متن فارسی دارد. این مدل دارای کاربردهای فراوانی در حوزه پردازش زبان طبیعی فارسی است و می‌تواند به عنوان یک منبع ارزشمند برای جامعه فارسی‌زبان مورد استفاده قرار گیرد. با توجه به نتایج مثبت به دست آمده، انتظار می‌رود که مدل پرشین‌لاما نقش مهمی در توسعه برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی برای زبان فارسی ایفا کند و امکان استفاده از این فناوری‌ها را برای کاربران فارسی‌زبان فراهم سازد. پژوهش‌های آتی می‌توانند بر بهبود بیشتر عملکرد این مدل، گسترش کاربردهای آن و همچنین توسعه مدل‌های مشابه برای سایر زبان‌های با منابع محدود تمرکز کنند.