زمان تخمینی مطالعه: 7 دقیقه
مدلهای عمل بزرگ (LAMs) مدلهای یادگیری عمیق هستند که هدفشان درک دستورالعملها و اجرای وظایف و اقدامات پیچیده بر اساس آن است. LAM ها همچنین درک زبان را با استدلال و عوامل نرم افزاری ترکیب میکنند. اگرچه این مدلها هنوز در دست تحقیق و توسعه هستند، اما میتوانند در دنیای هوش مصنوعی (AI) تحول آفرین باشند. LAM ها نشان دهنده یک جهش قابل توجه فراتر از تولید و درک متن هستند. آنها پتانسیل ایجاد انقلابی در نحوه کار و خودکارسازی وظایف در بسیاری از صنایع را دارند. ما نحوه عملکرد مدلهای عمل بزرگ، قابلیتهای متنوع آنها در برنامههای کاربردی دنیای واقعی و برخی از مدلهای منبع باز را بررسی خواهیم کرد. برای سفری در Large Action Models آماده شوید، جایی که هوش مصنوعی نه تنها کلام صرف، بلکه اقدام کردن و عمل است.
مدلهای عمل بزرگ(Large Action Models) چیست و چگونه کار میکنند؟
مدلهای عمل بزرگ (LAMs) نرمافزار هوش مصنوعی هستند که برای انجام اقدامات در یک رویکرد سلسله مراتبی طراحی شدهاند که در آن کارها به وظایف فرعی کوچکتر تقسیم میشوند. اعمال از دستورالعملهای داده شده توسط کاربر با استفاده از عوامل انجام میشود. برخلاف مدلهای زبان بزرگ، یک مدل اقدام بزرگ(LAM)، درک زبان را با منطق و استدلال ترکیب میکند تا وظایف مختلف را اجرا کند. این رویکرد اغلب میتواند از بازخورد و تعاملات بیاموزد، اگرچه نباید با یادگیری تقویتی اشتباه گرفته شود.
برنامه نویسی عصبی نمادین(Neuro-symbolic) یک تکنیک مهم در توسعه مدلهای عمل بزرگ توانمندتر بوده است. این تکنیک ترکیبی از قابلیتهای یادگیری و استدلال منطقی از شبکههای عصبی و هوش مصنوعی نمادین است. با ترکیب بهترینهای هر دو حوزه، LAM ها میتوانند زبان را درک کنند، درباره اقدامات بالقوه استدلال کنند و بر اساس دستورالعمل اجرا کنند. معماری یک مدل اقدام(عمل) بزرگ بسته به طیف وسیعی از وظایفی که میتواند انجام دهد متفاوت است. با این حال، درک تفاوت بین LAM و LLM قبل از فرو رفتن در اجزای آنها ضروری است.
| ویژگی | مدل زبانی بزرگ(LLM) | مدل عمل بزرگ(LAM) |
| عملکرد | مولد زبان | اجرا و اتمام عمل |
| ورودی | داده متنی | متن، تصویر، دستورات و غیره |
| خروجی | داده متنی | عمل و متن |
| دادههای آموزشی | متن بزرگ | متن، کد، تصویر، عمل(کار) |
| حوزه کاربرد | خلق محتوا، ترجمه، چت بات | اتوماسیون، تصمیمگیری، دستورالعملهای پیچیده |
| توانایی | درک زبان، تولید متن | استنتاج، طرح ریزی، تصمیمگیری، تعامل بلادرنگ |
| ضعف | استنتاج محدود، نبود قابلیت عمل | هنوز در دست توسعه، نگرانیهای اخلاقی |
در این مرحله، میتوانیم به اجزای اصلی یک مدل عمل بزرگ عمیقتر بپردازیم. این اجزا معمولا عبارتند از:
- تشخیص الگو Pattern-Recognition: شبکههای عصبی
- هوش مصنوعی نمادین Symbolic AI: هوش مصنوعی عصبی نمادین(Neuro-symbolic AI) توانایی شبکههای عصبی برای یادگیری الگوها را با روشهای استدلال نمادین هوش مصنوعی ترکیب میکند و یک هم افزایی قدرتمند ایجاد میکند که محدودیتهای هر رویکرد را برطرف میکند. هوش مصنوعی نمادین، اغلب مبتنی بر برنامهنویسی منطقی (عمداً مجموعهای از عبارات if-then) است که در استدلال و توضیح تصمیمات به طور برتری عمل میکند. از زبانهای رسمی، مانند منطق مرتبه اول، برای نشان دادن دانش و یک موتور استنتاج برای نتیجهگیری منطقی بر اساس پرس و جوهای کاربر استفاده میکند.
- مدل اقدام Action Model: در مدلهای عمل بزرگ (LAMs)، برنامهنویسی عصبی نمادین به مدلهای عصبی مانند LLM با تواناییهای استدلال و برنامهریزی از روشهای هوش مصنوعی نمادین قدرت میدهد. مفهوم اصلی عوامل هوش مصنوعی برای اجرای برنامههای تولید شده و احتمالاً سازگاری با چالشهای جدید استفاده میشود. LAM های منبع باز اغلب برنامهنویسی منطقی را با مدلهای بینایی و زبان ادغام میکنند و نرم افزار را به ابزارها و API های برنامهها و سرویسهای مفید برای انجام وظایف متصل میکنند.
مدلهای عمل بزرگ چه کاری میتوانند انجام دهند؟
مدلهای عمل بزرگ تقریباً میتوانند هر کاری را که برای انجام آن آموزش دیده باشند، انجام دهند. با درک نیت انسان و پاسخ به دستورالعملهای پیچیده، LAM ها میتوانند کارهای ساده یا پیچیده را خودکار کنند و بر اساس ورودی متن و بصری تصمیمگیری کنند. مهمتر از همه، LAM ها اغلب میتوانند توضیحپذیری را در خود جای دهند که به ما امکان میدهد فرآیند استدلال آنها را ردیابی کنیم. Rabbit R1 یکی از محبوبترین مدلهای افدام بزرگ و نمونهای عالی برای به نمایش گذاشتن قدرت این مدلها است. Rabbit R1 ترکیبی از:
- وظایف بینایی
- پورتال وب برای اتصال سرویسها و برنامهها و افزودن وظایف جدید با حالت آموزش
- و حالت آموزش به کاربران است که این امکان را فراهم میکند که با انجام کار خود مدل را آموزش داده و راهنمایی کنند.
کاربردهای واقعی مدلهای اقدام بزرگ
قدرت مدلهای اقدام بزرگ (LAMs) به صنایع زیادی رسیده است و نحوه تعامل ما با فناوری و خودکارسازی وظایف پیچیده را تغییر میدهد. LAM ها ارزش خود را به عنوان یک ابزار جامع ثابت میکنند. بیایید به نمونههایی بپردازیم که در آنها میتوان از مدلهای عمل بزرگ استفاده کرد.
- رباتیک: مدلهای اقدام بزرگ میتوانند رباتهای هوشمند و مستقلتری ایجاد کنند که قادر به درک و پاسخدهی هستند. این امر تعامل انسان و ربات را افزایش میدهد و راههای جدیدی را برای اتوماسیون در تولید، مراقبتهای بهداشتی و حتی اکتشاف فضا باز میکند.
- خدمات مشتری و پشتیبانی: یک نماینده هوش مصنوعی خدمات مشتری را تصور کنید که مشکل مشتری را درک میکند و میتواند برای حل آن اقدام فوری انجام دهد. LAM ها میتوانند با ساده کردن فرآیندهایی مانند حل و فصل تیکت پشتیبانی، بازپرداخت و به روزرسانی حساب، این امر را به واقعیت تبدیل کنند.
- امور مالی: در بخش مالی، LAM ها میتوانند دادههای پیچیده را بر اساس ورودیهای آگاهانه تجزیه و تحلیل کنند و توصیههای شخصی و اتوماسیون برای سرمایه گذاریها و برنامه ریزی مالی ارائه دهند.
- آموزش: مدلهای عمل بزرگ میتوانند با ارائه تجربیات یادگیری شخصی بسته به نیازهای هر دانش آموز، بخش آموزشی را متحول کنند. آنها میتوانند بازخورد فوری ارائه دهند، تکالیف را ارزیابی کنند و محتوای آموزشی تطبیقی تولید کنند.
موارد یاد شده در بالا تنها چند مسیر ممکن را نشان میدهند که LAM میتواند صنعت را متحول کند و تعامل ما با فناوری را افزایش دهد. تحقیق و توسعه در مدلهای اقدام بزرگ(LAM) هنوز در مراحل اولیه است و میتوانیم انتظار داشته باشیم که آنها امکانات بیشتری را برای ما فراهم کنند.
آینده مدلهای عمل بزرگ چیست؟
مدلهای عمل بزرگ (LAM) میتوانند نحوه تعامل ما با فناوری و خودکارسازی وظایف در حوزههای مختلف را باز تعریف کنند. توانایی منحصر به فرد آنها در درک دستورالعملها، استدلال با منطق، تصمیمگیری و اجرای اقدامات، همه اینها پتانسیل بسیار زیادی دارند. از ارتقای خدمات مشتری گرفته تا انقلابی کردن رباتیک و آموزش، LAM ها نگاهی اجمالی به آیندهای ارائه میدهند که در آن عوامل مجهز به هوش مصنوعی به طور یکپارچه در زندگی ما ادغام میشوند. با پیشرفت تحقیقات، میتوانیم پیشبینی کنیم که LAMها پیچیدهتر شوند و قادر به انجام وظایف پیچیده سطح بالا و درک دستورالعملهای خاص دامنه خاص مربوط به خود باشند. با این حال، مانند هر قدرت دیگری، این موضوع مسئولیت خاصی را به همراه دارد. اطمینان از ایمنی، انصاف و استفاده اخلاقی از LAM ها بسیار مهم است. پرداختن به چالشهایی مانند سوگیری در دادههای آموزشی و استفاده نادرست احتمالی با توسعه و استقرار این مدلهای قدرتمند حیاتی خواهد بود. آینده LAM ها روشن است. با تکامل، این مدلها نقشی در شکلدهی چشمانداز فنآوری کارآمدتر، سازندهتر و انسان محور خواهند داشت.