چرا درک مدل‌های زبانی تا این حد سخت است؟

اگر یک دستگاه بسازید، منطقی است که بتوانید سازوکار آن را هم توضیح دهید. اما در دنیای هوش مصنوعی، به‌ویژه درباره «مدل‌های زبانی بزرگ»، اوضاع کمی عجیب و متفاوت است. بسیاری از پژوهشگران اعتراف می‌کنند که توسعه این مدل‌ها، شبیه باغبانی است تا مهندسی، یکی از این پژوهشگران، مارتین واتنبرگ از دانشگاه هاروارد است. او می‌گوید: «شما بذر گوجه را می‌کارید، آب می‌دهید، مراقبت می‌کنید، ولی واقعاً نمی‌دانید داخل آن چه می‌گذرد!»

این نوشته نگاهی دقیق به همین سردرگمی دارد. چرا درک مدل‌های زبانی این‌قدر دشوار است؟ دانشمندان چه رویکردهایی برای درک ذهن این ماشین‌ها اتخاذ کرده‌اند؟ و آیا اصلاً می‌توان به درک شفاف و دقیقی از سازوکار آن‌ها رسید؟

مدل‌هایی که مغز مصنوعی دارند

مدل‌های زبانی بزرگ ساختاری مبتنی بر «شبکه‌های عصبی مصنوعی» دارند. این شبکه‌ها، الهام‌گرفته از ساختار مغز انسان هستند، اما در عمل مجموعه‌ای از عملیات ریاضی ساده‌اند که به‌صورت زنجیره‌ای به هم متصل شده‌اند. واژگان در این مدل‌ها به‌صورت اعداد نمایش داده می‌شوند. مدل با استفاده از پارامترهایی که وزن اتصالات را مشخص می‌کنند، ورودی را پردازش می‌کند.

مقاله پیشنهادی: آیا تعداد پارامترها مهم است؟

تعداد این پارامترها بسیار زیاد است؛ در برخی مدل‌ها به چندصد میلیارد یا حتی چند تریلیون می‌رسد. هیچ‌کس از ابتدا نمی‌داند بهترین مقادیر برای این پارامترها چیست. به‌جای آن، مدل با مقادیر تصادفی شروع می‌کند و با تکرار میلیاردها باره‌ی یک کار ساده آموزش می‌بیند: پیش‌بینی واژه بعدی در یک متن.

فرآیند آموزش مدل‌های زبانی: باغبانی در دل محاسبات

عبارت «آموزش مدل» کمی گمراه‌کننده است. پژوهشگران، تنها داده و هدف را در اختیار مدل قرار می‌دهند و سپس فرآیندی خودکار میلیاردها بار تکرار می‌شود. بعد از هر پیش‌بینی، الگوریتمی به نام پس‌انتشار (Backpropagation) پارامترها را طوری تغییر می‌دهد که احتمال پیش‌بینی درست کمی بیشتر شود.

اینجاست که می‌گوییم توسعه مدل‌های زبانی شبیه باغبانی است، شما فقط محیط رشد را فراهم می‌کنید و بعد، مدل خودش رشد می‌کند. این رشد، نه قابل پیش‌بینی است، نه به سادگی قابل کنترل است.

مفاهیم کلیدی: از فعال‌سازی تا ویرایش مغزی

برای درک بهتر مدل‌های زبانی، پژوهشگران دو ابزار اصلی در اختیار دارند:

1. فعال‌سازی (Activation): پاسخ اجزای داخلی مدل به یک ورودی خاص.

2. ویرایش فعال‌سازی (Activation Editing): دست‌کاری موقت این پاسخ‌ها برای بررسی اثر آن‌ها.

ویرایش فعال‌سازی به پژوهشگران اجازه می‌دهد تا حالت ذهنی مدل را از یک ورودی بردارند و در ورودی دیگر جای‌گذاری کنند. مثلاً اگر مدل بداند که “پاریس پایتخت فرانسه است”، می‌توان بررسی کرد این دانش دقیقاً در کدام بخش از مدل ذخیره شده است.

تحلیل مقایسه‌ای: دو رویکرد در تفسیر مدل‌های زبانی

برای درک رفتار و عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ پژوهشگران از دو رویکرد عمده بهره می‌برند: رویکرد رفتاری و رویکرد مکانیکی. هر یک از این رویکردها، نگاهی متفاوتی به مدل‌های زبانی دارند و به شیوه‌های گوناگونی سعی در درک نحوه کارکرد این سیستم‌های پیچیده می‌کنند.

رویکرد رفتاری

رویکرد رفتاری بیشتر به بررسی خروجی‌های مدل در برابر ورودی‌ها می‌پردازد. در این روش، پژوهشگران با استفاده از آزمایشات مختلف و ارائه ورودی‌های مختلف به مدل، رفتار آن را بررسی می‌کنند.

این رویکرد، مشابه روش‌های روان‌شناسی تجربی است که بر اساس مشاهدات و تجزیه و تحلیل واکنش‌های مدل به موقعیت‌های مختلف، تلاش می‌کند تا الگوهای رفتاری مدل را شناسایی کند. مزیت این روش این است که ساده و سریع است و به راحتی می‌توان آزمایشات مختلف را انجام داد. اما یکی از معایب آن این است که شفافیت لازم برای درک ساختار داخلی مدل را ندارد و تنها به سطح بیرونی آن محدود می‌شود.

رویکرد مکانیکی

در مقابل، رویکرد مکانیکی به‌دنبال درک ساختار داخلی مدل است. این رویکرد از علوم اعصاب الهام می‌گیرد و پژوهشگران سعی دارند تا اجزای داخلی مدل‌های زبانی را تجزیه و تحلیل کنند. در این رویکرد، محققان نه تنها خروجی‌ها، بلکه پارامترهای داخلی مدل و نحوه تعامل آن‌ها را بررسی می‌کنند. این روش به پژوهشگران این امکان را می‌دهد که جزئیات دقیقی از نحوه پردازش داده‌ها توسط مدل بدست آورند و به درک عمیق‌تری از عملکرد آن برسند. این رویکرد می‌تواند ساختاریافته و تعمیم‌پذیر باشد، اما از سوی دیگر به دلیل پیچیدگی‌های مدل و زمان‌بر بودن، هزینه بالاتری دارد. در جدول زیر، این دو رویکرد را به صورت خلاصه مقایسه کرده‌ایم.

نمونه‌هایی از شگفتی‌های مدل‌های زبانی

مدل‌های زبانی بزرگ به‌طور شگفت‌انگیزی پیچیده و غیرقابل پیش‌بینی هستند. با وجود پیشرفت‌های عظیم، این مدل‌ها گاهی رفتارهایی را از خود نشان می‌دهند که به‌راحتی با شهود انسانی قابل توضیح نیستند. در این بخش، برخی از این رفتارهای عحیب عبارتند از:

• مسیرهای متناقض: یک مدل ممکن است برای انجام یک وظیفه مشابه، از مسیرهای پردازشی متفاوت استفاده کند.

• خوشه‌های موازی: چند بخش مختلف از مدل می‌توانند دقیقاً یک کار مشابه را انجام دهند.

• ترمیم خودبه‌خودی: اگر بخشی از مدل غیرفعال شود، بخش‌های دیگر ممکن است عملکرد آن را برعهده بگیرند.

این موارد نشان می‌دهند که ساختار مدل‌ها نه تنها پیچیده، بلکه گاهی خلاف شهود انسانی است.

چالش‌ها: وقتی شهود انسانی کار نمی‌کند

در بسیاری از موارد، حتی وقتی شواهد قوی وجود دارد که یک مفهوم خاص در یک بخش از مدل ذخیره شده، با دست‌کاری بخش‌های دیگر، می‌توان دانش مدل از آن مفهوم را تغییر داد. به بیان دیگر، داده‌ها چیزهایی نشان می‌دهند که منطق انسانی با آن‌ها همخوان نیست.

یکی از پژوهشگران گوگل دیپ‌مایند می‌گوید: «چیزهایی وجود دارد که حتماً باید درست باشند، ولی وقتی بررسی می‌کنید، نیستند.»

در نهایت آیا درک مدل‌ها ممکن است؟

با وجود تمام پیچیدگی‌ها، متخصصان این حوزه امید خود را از دست نداده‌اند. آن‌ها باور دارند که با ترکیب رویکردهای مختلف، به‌ویژه با الهام از علوم اعصاب، می‌توان قدم به قدم به درک بهتر این ساختارهای پیچیده نزدیک شد. واتنبرگ می‌گوید: «پیشرفت امکان‌پذیر است. ما از پنج سال پیش خیلی جلوتر هستیم.» پس شاید به زودی ما واقعا بفهمیم مدل‌های زبانی چگونه کار می‌کنند و آن‌ها را درک کنیم.

درک مدل‌های زبانی بزرگ، یکی از چالش‌برانگیزترین مأموریت‌های دنیای فناوری است. با میلیاردها پارامتر و سازوکاری که گاه حتی از ذهن انسان فراتر می‌رود، تلاش برای شفاف‌سازی به‌نوعی ورود به درون یک مغز مصنوعی است. اما همین تلاش‌ها می‌تواند راه را برای مدل‌هایی امن‌تر، دقیق‌تر و قابل‌اعتمادتر باز کند.