13945

مروري بر روش هاي استنتاج روي متون زبان طبيعي با استفاده از مدل هاي زباني بزرگ

1402

بهروز مينائي

مدل‌هاي زباني بزرگ با هدف درك و توليد زبان طبيعي بر اساس يادگيري عميق و شبكه‌هاي عصبي طراحي شده‌اند. اين مدل‌ها با تجزيه و تحليل مقادير عظيمي از داده‌هاي متني و بهره‌گيري از معماري‌هايي نظير مبدل ، قادر به توليد متن و پاسخ‌دهي به سوالات بر اساس توزيع احتمالاتي هستند. ماهيت اين مدل‌ها بر پيش‌بيني كلمات بعدي و تشخيص الگوهاي زباني استوار است كه آنها را در پردازش زبان طبيعي توانمند مي‌سازد. با اين حال، برخلاف قدرت آنها در توليد زبان، اين مدل‌ها ذاتاً براي استدلال منطقي طراحي نشده‌اند. ماهيت غيرمنطقي و آماري اين مدل‌ها با فرآيندهاي استنتاجي كاملاً همخواني ندارد. استنتاج نيازمند توانايي تحليل و نتيجه‌گيري منطقي است، در حالي كه مدل‌هاي زباني بيشتر به الگوهاي آماري وابسته‌اند و قادر به درك عميق روابط علي و منطقي نيستند. اين عدم تطابق يكي از چالش‌هاي اصلي در استفاده از اين مدل‌ها براي استنتاج پيچيده است و منجر به اشتباهات منطقي و توليد محتواي نادرست مي‌شود. سمينار حاضر به بررسي اين چالش‌ها پرداخته و راهكارهايي براي بهبود توانايي‌هاي استنتاجي اين مدل‌ها ارائه مي‌دهد. در نهايت، اگرچه مدل‌هاي زباني بزرگ پتانسيل بالايي در زمينه پردازش زبان طبيعي دارند، اما بهبود در زمينه‌هاي استدلال منطقي و تفسيرپذيري نتايج ضروري است. كليدواژه‌ها: مدل‌هاي زباني بزرگ، استنتاج معنايي، پردازش زبان طبيعي، چالش‌هاي استنتاج، مبدل.

10/2/2024 12:00:00 AM

84262

1403/07/30

A review of reasoning methods on natural language texts using large language models

مدل‌هاي زباني بزرگ , استنتاج معنايي , مبدل

large language models , reasoning , transformer