پردازش زبان طبیعی پیشرفته با مدل‌های بزرگ

📅 تاریخ انتشار: 1404/07/11

🏷 کلمات کلیدی: یادگیری عمیق, پردازش زبان طبیعی, مدل‌های بزرگ, GPT, BERT, چالش‌های NLP, تحلیل احساسات, هوش مصنوعی

چکیده

با پیشرفت‌های چشمگیر در زمینه یادگیری عمیق و توسعه مدل‌های بزرگ، پردازش زبان طبیعی (NLP) به یکی از حوزه‌های پر رونق و چالش‌برانگیز در علوم کامپیوتر تبدیل شده است. این مقاله به بررسی تکنیک‌های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی با تمرکز بر مدل‌های بزرگ می‌پردازد. ما به تحلیل ساختار، معماری و عملکرد مدل‌های پیشرفته مانند GPT، BERT و سایر مدل‌های ترنسفورمر می‌پردازیم و تأثیر آن‌ها بر وظایف مختلف NLP از جمله ترجمه ماشینی، تولید متن، و تحلیل احساسات را بررسی می‌کنیم. علاوه بر این، چالش‌های مربوط به آموزش و پیاده‌سازی این مدل‌ها، از جمله نیاز به منابع محاسباتی بالا، داده‌های با کیفیت و مسائل مربوط به تعصب و اخلاق در هوش مصنوعی نیز مورد بحث قرار می‌گیرد. هدف این مقاله ارائه یک نمای کلی از وضعیت کنونی و روندهای آینده در پردازش زبان طبیعی با استفاده از مدل‌های بزرگ است و به پژوهشگران و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا درک بهتری از پتانسیل‌ها و چالش‌های موجود در این حوزه پیدا کنند. با توجه به اهمیت روزافزون NLP در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی، این مقاله به عنوان یک منبع مرجع برای محققان و علاقه‌مندان به این حوزه پیشنهاد می‌شود.

راهنمای مطالعه

مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و مدل‌های بزرگ
تاریخچه و پیشرفت‌های کلیدی در مدل‌های زبان
معماری و ساختار مدل‌های بزرگ زبان
کاربردهای عملی پردازش زبان طبیعی در صنایع مختلف
چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های بزرگ در پردازش زبان
آینده پردازش زبان طبیعی و نقش مدل‌های بزرگ
نتیجه‌گیری و چشم‌اندازهای پژوهشی آینده

مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و مدل‌های بزرگ

پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان یکی از حوزه‌های کلیدی در علم داده و هوش مصنوعی، به بررسی و تحلیل تعامل بین انسان و ماشین از طریق زبان طبیعی می‌پردازد. این حوزه به طور گسترده‌ای در طی چند دهه گذشته رشد کرده و با پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق و ظهور مدل‌های بزرگ، دگرگونی‌های شگرفی را تجربه کرده است. مدل‌های بزرگ، که به‌واسطه معماری‌های پیچیده و حجم بالای داده‌های آموزشی خود توانایی تحلیل و تولید زبان طبیعی را دارند، به یک ابزار اساسی در کاربردهای مختلف NLP تبدیل شده‌اند. مدل‌های بزرگ مانند GPT-3 و BERT با استفاده از روش‌های یادگیری غیرنظارتی و یادگیری انتقالی، قادر به درک عمیق‌تری از زبان هستند. این مدل‌ها با تحلیل الگوهای زبانی و ساختارهای معنایی، می‌توانند وظایف متنوعی از جمله ترجمه، خلاصه‌سازی، تولید متن و حتی پاسخگویی به سوالات را به‌طور خودکار انجام دهند. توانایی این مدل‌ها در یادگیری از داده‌های متنوع و گسترده، به آن‌ها اجازه می‌دهد تا با دقت و صحت بالایی به تولید محتوا بپردازند و درک بهتری از زمینه‌های مختلف ارائه دهند. استفاده از مدل‌های بزرگ در پردازش زبان طبیعی نه تنها موجب بهبود کیفیت خروجی‌ها می‌شود، بلکه می‌تواند به کاهش زمان و هزینه‌های مربوط به توسعه سیستم‌های NLP کمک کند. به عنوان مثال، در حوزه خدمات مشتری، مدل‌های بزرگ می‌توانند به‌عنوان چت‌بات‌ها برای پاسخ به سوالات کاربران به‌کار گرفته شوند و با یادگیری از تعاملات گذشته، کیفیت پاسخ‌ها را به مرور زمان ارتقا دهند. با این حال، استفاده از این مدل‌ها چالش‌هایی نیز به همراه دارد. یکی از این چالش‌ها مربوط به نیاز به منابع محاسباتی بالا و داده‌های آموزشی گسترده است. علاوه بر این، مسائل اخلاقی و تبعیض‌های موجود در داده‌های آموزشی نیز می‌تواند منجر به تولید محتوای نادرست یا غیرقابل اعتماد شود. در این راستا، پژوهشگران و توسعه‌دهندگان باید به دقت به انتخاب داده‌ها و نحوه آموزش مدل‌ها توجه کنند تا از بروز تبعات منفی جلوگیری کنند. در نهایت، ادغام مدل‌های بزرگ با تکنیک‌های نوین در پردازش زبان طبیعی می‌تواند به ایجاد سیستم‌های هوشمندتر و کارآمدتر منجر شود که توانایی فهم و تولید زبان انسانی را به صورت طبیعی و قابل قبول دارند. این تحولات نه تنها در زمینه‌های پژوهشی، بلکه در زندگی روزمره و صنعت نیز تأثیرات عمیقی خواهند داشت.

تاریخچه و پیشرفت‌های کلیدی در مدل‌های زبان

تاریخچه و پیشرفت‌های کلیدی در مدل‌های زبان به‌طور قابل توجهی تحت تأثیر نیازهای روزافزون در پردازش زبان طبیعی (NLP) و دسترسی به داده‌های عظیم قرار گرفته است. از ابتدای دهه ۱۹۵۰، تحقیقات در این حوزه با استفاده از روش‌های قاعده‌محور آغاز شد. مدل‌های اولیه، مانند گرامرهای تولیدی و سیستم‌های مبتنی بر قاعده، به‌منظور تحلیل ساختار جملات و استخراج معنا به کار گرفته شدند. اما این رویکردها به سرعت با محدودیت‌های جدی مواجه شدند، به‌ویژه در زمینه درک زبان طبیعی و تولید متن. با پیشرفت تکنولوژی و دسترسی به داده‌های بزرگ، اواخر دهه ۱۹۸۰ و اوایل دهه ۱۹۹۰ شاهد ظهور مدل‌های آماری بودیم که توانستند به‌طور موثرتری بر روی حجم وسیعی از داده‌ها کار کنند. این مدل‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به‌ویژه روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی، توانستند دقت و کارایی بیشتری در پردازش زبان طبیعی ارائه دهند. یکی از نقاط عطف در این دوره، الگوریتم یادگیری عمیق بود که با استفاده از لایه‌های متعدد شبکه‌های عصبی، به تحلیل پیچیدگی‌های زبانی پرداخت. در سال‌های اخیر، با ظهور مدل‌های بزرگ مانند BERT و GPT، تحولی عظیم در پردازش زبان طبیعی رقم خورده است. این مدل‌ها به‌خوبی توانسته‌اند مفاهیم زبانی را در زمینه‌های مختلفی مانند ترجمه ماشینی، پاسخ به پرسش‌ها و تولید متن شبیه‌سازی کنند. BERT به واسطه استفاده از تکنیک‌های پیش‌آموزش و fine-tuning، توانسته است به دقت‌های بی‌نظیری در وظایف مختلف NLP دست یابد. از سوی دیگر، مدل‌های GPT با قابلیت تولید متن، نشان‌دهنده توانایی‌های بی‌نظیر در خلق محتوای انسانی‌وار هستند. علاوه بر این، ظهور معماری‌های ترنسفورمر به‌عنوان بنیادی جدید در طراحی مدل‌های زبان، قابلیت‌های جدیدی را به ارمغان آورد. این معماری با ارائه مکانیزم توجه، توانست به‌طور موثری اطلاعات را در سطوح مختلف مدل‌سازی کند و به این ترتیب، چالش‌های موجود در پردازش متون بلند را کاهش دهد. پیشرفت‌های اخیر همچنین به توسعه مدل‌های چندزبانه منجر شده است که می‌توانند به‌طور همزمان به چند زبان مختلف پردازش و تولید محتوا کنند. این امر به‌ویژه در دنیای جهانی‌شده امروز، اهمیت زیادی دارد و امکان تعاملات بین‌المللی را تسهیل می‌کند. در نهایت، با وجود پیشرفت‌های قابل توجه، چالش‌هایی همچنان وجود دارد. از جمله این چالش‌ها، نیاز به بهبود دقت در درک و تولید زبان در زمینه‌های خاص، کاهش سوگیری‌های موجود در داده‌ها و مدل‌ها، و همچنین افزایش کارایی و کاهش هزینه‌های محاسباتی است. این مسائل، به‌ویژه در زمینه‌های حساس مانند عدالت اجتماعی و اخلاق در هوش مصنوعی، نیاز به توجه و بررسی عمیق‌تری دارند.

معماری و ساختار مدل‌های بزرگ زبان

مدل‌های بزرگ زبان (LLMs) به عنوان یکی از نوآوری‌های برجسته در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) شناخته می‌شوند. این مدل‌ها به دلیل مقیاس و پیچیدگی بالای خود، نیازمند معماری و ساختاری خاص برای پردازش و تولید متون طبیعی هستند. در این بخش به بررسی جنبه‌های مختلف معماری و ساختار این مدل‌ها خواهیم پرداخت. یکی از اصلی‌ترین ویژگی‌های معماری مدل‌های بزرگ زبان، استفاده از ساختارهای مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer) است. این ساختار به دلیل قابلیت‌های پردازش موازی و توجه به روابط بلندمدت بین کلمات، بهینه‌ترین راهکار برای مدلسازی زبان به شمار می‌آید. ترنسفورمرها با استفاده از مکانیسم توجه (Attention Mechanism) می‌توانند به طور همزمان به همه کلمات ورودی توجه کنند و نحوه ارتباط آن‌ها را درک نمایند. این ویژگی به مدل‌ها این امکان را می‌دهد که زمینه معنایی هر کلمه را در متن به طور دقیق درک کنند. علاوه بر این، مدل‌های بزرگ زبان معمولاً با استفاده از معماری‌های عمیق و لایه‌های متعدد طراحی می‌شوند. این لایه‌ها به مدل‌ها اجازه می‌دهند تا ویژگی‌های پیچیده‌تری از داده‌های ورودی استخراج کنند. به عنوان مثال، هر لایه می‌تواند به شناسایی الگوهای خاص یا ویژگی‌های معنایی متفاوت در متن بپردازد. با افزایش تعداد لایه‌ها، مدل می‌تواند به شناخت بهتری از ساختار زبان و ارتباطات میان کلمات برسد. استفاده از داده‌های آموزشی بزرگ و متنوع نیز از دیگر جنبه‌های مهم در ساختار مدل‌های بزرگ زبان است. این مدل‌ها معمولاً با استفاده از مجموعه‌های داده‌ای شامل میلیاردها کلمه از منابع مختلف آموزش می‌بینند. این داده‌ها شامل متون علمی، ادبی، خبری و گفتگوها هستند که به مدل کمک می‌کنند تا با دامنه وسیعی از زبان‌ها و سبک‌های نوشتاری آشنا شود. در نتیجه، این مدل‌ها می‌توانند به خوبی در وظایف مختلف NLP مانند ترجمه، خلاصه‌سازی و پاسخ به سوالات عمل کنند. در نهایت، بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌ها نیز از جنبه‌های کلیدی در معماری این مدل‌ها به شمار می‌رود. با توجه به حجم بالای محاسبات و منابع مورد نیاز برای آموزش و اجرای این مدل‌ها، تکنیک‌های فشرده‌سازی مانند دانش‌آموزی (Distillation) و اصلاح وزن (Weight Pruning) به کار گرفته می‌شوند تا مدل‌ها بتوانند به طور مؤثر‌تری در محیط‌های واقعی و با منابع محدود اجرا شوند. این روند به مدل‌ها کمک می‌کند تا بدون کاهش قابل توجهی در دقت، بهینه‌سازی شوند و بتوانند در کاربردهای واقعی به شکل مؤثری عمل کنند. در نهایت، ترکیب این جنبه‌ها در معماری و ساختار مدل‌های بزرگ زبان، زمینه‌ساز پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه پردازش زبان طبیعی و ایجاد برنامه‌های کاربردی متنوع در این حوزه شده است.

کاربردهای عملی پردازش زبان طبیعی در صنایع مختلف

پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان یکی از گرایش‌های کلیدی در علم داده و هوش مصنوعی، در صنایع مختلف به طور فزاینده‌ای در حال گسترش است. یکی از کاربردهای بارز NLP در صنعت خدمات مشتری است، جایی که چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی به طور خودکار به سوالات مشتریان پاسخ می‌دهند و تجربه‌ای سریع و کارآمد را فراهم می‌آورند. این سیستم‌ها قادرند با تحلیل متن ورودی، احساسات و نیازهای مشتریان را شناسایی کرده و پاسخ‌های شخصی‌سازی شده ارائه دهند. در صنعت مالی، NLP به تحلیل نظرات و اخبار اقتصادی کمک می‌کند. با استفاده از الگوریتم‌های پردازش زبان، می‌توان داده‌های متنی را برای شناسایی روندهای بازار یا پیش‌بینی نوسانات قیمت تحلیل کرد. این اطلاعات می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری و مدیریت ریسک کمک شایانی کند. در زمینه مراقبت‌های بهداشتی، پردازش زبان طبیعی به پزشکان در تجزیه و تحلیل سوابق پزشکی، یادداشت‌های بالینی و مقالات علمی کمک می‌کند. با استفاده از تکنیک‌های NLP، می‌توان اطلاعات ارزشمندی را از داده‌های متنی استخراج کرد که به بهبود تشخیص و درمان بیماران کمک می‌کند. صنعت رسانه و محتوا نیز از فناوری‌های NLP بهره‌مند شده است. الگوریتم‌های تحلیل متن می‌توانند به صورت خودکار مقالات، اخبار و محتواهای ویدیویی را دسته‌بندی و برچسب‌گذاری کنند، که این امر به بهبود تجربه کاربران و شخصی‌سازی محتوا کمک می‌کند. در حوزه آموزش، NLP می‌تواند به تحلیل متون علمی، ایجاد سوالات آزمون و حتی ارائه بازخورد به دانش‌آموزان کمک کند. با استفاده از مدل‌های زبان پیشرفته، می‌توان به طور خودکار نمره‌دهی و ارزیابی نوشتارهای دانش‌آموزان را انجام داد. در نهایت، در صنعت بازاریابی، پردازش زبان طبیعی به تحلیل نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی و وب‌سایت‌های نقد و بررسی کمک می‌کند. با تحلیل احساسات و گرایش‌های مشتریان، شرکت‌ها می‌توانند استراتژی‌های بازاریابی خود را بهبود بخشند و خدمات بهتری ارائه دهند.

چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های بزرگ در پردازش زبان

مدل‌های بزرگ در پردازش زبان طبیعی به‌دلیل ظرفیت بالای یادگیری و توانایی تولید متن‌های طبیعی و معنادار، تحولی در این حوزه ایجاد کرده‌اند. با این حال، چالش‌ها و محدودیت‌های قابل توجهی نیز وجود دارد که می‌تواند بر عملکرد و کارایی این مدل‌ها تأثیر بگذارد. یکی از چالش‌های اصلی، نیاز به منابع محاسباتی زیاد است. آموزش مدل‌های بزرگ نیازمند زیرساخت‌های قدرتمند و هزینه‌بر است که ممکن است برای بسیاری از محققان و شرکت‌ها قابل دسترسی نباشد. این موضوع می‌تواند سبب ایجاد نابرابری در دسترسی به فناوری‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی شود و گروه‌های کمتر توانمند را از بهره‌مندی از این تکنولوژی محروم کند. علاوه بر این، مدل‌های بزرگ به داده‌های آموزشی زیادی نیاز دارند تا به درستی آموزش ببینند. وجود داده‌های ناکافی یا کثیف می‌تواند منجر به یادگیری نادرست و تولید نتایج نامناسب شود. همچنین، این مدل‌ها معمولاً به سوگیری‌های موجود در داده‌ها حساس هستند و می‌توانند نتایج ناعادلانه یا تبعیض‌آمیز تولید کنند. محدودیت‌های مربوط به تفسیرپذیری نیز از دیگر چالش‌های این مدل‌هاست. بسیاری از مدل‌های بزرگ به‌طور غیرقابل تفسیر عمل می‌کنند و درک نحوه تصمیم‌گیری آن‌ها برای پژوهشگران و کاربران دشوار است. این موضوع می‌تواند اعتماد به این مدل‌ها را کاهش دهد و در مواردی که شفافیت و توضیح‌پذیری اهمیت دارد، به مشکل تبدیل شود. همچنین، مسائل مربوط به حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در استفاده از مدل‌های بزرگ قابل توجه است. جمع‌آوری و پردازش داده‌های حساس برای آموزش مدل‌ها می‌تواند نگرانی‌های جدی در زمینه حریم خصوصی ایجاد کند و نیاز به رعایت مقررات و استانداردهای اخلاقی دارد. در نهایت، محدودیت‌های مربوط به توانایی مدل‌ها در درک و پردازش متون پیچیده و زمینه‌های خاص نیز باید مورد توجه قرار گیرد. این مدل‌ها ممکن است در برخی زمینه‌ها عملکرد خوبی داشته باشند، اما در زمینه‌های تخصصی یا محتوای پیچیده، ممکن است نتوانند به درستی به نیازهای کاربران پاسخ دهند. این چالش‌ها نشان‌دهنده نیاز به تحقیق و توسعه بیشتر در این حوزه و بهبود مستمر مدل‌ها برای افزایش کارایی و قابلیت‌های آن‌هاست.

آینده پردازش زبان طبیعی و نقش مدل‌های بزرگ

آینده پردازش زبان طبیعی (NLP) تحت تاثیر مدل‌های بزرگ به‌طور قابل توجهی شکل خواهد گرفت. این مدل‌ها، که به‌واسطه یادگیری عمیق و مقادیر عظیم داده‌ها آموزش دیده‌اند، قابلیت‌های بی‌نظیری در فهم و تولید زبان انسانی دارند. به‌ویژه، مدل‌هایی مانند GPT و BERT توانسته‌اند دستاوردهای چشمگیری در زمینه‌های مختلف NLP از جمله ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات، و تولید متن ایجاد کنند. یکی از جنبه‌های کلیدی آینده NLP، بهبود تعاملات انسانی-ماشینی است. مدل‌های بزرگ با توانایی درک عمیق‌تر متن و زمینه، می‌توانند به ایجاد سیستم‌های چت‌بات و دستیارهای صوتی هوشمندتر کمک کنند. این فناوری‌ها قادر خواهند بود تا با دقت بیشتری نیازهای کاربران را شناسایی کرده و پاسخ‌های مناسب‌تری ارائه دهند. به‌علاوه، با پیشرفت در پردازش زبان، امکان ایجاد تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده‌تر برای کاربران فراهم می‌شود که می‌تواند به افزایش رضایت و کارایی منجر شود. از سوی دیگر، چالش‌هایی نیز در این حوزه وجود دارد. به‌عنوان مثال، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها از جمله مسائلی هستند که باید در توسعه و پیاده‌سازی این مدل‌ها مد نظر قرار گیرد. همچنین، بی‌عدالتی‌های موجود در داده‌های آموزشی می‌تواند منجر به تولید نتایج غیردقیق و ناعادلانه شود. بنابراین، تحقیقات بیشتری در زمینه کاهش سوگیری‌ها و افزایش شفافیت در مدل‌های بزرگ ضروری است. علاوه بر این، آینده NLP به‌طور قابل توجهی به تعاملات میان رشته‌ای وابسته است. برای مثال، ادغام فناوری‌های NLP با حوزه‌های دیگر مانند علوم اجتماعی، روان‌شناسی و اقتصاد می‌تواند به درک بهتر از رفتارها و تمایلات انسانی کمک کند. این نوع از همکاری می‌تواند منجر به ایجاد مدل‌های دقیق‌تری شود که قادر به پیش‌بینی و تحلیل رفتارهای انسانی در زمینه‌های مختلف باشند. در نهایت، با توجه به سرعت پیشرفت در این حوزه، انتظار می‌رود که در آینده نزدیک، کاربردهای نوآورانه‌تری از NLP مشاهده کنیم. از بهبود تجربه‌های کاربری در نرم‌افزارهای مختلف گرفته تا کاربردهای پیچیده‌تری مانند تحلیل داده‌های بزرگ و استخراج اطلاعات، مدل‌های بزرگ به‌عنوان ابزارهای کلیدی در تحول دیجیتال و هوش مصنوعی نقش‌آفرینی خواهند کرد.

نتیجه‌گیری و چشم‌اندازهای پژوهشی آینده

در پژوهش‌های اخیر در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از مدل‌های بزرگ، به وضوح شاهد پیشرفت‌های چشمگیری هستیم که می‌تواند به تحول در نحوه تعامل انسان با ماشین‌ها و تحلیل داده‌های متنی منجر شود. این مدل‌ها با توانایی‌های خود در درک و تولید زبان طبیعی، قابلیت‌های وسیعی را در زمینه‌های مختلفی همچون ترجمه ماشینی، تولید متن، پاسخگویی به سوالات و تحلیل احساسات ارائه می‌دهند. استفاده از مدل‌های بزرگ نه تنها دقت و کیفیت پردازش زبان را بهبود بخشیده، بلکه به پژوهشگران این امکان را داده است که به بررسی عمیق‌تری از ساختارهای زبانی و معانی نهفته در متن بپردازند. با این حال، هنوز چالش‌های مهمی وجود دارد که نیاز به توجه و تحقیق بیشتری دارند. از جمله این چالش‌ها می‌توان به مسائل اخلاقی و تبعیض‌های موجود در داده‌های آموزشی اشاره کرد که می‌تواند به نتایج غیرعادلانه و نادرست منجر شود. در عرصه پژوهشی آینده، توجه به جنبه‌های میان‌رشته‌ای و همکاری با حوزه‌هایی نظیر روانشناسی، علوم اجتماعی و فلسفه می‌تواند به غنی‌تر شدن نتایج و کاربردهای NLP کمک کند. همچنین، بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاهش مصرف انرژی و منابع، یکی از دغدغه‌های مهم در توسعه فناوری‌های پایدار به شمار می‌رود. پژوهشگران همچنین باید به سمت توسعه مدل‌های قابل تفسیرتر حرکت کنند تا کاربران بتوانند به راحتی فرآیندهای تصمیم‌گیری مدل‌ها را درک کنند. این مقوله به ویژه در حوزه‌هایی مانند پزشکی و حقوق که دقت و شفافیت از اهمیت بالایی برخوردار است، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار می‌باشد. در نهایت، با توجه به سرعت بالای پیشرفت در این زمینه، به نظر می‌رسد که همکاری‌های بین‌المللی و تبادل دانش میان پژوهشگران می‌تواند نقشی کلیدی در تسریع روند نوآوری و بهبود تکنولوژی‌های NLP ایفا کند. این همکاری‌ها می‌توانند به درک بهتری از چالش‌های جهانی و نیازهای مختلف فرهنگی در زمینه پردازش زبان طبیعی کمک کنند و از این طریق، به توسعه راه‌حل‌های کارآمدتر و جامع‌تر منجر شوند.

کلمات کلیدی

یادگیری عمیق, پردازش زبان طبیعی, مدل‌های بزرگ, GPT, BERT, چالش‌های NLP, تحلیل احساسات, هوش مصنوعی

منبع: این مقاله توسط تیم GPTGram تهیه و تولید شده است. بازنشر با ذکر منبع مجاز است.