توضیحات
تحلیل مقایسهای ۸ الگوی مدل هوش مصنوعی در عصر پسا-مدلهای زبان بزرگ (Post-LLM Era)
ارائهدهنده: علیرضا قبادی
مدت: ۲ روز (هر جلسه ۳ تا ۴ ساعت)
تمرکز: تحلیل تحول چشمگیر منظره هوش مصنوعی، که از مدلهای زبان بزرگ (LLM) تکسنگ فاصله گرفته و به سمت اکوسیستم متنوعتر و تخصصیتر هوش مصنوعی حرکت کرده است. این حرکت با هدف بهینهسازی کارایی محاسباتی و انرژی و فعالسازی تخصص عمیق دامنه-محور صورت میگیرد.
سرفصلها وموضوعات کارگاه
روز اول: محدودیتهای بنیادی، چارچوب مقایسهای و مدلهای کارایی (حدود ۳ تا ۴ ساعت)
تمرکز اصلی: درک سقف LLM، معرفی ابزارهای تحلیلی و بررسی مدلهایی که برای مقیاسپذیری و کاهش هزینه طراحی شدهاند.
| عنوان بخش | موضوعات کلیدی برای اطلاعیه و سرفصلها |
| ماژول ۱ و ۲: خلاصه اجرایی و مقدمه (سقف LLM) | بررسی رانشگرهای اصلی این تحول شامل: بهینهسازی کارایی محاسباتی و انرژی، غلبه بر محدودیتهای اشباع پنجره متن (Context Window Saturation)، و فعالسازی یکپارچهسازی چندوجهی بدون نقص. تحلیل محدودیتهای LLMهای سنتی از جمله هزینههای محاسباتی ممنوعکننده، سختی مدالیته (ماهیت صرفاً متنی)، و عدم وجود تخصص عمیق دامنه-محور. |
| ماژول ۳: تعریف چارچوب مقایسهای | معرفی پنج محور ارزیابی برای تحلیل معماری هوش مصنوعی: مدالیته ورودی/خروجی (انواع دادهها)، معماری هسته (مانند ترانسفورمر، مدل انتشار)، مکانیزمهای بهینهسازی (مانند فشردهسازی توکن، مسیریابی متخصص)، پیچیدگی یکپارچهسازی، و دامنههای کاربردی. |
| ماژول ۴: بررسی مدلهای بنیادی و کارایی | مدلهای زبان بزرگ (LLM): ترانسفورمر صرفاً زبانی. موارد استفاده: چتباتها، خلاصهسازی. مدلهای زبان نقابدار (MLM): پیشآموزش زمینهای از طریق نقابگذاری. مزیت: درک قوی متنی. موارد استفاده: جستجو، پرسش و پاسخ اسناد (QAS). |
| ماژول ۵: معماریهای کارایی و مقیاسپذیری | ترکیب متخصصان (MoE): مسیریابی متخصص ماژولار. مزیت: کارایی، مقیاسپذیری، کاهش هزینه محاسباتی. موارد استفاده: خدمات هوش مصنوعی در مقیاس ابری. مدلهای زبان کوچک (SLM): ترانسفورمر فشرده بهینه شده برای دستگاههای با منابع محدود. مزیت: کارایی، استنتاج محلی (Local Inference). موارد استفاده: هوش مصنوعی موبایل. |
| مبحث ویژه: SLM و امنیت هوش مصنوعی | بررسی اینکه چگونه بهینهسازی روی دستگاه (On-device Optimization) در SLMها امکان اجرای مدلهای حفظکننده حریم خصوصی (privacy-preserving AI) را فراهم میکند، که یک جزء حیاتی در امنیت سایبری و مدیریت دادهها است. |
روز دوم: یکپارچهسازی چندوجهی و هیبریدهای مولد/استدلالی (حدود ۳ تا ۴ ساعت)
تمرکز اصلی: کاوش مدلهای طراحی شده برای پردازش دادههای متنوع، تولید پیشرفته، و استدلال پیچیده برای کاربردهای تخصصی.
| عنوان بخش | موضوعات کلیدی برای اطلاعیه و سرفصلها |
| ماژول ۶: معماریهای یکپارچهسازی چندوجهی | مدلهای زبان-بینایی (VLM): فعالسازی درک مشترک تصویر و متن از طریق رمزگذار بینایی و متنی. مزیت: پرسش و پاسخ بصری. موارد استفاده: جستجوی چندوجهی. مدل هر چیزی را قطعهبندی کن (SAM): مدل بینایی تخصصی برای وظایف بصری هدایتشده با پرامپت. مزیت: بخشبندی بصری قابل تعمیم (Generalizable Visual Segmentation). |
| مبحث ویژه: بینایی کامپیوتر و تصویربرداری پزشکی | تمرکز بر استفاده از قابلیت بخشبندی بصری قابل تعمیم SAM در تصویربرداری پزشکی برای تسهیل تشخیص زودهنگام و پشتیبانی از تشخیص خودکار بیماریها، به عنوان مثالهایی از کاربردهای تخصصی بینایی کامپیوتر. |
| ماژول ۷: هیبریدهای مولد و استدلالی | مدلهای شرطیشده با زبان (LCM): ترکیب مدلهای انتشار (Diffusion) با شرطیسازی زبانی. مزیت: قابلیتهای تولید متن به هر مدالیته. موارد استفاده: ترکیب چندوجهی، تولید محتوای خلاقانه. مدلهای منطق-عملیاتی (LAM): سیستم استدلال عصبی-نمادی با قابلیتهای حافظه یکپارچه. مزیت: برنامهریزی وظایف پیچیده، استدلال متوالی. موارد استفاده: سیستمهای خودمختار، رباتیک. |
| مبحث ویژه: امنیت سایبری و استدلال عصبی-نمادی | بررسی نقش LAMها در حوزه امنیت سایبری و دفاع هوش مصنوعی از طریق استفاده از قابلیتهای استدلال متوالی و برنامهریزی وظایف برای ساخت سیستمهای دفاعی خودکار و اتوماسیون گردش کار پیچیده. |
| ماژول ۸: سنتز و چشمانداز آینده | مرور جدول مقایسهای و بحث در مورد چگونگی رفع مشکل عدم وجود تخصص عمیق دامنه-محور در LLMها توسط مدلهای تخصصی. شناسایی دامنههای کاربردی که در آنها هر مدل مؤثرترین عملکرد را دارد (مانند هوش مصنوعی موبایل، سیستمهای خودمختار، خدمات ابری). |
مفاهیم کلیدی برای برجسته کردن در اطلاعیه (خلاصه)
- انتقال پارادایم: هدف، گذار از LLMهای عمومی به اکوسیستم تخصصی است که بر اساس بهینهسازی کارایی محاسباتی و انرژی بنا شده است.
- شکستن سیلوی داده: یادگیری درباره یکپارچهسازی چندوجهی (مانند VLMها) که مرزهای بین انواع دادهها (متن، تصویر) را میشکند.
- استدلال پیشرفته: درک استدلال عصبی-نمادی (مانند LAMها) برای استنتاج منطقی قویتر و قابلیت توضیح بهتر.
- کاربرد در حوزههای حساس: نحوه استفاده از SAM برای بخشبندی بصری در تصویربرداری پزشکی و استفاده از SLM و LAM برای امنیت سایبری و ساخت سیستمهای دفاعی خودکار.