مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) که در سال‌های اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته‌اند، به تازگی بررسی‌های جدیدی در مورد قابلیت‌های خود را نشان داده‌اند. این مدل‌ها که توانایی تولید متن‌های طبیعی و انسان‌گونه را دارند، با این حال در توصیف فرآیندهای داخلی خود به شدت غیرقابل اعتماد هستند. این به این معناست که اگر بخواهید از این مدل‌ها بپرسید که چه طور اطلاعات را پردازش می‌کنند یا چگونه به نتیجه‌گیری می‌رسند، پاسخ‌های قابل اعتمادی ارائه نخواهند داد.
دلایل زیادی برای این عدم دقت وجود دارد. یکی از این دلایل، پیچیدگی بالای ساختارهای داخلی این مدل‌ها است. مدل‌های زبانی شامل شبکه‌های عصبی عمیق هستند که به صورت خودکار و بر اساس داده‌های آموزشی فراوانی که دریافت کرده‌اند، اقدام به تولید متن می‌کنند. این فرایندها بسیار پیچیده و غیرقابل پیش‌بینی هستند و همین سبب می‌شود که LLMs نتوانند به درستی و با اطمینان از روندها و تصمیمات خود گزارش دهند.
پس زمینه
مدل‌های زبانی بزرگ گروهی از تکنولوژی‌های هوش مصنوعی هستند که برای تولید متن‌های انسانی طراحی شده‌اند. این مدل‌ها معمولاً با استفاده از داده‌های کلان آموزشی تربیت می‌شوند و به عنوان ابزاری قدرتمند در زمینه زبان‌پردازی طبیعی شناخته می‌شوند. کاربردهای این تکنولوژی شامل ترجمه زبان‌ها، ایجاد محتوای خلاقانه، و حتی چت‌بات‌ها می‌شود. با این حال، افزایش استفاده از این تکنولوژی در حوزه‌های مختلف، از جمله سلامت، حقوق و خدمات مشتری، نگرانی‌هایی را در مورد دقت و قابلیت‌اعتماد آنها به وجود آورده است.
تجزیه و تحلیل‌های انجام شده نشان می‌دهد که مدل‌های زبانی بزرگ، مخصوصاً زمانی که به دلیل نادرستی یا عدم دقت در خروجی‌ها با چالش‌های جدی مواجه می‌شوند، ممکن است نتایج غیرقابل اعتمادی تولید کنند. این موضوع می‌تواند به تخریب اعتماد عمومی به این تکنولوژی منجر شود و همچنین بر استفاده‌های حرفه‌ای و صنعتی از این ابزارها تأثیر بگذارد.
علاوه بر این، نگرانی‌ها نسبت به استفاده از LLMs در اتخاذ تصمیمات مهم زندگی مانند استخدام یا قضاوت‌های حقوقی وجود دارد. چرا که در این موارد، عدم دقت می‌تواند عواقب جدی به بار آورد و به نابسامانی‌هایی در سیستم‌های اجتماعی منجر شود.
با توجه به این نکات، ضروری است که پژوهشگران و توسعه‌دهندگان LLMs به بهبود قابلیت‌های توصیفی این مدل‌ها توجه بیشتری داشته باشند. این بهبود ممکن است از طریق گزینش داده‌های آموزشی با کیفیت‌تر، طراحی فرایندهای بهینه‌تر و افزایش شفافیت در مورد عملکرد این مدل‌ها حاصل شود. به هر حال، در حالی که LLMs می‌توانند ابزارهای مفیدی در پردازش زبان باشند، نیاز است که کاربران با آگاهی کامل از محدودیت‌های آنها از این تکنولوژی‌ها استفاده کنند.
از این رو، در آینده نزدیک انتظار می‌رود که مقالات و پژوهش‌های بیشتری در زمینه توسعه و بهبود قابلیت‌های LLMs منتشر شود تا بتوانند در ارائه اطلاعات دقیق‌تر و قابل‌اعتمادتر به کاربران کمک کنند.