همه مدام میگویند که عوامل هوش مصنوعی (AI) بزرگترین تحول بعدی در دنیای هوش مصنوعی هستند، و احتمالاً حق دارند. مدلهای عمل بزرگ (LAMs) در این بحث اهمیت دارند زیرا قادرند نیتهای انسانی را درک کرده و آنها را به عمل در محیط یا سیستم خاصی تبدیل کنند.
در این پست وبلاگ، درباره مدلهای عمل بزرگ یاد خواهیم گرفت، نحوه عملکرد آنها را بررسی میکنیم و پتانسیل عظیم آنها را برای تحول صنایع و زندگی روزمره کشف خواهیم کرد.
مدل اقدام بزرگ (LAM) چیست؟
مدل اقدام بزرگ (LAM) یک سیستم هوش مصنوعی (AI) است که قادر به درک درخواستها و پاسخ دادن از طریق انجام اقدامات است.
LAM یک گام جلوتر از مدل زبان بزرگ (LLM) است که یکی از ارکان اصلی هوش مصنوعی مولد مدرن محسوب میشود. LLMها مانند GPT-4o شرکت OpenAI از پردازش زبان طبیعی (NLP) بهعنوان یک قابلیت اصلی برای راهاندازی ChatGPT استفاده میکنند. با این حال، در حالی که این مدلها محتوا تولید میکنند، قادر به انجام اقداماتی نیستند. مفهوم LAM این محدودیت را کنار میزند و به مدل این امکان را میدهد که اقداماتی انجام دهد.
LAMها برای انجام اقدامات بر اساس ورودیهای کاربر طراحی شدهاند. آنها قادر به درک و پردازش انواع مختلف ورودیهای داده و همچنین نیتهای انسانی برای انجام عملیات مختلف هستند. LAMها نشاندهنده تغییر از مدلهای مبتنی بر زبان به سیستمهای تعاملی و اقداممحور هستند. هدف آنها تبدیل هوش مصنوعی از یک ابزار منفعل به یک همکار فعال است که قادر به انجام وظایف پیچیده دیجیتال باشد.
اصطلاح LAM با معرفی دستگاه Rabbit R1 در نمایشگاه Consumer Electronics Show 2024 شهرت یافت. شرکت Rabbit که یک شرکت هوش مصنوعی است، محصول خود را بهعنوان استفاده از “مدل اقدام بزرگ” برای شناسایی و بازتولید اقدامات انسانی در رابطهای مختلف فناوری معرفی کرد. R1 یک دستیار هوش مصنوعی قابل آموزش است که قادر به انجام درخواستهای کاربر مانند رزرو و سفارش خدمات است.
LAM چگونه کار میکند؟
بهعنوان یک شکل پیچیده از هوش مصنوعی، مراحل مختلفی در نحوه عملکرد یک LAM وجود دارد:
لایه پایه LAMها معمولاً با ادغام یک مدل زبان بزرگ (LLM) قدرتمند شروع میشوند. این LLM میتواند با استفاده از مجموعههای داده مختلف برای استفاده خاص مدل LAM تنظیم شود. لایه پایه این امکان را به LAM میدهد که ورودیهای زبان طبیعی را درک کرده و نیت کاربر را استنباط کند.
پردازش ورودیهای چندرسانهای LAMها میتوانند انواع مختلف ورودیها مانند متن، تصاویر و احتمالا تعاملات کاربر را پردازش کنند. تکنیکهای NLP ورودیهای متنی را تجزیه و تحلیل کرده و اطلاعات کلیدی و نیت را استخراج میکنند.
استنباط هدف LAM درخواست کاربر را در زمینهی آن تحلیل میکند و عواملی مانند رفتار گذشته و وضعیت فعلی برنامه را در نظر میگیرد. این تحلیل به مدل کمک میکند تا هدف واقعی کاربر را استنباط کند، که ممکن است فراتر از تفسیر لغوی کلمات کاربر باشد.
تفسیر رابط کاربری LAMها از قابلیتهای بینایی ماشین برای تفسیر اطلاعات بصری از رابطهای برنامههای کاربردی استفاده میکنند. آنها عناصری مانند دکمهها، منوها و فیلدهای متنی رابط کاربری (UI) را شناسایی کرده و عملکرد این عناصر را در برنامه درک میکنند.
تجزیه وظیفه و برنامهریزی اقدام هنگامی که هدف درک شد، LAM آن را به زیرکارهای کوچکتر و قابل انجام تقسیم میکند. سپس یک برنامه تنظیم میکند و اقدامات را بر اساس کارایی، اولویتهای کاربر و هرسهایی که آموخته، اولویتبندی میکند. این فرآیند میتواند شامل یک پایگاه دانش باشد که اطلاعاتی در مورد برنامههای واقعی و ساختارهای رایج وظایف دارد.
تصمیمگیری و استدلال LAMها از الگوریتمهای پیچیدهای استفاده میکنند که ترکیبی از شبکههای عصبی و تکنیکهای هوش مصنوعی نمادین برای تصمیمگیری بهکار میبرند. مدلهای اقدام بزرگ از هوش مصنوعی نوروسیمبولیک استفاده میکنند، که ترکیبی از شناسایی الگوها و استدلال منطقی است تا بهترین اقدام را تعیین کنند.
اجرای اقدام LAMها با سیستمهای خارجی تعامل دارند و از ابزارهایی مانند چارچوبهای خودکارسازی وب برای رابطهای وب استفاده میکنند. LAMها اقداماتی مانند کلیک کردن، تایپ کردن یا جابجایی بین صفحات را شبیهسازی میکنند. برخی از LAMها همچنین درخواستهای API میدهند یا بهطور مستقیم با دیگر سیستمهای نرمافزاری تعامل دارند.
یادگیری مداوم و نظارت انسانی LAMها از تکنیکهای مختلف یادگیری ماشین، از جمله یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی، برای بهبود هر تعامل استفاده میکنند. بسیاری از LAMها شامل مکانیزمهایی برای نظارت انسانی هستند که امکان مداخله در سناریوهای پیچیده را فراهم میآورد.
این سیستمها میتوانند در زمینههای مختلفی، از خودکارسازی فرآیندهای دیجیتال تا تعامل فعال با کاربر، نقشهای گستردهای ایفا کنند و در نهایت تجربههای کاربردی و هوش مصنوعی را به سطح جدیدی ارتقا دهند.
LAMها چه کارهایی میتوانند انجام دهند؟
مدلهای اقدام بزرگ (LAM) دارای طیف وسیعی از قابلیتها هستند که شامل موارد زیر میشود:
اتوماتیکسازی وظایف: LAMها بهعنوان عوامل هوش مصنوعی پیشرفته عمل میکنند که قادر به انجام وظایف پیچیده بهطور خودکار هستند. آنها میتوانند رابطهای کاربری را مرور کرده، فرمها را پر کرده و با نرمافزارها مانند یک کاربر انسانی تعامل کنند.
یکپارچگی با سیستمهای خارجی: LAMها با سیستمها و برنامههای خارجی مختلف تعامل دارند و به آنها این امکان را میدهند که وبسایتها را مرور کرده، درخواستهای API را اجرا کرده و دادهها را در پلتفرمهای مختلف مدیریت کنند.
تصمیمگیری پیچیده: LAMها قادر به استدلال و تصمیمگیری هستند. آنها مسیرهای مختلف اقدامات را ارزیابی کرده، نتایج بالقوه را بررسی کرده و مناسبترین اقدام را انتخاب میکنند.
تعامل و تطبیق در زمان واقعی: LAMها به محیطها تطبیق مییابند و از تعاملات کاربران یاد میگیرند، که این امکان را میدهد تا با گذشت زمان بهبود یابند.
تعامل دیجیتال بهبود یافته: با درک و اجرای وظایف بر اساس دستورهای انسانی، LAMها تعامل انسان و کامپیوتر را بهبود میبخشند.
برخی از کاربردها و موارد استفاده رایج LAMها:
مدلهای اقدام بزرگ مجموعهای از کاربردهای بالقوه گسترده را ارائه میدهند که شامل موارد زیر است:
دستیارهای هوش مصنوعی: LAMها دستیارهای هوش مصنوعی پیشرفتهتری را فراهم میکنند که نه تنها درخواستها را درک میکنند، بلکه اقداماتی برای انجام آنها نیز انجام میدهند.
خدمات مشتری: مدلهای اقدام بزرگ میتوانند درخواستهای مشتریان را پردازش کرده، قرار ملاقاتها را تنظیم کرده و بازگشتها را پردازش کنند.
بازاریابی و فروش: LAMها دادههای مشتری را تجزیه و تحلیل کرده، کمپینهای بازاریابی شخصیسازی شده ایجاد کرده و محصولات یا خدمات را توصیه میکنند.
چتباتها: LAMها چتباتهای پیشرفتهای را هدایت میکنند که نه تنها در گفتگو مشارکت دارند بلکه اقدامات را بر اساس درخواستهای کاربران انجام میدهند.
خودکارسازی فرآیند: LAMها گردشهای کاری پیچیده را از طریق خودکارسازی دنبالهای از اقدامات در برنامههای مختلف ساده میکنند.
آزمایش رابط کاربری و تجربه کاربری: به دلیل درک و تعامل با رابطهای کاربری، مدلهای اقدام بزرگ ممکن است در آزمایش رابط کاربری یا ارزیابیهای دسترسی به کمک بیایند.
LAM و LLM
بین مفاهیم LAM و LLM شباهتهایی وجود دارد و برخی همپوشانیها در عملکرد آنها دیده میشود. جدول زیر مقایسهای از نحوه تفاوت LAMها با پیشگامان خود، یعنی LLMها، ارائه میدهد.
اولین تفاوت بزرگ در عملکرد اصلی است. LLMها عمدتاً بر روی درک، تولید و دستکاری متنهای زبان طبیعی متمرکز هستند و در کارهایی مانند تولید متن، ترجمه و خلاصهسازی بسیار ماهر هستند. در مقابل، LAMها فراتر از پردازش متن میروند و توانایی انجام اقدامات را دارند. آنها میتوانند دستورات را درک کرده و وظایف پیچیدهای را از طریق تعامل با سیستمها و رابطهای مختلف اجرا کنند.
در زمینه مدالیتهای داده، LLMها به طور عمده بر روی پردازش دادههای متنی تمرکز دارند و از حجم زیادی از متن برای یادگیری الگوهای زبانی و معنایی استفاده میکنند. در مقابل، LAMها قادر به پردازش انواع مختلف دادهها هستند، از جمله متن، تصاویر و دادههای حسی دیگر، که به آنها اجازه میدهد طیف گستردهتری از اطلاعات را پردازش کرده و بر اساس آن اقدام کنند.
از نظر عمل و تعامل، LLMها خروجیهایی مبتنی بر متن تولید میکنند، اما به طور ذاتی با محیطها یا سیستمهای خارجی تعامل ندارند. در حالی که LAMها توانایی انجام اقدامات را دارند، مانند مرور رابطهای نرمافزاری، انجام درخواستهای API یا کنترل سیستمهای رباتیک.
در بخش بازخورد و یادگیری، LLMها معمولاً بازخوردی از اقدامات خود دریافت نمیکنند و بیشتر بر روی وظایف زبانی متمرکز هستند. در حالی که LAMها از بازخورد اقدامات خود برای بهبود عملکردشان استفاده میکنند و این امر منجر به یادگیری تطبیقی و بهبود مستمر در اجرای وظایف میشود.
در نهایت، کاربردهای LLMها معمولاً شامل چتباتها، دستیارهای مجازی، تولید محتوا و ترجمه زبان است. اما LAMها بیشتر در کاربردهایی استفاده میشوند که نیاز به اجرای وظایف دارند، مانند اتوماسیون فرآیند رباتیک، دستیارهای مجازی، اتوماسیون خدمات مشتری و مدیریت گردش کار پیچیده.
ایجاد تجربیات تعاملی
ماهیت عملمحور مدلهای عمل بزرگ (LAMs) امکانات جدیدی برای ایجاد تجربیات جذابتر و تعاملیتر فراهم میکند:
بازی و سرگرمی: در صنعت بازی، مدلهای عمل بزرگ میتوانند به شخصیتهای غیرقابل بازی (NPCs) سطحی از هوش و تعامل بیسابقه را اضافه کنند. این شخصیتها میتوانند وارد گفتگوهای پیچیده شوند، رفتار خود را بر اساس اقدامات بازیکن تطبیق دهند و حتی یاد بگیرند و تکامل یابند. فراتر از بازی، مدلهای عمل بزرگ میتوانند داستانهای تعاملی برای مقاصد سرگرمی یا آموزشی ایجاد کنند، جایی که داستان در زمان واقعی بر اساس ورودیها و ترجیحات کاربران تطبیق مییابد.
یادگیری شخصیسازیشده: در آموزش، مدلهای عمل بزرگ میتوانند تجربیات یادگیری شخصیسازیشده را متحول کنند. یک معلم هوش مصنوعی مبتنی بر مدل عمل بزرگ میتواند نه تنها اطلاعات را ارائه دهد و سوالات بپرسد، بلکه روشهای تدریس را در زمان واقعی تطبیق دهد، راهنمایی عملی برای وظایف عملی فراهم کند و حتی مواد آموزشی سفارشی را بر اساس پیشرفت دانشآموز و سبک یادگیری او بسازد.
هرچند این کاربردهای بالقوه هیجانانگیز هستند، مهم است که بدانیم مدلهای عمل بزرگ تنها مفاهیم نظری نیستند. در اینجا برخی از نمونههای واقعی مدلهای عمل بزرگ در عمل آورده شده است.
نمونههایی از مدلهای عمل بزرگ در عمل
در حالی که مدلهای عمل بزرگ هنوز یک فناوری نوظهور هستند، برخی کاربردهای امیدوارکننده وجود دارند که پتانسیل آنها را نشان میدهند:
Rabbit: یکی از نمونههای قابل توجه ابزار Rabbit است که به کاربران این امکان را میدهد تا وظایف کامپیوتری را با استفاده از دستورات زبان طبیعی خودکار کنند. کاربران میتوانند دنبالههای پیچیدهای از اقدامات را توضیح دهند و Rabbit آنها را اجرا میکند و در طول زمان به محیط نرمافزاری خاص و ترجیحات کاربر تطبیق مییابد.
شخصیتهای بازی مبتنی بر هوش مصنوعی: برخی از بازیهای ویدیویی پیشرفته شروع به استفاده از فناوریهای مشابه مدلهای عمل بزرگ برای ایجاد شخصیتهای غیرقابل بازی واقعگرایانهتر و انطباقپذیرتر کردهاند. این شخصیتها میتوانند وارد گفتگوهای طبیعیتری شوند، به اقدامات بازیکن به روشهای پیچیده واکنش نشان دهند و حتی از تعاملات یاد بگیرند تا رفتار خود را در طول زمان تکامل دهند.
خودکارسازی فرآیند هوشمند: در دنیای کسبوکار، برخی شرکتها در حال آزمایش سیستمهای مشابه مدلهای عمل بزرگ برای خودکارسازی فرآیندهای پیچیده تجاری هستند. این سیستمها میتوانند جریانهای کاری چند مرحلهای را مدیریت کرده، بر اساس ورودیهای مختلف تصمیمگیری کنند و حتی فرآیندها را در زمان واقعی بر اساس شرایط تغییر یافته تطبیق دهند.
چالشهای مدلهای عمل بزرگ
در حالی که پتانسیل مدلهای عمل بزرگ بسیار زیاد است، توسعه و پیادهسازی آنها با چالشهای بزرگی همراه است که باید به آنها پرداخته شود:
ایمنی و قابلیت اطمینان: از آنجا که مدلهای عمل بزرگ برای انجام اقدامات در دنیای واقعی طراحی شدهاند، اطمینان از ایمنی و قابلیت اطمینان آنها بسیار حائز اهمیت است. محققان و توسعهدهندگان باید محافظتهای قویتری را برای جلوگیری از انجام اقدامات مضر یا ناخواسته توسط این مدلها پیادهسازی کنند، به ویژه در برنامههای حیاتی مانند سیستمهای بهداشتی یا مالی.
قابلیت توضیح و شفافیت: ماهیت پیچیده مدلهای عمل بزرگ که معمولاً شامل شبکههای عصبی عمیق و فرآیندهای تصمیمگیری پیشرفته است، میتواند موجب دشواری در تفسیر یا توضیح اقدامات آنها شود. بهبود قابلیت توضیح این مدلها بسیار مهم است، به ویژه در سناریوهایی که مسئولیتپذیری ضروری است.
ملاحظات اخلاقی: توسعه و پیادهسازی مدلهای عمل بزرگ مسائل اخلاقی مهمی را به وجود میآورد. مسائلی مانند احتمال وجود تعصب در تصمیمگیریها، تاثیر بر اشتغال با خودکار شدن بیشتر وظایف، و پیامدهای گستردهتر برای خودمختاری و تصمیمگیری انسانی نیاز به بررسی دقیق و گفتگوهای مداوم دارند.
