چکیده مقاله
ادغام مدل های زبانی در هوش مصنوعی از سال های ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۵ از مرحله آزمایشگاهی به کاربردهای بالینی و صنعتی تبدیل شده است این تحول نه تنها به بهبود پردازش زبان طبیعی محدود نمی شود، بلکه تمام چرخه تعامل انسان ماشین — از ترجمه خودکار تا تولید محتوای خلاقانه — را دگرگون می کند مدل های نسل جدید، مانند LLaMA ۳، Claude ۳ ۵، Grok ۲، Gemini ۲ ۰ و Apple Intelligence Foundation Models، با بهره گیری از معماری های Transformer پیشرفته مانند Self Attention برای تشخیص روابط کلمات، Multi Head Attention برای پردازش موازی ، الگوریتم های یادگیری تقویتی RLHF، PPO ، و سیستم های چندزبانه و چندمودال با پشتیبانی از بیش از ۱۰۰ زبان و ورودی های متنی، تصویری و صوتی ، قادرند در تصمیم گیری های بلادرنگ مشارکت فعال داشته باشند بر اساس گزارش AI Index ۲۰۲۵ از Stanford HAI، این مدل ها در تولید ویدیوهای باکیفیت و عملکرد agents در برنامه نویسی از انسان پیشی گرفته اند این مقاله نقش مدل های زبانی را در سه مرحله کلیدی — توسعه، کاربرد و چالش ها — با جزئیات فنی و عملی عمیق تحلیل می کند همچنین، فناوری های محرک مانند شبیه سازی های مبتنی بر Hugging Face و NVIDIA CUDA ، سیستم های edge computing مبتنی بر TensorRT، چالش های فنی مانند تاخیر پردازش زیر ۱۰۰ میلی ثانیه، دقت تشخیص sentiment ±۰ ۹۵، خطای hallucination ۰ ۰۵ ، و مسائل اخلاقی قانونی چارچوب EU AI Act ۲۰۲۴، Federated Learning برای حفظ حریم خصوصی را به صورت جامع و جزئی نگر بررسی می نماید در نهایت، چشماندازی از آینده ای ترسیم می شود که در آن مدل های زبانی هوشمند، نه جایگزین انسان، بلکه تقویت کننده ظرفیت های زبانی و شناختی او خواهند بود، با تمرکز بر روندهای ۲۰۲۵ مانند مدل های کوچکتر و reasoning models پیشرفته
کلیدواژهها
نویسندگان
شیوه ارجاع
در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید: آرمیده، سینا و رستمی دوست، علی اصغر و کرکه آبادی، مجتبی،1404،مدل های زبانی در هوش مصنوعی: معماری، کاربرد و چشمانداز آینده،نهمین کنفرانس بین المللی پژوهش های کاربردی در علوم و مهندسی،https://civilica.com/doc/2606300
ارائهشده در
مجموعه مقالات نهمین کنفرانس بین المللی پژوهش های کاربردی در علوم و مهندسی7 اسفند 1404