Kevin Topolskyدر دهه ۱۹۶۰، دانشگاه MIT برنامه NLP با نام ELIZA را معرفی کرد که راه را برای چت‌بات‌های هوش مصنوعی مدرن باز کرد. در دهه‌های ۱۹۷۰ و ۱۹۸۰، علاقه به NLP به دلیل پاییز عصر هوش مصنوعی کم شد، اما با پیشرفت‌هایی مانند برچسب‌زنی بخش‌های گفتار و ترجمه ماشینی، NLP در دهه ۱۹۸۰ دوباره شکوفا شد. پژوهشگران پایه‌های مدل‌های زبانی کوچک مجرد را گذاشتند و بعداً با تکنولوژیهای GPU و هوش مصنوعی، تحول کردند.
در دهه ۲۰۱۰، پیشرفت‌های دیگری در حوزه هوش مصنوعی شاهد بودیم، با مدل‌های GAN و Transformer که پشتیبانی از تکنولوژیهای پیشرفته هوش مصنوعی امروز، مانند GPT-3.5 و GPT-4 می‌کردند. انتشار ChatGPT در سال ۲۰۲۲ که آغازگر موجی از به‌روزرسانی‌های مدل زبانی می‌باشد و معرفی اخیر GPT-4 در مه ۲۰۲۴، به دوره‌ای جدید از مدل‌های چندرسانه‌ای زبانی که قادر به کار با فرمت‌های داده مختلف هستند، راه گشود.
مثال‌های رایج از LLMهای مدرن شامل GPT-3.5 و GPT-4 از OpenAI، و همچنین PaLM و Gemini از گوگل، همراه با سری Llama از Meta Platforms است. LLM برای تولید متن، ترجمه، خلاصه‌سازی، طبقه‌بندی، تحلیل احساسات، چت‌بات‌ها و حتی تولید تصویر با ظهور LLM چندرسانه‌ای، کاربرد دارد.
توجه داشته باشید که به زودی تفاوت‌های میان هوش مصنوعی تولیدی و LLM از سه منظر متمایز را در مقاله بعدی‌مان بررسی خواهیم کرد.
تکامل چت‌بات‌ها از ELIZA به LLMهای چندرسانه‌ای پیشرفته امروزی، یک سفر قابل توجه پر از نقاط عطف و پیشرفت‌های فناورانه بوده است. در حالی که مقاله‌ی قبلی بزرگترین توسعه‌ها را برجسته کرد، جنبه ها و سوالات اضافی‌ای نیز وجود دارد که ارزش بررسی دارند.
چالش‌های اساسی مرتبط با تکامل چت‌بات‌ها به LLMهای چندرسانه‌ای چیست؟ بر اساس با تبدیل شدن چت‌بات‌ها به LLMهای چندرسانه‌ای که قادر به پردازش فرمت‌های داده مختلف هستند، چالش‌ها در اطمینان حاصل کردن از ادغام بی‌هنجاریهای متن، تصاویر و دیگر شکل‌ها بر اساس یکپارچه برقراری اجرا نیازمند تکنیک‌های پیشرفته آموزش و بهینه‌سازی می‌باشد. علاوه بر این، مواجهه با مسائل اخلاقی مانند تعصب در مدل‌های هوش مصنوعی و حفظ حریم شخصی داده، چالش بحرانی است در استقرار LLMهای چندرسانه‌ای.
مزایا و معایب LLMهای چندرسانه‌ای در زمینه چت‌بات چیست؟ از مزایای LLMهای چندرسانه‌ای برای چت‌بات‌ها می‌توان به ارتقاء تجربه کاربر از طریق تعاملات طبیعی‌تر، بهبود درک سوالات پیچیده که متشکل از عناصر متنی و تصویری می‌شوند، و قابلیت‌های گسترش یافته برای وظایفی مانند تولید محتوا و پیشنهاد دادن اشاره کرد. با این حال، چالش‌هایی همچون نیازهای محاسباتی افزایشی، پیچیدگی داده و محدودیت‌های تفسیر مدل باید مورد بررسی قرار گیرند. تعادل بین این مزایا و معایب برای به حداکثر رساندن ظرفیت LLMهای چندرسانه‌ای در کاربردهای چت‌بات حیاتی است.
در منظر پرسرعت هوش مصنوعی‌محور چت‌بات‌ها، درک و چرخه زدن این چالش‌ها و مقایسه‌ها جهت آزاد کردن ظرفیت کامل فناوری‌های LLMهای چندرسانه‌ای بسیار حیاتی است.
برای دسترسی به تحلیل‌های بیشتر در مورد روندها و توسعه‌های جدید در حوزه چت‌بات‌ها و LLMهای چندرسانه‌ای، حوزه‌ی اصلی OpenAI را در وبسایت رسمی OpenAI بررسی کنید. اینجا می‌توانید به منابع و به‌روزرسانی‌های جامع در مورد تکنولوژیهای پیشرو هوش مصنوعی دسترسی داشته باشید که آینده عاملان گفتگو و مدل‌های زبانی شکل می‌دهند.
