مفهوم و تعریف next token prediction در llm

پیش‌بینی توکن بعدی، یکی از مفاهیم بنیادی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است. این مفهوم، به توانایی مدل در پیش‌بینی توکن بعدی در یک دنباله متنی اشاره دارد. توکن در اینجا می‌تواند یک کلمه، یک کاراکتر یا حتی یک زیرواحد کوچکتر از کلمه باشد.

- چطور این کار انجام می‌شود؟

LLM‌ها به گونه‌ای آموزش می‌بینند که با توجه به توکن‌های قبلی در یک متن، احتمال ظهور توکن‌های بعدی را پیش‌بینی کنند. این کار با استفاده از شبکه‌های عصبی بسیار بزرگ و پیچیده‌ای انجام می‌شود که روی حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند.

به طور خلاصه، فرآیند کار به این شکل است:

1. ورودی: مدل یک دنباله متنی را به عنوان ورودی دریافت می‌کند.
2. پردازش: مدل این دنباله را به یک نمایش عددی تبدیل می‌کند و سپس با استفاده از مکانیزم‌های توجه (attention) و لایه‌های مختلف شبکه عصبی، ارتباط بین توکن‌ها را تحلیل می‌کند.
3. پیش‌بینی: مدل بر اساس تحلیل‌های انجام شده، احتمالی را به هر توکن ممکن در واژگان خود اختصاص می‌دهد.
4. خروجی: مدل، توکنی  را که بیشترین احتمال را دارد به عنوان نشانه‌ی بعدی انتخاب می‌کند.

- اهمیت پیش‌بینی توکن بعدی

این مفهوم به دلایل زیر بسیار مهم است:

• تولید متن: LLM‌ها با استفاده از این توانایی می‌توانند متن‌های جدیدی تولید کنند، از جمله ترجمه، خلاصه‌سازی، پاسخ به سوالات و حتی نوشتن خلاقانه.
• درک زبان طبیعی: با پیش‌بینی توکن بعدی، مدل به نوعی درک عمیقی از زبان طبیعی پیدا می‌کند و می‌تواند روابط معنایی بین کلمات و عبارات را تشخیص دهد.
• بهبود مدل: فرآیند آموزش مدل، بر اساس همین اصل استوار است. مدل با مقایسه پیش‌بینی‌های خود با توکن‌های واقعی، خطاهای خود را شناسایی کرده و پارامترهای خود را به‌روزرسانی می‌کند.

- کاربردهای پیش‌بینی توکن بعدی

• تکمیل خودکار متن: در ابزارهایی مانند کیبوردهای هوشمند، ایمیل‌ها و ویرایشگرهای متن.
• ترجمه ماشینی: ترجمه متون از یک زبان به زبان دیگر.
• خلاصه‌سازی متن: تولید خلاصه‌ای کوتاه و مفید از یک متن طولانی.
• پاسخ به سوالات: پاسخگویی به سوالات کاربران به زبان طبیعی.
• چت‌بات‌ها: ایجاد گفتگوهای طبیعی با کاربران.
• تولید محتوا: تولید انواع مختلف محتوا مانند مقالات، شعر و کد.

- چالش‌ها و محدودیت‌ها

• عدم قطعیت: پیش‌بینی توکن بعدی، همیشه با مقداری عدم قطعیت همراه است، زیرا زبان طبیعی بسیار پیچیده و دارای ابهامات بسیاری است.
• سوگیری‌ها: مدل‌ها ممکن است سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی را یاد بگیرند و نتایج نادرست یا تبعیض‌آمیز تولید کنند.
• درک عمیق: گرچه LLM‌ها در پیش‌بینی توکن بعدی، بسیار خوب عمل می‌کنند، اما هنوز درک کاملی از معنای واقعی متن ندارند.

مطالعه مقاله زیر در این زمینه، به شما پیشنهاد می شود:

یک قانون پیش‌بینی توکن بعدی در مدلهای زبانی بزرگ

https://www.aimodels.fyi/papers/arxiv/law-next-token-prediction-large-language-modelshttps://www.youtube.com/watch?v=hz_Ahfgwmg8

مطالعه متن تخصصی زیر نیز پیشنهاد می شود:

https://medium.com/@akash.kesrwani99/understanding-next-token-prediction-concept-to-code-1st-part-7054dabda347

که توضیحات کامل و الگوریتمهایی را در این رابطه ارائه نموده است