مفهوم و تعریف next token prediction در llm

پیش‌بینی توکن بعدی (Next Token Prediction) در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به فرآیندی اشاره دارد که در آن مدل با توجه به متن ورودی، توکن بعدی را پیش‌بینی می‌کند. این فرآیند یکی از اصول اساسی در آموزش و استفاده از مدل‌های زبانی است.

به طور خلاصه، مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-4 با استفاده از داده‌های متنی گسترده آموزش می‌بینند تا بتوانند توالی‌های متنی را پیش‌بینی کنند. در هر مرحله، مدل با توجه به توکن‌های قبلی، احتمال وقوع توکن بعدی را محاسبه می‌کند و توکنی که بیشترین احتمال را دارد به عنوان خروجی انتخاب می‌شود.

این فرآیند به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا متن‌های پیوسته و معناداری تولید کنند و در کاربردهای مختلفی مانند ترجمه ماشینی، تولید متن، و پاسخ به سوالات استفاده شوند.

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

پیش بینی توکن بعدی (Next-Token Prediction)
مدل‌های زبان بزرگ، از جمله مدل‌هایی که ChatGPT را قدرتمند می‌کنند، با تبدیل متن به واحدهای مجزایی به نام «توکن» کار می‌کنند. این شبیه به نحوه‌ی درک متن توسط انسان‌ها به صورت بخش‌هایی از کلمات و علائم نگارشی است.

بنابراین، شما می‌توانید با استفاده از زبان محاوره‌ای معمولی، دستورالعمل‌هایی (یا یک «زمینه») به ChatGPT بدهید و آن پیش‌بینی می‌کند که چه چیزی باید بعدا بیاید. این به عنوان «پیش بینی توکن بعدی» شناخته می‌شود.

این همچنین به آن اجازه می‌دهد تا سبک‌های نوشتاری امضای نویسندگان را تشخیص دهد. بنابراین، می‌توانید از ChatGPT بخواهید به سبک شکسپیر، فئودور داستایوفسکی یا هر نویسنده‌ی شناخته‌شده دیگری بنویسد. همچنین می‌توانید به آن بگویید که در نقش خاصی مانند نقش مخاطب هدف شما یا یک متخصص سئو عمل کند.

این مفهوم در   نمودج اَبَرزبانی  (LLM) که گونه‌ای از  برنامه‌های هوش مصنوعی است و توان آشکارسازی و  ساختن  درسنامه  را از میان انبوهی از داده‌ها را دارد، مطرح می‌شود.  می‌توان آن را  "فراپیش‌بینی الگومدار" یا "فراپیش‌بینی نشان‌شناختی" نامید.

وقتی متنی در نرمافزار مثلأ مایکرسافت مینویسی ، کلمه بعدی رو حدس میزنه  LLM = Large language model