در حالی که بسیاری از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مبتنی بر معماری GPT توسعه یافته‌اند، گوگل قدمی فراتر از این ساختار برداشته و با معرفی رویکرد جدیدی به نام «پراکندگی» یا Diffusion، تحولی تازه در نحوه توسعه و استقرار این مدل‌ها ایجاد کرده است.
مدل پراکندگی Gemini: تحولی در دنیای مدل‌های زبانی
بر اساس گزارش‌های اخیر، گوگل با بهره‌گیری از یک الگوریتم متفاوت به نام Gemini Diffusion، در حال ایجاد امکان‌هایی پیشرفته در کاربردهای مدل‌های زبانی است. این فناوری نه تنها پتانسیل بهبود کیفیت متن‌های تولیدشده را دارد، بلکه توانسته کاربرد‌هایی فراتر از تولید محتوای متنی ارائه دهد.
فراتر از تولید متن: کمک به توسعه‌دهندگان
یکی از ویژگی‌های جذاب Gemini Diffusion، کاربرد آن در زمینه‌های فنی مانند توسعه کد است. این مدل می‌تواند در بازنویسی کد، افزودن قابلیت‌های جدید به برنامه‌ها، یا حتی تبدیل کدها از یک زبان برنامه‌نویسی به زبان دیگر کمک کند. به عبارت دیگر، گوگل با این رویکرد سعی کرده تنها روی تولید محتوا تمرکز نکند و طیف وسیعی از وظایف مهندسی نرم‌افزار را نیز تحت پوشش قرار دهد.
چرا Diffusion می‌تواند جایگزین GPT شود؟
رویکرد GPT عمدتاً بر مبنای پیش‌بینی واژه بعدی و ساختار زبان طبیعی است. اما تکنیک Diffusion با الگوریتمی متفاوت به بازسازی اطلاعات از داده‌های مبهم یا ناقص می‌پردازد. این موضوع باعث می‌شود مدل‌های Diffusion در موقعیت‌هایی که اطلاعات کامل در دسترس نیست، عملکرد بهتری داشته باشند. از این رو، می‌توان پیش‌بینی کرد که در آینده، شاهد استفاده گسترده‌تری از این فناوری به‌خصوص در سیستم‌های پیشرفته هوش مصنوعی باشیم.
آینده مدل‌های زبانی چگونه تغییر خواهد کرد؟
استفاده از Diffusion به جای GPT به مدل‌ها امکان می‌دهد با دقت بالاتری مفاهیم پیچیده را درک کرده و ساختارهای جدیدی خلق کنند. این موضوع می‌تواند بر نحوه تعامل کاربران با هوش مصنوعی تأثیر عمیقی بگذارد، به‌ویژه در ابزارهای خلاق، پشتیبانی فنی یا حتی تولید موسیقی و طراحی.
گوگل با معرفی Gemini Diffusion نشان داده که آینده مدل‌های زبانی تنها به بزرگ‌تر شدن پارامترها وابسته نیست، بلکه باید به دنبال الگوریتم‌هایی بود که بتوانند عملکرد بهینه‌تری را ارائه دهند. در نهایت، اگر این فناوری در مقیاس گسترده‌تری به‌کار گرفته شود، احتمالاً شاهد یک تغییر مهم در نحوه استفاده و توسعه ابزارهای هوش مصنوعی خواهیم بود.
