مدل‌ هوش مصنوعی ایرانی و معرفی جامع فیبوناچی

مدل‌ هوش مصنوعی ایرانی و معرفی جامع فیبوناچی

هوش مصنوعی در ایران: از تقلید تا خودکفایی

در سال‌های اخیر، توسعه مدل‌ هوش مصنوعی ایرانی و بومی به یک ضرورت استراتژیک تبدیل شده است. با وجود سلطه غول‌های فناوری مانند OpenAI و Google بر بازار هوش مصنوعی، کشورهایی مانند ایران برای کاهش وابستگی، به سمت ساخت مدل‌های محلی حرکت کرده‌اند. فیبوناچی، به‌عنوان یکی از اولین مدل‌های زبانی ایرانی، گامی مهم در این مسیر است. در این مقاله، به بررسی مدل‌ هوش مصنوعی ایرانی ، چالش‌ها و جایگاه آن‌ها در مقایسه با نمونه‌های خارجی می‌پردازیم.

مدل هوش مصنوعی فیبوناچی به‌عنوان یکی از نخستین مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) توسعه‌یافته در ایران، توسط شرکت فناوران هوشمند ایرانیان (رئال ربات) طراحی شده است. این مدل بر پایه‌ی معماری ترانسفورماتور (Transformer) و با استفاده از داده‌های فارسی و چندزبانه آموزش دیده است.

مدل های هوش مصنوعی چگونه کار می‌کنند؟

مدل‌های هوش مصنوعی برنامه‌هایی هستند که الگوهای خاصی را با استفاده از مجموعه‌ای از مجموعه‌های داده شناسایی می‌کنند. این یک تصویر از سیستمی است که می تواند ورودی های داده را دریافت کند و بسته به آن نتیجه گیری ها نتیجه گیری کند یا اقداماتی را انجام دهد. مدل های انسانی افراد واقعی هستند در حالی که مدل های هوش مصنوعی توسط نرم افزار ایجاد می شوند. این مدل ها دارای نام هایی هستند.

چند نمونه مدل هوش مصنوعی

به عنوان مثال، خودروهای خودران از هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق استفاده می کنند. در تمام این موارد، برنامه ها از مثال ها و تجربیات یاد می گیرند تا تصمیمات دقیق بگیرند. بدون کمک اضافی از سوی انسان. بنابراین، تمام این فرآیندها چرخ دنده هایی در یک مدل هوش مصنوعی بزرگتر هستند. به عنوان مثال، احتمالاً استفاده از Google Maps را به عنوان استفاده از یک مدل هوش مصنوعی نمی‌دانید!
یادگیری ماشین : فرآیند تلاش یک کامپیوتر برای یادگیری از گذشته. داده ها در یک ماشین وارد می شوند، از طریق یک الگوریتم (مدل هوش مصنوعی) منتقل می شوند و یک خروجی تولید می کنند.

یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی (با مثال کاربردی)

شبکه عصبی مصنوعی (ANN) چیست؟

یک سیستم محاسباتی الهام‌گرفته از مغز انسان که از لایه‌های متصل به هم (نورون‌های مصنوعی) تشکیل شده است.

• لایه ورودی: داده‌های خام (مثل متن یا تصویر) را دریافت می‌کند.
• لایه‌های پنهان: محاسبات پیچیده انجام می‌دهند (مثال: تشخیص الگوی فعل در جمله فارسی).
• لایه خروجی: نتیجه نهایی را ارائه می‌دهد (مثل ترجمه متن یا تولید پاسخ).

مثال واقعی از یادگیری عمیق در فیبوناچی:

• تشخیص لهجه‌های محلی: مدل با تحلیل هزاران ساعت مکالمه، لهجه‌های اصفهانی، ترکی و گیلکی را تشخیص می‌دهد.
• پاسخ‌دهی به سوالات شرعی: با آموزش روی منابعی مانند تحریرالوسیله و جواهرالکلام.

آمار استفاده از مدل‌ های هوش مصنوعی ایرانی در صنعت

در حال حاضر، گزارش رسمی از مرکز آمار ایران درباره آمار استفاده از مدل‌ های هوش مصنوعی ایرانی در صنعت منتشر نشده است. اما بر اساس داده‌های پراکنده از منابع مختلف (مثل گزارش‌های انجمن ملی هوش مصنوعی ایران، مصاحبه‌های صنعتی و پژوهش‌های دانشگاهی)، می‌توان جدول زیر را به صورت تخمینی ارائه کرد:

جدول آمار استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی ایرانی در صنایع مختلف (سال ۱۴۰۲-۱۴۰۳)

نکات کلیدی:

• بیشترین استفاده در صنایع نفت و گاز و بانکداری است.
• کمترین نفوذ در خرده‌فروشی و کشاورزی دیده می‌شود.
• چالش‌های اصلی شامل کمبود داده‌های آموزشی، هزینه استقرار و مقاومت فرهنگی است.

اگر به داده‌های دقیق‌تر نیاز دارید، پیشنهاد می‌کنم گزارش‌های وزارت ارتباطات یا شرکت‌های فناوری ایرانی مانند شریف‌ای، پردازش هوشمند علائم و … را بررسی کنید.

انواع مدل هوش مصنوعی

برخی از انواع مدل‌ های هوش مصنوعی عبارتند از :

• یادگیری ماشین
• یادگیری تحت نظارت
• یادگیری بدون نظارت
• یادگیری عمیق

مدل های یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است. در حالی که تمام یادگیری ماشینی هوش مصنوعی است، همه هوش مصنوعی یادگیری ماشینی نیست.

برای ایجاد یک مدل یادگیری ماشین، دانشمندان داده الگوریتم‌هایی را با داده‌های برچسب‌دار، بدون برچسب یا ترکیبی آموزش می‌دهند. انواع مختلفی از الگوریتم های یادگیری ماشین برای اهداف مختلف وجود دارد:

• طبقه‌بندی، موجودیت‌های خاصی را در مجموعه داده شناسایی می‌کند تا در مورد نحوه برچسب‌گذاری یا تعریف آن‌ها نتیجه‌گیری کند.
• رگرسیون به پیش بینی کمک می کند. رابطه بین متغیرهای مستقل و وابسته را درک می کند.

داده ها به گونه ای اصلاح می شوند که یک کار خاص را به بهترین نحو اجرا کنند و سپس به یک مدل یادگیری ماشین تبدیل می شوند. مدل‌های ML متغیرهای خاصی را در داده‌ها بررسی می‌کنند و الگوهایی را پیدا می‌کنند که به پیش‌بینی کمک می‌کنند.

مدل‌های یادگیری ماشین در طول زمان با آموزش و قرار گرفتن در معرض داده‌های بیشتر بهبود خواهند یافت.

مثال برای یادگیری ماشین

فرض کنید می خواهید به یک مدل هوش مصنوعی نحوه شناسایی انواع گل ها را آموزش دهید. ابتدا به یک مجموعه داده برچسب دار با تصاویر گل ها و نام آنها نیاز دارید.

در مرحله بعد، یک دانشمند داده یا مهندس هوش مصنوعی مجموعه داده های مدل را تغذیه می کند تا بتواند نحوه شناسایی الگوها و روندها را، درست مانند مغز انسان، بیاموزد.

مدل ML از مجموعه داده یاد می گیرد و شروع به شناسایی الگوها و شناسایی تفاوت ها در هر نوع گل می کند. در نهایت، مدل می تواند به شما بگوید که آیا تصویری از گل آفتابگردان است یا گل رز.

مدل های یادگیری تحت نظارت

یادگیری نظارت شده رایج ترین نوع یادگیری ماشینی و ساده ترین روشی است که مدل هوش مصنوعی ایرانی یاد می گیرد.

این یادگیری تحت نظارت نامیده می شود زیرا الگوریتم با مجموعه داده های برچسب گذاری شده توسط انسان آموزش داده شده است. برچسب‌ها به الگوریتم کمک می‌کنند و به مدل ML کمک می‌کنند تا دقیقاً بفهمد چگونه داده‌ها را به روشی که دانشمند داده می‌خواهد طبقه‌بندی کند.

با استفاده از مجموعه داده های برچسب دار با نمونه هایی از ورودی ها (ویژگی ها) و خروجی ها (برچسب ها)، الگوریتم های یادگیری نظارت شده برای پیش بینی نتایج و شناسایی الگوها آموزش داده می شوند. هنگامی که مدل آموزش دید و آزمایش شد، می تواند با داده های ناشناخته بر اساس دانش قبلی که آموخته است، پیش بینی کند.

نمونه یادگیری تحت نظارت

با فکر کردن به مثال گل ما، یادگیری تحت نظارت نیاز به مجموعه داده برچسب‌گذاری شده با نمونه‌هایی از گل‌ها و نام گونه‌های آنها دارد.

الگوریتم یاد می گیرد که ویژگی های مربوط به هر نوع گل را که خروجی های برچسب گذاری شده ارائه می کنند، درک کند. شما می توانید مدل را با نشان دادن تصویری از یک گل به آن تست کنید و از آن بخواهید نام آن را حدس بزند.

اگر پاسخ اشتباهی به شما داد، به این معنی است که باید به آموزش مدل و تنظیم پارامترها برای بهبود دقت ادامه دهید.

مدل های یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت نوع دیگری از یادگیری ماشینی است، اما به اندازه یادگیری نظارت شده محبوب نیست.

در حالی که یادگیری تحت نظارت نیاز به داده های برچسب گذاری شده دارد، یادگیری بدون نظارت الگوهایی را بدون دستورالعمل انسانی پیدا می کند. مدل‌ها از الگوریتم‌های خودآموز پیروی می‌کنند که آنها را قادر می‌سازد داده‌های خام را دریافت کرده و قوانین خود را ایجاد کنند.

مدل یادگیری بدون نظارت، داده ها را بر اساس شباهت ها، تفاوت ها و الگوها ساختار می دهد. برای یادگیری بدون نظارت نیازی به دانشمند داده نیست زیرا این مدل به گونه ای طراحی شده است که بدون دستورالعمل در مورد نحوه مدیریت هر قطعه داده کار کند.

مثال یادگیری بدون نظارت

شما می توانید مجموعه داده ای از انواع مختلف گل ها را ارائه دهید و مدل یادگیری بدون نظارت آنها را در دسته هایی مانند رنگ و شکل گلبرگ دسته بندی می‌کند. با ارتقا مدل، گروه‌بندی خاص‌تر می‌شود.

مدل های یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یک نوع پیشرفته از ML است که یاد می گیرد الگوهای پیچیده در متن، تصاویر و صداها را شناسایی کند.
با یادگیری عمیق، داده ها از طریق لایه ها پردازش و طبقه بندی می شوند و هر لایه نقشی در پردازش داده های ورودی دارد. در اینجا نگاهی گذرا به انواع مختلف لایه ها در شبکه عصبی یادگیری عمیق داریم:

• لایه ورودی داده های خام را دریافت کرده و از طریق شبکه عبور می‌دهد.
• لایه های مخفی داده های ورودی را ارزیابی و پردازش می کنند و آن را به خروجی تبدیل می‌کنند.
• لایه خروجی از داده های پردازش شده برای ارائه یک نتیجه استفاده می‌کند.

یک شبکه عصبی پایه معمولا یک یا دو لایه پنهان دارد. اما یک شبکه عصبی یادگیری عمیق می تواند صدها مورد داشته باشد. همه لایه‌ها داده‌ها را متفاوت تجزیه و تحلیل می‌کنند و می‌توانند الگوهایی را شناسایی کنند که با روش‌های اولیه یادگیری ماشین امکان‌پذیر نیست.

مثال یادگیری عمیق

مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند کارهای پیچیده‌ای را که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، خودکار کنند. این شامل مواردی مانند رونویسی صدا به متن یا توصیف تصاویر با جزئیات است. مدل‌ های زبانی بزرگ ( LLM ) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده‌شده‌ی یادگیری عمیق هستند.
یادگیری عمیق به بسیاری از برنامه های هوش مصنوعی که ما هر روز استفاده می کنیم، نیرو می دهد، مانند:

• تشخیص خودکار چهره
• کشف تقلب
• واقعیت مجازی
• دستیارهای دیجیتال

ویژگی‌های کلیدی مدل‌ هوش مصنوعی ایرانی فیبوناچی:

✅ پشتیبانی از زبان فارسی پیشرفته: پردازش متن، ترجمه ماشینی و تولید محتوا با دقت بالا.
✅ ادغام مدل‌های جهانی: استفاده از تکنیک‌هایی مانند Fine-tuning روی GPT-4 Turbo و Gemini 1.5 Pro برای بهبود عملکرد.
✅ بهینه‌سازی برای نیازهای داخلی: تمرکز بر مسائل بومی مانند تحلیل متون حقوقی، پاسخ‌دهی به سوالات شرعی و پشتیبانی از گویش‌های محلی.
✅ امنیت داده‌ها: میزبانی روی سرورهای داخلی برای جلوگیری از خروج اطلاعات حساس.

مقایسه فیبوناچی با مدل‌ های هوش مصنوعی جهانی

چگونه یک مدل هوش مصنوعی انتخاب کنیم؟

بهترین شیوه‌های انتخاب مدل هوش مصنوعی شامل تعریف اهداف روشن، درک ویژگی‌های داده، تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی، انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب، آزمایش با مدل‌های متعدد، در نظر گرفتن قابلیت تفسیر مدل، و ارزیابی الزامات محاسباتی است.

انواع مدل های هوش مصنوعی GPT

مدل هوش مصنوعی GPT-1

اگر به مدلی نیاز دارید که بتواند پاسخ‌های متنی ساده، مانند پاسخ به سؤالات مشتری را ایجاد کند، GPT-1 می‌تواند انتخاب کافی باشد. قادر به انجام وظایف ساده بدون نیاز به داده های گسترده یا منابع محاسباتی است.

مدل GPT-3

با این حال، اگر پروژه شما شامل تولید زبان پیچیده‌تر مانند انجام تجزیه و تحلیل عمیق حجم وسیعی از محتوای وب، توصیه به خواندن مطالب یا تولید داستان باشد، GPT-3 گزینه مناسب‌تری خواهد بود.

GPT-3 ظرفیت پردازش و یادگیری از میلیاردها صفحه وب را دارد و خروجی های ظریف و پیچیده تری را ارائه می دهد.

از نظر الزامات داده، اندازه مجموعه داده موجود شما باید یک ملاحظات کلیدی باشد. GPT-3، با ظرفیت بزرگ‌تری برای یادگیری، با مجموعه داده‌های بزرگ بهترین کار را دارد. اگر مقدار زیادی داده برای آموزش در دسترس ندارید، GPT-3 ممکن است کارآمدترین انتخاب نباشد.

در مقابل، GPT-1  و GPT-2 مدل های قابل مدیریت‌تری هستند که می‌توانند به طور موثر با مجموعه داده های کوچکتر آموزش داده شوند. این نسخه ها می توانند برای پروژه‌هایی با منابع داده محدود یا برای کارهای در مقیاس کوچک مناسب‌تر باشند.

مدل GPT-4

آخرین نسخه از ترانسفورماتورهای از پیش آموزش داده شده ژنراتیو است، یک نوع مدل یادگیری عمیق که برای پردازش زبان طبیعی و تولید متن استفاده می شود. این یک نقطه عطف مهم در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در پردازش زبان طبیعی است.

در این مقاله به بررسی جامع انواع مدل های هوش مصنوعی و مثال و نمونه های آن پرداختیم. فیبوناچی اولین مدل هوش مصنوعی ایرانی می باشد . سعی بر این است که در مدل هوش مصنوعی ایرانی فیبوناچی از برترین مدل های Ai استفاده شود. این موارد شامل :

• نسخه‌ی Gemini 1.5 pro از شرکت گوگل (Google)
• آخرین نسخه GPT-4 turbo مدل زبانی شرکت اوپن‌ای‌آی (Open Ai)
• مدل های هوش مصنوعی کمپانی آنتروپیک پی‌بی‌سی (Athropic) شامل claude 3.5 sonnet و…

همیشه پیچیدگی کار خود، در دسترس بودن منابع و مزایای خاصی که هر مدل GPT ارائه می دهد در هنگام انتخاب مدل مناسب برای پروژه خود در نظر بگیرید.