LLM

آیا تا به حال فکر کرده‌اید که مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) مانند GPT-4، Claude یا Llama چگونه درخواست‌های (prompts) شما را می‌خوانند؟ آن‌ها کلمات را مانند انسان‌ها نمی‌بینند. در عوض، متن را در قالب بخش‌هایی به نام توکن (Token) پردازش می‌کنند. درک و تصویرسازی نحوه توکن‌سازی یکی از حیاتی‌ترین مهارت‌ها برای توسعه‌دهندگان مدل‌های زبانی و مهندسان پرامپت است. این فرآیند بر رفتار مدل، کیفیت پاسخ و از همه مهم‌تر، هزینه‌های API شما تأثیر می‌گذارد.

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) جهان را شگفت‌زده کرده‌اند، نه فقط به این دلیل که می‌توانند متن‌هایی شبیه به انسان تولید کنند، بلکه به این دلیل که به نظر می‌رسد در مورد مسائل پیچیده “استدلال” می‌کنند. اما چگونه یک مدل آماری مبتنی بر پیش‌بینی توکن (token prediction) می‌تواند وظایف منطقی را انجام دهد؟ در این پست، مکانیک استدلال LLM را از تطبیق الگوی ساده تا استراتژی‌های پیشرفته مانند زنجیره فکر (Chain of Thought - CoT) بررسی می‌کنیم.