شرکت SK Telecom (SKT) به آرامی از مدل زبانی بزرگ (LLM) خود به نام ‘A.X 4.0.’ رونمایی کرد. این مدل با ادغام دقیق یادگیری زبان کره‌ای در یک چارچوب متن‌باز ساخته شده است. SKT قصد خود را برای انتشار قریب‌الوقوع یک مدل نوع استنتاجی اعلام کرده است و نسخه پیش‌نمایشی به نام AOTX 4.1 برای انتشار در اواخر ماه می برنامه‌ریزی شده است.
اخبار مربوط به بخش مخابرات در 23 آوریل منتشر شد مبنی بر اینکه SKT مدل AOTX 4.0 را در 30 آوریل راه‌اندازی کرده و آن را در GitHub، یک پلتفرم پرکاربرد برای توسعه نرم‌افزار، در دسترس قرار داده است. جزئیات بیشتری در مورد عملکرد مدل استنتاجی آتی، پیش‌نمایش AOTX 4.1 نیز از قبل به اشتراک گذاشته شد.
AOTX 4.0 نقطه اوج تلاش‌هایی است که یو یونگ‌سانگ، مدیرعامل SKT، پیشتر در ماه گذشته به آن اشاره کرده بود و اظهار داشت که توسعه آن رو به اتمام است. پس از آن، این مدل در عرض یک ماه نهایی شد و در حال حاضر در فرآیند ادغام در خدمات شرکتی است.
پایه و اساس این مدل از Qwen 2.5 شرکت Alibaba، یک مدل LLM متن‌باز پیشرو از چین، استفاده می‌کند. AOTX 4.0 در دو نسخه ارائه می‌شود: یک مدل استاندارد با 72 میلیارد پارامتر و یک نوع سبک‌تر با 7 میلیارد پارامتر.
توسعه و بهینه‌سازی برای زبان کره‌ای
SKT تاکید کرد که مدلی را مهندسی کرده‌اند که عملکرد بهینه شده‌ای را در زمینه کره‌ای ارائه می‌دهد. این امر با گنجاندن داده‌های گسترده کره‌ای در Qwen 2.5 در طول سه ماهه اول به دست آمد. برای افزایش توانایی مدل در پردازش کارآمد اطلاعات کره‌ای، یک توکن‌ساز تخصصی کره‌ای پیاده‌سازی شد.
معیارهای عملکرد منتشر شده توسط SKT نشان می‌دهد که AOTX 4.0 امتیاز 78.3 را در معیار KMMLU به دست آورده است. این معیار برای ارزیابی درک مدل از تخصص زبان کره‌ای استفاده می‌شود. شایان ذکر است که AOTX 4.0 از GPT-4o شرکت OpenAI که امتیاز 72.5 را کسب کرد و Qwen 1.3 شرکت Alibaba که امتیاز 70.6 را کسب کرد، بهتر عمل کرد.
پیش‌نمایش AOTX 4.1: یک مدل نوع استنتاجی
مدل پیش‌نمایش AOTX 4.1 که برای انتشار در پایان ماه می برنامه‌ریزی شده است، یک مدل استنتاجی را نشان می‌دهد که SKT به طور فعال در حال توسعه آن است. SKT با انتشار یک نسخه پیش‌نمایش، قصد دارد علاقه ایجاد کند و عملکرد مدل را قبل از راه‌اندازی رسمی ارزیابی کند.
SKT خاطرنشان کرد که مدل پیش‌نمایش AOTX 4.1 سطوح عملکردی را نشان می‌دهد که با مدل استنتاجی DeepSeek، معروف به ‘DeepSeek R1.’ قابل مقایسه است. این مدل در اوایل سال توجه قابل توجهی را به خود جلب کرد.
نتایج بنچمارک که AOTX 4.1 پیش‌نمایش را با DeepSeek R1 مقایسه می‌کند نشان می‌دهد که AOTX 4.1 علی‌رغم اینکه تقریباً یک نهم اندازه DeepSeek R1 است، امتیاز مشابهی را به دست آورده است.
بهبودها و قابلیت‌های آینده
SKT با نگاهی به آینده، برنامه‌های خود را برای AOTX 4.1 تشریح کرد و اظهار داشت که قابلیت‌ها را در حل مسائل ریاضی و توسعه کد افزایش می‌دهد. بهبودهای بیشتر بر روی توانایی‌های کدنویسی و تخصص‌های خاص صنعت متمرکز خواهد شد. SKT قصد دارد یک مدل نوع عامل را توسعه دهد که بتواند به طور مستقل وظایف را انجام دهد و تصمیمات منطقی بگیرد.
بررسی عمیق مشخصات فنی و معماری
A.X 4.0 فقط یک مدل زبانی دیگر نیست؛ این یک سیستم مهندسی شده با دقت است که برای عملکرد بهینه در محیط زبان کره‌ای طراحی شده است. برای درک کامل قابلیت‌های آن، باید مشخصات فنی و انتخاب‌های معماری آن را بررسی کنیم. ভিত্তি مدل بر اساس Qwen 2.5 شرکت Alibaba یک تصمیم استراتژیک است که با استفاده از یک مدل LLM قوی و شناخته شده در سطح جهانی به عنوان نقطه شروع، قرار دارد. این پایه و اساس پس از آن با داده‌های گسترده کره‌ای تکمیل می‌شود و مدل را برای تفاوت‌های ظریف و پیچیدگی‌های زبان کره‌ای تنظیم می‌کند.
رویکرد دوگانه – یک مدل استاندارد با 72 میلیارد پارامتر و یک مدل سبک با 7 میلیارد پارامتر – به SKT اجازه می‌دهد تا طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها را پوشش دهد. مدل 72 میلیارد پارامتری برای وظایفی طراحی شده است که نیاز به دقت بالا و درک عمیق دارند، در حالی که مدل 7 میلیارد پارامتری برای کارایی و استقرار در محیط‌های با منابع محدود بهینه شده است. این سازگاری برای کاربردهای دنیای واقعی، جایی که منابع محاسباتی می‌توانند به طور قابل توجهی متفاوت باشند، بسیار مهم است.
توکن‌ساز کره‌ای: یک تمایز کلیدی
یکی از تمایزات کلیدی A.X 4.0 توکن‌ساز تخصصی کره‌ای آن است. Tokenization فرایند تجزیه متن به واحدهای کوچکتر (توکن‌ها) است که مدل می‌تواند آنها را درک و پردازش کند. توکن‌سازهای سنتی که اغلب روی انگلیسی یا سایر زبان‌های مبتنی بر لاتین آموزش داده می‌شوند، ممکن است به دلیل ویژگی‌های زبانی منحصر به فرد آن، مانند ماهیت الحاقی و ساختار کاراکتر پیچیده (Hangul)، برای کره‌ای مناسب نباشند.
SKT با پیاده‌سازی یک توکن‌ساز خاص کره‌ای، اطمینان حاصل می‌کند که A.X 4.0 می‌تواند متن کره‌ای را به طور موثرتری مدیریت کند. این توکن‌ساز تخصصی برای موارد زیر طراحی شده است:
- مدیریت کارآمد Hangul: پردازش و نمایش دقیق کاراکترهای کره‌ای.
- رسیدگی به الحاق: تجزیه کلمات پیچیده به تکواژهای تشکیل‌دهنده (واحدهای معنادار).
- بهبود درک متنی: ضبط بهتر روابط بین کلمات در جملات کره‌ای.
این فرآیند توکنایزیشن بهینه شده مستقیماً به بهبود عملکرد در وظایفی مانند ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن و پاسخ به سوالات منجر می‌شود.
بنچمارک A.X 4.0: فراتر از انتظارات
معیارهای عملکرد منتشر شده توسط SKT شواهد محکمی از قابلیت‌های A.X 4.0 ارائه می‌دهد. بنچمارک KMMLU (درک زبان چندوظیفه‌ای بزرگ کره‌ای) یک ارزیابی جامع از توانایی یک مدل در درک و استدلال در مورد طیف گسترده‌ای از وظایف زبان کره‌ای است. امتیاز 78.3 در بنچمارک KMMLU، A.X 4.0 را بالاتر از GPT-4o شرکت OpenAI (72.5) و Qwen 1.3 شرکت Alibaba (70.6) قرار می‌دهد و درک برتر آن از تخصص زبان کره‌ای را نشان می‌دهد.
این نتایج به ویژه قابل توجه هستند زیرا توانایی A.X 4.0 را در نه تنها پردازش متن کره‌ای بلکه در درک زمینه و معنای اساسی برجسته می‌کنند. این برای وظایفی که نیاز به استدلال عمیق و دانش فرهنگ و جامعه کره‌ای دارند، ضروری است.
پیش‌نمایش AOTX 4.1: وعده استنتاج
انتشار قریب‌الوقوع مدل پیش‌نمایش AOTX 4.1 هیجان قابل توجهی را در صنعت ایجاد کرده است. AOTX 4.1 به عنوان یک مدل نوع استنتاجی، برای برتری در وظایفی طراحی شده است که نیاز به استدلال، استنتاج و توانایی نتیجه‌گیری از اطلاعات ناقص یا مبهم دارند. این برای برنامه‌هایی مانند:
- تصمیم‌گیری: تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه بینش برای پشتیبانی از تصمیمات آگاهانه.
- حل مسئله: شناسایی و حل مسائل پیچیده.
- مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده: پیش‌بینی نتایج آینده بر اساس داده‌های تاریخی و روندها.
ادعای SKT مبنی بر اینکه AOTX 4.1 عملکردی قابل مقایسه با مدل R1 شرکت DeepSeek، علی‌رغم اندازه بسیار کوچکتر، نشان می‌دهد، گواهی بر معماری کارآمد و فرآیند آموزش بهینه شده آن است. این نشان می‌دهد که AOTX 4.1 می‌تواند با هزینه‌های محاسباتی کمتر عملکرد بالایی ارائه دهد و آن را به یک راه حل عملی‌تر برای بسیاری از برنامه‌های دنیای واقعی تبدیل کند.
چشم انداز SKT برای آینده: مدل‌های نوع عامل
SKT با نگاهی فراتر از AOTX 4.1، برنامه‌های بلندپروازانه‌ای برای توسعه آینده مدل‌های زبانی خود دارد. چشم انداز این شرکت شامل ایجاد مدل‌های نوع عامل است که می توانند به طور مستقل وظایف را انجام دهند و تصمیمات منطقی بگیرند. این نشان دهنده یک گام مهم به سوی هوش عمومی مصنوعی (AGI) است، جایی که ماشین ها می توانند هر کار فکری را که یک انسان می تواند انجام دهد.
برای دستیابی به این هدف، SKT قصد دارد بر موارد زیر تمرکز کند:
- تقویت قابلیت‌های کدنویسی: فعال کردن مدل برای تولید و درک کد کامپیوتر.
- افزایش تخصص خاص صنعت: آموزش مدل بر روی دانش تخصصی مربوط به بخش‌های خاص، مانند امور مالی، مراقبت‌های بهداشتی و تولید.
- توسعه مهارت‌های استدلال و تصمیم‌گیری: تجهیز مدل به توانایی تجزیه و تحلیل اطلاعات، ارزیابی گزینه‌ها و اتخاذ قضاوت‌های درست.
توسعه مدل‌های نوع عامل این پتانسیل را دارد که بسیاری از صنایع را متحول کند، وظایف پیچیده را خودکار کند، کارایی را بهبود بخشد و فرصت‌های جدیدی را برای نوآوری ایجاد کند.
چشم انداز رقابتی: موقعیت SKT
ورود SK Telecom به فضای LLM با A.X 4.0 آن را به عنوان یک بازیگر مهم در یک بازار به سرعت در حال تحول قرار می‌دهد. در سطح جهانی، شرکت‌هایی مانند OpenAI، Google و Meta سرمایه‌گذاری زیادی در توسعه و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ می‌کنند. در کره، Naver و Kakao نیز رقبای اصلی هستند.
استراتژی SKT برای تمرکز بر بهینه‌سازی زبان کره‌ای و توسعه مدل‌های تخصصی ممکن است مزیت رقابتی ایجاد کند. SKT با تطبیق مدل‌های خود با نیازهای خاص بازار کره، به طور بالقوه می‌تواند از مدل‌های LLM عمومی در وظایفی که نیاز به درک عمیق زبان، فرهنگ و جامعه کره‌ای دارند، عملکرد بهتری داشته باشد.
مفاهیم برای اقتصاد کره
توسعه و استقرار A.X 4.0 و سایر مدل‌های زبانی پیشرفته می تواند پیامدهای قابل توجهی برای اقتصاد کره داشته باشد. این فناوری‌ها این پتانسیل را دارند که:
- افزایش بهره‌وری: خودکارسازی وظایف، بهبود کارایی و آزاد کردن کارگران انسانی برای تمرکز بر فعالیت‌های خلاقانه‌تر و استراتژیک‌تر.
- نوآوری درایو: فعال کردن محصولات، خدمات و مدل‌های تجاری جدید.
- افزایش رقابت‌پذیری: کمک به شرکت‌های کره‌ای برای رقابت موثرتر در بازار جهانی.
دولت کره به طور فعال از توسعه و پذیرش فناوری‌های هوش مصنوعی حمایت می‌کند و پتانسیل آنها را برای ایجاد رشد اقتصادی و بهبود کیفیت زندگی تشخیص می‌دهد. سرمایه‌گذاری SK Telecom در LLM با این استراتژی ملی همسو است و می‌تواند به ظهور کره به عنوان یک رهبر در زمینه هوش مصنوعی کمک کند.
ملاحظات اخلاقی
مانند هر فناوری قدرتمند، توسعه و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ ملاحظات اخلاقی مهمی را مطرح می‌کند. این شامل:
- جانبداری و انصاف: اطمینان از اینکه مدل‌ها بر روی مجموعه‌داده‌های متنوع و نماینده آموزش داده شده‌اند تا از تداوم تعصبات جلوگیری شود.
- حریم خصوصی و امنیت: محافظت از داده‌های حساس و جلوگیری از سوء استفاده از مدل‌ها.
- جابجایی شغلی: رسیدگی به تأثیر بالقوه اتوماسیون بر اشتغال.
- اطلاعات نادرست و دستکاری: جلوگیری از استفاده از مدل‌ها برای تولید اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده.
بسیار مهم است که شرکت‌هایی مانند SK Telecom به طور فعال به این ملاحظات اخلاقی رسیدگی کنند و مدل‌های زبانی خود را به شیوه‌ای مسئولانه و اخلاقی توسعه و مستقر کنند. این شامل پیاده‌سازی حفاظتی برای جلوگیری از تعصب، محافظت از حریم خصوصی و ترویج شفافیت است.
نتیجه‌گیری
پرده برداری آرام SK Telecom از A.X 4.0 نشان دهنده یک گام مهم به جلو در توسعه مدل‌های زبانی بزرگ بهینه شده برای زبان کره‌ای است. A.X 4.0 با تمرکز بر عملکرد، کارایی و کاربردهای دنیای واقعی، این پتانسیل را دارد که سهم ارزشمندی در اقتصاد و جامعه کره داشته باشد. همانطور که SKT به توسعه و اصلاح مدل‌های زبانی خود ادامه می‌دهد، مهم است که به ملاحظات اخلاقی رسیدگی شود و اطمینان حاصل شود که این فناوری‌های قدرتمند به نفع همه استفاده می‌شوند.