ترکیب جستجوی گوگل با یادگیری درون متنی (LLM In-Context Learning)

در دنیای پرشتاب فناوری‌های نوین، یادگیری درون متنی (In-Context Learning) و جستجوی گوگل دو مفهومی هستند که به طور قابل توجهی در حال تغییر تجربه کاربران در تعامل با فناوری‌های هوش مصنوعی و سرچ هستند. اخیراً، در یک مصاحبه جذاب، Jeff Dean و Noam Shazeer از گوگل به بررسی این سوال پرداختند که آیا می‌توان جستجوی گوگل را با توانمندی‌های پیشرفته یادگیری درون متنی یا LLM In-Context Learning ترکیب کرد؟ این سوال، که در ظاهر ساده به نظر می‌رسد، در حقیقت سوالی بسیار پیچیده است که ممکن است در آینده‌ای نه چندان دور، نحوه‌ی تعامل ما با اینترنت و جستجوی اطلاعات را به طور کامل تغییر دهد.

یادگیری درون متنی (In-Context Learning) چیست؟

یادگیری درون متنی به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) این امکان را می‌دهد که با استفاده از دستورالعمل‌ها یا مثال‌ها که در پرامپت ورودی گنجانده می‌شوند، پاسخ‌های دقیق‌تری تولید کنند. این تکنیک به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا به سرعت و به طور مؤثری به سوالات و درخواست‌ها پاسخ دهند. برخلاف روش‌های سنتی که در آن‌ها هوش مصنوعی باید اطلاعات موجود را از منابع مختلف جستجو کرده و به هم متصل کنند، یادگیری درون متنی اجازه می‌دهد که مدل‌ها بتوانند به الگوهای خاص و اطلاعات موجود در متن پرسش توجه ویژه‌ای داشته باشند و با توجه به آن نتایج دقیق‌تری ارائه دهند.

پنجره متنی (Context Window) چیست؟

یکی از مفاهیم کلیدی در این تکنولوژی، پنجره متنی (Context Window) است که نشان‌دهنده‌ی مقدار متنی است که یک مدل زبانی می‌تواند در هر زمان پردازش کند. در واقع، مدل‌های هوش مصنوعی تنها به بخشی از اطلاعات در ورودی‌ها توجه دارند و این مقدار در هر زمان محدود است. اگر بتوان این محدودیت را از بین برد، مدل‌های هوش مصنوعی قادر خواهند بود به داده‌ها و اطلاعات بیشتری توجه کرده و نتایج بهتری ارائه دهند. این مفهوم به آن ها کمک می‌کند که ورودی‌های طولانی‌تر و پیچیده‌تر را پردازش کنند و حتی اطلاعات مربوط به صدها یا هزاران صفحه یا ده‌ها ساعت ویدیو را در نظر بگیرند.

چالش‌های ترکیب جستجوی گوگل و یادگیری درون متنی

حالا سوال اصلی اینجاست: چه اتفاقی می‌افتد اگر این دو فناوری، یعنی جستجوی گوگل و یادگیری درون متنی، با هم ترکیب شوند؟ Jeff Dean توضیح می‌دهد که در حال حاضر، جستجوی گوگل قادر است به تمامی اطلاعات اینترنت دسترسی داشته باشد، اما این اطلاعات به صورت سطحی و به صورت یک جستجوی شلوغ نمایش داده می‌شود. این جستجو ممکن است نتایج دقیقی به شما ندهد و شما نیاز داشته باشید دوباره سرچ کنید. شاید بتوان ویژگی AI Mode گوگل را اولین قدم برای اصلاح این مورد دانست.

از سوی دیگر، مدل‌های یادگیری درون متنی می‌توانند اطلاعات موجود در پنجره متنی را به صورت دقیق و واضح پردازش کنند و به سوالات پیچیده‌تر پاسخ دهند. در حقیقت، این مدل‌ها می‌توانند به درک عمیق‌تری از داده‌ها دست یابند و نسبت به جستجوی ساده، کارایی بالاتری داشته باشند.

Jeff Dean به این نکته اشاره می‌کند که اگر یک مدل هوش مصنوعی قادر باشد به تمام اطلاعات اینترنت توجه کند و از آن برای پاسخ‌دهی دقیق‌تر استفاده کند، ممکن است به دستاوردهای شگفت‌انگیزی برسیم. او حتی از این صحبت می‌کند که مدل‌ها ممکن است بتوانند به اطلاعات شخصی شما مانند ایمیل‌ها، اسناد، عکس‌ها و دیگر داده‌های شما دسترسی داشته باشند (البته با مجوز شما) و به شما کمک کنند که کارهایتان را به سرعت و دقت بیشتری انجام دهید. شاید این موارد تاثیر بزرگی بر روی سئو وبسایت و حتی تبلیغ در گوگل هم داشته باشند!

با این حال ایده ترکیب سرچ گوگل با یادگیری درون متنی، با چالش‌های بزرگی روبه‌رو است. الگوریتم‌های توجه (Attention Algorithms) که مدل‌ها برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کنند، در حال حاضر برای پردازش میلیون‌ها توکن طراحی شده‌اند. در نتیجه، پردازش تریلیون‌ها توکن به یک چالش محاسباتی عظیم است. به عبارت دیگر، هرچقدر که حجم داده‌ها بیشتر می‌شود، محاسبات پیچیده‌تر می‌شود و نیاز به الگوریتم‌های نوآورانه برای پردازش حجم زیاد اطلاعات است.

آینده‌ ترکیب سرچ گوگل و یادگیری درون متنی

اگر بخواهیم از ایده‌های Jeff Dean پیروی کنیم، آینده‌ای که در آن مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند همه‌چیز را به خاطر بسپارند و به راحتی از تمام اطلاعات موجود برای پاسخ‌دهی به درخواست‌ها استفاده کنند، فوق‌العاده خواهد بود. این می‌تواند به طرز چشمگیری تجربیات جستجو را ارتقا دهد و به کاربران این امکان را بدهد که به داده‌ها و اطلاعات دقیق‌تری دسترسی پیدا کنند.

در نهایت، این بحث نشان می‌دهد که ترکیب سرچ گوگل و یادگیری درون متنی نه تنها می‌تواند باعث تحول در نحوه‌ی جستجو و یافتن اطلاعات شود، بلکه می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند برای پردازش و درک اطلاعات در دنیای امروز عمل کند. اما تحقق این هدف نیاز به تحقیقات بیشتر و نوآوری‌های تکنولوژیکی دارد تا مدل‌های هوش مصنوعی بتوانند به سادگی حجم بالایی از داده‌ها را پردازش کنند و به کاربران خدمت‌رسانی کنند.

بیشتر بخوانید:

معرفی Perplexity Deep Research

انتشار Grok 3 : هوش مصنوعی ایلان ماسک