مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT-4، LLaMA و Mistral در هسته‌ی خود مبتنی بر معماری‌های عمیق Transformer-based هستند که با استفاده از self-attention mechanisms قابلیت درک و تولید زبان طبیعی را دارند. یکی از چالش‌های اساسی در استفاده از این مدل‌ها، افزودن اطلاعات جدید بدون تغییر در وزن‌های مدل است. روش سنتی Fine-tuning اگرچه به‌صورت مستقیم پارامترهای مدل را به‌روزرسانی می‌کند، اما مشکلاتی مانند هزینه‌ی پردازشی بالا، نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری‌شده، خطر فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting) و نیاز به محاسبات GPU-محور دارد. در این مقاله، رویکردهای نوین و مهندسی‌شده برای افزودن دانش به مدل‌های زبانی بدون نیاز به Fine-tuning بررسی می‌شوند. این روش‌ها شامل RAG (Retrieval-Augmented Generation)، LoRA-based Adaptation، Prompt Engineering، Memory-Augmented Models و Vector Databases هستند که به‌صورت عملیاتی می‌توانند عملکرد مدل‌های زبانی را بدون اصلاح مستقیم وزن‌های آن‌ها ارتقا دهند.

۱. RAG: ترکیب بازیابی اطلاعات و تولید متن برای افزودن دانش خارجی

Retrieval-Augmented Generation (RAG) یکی از مهم‌ترین تکنیک‌های غیرمستقیم برای افزودن اطلاعات جدید به مدل‌های زبانی است که بدون تغییر در معماری شبکه‌ی عصبی، از یک پایگاه داده برداری برای بازیابی اطلاعات مرتبط استفاده می‌کند. در این روش، ابتدا یک مدل بازیابی (Retriever) اطلاعات را از یک منبع دانش (Knowledge Source) مانند پایگاه داده برداری (Vector Database) یا موتور جستجو استخراج کرده و سپس مدل زبانی (Generator) از این اطلاعات در فرآیند تولید متن استفاده می‌کند.

مدل‌های مبتنی بر RAG دارای دو مرحله‌ی کلیدی هستند:

• Retrieval (بازیابی): متن ورودی کاربر به یک نمایش برداری (Embedding Representation) تبدیل شده و سپس در پایگاه داده‌ای از اسناد برداری‌شده جستجو می‌شود. روش‌هایی مانند FAISS، ChromaDB یا Pinecone معمولاً برای این مرحله استفاده می‌شوند.
• Generation (تولید): اطلاعات بازیابی‌شده به مدل زبانی اضافه شده و مدل پاسخ را با در نظر گرفتن دانش جدید تولید می‌کند. این رویکرد به مدل اجازه می‌دهد که از اطلاعات خارج از وزن‌های خود استفاده کند و بدون نیاز به Fine-tuning، دانش جدید را یاد بگیرد.

مزایای RAG:

• کاهش نیاز به Fine-tuning: به دلیل استفاده از دانش خارجی، وزن‌های مدل تغییر نمی‌کنند.
• پویایی در یادگیری دانش جدید: می‌توان مدل را با تغییر محتویات پایگاه داده بدون نیاز به بازآموزی به‌روز کرد.
• مقیاس‌پذیری بالا: داده‌های مورد استفاده برای بازیابی می‌توانند بدون نیاز به هزینه‌های اضافی برای Fine-tuning گسترش یابند.

۲. LoRA-Based Adaptive Knowledge Injection (LAG)

یکی دیگر از تکنیک‌های مؤثر در افزودن دانش به مدل‌های زبانی بدون تغییر وزن‌های اصلی، استفاده از روش LoRA (Low-Rank Adaptation) است. این روش، به جای به‌روزرسانی مستقیم وزن‌های مدل، از لایه‌های افزونه (Adapters) استفاده می‌کند که تنها بخشی از وزن‌های جدید را در برمی‌گیرند. این تکنیک در روش LAG (LoRA-based Adaptive Generation) برای افزودن اطلاعات جدید بدون Overfitting و بدون فراموشی اطلاعات قدیمی استفاده می‌شود.

در LoRA، تنها لایه‌های خاصی از مدل (مثلاً لایه‌های Attention) تغییر کرده و مقدار پارامترهای اضافی به‌شدت کاهش پیدا می‌کند. در نتیجه، مدل قادر خواهد بود که بدون نیاز به بازآموزی کامل، خود را به دانش جدید مجهز کند.

مزایای LAG و LoRA:

• کاهش هزینه‌ی محاسباتی: برخلاف Fine-tuning که نیاز به منابع سنگین محاسباتی دارد، LoRA تنها بخشی از مدل را تغییر می‌دهد.
• حفظ دانش قبلی (No Catastrophic Forgetting): در مدل‌هایی که Fine-tuning مستقیم انجام می‌شود، گاهی دانش قدیمی دچار فراموشی فاجعه‌بار می‌شود. اما در LAG، مدل همزمان می‌تواند دانش قبلی و جدید را نگه دارد.
• قابلیت به‌روزرسانی سریع: مدل می‌تواند به سرعت با داده‌های جدید به‌روزرسانی شود، بدون نیاز به بازآموزی کامل.

۳. Memory-Augmented Models (MAM)

در مدل‌های زبانی سنتی، حافظه‌ی طولانی‌مدت به‌صورت داخلی در وزن‌های مدل ذخیره می‌شود. اما در روش Memory-Augmented Models (MAM)، اطلاعات جدید خارج از مدل و در یک پایگاه داده‌ی مجزا ذخیره می‌شوند و مدل به‌صورت پویا می‌تواند از این حافظه استفاده کند. این روش شباهت زیادی به RAG دارد، اما در MAM، حافظه‌ی بلندمدت می‌تواند به‌صورت پویا و مستمر به‌روزرسانی شود.

این تکنیک در مدل‌های Neural Turing Machines (NTM) و Differentiable Neural Computers (DNC) پیاده‌سازی شده است و به مدل‌ها امکان ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات با قابلیت جستجوی پویا را می‌دهد.

ویژگی‌های کلیدی MAM:

• به‌روزرسانی دانش بدون تغییر وزن‌های مدل: داده‌ها مستقیماً در حافظه ذخیره شده و نیازی به تغییر معماری مدل نیست.
• افزایش توانایی مدل در پاسخگویی به پرسش‌های خاص: مدل می‌تواند اطلاعات سفارشی‌شده را از پایگاه داده‌ی حافظه استخراج کند.
• بهینه برای سیستم‌های دیالوگ پیشرفته و چت‌بات‌های هوشمند: می‌توان از این روش برای چت‌بات‌هایی که نیاز به اطلاعات بلادرنگ دارند، استفاده کرد.

۴. استفاده از مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای بهبود یادگیری مدل

یکی از راهکارهای کم‌هزینه و مؤثر برای افزودن دانش به مدل بدون نیاز به تغییر وزن‌ها، استفاده از Prompt Engineering است. این روش شامل طراحی پرامپت‌های مهندسی‌شده به‌منظور هدایت مدل زبانی به سمت درک بهتر موضوعات جدید است.

روش‌های مهم در Prompt Engineering:

• Few-Shot Learning: مدل چند نمونه را به‌عنوان ورودی دریافت می‌کند تا رفتار خود را بر اساس آن تنظیم کند.
• Chain-of-Thought (CoT): با ارائه‌ی گام‌های استدلالی، مدل به سمت پاسخ‌های دقیق‌تر هدایت می‌شود.
• Self-Consistency Prompting: مدل چندین بار پاسخ داده و بهترین پاسخ انتخاب می‌شود.

مزایا:

• عدم نیاز به اصلاح مدل: تنها با تغییر در ورودی، می‌توان مدل را بهبود بخشید.
• قابل‌استفاده در کاربردهای بلادرنگ: نیاز به ذخیره‌سازی اطلاعات اضافه ندارد.

📊 جدول مقایسه روش‌های افزودن دانش به مدل‌های زبانی بدون Fine-tuning

✅ نتیجه: RAG و MAM بالاترین دقت را دارند زیرا مدل را با اطلاعات خارجی تقویت می‌کنند. LoRA دقت بالایی را بدون تغییر زیاد در مدل ارائه می‌دهد. Vector Databases و Prompt Engineering نیز راه‌حل‌های کم‌هزینه و سریع هستند اما دقت آن‌ها به کیفیت داده‌های ذخیره‌شده بستگی دارد.