روند رو به رشد مدل‌های متن‌باز LLM

دنیای هوش مصنوعی به سرعت در حال دگرگونی است و در این میان، مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نقش محوری ایفا می‌کنند. با وجود اینکه غول‌هایی همچون ChatGPT بیش از ۱۸۰ میلیون کاربر را به خود جذب کرده‌اند، اما روند بازار نشان می‌دهد که راه‌حل‌های استقرار محلی (On-premises)، که اغلب شامل مدل‌های متن‌باز می‌شوند، کنترل بیش از نیمی از بازار LLM را در اختیار دارند. این سهم در سال‌های آینده با رشدی مداوم همراه خواهد بود، که از یک تغییر پارادایم مهم حکایت دارد. این تغییر نه تنها به دلیل مزایای فنی، بلکه به دلیل همسویی با اصول شفافیت و کنترل کاربر در فضای وب۳ و بلاکچین، اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است.

شواهد این گرایش کاملاً آشکار است: از اوایل سال ۲۰۲۳، تعداد انتشار مدل‌های متن‌باز LLM تقریباً دو برابر مدل‌های اختصاصی و بسته‌شده بوده است. این آمار گویای یک انقلاب آرام است که نویدبخش امنیت بیشتر، کارایی هزینه و قابلیت سفارشی‌سازی بی‌نظیر برای پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی است. در ادامه، به بررسی دلایل این رشد چشمگیر و چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در این اکوسیستم خواهیم پرداخت و با مدل‌های برتر و نحوه دسترسی به آن‌ها آشنا می‌شویم.

دلایل گسترش و استقبال از مدل‌های متن‌باز LLM

موفقیت روزافزون مدل‌های متن‌باز LLM ریشه در مزایای کلیدی دارد که آن‌ها نسبت به همتایان اختصاصی خود ارائه می‌دهند. یکی از مهم‌ترین این مزایا، افزایش امنیت است. در فضای بلاکچین و کریپتو، امنیت حرف اول را می‌زند؛ جایی که حفاظت از دارایی‌های دیجیتال، کیف پول‌های دیجیتال و عبارات بازیابی (Seed Phrase) اهمیت حیاتی دارد. مدل‌های متن‌باز با اجازه دادن به جامعه جهانی برای بازرسی کد پایه، امکان شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌ها را فراهم می‌کنند، که این امر منجر به شفافیت و اعتماد بیشتری می‌شود. این رویکرد به ویژه برای توسعه‌دهندگان قراردادهای هوشمند و اپلیکیشن‌های غیرمتمرکز (dApp) حائز اهمیت است، زیرا می‌توانند از مدل‌هایی با امنیت تأیید شده برای بررسی و بهبود کدهای خود استفاده کنند.

علاوه بر امنیت، کارایی هزینه نیز عامل محرک دیگری است. مدل‌های متن‌باز اغلب بدون نیاز به پرداخت هزینه‌های لایسنس گران‌قیمت در دسترس هستند، که این امر هزینه‌های توسعه و استقرار را به شدت کاهش می‌دهد. این مزیت اقتصادی به ویژه برای استارت‌آپ‌ها و پروژه‌های نوپا در اکوسیستم وب۳ که بودجه محدودی دارند، بسیار جذاب است. توانایی استقرار مدل‌ها به صورت محلی یا روی زیرساخت‌های ابری انتخابی، انعطاف‌پذیری مالی و عملیاتی بی‌نظیری را ارائه می‌دهد.

سومین و شاید تأثیرگذارترین مزیت، قابلیت سفارشی‌سازی گسترده است. مدل‌های متن‌باز LLM را می‌توان برای اهداف خاص یا مجموعه داده‌های منحصربه‌فرد، مانند تحلیل داده‌های بلاکچین، ایجاد ربات‌های گفت‌وگو برای پشتیبانی مشتری دائو (DAO)، یا حتی کمک به فرآیند حسابرسی قراردادهای هوشمند، فین‌تیون (fine-tune) کرد. این مدل‌ها در اندازه‌های مختلفی عرضه می‌شوند و می‌توانند به صورت مستقیم یا از طریق نسخه‌های سفارشی‌سازی شده توسط توسعه‌دهندگان اصلی یا منابع شخص ثالث مورد استفاده قرار گیرند. این انعطاف‌پذیری به کسب‌وکارها و توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا راه‌حل‌های هوش مصنوعی را دقیقاً مطابق با نیازهای خود طراحی کنند، بدون اینکه محدود به قابلیت‌های یک پلتفرم اختصاصی باشند.

چشم‌انداز کنونی و آینده هوش مصنوعی متن‌باز

همانطور که داده‌ها نشان می‌دهند، بازار LLM در حال تغییر به سمت راه‌حل‌های متن‌باز است. کنترل بیش از نیمی از بازار توسط راه‌حل‌های استقرار محلی و پیش‌بینی رشد مداوم آن‌ها، نشان‌دهنده بلوغ و پذیرش گسترده این فناوری است. افزایش تقریباً دو برابری انتشار مدل‌های متن‌باز از اوایل سال ۲۰۲۳ نسبت به مدل‌های بسته، این روند را بیش از پیش تقویت می‌کند. این مدل‌ها، چه به صورت مدل‌های پایه (pre-trained) و چه نسخه‌های فین‌تویون‌شده (instruction-tuned)، در حال تسخیر سهم بازار هستند.

این گرایش کاملاً با فلسفه اصلی وب۳ و بلاکچین هم‌راستا است: غیرمتمرکزسازی، شفافیت و کنترل کاربر. در یک اکوسیستم غیرمتمرکز، اعتماد به یک نهاد مرکزی کمتر و به کد و جامعه بیشتر است. مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز این امکان را فراهم می‌کنند که ابزارهای هوش مصنوعی نیز از این اصول پیروی کنند و به سمت پلتفرم‌های شفاف و قابل‌حسابرسی حرکت کنند. این امر به ویژه در مواردی مانند اعتبارسنجی تراکنش‌ها، بهبود رابط کاربری dApp‌ها و توسعه سیستم‌های حاکمیتی DAO که نیازمند دقت و شفافیت بالایی هستند، حیاتی است.

پروژه‌هایی نظیر Ollama با فراهم آوردن دسترسی آسان به مدل‌های متن‌باز و ابزارهایی مانند LangChain که امکان اتصال این مدل‌ها به سایر سیستم‌ها را فراهم می‌کند، در حال تسهیل این گذار هستند. این ابزارها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا به سرعت با مدل‌های متن‌باز LLM کار را آغاز کنند و راه‌حل‌های نوآورانه‌ای را در حوزه‌های مختلف، از جمله پشتیبانی از سیستم‌های سلف-کاستدی (self-custody) و ارتقای امنیت پروتکل‌ها، ایجاد نمایند.

فرصت‌ها و چالش‌ها در اکوسیستم LLM متن‌باز

دنیای مدل‌های متن‌باز LLM سرشار از فرصت‌های بی‌نظیر برای نوآوری است. ما در حال حاضر شاهد ۱۱ مدل برجسته متن‌باز LLM در بازار هستیم که هم به طور گسترده‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرند و هم از طریق پلتفرم‌هایی مانند Ollama به راحتی در دسترس هستند. این تنوع، به توسعه‌دهندگان در حوزه‌هایی مانند وب۳ امکان می‌دهد تا ابزارهایی بسازند که به طور خاص برای نیازهای جامعه طراحی شده‌اند، برای مثال، ربات‌های هوشمندی که می‌توانند به کاربران در درک پیچیدگی‌های قراردادهای هوشمند کمک کنند یا پروتکل‌های امنیتی را تحلیل نمایند.

با این حال، مانند هر فناوری قدرتمندی، چالش‌ها و خطرات بالقوه‌ای نیز وجود دارد. مهم‌ترین چالش، مسئله امنیت و اعتبار مدل‌ها است. اگرچه کد متن‌باز شفافیت را فراهم می‌کند، اما همچنان نیاز به بررسی دقیق و هوشیاری از سوی کاربران و توسعه‌دهندگان وجود دارد. استفاده از مدل‌های نامعتبر یا آلوده می‌تواند منجر به آسیب‌پذیری‌های امنیتی شود، شبیه به حملات فیشینگ که در فضای کریپتو رایج هستند و کاربران را فریب می‌دهند تا اطلاعات حساس خود را فاش کنند. بنابراین، تأیید منبع و سلامت مدل‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است، به خصوص زمانی که این مدل‌ها در محیط‌هایی با اطلاعات حساس مانند مدیریت کیف پول‌های دیجیتال یا کلیدهای خصوصی به کار گرفته می‌شوند.

درک مفاهیم فنی پایه و پروتکل‌ها نیز حیاتی است. به عنوان مثال، درک تفاوت EOA (Externally Owned Account) که یک حساب کاربری با کلید خصوصی است، با حساب‌های قرارداد هوشمند ضروری است. همچنین، استفاده از مکانیسم‌های امنیتی مانند احراز هویت دو مرحله‌ای (2FA) در هر کجا که امکان‌پذیر است، توصیه می‌شود. عبارت بازیابی (Seed Phrase) که کلید اصلی دسترسی به دارایی‌های دیجیتال است، باید همیشه به دقت محافظت شود و هرگز در معرض مدل‌های هوش مصنوعی یا سیستم‌های خارجی قرار نگیرد. حتی درک استانداردهای فنی مانند EIP-7702 که به عنوان یک پیشنهاد بهبود برای شبکه اتریوم، روش‌های جدیدی را برای مدیریت تراکنش‌ها و تعاملات کاربران ارائه می‌دهد، نشان‌دهنده عمق پیچیدگی‌های فنی در فضای بلاکچین است که کاربران و توسعه‌دهندگان باید به آن توجه کنند.

برای شروع کار با LLMهای متن‌باز، ابزارهایی مانند Ollama و LangChain در n8n می‌توانند بسیار مفید باشند، اما مسئولیت نهایی برای اطمینان از استقرار ایمن و کارآمد همچنان بر عهده کاربر است. با آگاهی کامل از مزایا و معایب و رعایت اصول امنیتی، می‌توان از پتانسیل عظیم مدل‌های متن‌باز LLM برای پیشبرد نوآوری و ایجاد راه‌حل‌های امن‌تر و کارآمدتر در فضای کریپتو و وب۳ بهره برد.

دلایل توسعه و چالش‌های LLM متن‌باز

مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز (LLM‌های Open-source) در حال دگرگون کردن چشم‌انداز هوش مصنوعی هستند و نویدبخش امنیت بهبودیافته، صرفه‌جویی در هزینه و قابلیت شخصی‌سازی بالا برای استقرار هوش مصنوعی هستند. در حالی که مدل‌هایی مانند ChatGPT با بیش از ۱۸۰ میلیون کاربر، محبوبیت چشمگیری دارند، راه‌حل‌های محلی (on-premises) در حال حاضر بیش از نیمی از بازار LLM را در اختیار دارند و پیش‌بینی‌ها نشان‌دهنده رشد مداوم آن‌ها در سال‌های آینده است. این حرکت به سمت LLM‌های متن‌باز، به‌ویژه در حوزه‌های حساس مانند کریپتو و بلاکچین، مزایای بی‌نظیری را به همراه دارد، اما همزمان چالش‌ها و ملاحظات امنیتی خاصی را نیز مطرح می‌کند که نیازمند بررسی دقیق است.

مزایای بی‌بدیل مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز

رشد سریع و فزاینده مدل‌های متن‌باز ریشه در مزایای محوری و غیرقابل انکار آن‌ها دارد. یکی از مهم‌ترین این مزایا، امنیت بهبودیافته است. ماهیت متن‌باز به این معناست که کد مدل برای بازبینی عمومی در دسترس است و جامعه گسترده‌ای از توسعه‌دهندگان می‌توانند آن را ممیزی کرده و آسیب‌پذیری‌ها را شناسایی و رفع کنند. این سطح از شفافیت و بازرسی جمعی، به‌ویژه برای پروژه‌های بلاکچینی که اساساً بر اعتماد، شفافیت و عدم تمرکز بنا شده‌اند، حیاتی است. قابلیت استقرار محلی (on-premises) نیز مزیت دیگری است که کنترل کامل بر داده‌ها و فرآیندهای مرتبط با LLM را فراهم می‌کند؛ این امر در اکوسیستم کریپتو، جایی که حفظ حریم خصوصی، امنیت کلید خصوصی و دارایی‌های دیجیتال کاربر از اهمیت بالایی برخوردار است، ارزش ویژه‌ای دارد.

صرفه‌جویی در هزینه (cost-efficiency) دلیل قدرتمند دیگری برای گسترش این مدل‌هاست. با استفاده از LLM‌های متن‌باز، سازمان‌ها و توسعه‌دهندگان می‌توانند از وابستگی به APIهای گران‌قیمت یا اشتراک‌های پولی برای مدل‌های کدبسته رها شوند و هزینه‌های عملیاتی خود را به‌طور قابل توجهی کاهش دهند. این ویژگی برای استارتاپ‌های وب۳ و پروژه‌های غیرمتمرکز که اغلب با بودجه‌های محدود کار می‌کنند، بسیار جذاب است. علاوه بر این، قابلیت شخصی‌سازی (customization) این مدل‌ها بی‌نظیر است. توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل‌های پایه را بر اساس نیازهای خاص خود، مانند تحلیل قراردادهای هوشمند، تشخیص الگوهای فیشینگ در تراکنش‌های بلاکچین، یا توسعه عوامل هوش مصنوعی برای پروتکل‌های غیرمتمرکز، تنظیم و بهینه‌سازی کنند. این انعطاف‌پذیری، بستر مناسبی برای نوآوری در فضای وب۳ و بلاکچین فراهم می‌آورد.

روندهای بازار نیز گواهی بر این تغییر پارادایم هستند. بر اساس داده‌های موجود، از اوایل سال ۲۰۲۳، تعداد مدل‌های متن‌باز جدید منتشر شده تقریباً دو برابر همتایان کدبسته‌شان بوده است. این آمار نشان‌دهنده یک حرکت قوی و پایدار در جامعه جهانی توسعه‌دهندگان به سمت راه‌حل‌های باز است که با روحیه غیرمتمرکز و جامعه‌محور وب۳ همخوانی عمیقی دارد. رشد فزاینده راه‌حل‌های محلی نیز این حقیقت را تأیید می‌کند که شرکت‌ها و پروژه‌ها به دنبال کنترل بیشتر، امنیت بالاتر و انعطاف‌پذیری در استقرار هوش مصنوعی هستند.

چالش‌ها و ملاحظات امنیتی در استقرار LLM‌های متن‌باز

با وجود تمامی مزایای برشمرده، استقرار و مدیریت LLM‌های متن‌باز خالی از چالش نیست و ملاحظات امنیتی ویژه‌ای را به همراه دارد. اگرچه ماهیت متن‌باز کد به جامعه اجازه می‌دهد تا آن را بازبینی کند، اما این به معنای عدم وجود آسیب‌پذیری نیست. مدل‌های کمتر شناخته‌شده یا آن‌هایی که به اندازه کافی توسط جامعه ممیزی نشده‌اند، ممکن است حاوی نقاط ضعف امنیتی پنهانی باشند. در کاربردهای حساس مانند سیستم‌های مرتبط با مدیریت دارایی‌های کریپتو، احراز هویت دومرحله‌ای (2FA) یا تعامل با کیف پول‌های دیجیتال، این آسیب‌پذیری‌ها می‌توانند خطرات جدی ایجاد کنند. به عنوان مثال، یک LLM آسیب‌پذیر می‌تواند برای تولید پیام‌های فیشینگ بسیار متقاعدکننده استفاده شود که کاربران را به افشای عبارت بازیابی (Seed Phrase) یا کلید خصوصی خود سوق دهد، که نتیجه آن از دست رفتن دارایی‌های دیجیتال خواهد بود.

چالش دیگر، نیاز به تخصص فنی و منابع کافی برای استقرار، پیکربندی و نگهداری این مدل‌هاست. در حالی که ابزارهایی مانند Ollama و LangChain فرآیند استفاده از LLM‌های متن‌باز را تسهیل می‌کنند، اما هنوز هم نیازمند درک عمیق از زیرساخت، مدیریت مدل و بهینه‌سازی عملکرد هستند. کیفیت و قابلیت اطمینان مدل‌های متن‌باز نیز می‌تواند متغیر باشد؛ انتخاب یک مدل مناسب از میان ۱۱ مدل برتر LLM متن‌باز که در ادامه این مقاله معرفی می‌شوند، نیاز به بررسی دقیق و تطبیق با نیازهای خاص پروژه دارد. یک مدل با عملکرد ضعیف، سوگیری‌های ناخواسته یا اطلاعات نادرست می‌تواند منجر به تصمیمات غلط، به خصوص در اکوسیستم مالی غیرمتمرکز (DeFi) شود که عواقب مالی جبران‌ناپذیری در پی دارد.

مسائل مربوط به حاکمیت (governance) و کنترل کیفیت بر مدل‌های توسعه‌یافته توسط جامعه نیز می‌تواند پیچیده باشد. اطمینان از اینکه یک مدل برای اهداف مخرب استفاده نمی‌شود یا داده‌های حساس را به خطر نمی‌اندازد، یک نگرانی مداوم است. به عنوان مثال، در صورت استفاده از LLM برای تحلیل تراکنش‌های بلاکچین یا داده‌های حساب‌های تحت کنترل خارجی (EOA)، باید اطمینان حاصل شود که حریم خصوصی کاربران حفظ شده و مدل به صورت ناخواسته اطلاعات قابل شناسایی شخصی را فاش نمی‌کند. توسعه‌دهندگان باید همواره به دنبال ممیزی‌های امنیتی مستقل برای مدل‌های متن‌باز مورد استفاده خود باشند و استانداردهای سختگیرانه‌ای را برای جلوگیری از حملات احتمالی رعایت کنند.

آینده‌ی LLM متن‌باز و نقش آن در اکوسیستم بلاکچین

روند فزاینده توسعه و پذیرش LLM‌های متن‌باز نشان می‌دهد که آینده‌ای روشن در انتظار آن‌هاست، به‌ویژه در ترکیب با پتانسیل گسترده وب۳. شفافیت، قابلیت ممیزی و ماهیت جامعه‌محور این مدل‌ها به خوبی با اصول بلاکچین، عدم تمرکز و اعتماد بی‌نیاز از واسطه همخوانی دارد. این هم‌افزایی می‌تواند به ایجاد نسل جدیدی از برنامه‌های کاربردی غیرمتمرکز (dApps) منجر شود که از هوش مصنوعی قدرتمند و در عین حال قابل اعتماد بهره می‌برند. تصور کنید دستیارهای هوش مصنوعی که بر روی LLM‌های متن‌باز اجرا می‌شوند، می‌توانند به کاربران در مدیریت کیف پول‌هایشان کمک کنند، تراکنش‌های مشکوک را شناسایی کنند، یا حتی به بهینه‌سازی قراردادهای هوشمند (مانند پیاده‌سازی استانداردهای جدیدی همچون EIP-7702 برای ارتقاء کیف پول‌های هوشمند) بپردازند.

قابلیت شخصی‌سازی عمیق LLM‌های متن‌باز به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا عوامل هوش مصنوعی اختصاصی را برای وظایف بلاکچینی ایجاد کنند. این امر می‌تواند شامل ابزارهایی برای تجزیه و تحلیل امنیت قراردادهای هوشمند، پیش‌بینی نوسانات بازار کریپتو، یا حتی توسعه سیستم‌های حاکمیتی غیرمتمرکز پیچیده‌تر باشد. با دسترسی آسان به این مدل‌ها از طریق پلتفرم‌هایی مانند Ollama، موانع ورود برای نوآوران کاهش می‌یابد و این امر می‌تواند به دموکراتیزه شدن هوش مصنوعی در اکوسیستم بلاکچین کمک کند و فصلی جدید در تعامل انسان با فناوری‌های غیرمتمرکز بگشاید.

در نهایت، برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل LLM‌های متن‌باز در دنیای بلاکچین و وب۳، توجه مستمر به چالش‌ها، پیاده‌سازی بهترین شیوه‌های امنیتی و مشارکت فعال در جامعه متن‌باز ضروری است. با رویکردی هوشمندانه و جامعه‌ای پویا، این مدل‌ها می‌توانند ستون فقرات نوآوری‌های آینده در فضای کریپتو و وب۳ باشند، در حالی که امنیت، کارایی و شفافیت را به طور همزمان ارائه می‌دهند و مرزهای آنچه را که هوش مصنوعی غیرمتمرکز می‌تواند انجام دهد، جابجا می‌کنند.

برترین مدل‌های متن‌باز LLM در سال ۲۰۲۵

دنیای مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در آستانهٔ تحولی بنیادین قرار دارد، جایی که مدل‌های متن‌باز به سرعت در حال تغییر چشم‌انداز هوش مصنوعی هستند. این رویکرد جدید، وعده‌هایی نظیر افزایش امنیت، کارایی بالاتر در هزینه‌ها و قابلیت سفارشی‌سازی بی‌نظیر را برای پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. در حالی که غول‌هایی مانند ChatGPT با بیش از ۱۸۰ میلیون کاربر، سهم قابل توجهی از بازار را به خود اختصاص داده‌اند، راه‌حل‌های بومی (on-premises) که اغلب مبتنی بر مدل‌های متن‌باز هستند، هم‌اکنون بیش از نیمی از بازار LLM را کنترل می‌کنند. پیش‌بینی‌ها حاکی از رشد چشمگیر و مستمر این بخش در سال‌های آتی، به‌ویژه تا سال ۲۰۲۵ و پس از آن است.

روند موجود، تصویری کاملاً واضح را نشان می‌دهد: از اوایل سال ۲۰۲۳، تعداد انتشار مدل‌های متن‌باز جدید تقریباً دو برابر مدل‌های اختصاصی (closed-source) شده است. این موج عظیم از نوآوری، نه تنها در جامعهٔ سنتی هوش مصنوعی، بلکه در اکوسیستم نوظهور وب۳ و کریپتوکارنسی نیز طنین‌انداز شده است، جایی که اصول شفافیت، عدم تمرکز و کنترل کاربر، با ماهیت متن‌باز LLM‌ها هم‌خوانی عمیقی دارد. در این بخش، به بررسی عمیق‌تر چرایی این تحول و جایگاه مدل‌های متن‌باز در آینده می‌پردازیم.

چرا مدل‌های متن‌باز LLM در اکوسیستم وب۳ اهمیت فزاینده‌ای می‌یابند؟

اهمیت رو به رشد مدل‌های متن‌باز LLM در اکوسیستم وب۳ و بلاکچین، ریشه در چند مزیت کلیدی دارد که با فلسفهٔ این فضا هم‌راستا هستند. نخست، امنیت . در دنیای کریپتو، شفافیت کد منبع بسیار حیاتی است. مدل‌های متن‌باز امکان بررسی و ممیزی کد توسط جامعه را فراهم می‌کنند، امری که می‌تواند به شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌ها قبل از اینکه توسط مهاجمان مورد سوءاستفاده قرار گیرند، کمک شایانی کند. این موضوع به خصوص برای اپلیکیشن‌های غیرمتمرکز (dApps) که با قراردادهای هوشمند تعامل دارند، اهمیت پیدا می‌کند. تصور کنید LLM‌ای که برای تحلیل قرارداد هوشمند یا کمک به توسعه DAO (سازمان‌های خودگردان غیرمتمرکز) استفاده می‌شود، دارای یک بک‌دور پنهان باشد؛ این می‌تواند منجر به از دست رفتن دارایی‌های دیجیتال کاربران شود. با متن‌باز بودن، می‌توان اطمینان حاصل کرد که هیچ کد مخربی برای فیشینگ اطلاعات حساس یا دسترسی غیرمجاز به حساب‌های متعلق به کاربر (EOA) وجود ندارد.

دومین مزیت، بهره‌وری هزینه است. پروژه‌های وب۳، به ویژه استارتاپ‌ها، معمولاً با محدودیت‌های بودجه‌ای مواجه هستند. استفاده از LLM‌های متن‌باز می‌تواند هزینه‌های توسعه و عملیات را به شکل قابل توجهی کاهش دهد، چرا که نیاز به پرداخت لایسنس‌های گران‌قیمت برطرف می‌شود. این صرفه‌جویی، به خصوص برای پروژه‌هایی که قصد دارند ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را در پلتفرم‌های خود ادغام کنند، یک عامل تغییردهنده بازی محسوب می‌شود.

و در نهایت، قابلیت سفارشی‌سازی . مدل‌های متن‌باز انعطاف‌پذیری لازم را برای تیم‌های بلاکچین فراهم می‌کنند تا مدل را برای نیازهای خاص خود بهینه‌سازی کنند. این بهینه‌سازی می‌تواند شامل تنظیم دقیق (fine-tuning) مدل برای درک اصطلاحات فنی کریپتو، تحلیل داده‌های زنجیره‌ای (on-chain data)، یا حتی تولید کدهای قرارداد هوشمند با استانداردهای امنیتی بالا باشد. این قابلیت شخصی‌سازی، به توسعه‌دهندگان وب۳ این امکان را می‌دهد که ابزارهای هوش مصنوعی قدرتمندی بسازند که کاملاً متناسب با چشم‌انداز غیرمتمرکز و نیازهای کاربرانشان باشد، بدون اینکه وابسته به یک سرویس‌دهنده مرکزی باشند.

چالش‌ها و ملاحظات امنیتی در به‌کارگیری LLMهای متن‌باز

با وجود مزایای فراوان، پیاده‌سازی LLM‌های متن‌باز، به‌ویژه در محیط حساس کریپتو و وب۳، خالی از چالش نیست. یکی از مهم‌ترین ملاحظات، مسائل امنیتی است. حتی اگر کد منبع یک مدل باز باشد، این به معنای عدم وجود آسیب‌پذیری نیست. مدل‌های متن‌باز نیز می‌توانند دارای باگ‌های امنیتی یا حتی در مواردی، توسط بازیگران بدخواه دستکاری شده باشند. یک مدل آلوده می‌تواند به ابزاری برای فیشینگ، تولید اطلاعات نادرست برای مهندسی اجتماعی، یا حتی دسترسی غیرمجاز به سیستم‌ها تبدیل شود. بنابراین، قبل از استفاده از هر مدل متن‌بازی، اعم از مدل‌های پایه (pre-trained) یا نسخه‌های تنظیم‌شده (fine-tuned) از منابع شخص ثالث، بررسی دقیق و ممیزی امنیتی ضروری است.

از سوی دیگر، حفظ حریم خصوصی داده‌ها نیز یک چالش مهم است. در حالی که راه‌حل‌های بومی کنترل بیشتری بر داده‌ها می‌دهند، نحوه آموزش و تنظیم دقیق مدل‌ها می‌تواند بر امنیت اطلاعات تأثیر بگذارد. کاربران و توسعه‌دهندگان باید اطمینان حاصل کنند که داده‌های حساسی مانند Seed Phrase (عبارت بازیابی کیف پول) یا کلیدهای خصوصی هرگز در معرض مدل‌های هوش مصنوعی قرار نگیرند، حتی اگر در محیطی کنترل شده باشند. استفاده از احراز هویت دو مرحله‌ای (2FA) و بهترین شیوه‌های امنیتی برای دسترسی به محیط‌های توسعه و استقرار LLMها، ضروری است.

همانند تکامل استانداردهای امنیتی در بلاکچین، مثل پیشنهاداتی نظیر EIP-7702 که با هدف افزایش امنیت و انعطاف‌پذیری حساب‌های هوشمند ارائه شده‌اند، ادغام LLMها در این فضا نیز نیازمند رویکردی هوشمندانه و پیشگیرانه است. توسعه‌دهندگان باید همواره به روز باشند و از مدل‌هایی استفاده کنند که توسط جامعه مورد تأیید قرار گرفته‌اند و سابقه امنیتی قوی دارند. عدم رعایت این نکات می‌تواند منجر به ریسک‌های مالی و امنیتی قابل توجهی شود، دقیقاً مشابه سهل‌انگاری در مدیریت کلیدهای خصوصی.

دسترس‌پذیری و کاربرد مدل‌های متن‌باز LLM در عمل

دسترسی به قدرت مدل‌های متن‌باز LLM اکنون آسان‌تر از همیشه است. در حال حاضر، طیف وسیعی از مدل‌های متن‌باز محبوب موجود هستند که شامل مدل‌های پایه "از پیش آموزش دیده" (pre-trained base models) و نسخه‌های "تنظیم شده با دستورالعمل" (instruction-tuned variants) می‌شوند. این مدل‌ها در اندازه‌های مختلفی عرضه می‌شوند و می‌توانند مستقیماً مورد استفاده قرار گیرند یا از طریق نسخه‌های سفارشی‌سازی شده توسط توسعه‌دهندگان اصلی یا منابع شخص ثالث، به کار گرفته شوند. انتخاب مدل مناسب بستگی به نیازهای خاص پروژه، منابع محاسباتی موجود و سطح دقت مورد انتظار دارد.

پلتفرم‌هایی مانند Ollama، دسترسی آسان به بسیاری از این مدل‌های متن‌باز را فراهم می‌کنند و به کاربران اجازه می‌دهند تا آن‌ها را به راحتی بر روی سیستم‌های محلی خود اجرا کنند. این قابلیت، به خصوص برای توسعه‌دهندگان وب۳ که به دنبال ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی در dApps خود هستند، بسیار ارزشمند است. با استفاده از ابزارهایی مانند Ollama و فریم‌ورک‌هایی نظیر LangChain در پلتفرم‌هایی مانند n8n، می‌توان به سرعت گردش کارهای خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی را برای پردازش داده‌های بلاکچین، تحلیل روند بازار کریپتو، یا حتی کمک به کاربران در تعامل با قراردادهای هوشمند ایجاد کرد.

این امکانات، فرصت‌های بی‌شماری را برای نوآوری در اکوسیستم وب۳ باز می‌کند. از دستیاران هوش مصنوعی برای مدیریت کیف پول‌های کریپتو گرفته تا ابزارهای پیشرفته برای ممیزی امنیتی قراردادهای هوشمند، مدل‌های متن‌باز LLM به ابزاری حیاتی برای پیشبرد اصول شفافیت، امنیت و عدم تمرکز در این حوزه تبدیل شده‌اند. با پیشرفت تکنولوژی و افزایش آگاهی جامعه، شاهد رشد و بلوغ هر چه بیشتر این مدل‌ها و کاربردهای خلاقانه آن‌ها در سال‌های آینده خواهیم بود.

دسترسی آسان به مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز

در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی و بلاکچین، دسترسی آسان به ابزارهای قدرتمند نه تنها یک مزیت، بلکه یک ضرورت است. مدل‌های زبان بزرگ (LLM) متن‌باز در حال دگرگون ساختن چشم‌انداز استقرار هوش مصنوعی هستند و نویدبخش امنیت بیشتر، کارایی هزینه و قابلیت سفارشی‌سازی بی‌نظیری برای کاربردهای مختلف به شمار می‌آیند. در حالی که غول‌هایی چون ChatGPT با بیش از ۱۸۰ میلیون کاربر جایگاه خود را در بازار تثبیت کرده‌اند، راه‌حل‌های هوش مصنوعی مستقر در محل (on-premises)، که عمدتاً بر پایه مدل‌های متن‌باز هستند، هم‌اکنون بیش از نیمی از سهم بازار LLM را در اختیار دارند. پیش‌بینی‌ها حاکی از رشد مداوم این بخش در سال‌های آتی است که نشان‌دهنده تغییر جهت و ترجیح روزافزون به سمت گزینه‌های متن‌باز است.

این روند به وضوح قابل مشاهده است: از اوایل سال ۲۰۲۳، تعداد انتشار مدل‌های متن‌باز جدید تقریباً دو برابر مدل‌های مشابه با کد بسته شده است. این سرعت سرسام‌آور در توسعه و انتشار، فرصت‌های بی‌شماری را برای توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها، به ویژه در اکوسیستم‌های نوظهور مانند وب۳ و کریپتو، فراهم می‌آورد. این مقاله به بررسی چگونگی دسترسی به این مدل‌های قدرتمند و پتانسیل‌های آنها در زمینه‌های مختلف، از جمله بهبود امنیت دیجیتال و توسعه کاربردهای غیرمتمرکز، می‌پردازد.

چرا مدل‌های متن‌باز هوش مصنوعی اکنون اهمیت دارند؟

اهمیت فزاینده مدل‌های متن‌باز LLM ریشه در مزایای کلیدی آنها دارد که در فضای کریپتو و بلاکچین نیز به شدت مورد نیاز است. این مدل‌ها سه مزیت عمده را ارائه می‌دهند که آنها را به گزینه‌ای جذاب برای استقرار هوش مصنوعی تبدیل می‌کند:

• امنیت بهبودیافته: ماهیت متن‌باز به این معنی است که کد زیربنایی مدل‌ها برای بررسی و ممیزی عمومی در دسترس است. این شفافیت امکان شناسایی سریع‌تر و رفع آسیب‌پذیری‌ها را فراهم می‌کند. در حوزه‌ای مانند بلاکچین، که امنیت دارایی‌ها و اطلاعات کاربران (مانند کلیدهای خصوصی یک آدرس خارجی متعلق به کاربر یا همان EOA ) از اهمیت حیاتی برخوردار است، اطمینان از عدم وجود درب‌های پشتی یا نقاط ضعف پنهان در ابزارهای هوش مصنوعی بسیار ارزشمند است. این قابلیت به مقابله با حملات فیشینگ پیشرفته و مهندسی اجتماعی که ممکن است با کمک هوش مصنوعی طراحی شوند، کمک می‌کند.

• کارایی هزینه: استقرار مدل‌های متن‌باز در سرورهای محلی یا زیرساخت‌های ابری خصوصی می‌تواند به طور قابل توجهی هزینه‌ها را در مقایسه با استفاده از APIهای گران‌قیمت مدل‌های اختصاصی کاهش دهد. این امر به ویژه برای استارت‌آپ‌های وب۳ و پروژه‌های غیرمتمرکز با بودجه محدود، امکان دسترسی به قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی را فراهم می‌کند بدون اینکه نیاز به سرمایه‌گذاری‌های سنگین اولیه باشد. صرفه‌جویی در هزینه‌ها به پروژه‌ها اجازه می‌دهد منابع بیشتری را به نوآوری و توسعه اختصاص دهند.

• سفارشی‌سازی بی‌نظیر: مدل‌های متن‌باز امکان شخصی‌سازی عمیق را می‌دهند. توسعه‌دهندگان می‌توانند این مدل‌ها را بر روی داده‌های خاص دامنه، مانند داده‌های بلاکچین، کد قراردادهای هوشمند، یا پروتکل‌های خاص DeFi ، آموزش مجدد (fine-tune) دهند. این قابلیت برای ایجاد راهکارهای هوش مصنوعی که دقیقاً با نیازهای خاص یک پروژه کریپتو یا بلاکچین مطابقت دارند، حیاتی است. به عنوان مثال، یک مدل می‌تواند برای تحلیل رویدادهای روی زنجیره، کمک به نوشتن قراردادهای هوشمند، یا حتی توضیح استانداردها و بهبودهایی مانند EIP-7702 به صورت کاربرپسند سفارشی‌سازی شود.

مسیرهای دستیابی به قدرت LLMهای متن‌باز

دسترسی به این مدل‌های قدرتمند متن‌باز اکنون ساده‌تر از همیشه شده است. برای این منظور، می‌توان از ابزارهایی که فرآیند استقرار و استفاده را تسهیل می‌کنند، بهره برد. در این مقاله، ما ۱۱ مدل LLM متن‌باز محبوب را که هم به طور گسترده مورد استفاده قرار گرفته‌اند و هم در پلتفرم‌هایی مانند Ollama در دسترس هستند، بررسی کرده‌ایم. این مدل‌ها شامل طیف وسیعی از مدل‌های "پایه" از پیش آموزش دیده و همچنین نسخه‌های دقیق‌تر تنظیم شده (fine-tuned) آنها هستند.

این مدل‌ها در اندازه‌های مختلفی عرضه می‌شوند و شما می‌توانید یا مستقیماً از نسخه‌های پایه استفاده کنید، یا نسخه‌های تنظیم‌شده را که توسط توسعه‌دهندگان اصلی یا منابع ثالث ارائه می‌شوند، انتخاب نمایید. پلتفرم‌هایی مانند Ollama نقش مهمی در آسان‌سازی دسترسی به این مدل‌ها ایفا می‌کنند، به طوری که حتی کاربران با دانش فنی متوسط نیز می‌توانند به سرعت یک LLM متن‌باز را بر روی سیستم خود راه‌اندازی و استفاده کنند. علاوه بر این، ابزارهایی مانند LangChain در کنار محیط‌های اتوماسیون مانند n8n ، به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند که به راحتی این مدل‌های هوش مصنوعی را در جریان‌های کاری پیچیده‌تر و کاربردهای متنوع، از جمله آنهایی که با بلاکچین تعامل دارند، ادغام کنند.

ملاحظات امنیتی و کاربردی LLMها در فضای وب۳

در حالی که مدل‌های متن‌باز هوش مصنوعی مزایای فراوانی دارند، به ویژه در زمینه امنیت به دلیل شفافیت کد، استفاده از آنها در فضای وب۳ مستلزم درک عمیق‌تر از چالش‌ها و ملاحظات امنیتی است. طبیعت متن‌باز به کاربران امکان می‌دهد تا کد را ممیزی کنند، اما این بدان معنا نیست که مدل‌ها به طور خودکار از هرگونه نقص یا سوءاستفاده‌ای مصون هستند. در اکوسیستم کریپتو، که دارایی‌های دیجیتال در معرض خطر مداوم حملات سایبری قرار دارند، استفاده مسئولانه از LLM ها اهمیت بسزایی دارد.

یکی از نگرانی‌های اصلی، پتانسیل سوءاستفاده از این مدل‌ها برای تولید حملات فیشینگ بسیار متقاعدکننده و مهندسی اجتماعی پیچیده است. یک LLM می‌تواند به گونه‌ای آموزش داده شود که ایمیل‌ها، پیام‌ها یا وب‌سایت‌های جعلی را با دقت بسیار بالا ایجاد کند، که هدف آن سرقت اطلاعات حساس مانند Seed Phrase کیف پول یا اعتبارنامه ورود به صرافی‌ها است. از این رو، کاربران و توسعه‌دهندگان باید همواره پروتکل‌های امنیتی قوی را رعایت کنند، از جمله استفاده از احراز هویت دو عاملی (2FA ) برای تمامی حساب‌ها و تأیید هویت دقیق فرستندگان پیام‌ها. درک خطرات و توسعه راهکارهای مقابله‌ای، بخش جدایی‌ناپذیری از بهره‌برداری امن و مؤثر از قدرت LLM های متن‌باز در فضای رو به رشد وب۳ است.

شروع کار با LLM‌های متن‌باز: راهنما

چرا مدل‌های LLM متن‌باز آینده هوش مصنوعی هستند؟

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) متن‌باز در حال متحول کردن چشم‌انداز استقرار هوش مصنوعی هستند. این مدل‌ها نویدبخش بهبود امنیت، افزایش کارایی هزینه و قابلیت شخصی‌سازی بی‌نظیری برای کاربردهای هوش مصنوعی هستند. در حالی که ChatGPT بیش از ۱۸۰ میلیون کاربر دارد، راه‌حل‌های «در محل» (on-premises) از قبل بیش از نیمی از بازار LLM را کنترل می‌کنند و پیش‌بینی‌ها حاکی از رشد مداوم آنها در سال‌های آتی است. این روند به وضوح نشان می‌دهد که از اوایل سال ۲۰۲۳، انتشار مدل‌های متن‌باز تقریباً دو برابر همتایان اختصاصی خود شده است، که گرایش قدرتمندی به سمت انعطاف‌پذیری و کنترل بیشتر را نشان می‌دهد.

مزایای کلیدی: امنیت، هزینه و شخصی‌سازی

رشد چشمگیر LLM‌های متن‌باز به دلیل مزایای محوری آن‌ها است. از جنبه امنیتی، امکان بازرسی و تغییر کد منبع، شفافیت بی‌نظیری را فراهم کرده و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا آسیب‌پذیری‌ها را در حوزه‌های حساسی مانند کریپتو و بلاکچین، که امنیت داده‌ها حیاتی است، شناسایی و رفع کنند. از نظر کارایی هزینه، مدل‌های متن‌باز می‌توانند هزینه‌های لایسنس و وابستگی به سرویس‌های ابری را به طور قابل توجهی کاهش دهند. قابلیت شخصی‌سازی عمیق نیز به کسب‌وکارها امکان می‌دهد مدل‌ها را دقیقاً با نیازهای خاص و داده‌های منحصر به فرد خود تنظیم کنند که منجر به عملکرد بهتر و نتایج مرتبط‌تر می‌شود. این مدل‌ها، چه به صورت مدل‌های پایه (pre-trained) و چه نسخه‌های بهینه‌سازی شده (fine-tuned) توسط جامعه یا توسعه‌دهندگان، گزینه‌های متنوعی را ارائه می‌دهند.

چالش‌ها و راهکارهای عملی در استفاده از LLM‌های متن‌باز

با وجود مزایای فراوان، استقرار و مدیریت LLM‌های متن‌باز نیز چالش‌های خود را دارد. نیاز به دانش فنی عمیق‌تر برای نصب، پیکربندی و نگهداری این مدل‌ها یکی از این چالش‌هاست. برخلاف راه‌حل‌های ابری که بسیاری از پیچیدگی‌ها را پنهان می‌کنند، مدل‌های متن‌باز ممکن است به تیم‌های مهندسی با تجربه در زمینه یادگیری ماشین و زیرساخت نیاز داشته باشند. مدیریت به‌روزرسانی‌ها و بهینه‌سازی عملکرد نیز از دیگر ملاحظات مهم هستند. با این حال، رشد جامعه متن‌باز و ظهور ابزارهایی مانند Ollama فرآیند دسترسی و اجرای این مدل‌ها را بسیار ساده کرده است، که به کاربران امکان می‌دهد با کمترین دشواری شروع به کار کنند و به تدریج بر این چالش‌ها غلبه کنند.

نحوه دسترسی و کار با ۱۱ مدل برتر LLM متن‌باز

در این مقاله، ما ۱۱ مدل محبوب LLM متن‌باز را برای شما برگزیده‌ایم که هم به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند و هم به راحتی در پلتفرم‌هایی مانند Ollama قابل دسترسی هستند. انتخاب این مدل‌ها بر اساس معیارهایی مانند گستره کاربرد، تنوع در اندازه و پتانسیل آنها برای استفاده در سناریوهای مختلف هوش مصنوعی صورت گرفته است. Ollama به عنوان یک ابزار کلیدی، به کاربران اجازه می‌دهد تا این مدل‌های قدرتمند را به سادگی دانلود کرده و به صورت محلی اجرا کنند، بدون نیاز به پیکربندی‌های پیچیده. این پلتفرم دسترسی به نسخه‌های پیش‌تنظیم‌شده و بهینه‌سازی‌شده را فراهم می‌آورد و شروع کار با LLM‌های متن‌باز را برای توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها آسان‌تر می‌سازد، که گامی مهم در جهت استقلال و کنترل بیشتر بر فناوری هوش مصنوعی است.

شروع عملی با LLM‌های متن‌باز: ترکیب Ollama و LangChain

برای پیاده‌سازی عملی LLM‌های متن‌باز، استفاده از ابزارهایی مانند Ollama و فریم‌ورک LangChain در محیط‌هایی نظیر n8n می‌تواند بسیار موثر باشد. Ollama به شما امکان می‌دهد مدل‌های LLM را به راحتی بر روی سیستم‌های محلی خود اجرا کنید و کنترل کامل بر داده‌ها و پردازش‌ها داشته باشید. LangChain یک فریم‌ورک قدرتمند است که برای ساخت برنامه‌های کاربردی مبتنی بر LLM طراحی شده و امکان ترکیب مدل‌های زبانی با منابع داده خارجی را فراهم می‌کند. این ترکیب به شما اجازه می‌دهد LLM‌ها را در گردش‌های کاری پیچیده‌تر، مانند تحلیل امنیتی در فضای وب۳، خودکارسازی وظایف مربوط به داده‌های کریپتو (با حفظ تاکید بر آموزش و امنیت) یا ساخت ربات‌های چت سفارشی، ادغام کنید. n8n نیز به عنوان ابزاری برای اتوماسیون جریان کار، اتصال این مدل‌ها را به سیستم‌ها و سرویس‌های موجود شما تسهیل می‌کند و قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی را به پروژه‌هایتان می‌افزاید.

جمع‌بندی و توصیه‌های نهایی برای بهره‌برداری از LLM‌های متن‌باز

در مجموع، LLM‌های متن‌باز نه تنها یک روند فناوری هستند، بلکه ستون فقرات آینده هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند. این مدل‌ها با ارائه امنیت بی‌بدیل، کارایی هزینه و انعطاف‌پذیری عمیق در شخصی‌سازی، راه‌حل‌های قدرتمندی را برای طیف گسترده‌ای از کاربردها، از توسعه نرم‌افزار گرفته تا تحلیل داده‌های پیچیده در اکوسیستم بلاکچین، فراهم می‌کنند. با توجه به رشد چشمگیر در انتشار این مدل‌ها و حمایت گسترده جامعه توسعه‌دهندگان، زمان مناسبی فرا رسیده است تا سازمان‌ها و توسعه‌دهندگان به سمت بهره‌برداری از این فناوری حرکت کنند. توصیه می‌شود که با ابزارهایی مانند Ollama و فریم‌ورک‌هایی نظیر LangChain شروع به کار کنید تا با سهولت بیشتری مدل‌های متن‌باز را در پروژه‌های خود ادغام کرده و از پتانسیل کامل آن‌ها برای نوآوری، بهینه‌سازی و تضمین امنیت در دنیای دیجیتال بهره‌مند شوید. این رویکرد به شما کنترل بیشتری بر داده‌ها و مدل‌هایتان می‌دهد و در نهایت به پیشرفت وب۳ و سایر حوزه‌ها کمک شایانی خواهد کرد.