مدل هوش مصنوعی فارسی زبان «پرسش»: تاریخچه، قابلیت‌ها، و آینده آن

در دنیای امروز، پیشرفت‌های چشمگیر در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق باعث به وجود آمدن مدل‌های زبانی پیشرفته‌ای شده‌اند که قادر به فهم و تولید زبان انسان هستند. یکی از این دستیارهای هوشمند، مدل فارسی زبان «پرسش» است که توسط پلتفرم AvalAI توسعه یافته و به یکی از برجسته‌ترین نوآوری‌های فناوری در ایران تبدیل شده است. این مدل هوش مصنوعی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیچیده و مجموعه‌های داده وسیع، قابلیت‌های فراوانی را در کاربردهای مختلف ارائه می‌دهد و توانسته در مدت زمان کوتاهی جایگاه خاصی در میان کاربران فارسی زبان پیدا کند.

معرفی و تاریخچه مدل هوش مصنوعی «پرسش»

مدل هوش مصنوعی «پرسش»، محصول استارتاپ AvalAI است که در تیرماه سال ۱۴۰۲ به بازار معرفی شد. این مدل به‌طور خاص برای زبان فارسی طراحی و آموزش دیده و توانست به عملکردی مشابه با ChatGPT-3.5 دست یابد، با این تفاوت که تمام توانمندی‌های آن به زبان فارسی متمرکز بود. این محصول به سرعت توانست توجه کاربران فارسی‌زبان را جلب کند و به عنوان اولین مدل زبانی هوش مصنوعی با عملکرد نزدیک به مدل‌های جهانی، در عرصه فناوری‌های پیشرفته ایران جایگاه ویژه‌ای پیدا کرد.

AvalAI با هدف ارتقای تجربه کاربری در فضای فارسی‌زبان و رقابت با مدل‌های هوش مصنوعی جهانی، این مدل را به گونه‌ای توسعه داده است که توانایی‌هایش در حوزه‌های مختلفی چون پرسش و پاسخ، تولید محتوا، ترجمه متنی، تحلیل داده‌ها و بسیاری از کاربردهای دیگر قابل استفاده باشد. به طوری که «پرسش» از ویژگی‌های خاصی برخوردار است که می‌تواند نیازهای متنوع کاربران را در بخش‌های مختلف علمی، تحقیقاتی، تجاری و حتی روزمره پاسخ دهد.

واگذاری دستیار هوش مصنوعی «پرسش» به یک شرکت معتبر تحقیق و توسعه

در یک اقدام استراتژیک مهم، AvalAI تصمیم گرفت مدل هوش مصنوعی فارسی زبان خود، یعنی «پرسش» را به یک شرکت بزرگ و معتبر در زمینه تحقیق و توسعه هوش مصنوعی واگذار کند. این واگذاری به‌عنوان یک گام پیشرفته در زمینه توسعه مدل‌های زبانی هوش مصنوعی به شمار می‌رود و نشان‌دهنده پتانسیل بالای این استارتاپ در ایجاد فناوری‌های نوین است. درآمد حاصل از این واگذاری قرار است برای تحقیق و توسعه مدل‌های جدیدتر و پیشرفته‌تر استفاده شود تا بتوانند به مقایسه با مدل‌های برجسته جهانی بپردازند.

این اقدام نشان‌دهنده تعهد استارتاپ AvalAI به پژوهش و توسعه در زمینه هوش مصنوعی و به ویژه مدل‌های زبانی فارسی زبان است. در واقع این استارتاپ با ارائه مدل‌های متناسب با نیازهای کاربران فارسی‌زبان، در تلاش است تا تجربه‌های کاربری بهتری ارائه دهد و هم‌زمان به رقابت با فناوری‌های هوش مصنوعی پیشرفته جهان بپردازد.

قابلیت‌ها و ویژگی‌های مدل «پرسش»

مدل «پرسش» در مدت زمان کوتاهی توانسته توجه بسیاری از کاربران ایرانی را به خود جلب کند. این مدل هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده و تکنیک‌های یادگیری عمیق، در زمینه‌های مختلفی نظیر پرسش و پاسخ، تولید محتوای متنی، ترجمه، پشتیبانی آنلاین و حتی خدمات مشتریان به کار گرفته شده است.

۱. پرسش و پاسخ

مدل «پرسش» به طور خاص توانایی پاسخ‌دهی دقیق به سوالات کاربران را دارد. این ویژگی در زمینه‌های مختلف علمی، پژوهشی و روزمره کاربرد دارد. کاربران می‌توانند سوالات خود را در قالب متنی وارد کرده و مدل به صورت خودکار پاسخ‌های مرتبط و منطقی ارائه می‌دهد.

۲. تولید محتوا

یکی دیگر از ویژگی‌های برجسته مدل «پرسش»، توانایی تولید محتوای متنی است. این مدل می‌تواند مقاله‌ها، متن‌های تبلیغاتی، گزارش‌ها، و مطالب مختلف را بر اساس درخواست‌های کاربران ایجاد کند. این ویژگی برای صاحبان کسب و کارها و تولیدکنندگان محتوا که نیاز به تولید متنی سریع و با کیفیت دارند، بسیار مفید است.

۳. ترجمه و پردازش زبان طبیعی

مدل «پرسش» توانایی ترجمه دقیق و سریع بین زبان فارسی و دیگر زبان‌ها را داراست. این ویژگی به‌ویژه برای افرادی که در زمینه‌های بین‌المللی فعالیت دارند و نیاز به ترجمه‌های فوری و با کیفیت دارند، کاربردی است.

۴. پشتیبانی آنلاین

این مدل می‌تواند به عنوان یک دستیار هوش مصنوعی در پشتیبانی آنلاین سایت‌ها و شرکت‌ها مورد استفاده قرار گیرد. «پرسش» می‌تواند به صورت خودکار درخواست‌های مشتریان را پاسخ دهد و فرآیندهای پشتیبانی را به طور قابل توجهی تسریع کند.

موفقیت تجاری و تحقیقاتی

واگذاری مدل «پرسش» به یک شرکت معتبر در زمینه تحقیق و توسعه، یک گام مهم برای AvalAI بود. این واگذاری، نه تنها موجب تجاری شدن مدل «پرسش» شده، بلکه به عنوان یک موفقیت بزرگ در عرصه فناوری‌های نوین ایرانی شناخته می‌شود. درآمد حاصل از این معامله به کمک بهبود و توسعه مدل‌های بعدی هوش مصنوعی و تحقیق در زمینه زبان فارسی اختصاص خواهد یافت.

این استارتاپ به‌ویژه در راستای گسترش دامنه کاربردهای «پرسش» در حوزه‌های مختلف از جمله پژوهش‌های علمی، آموزشی، تجاری و خدماتی در حال تلاش است و به‌نظر می‌رسد که این مدل هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک ابزار مهم در آینده پیشرفت‌های تکنولوژیک فارسی‌زبانان و در سطح جهانی شناخته شود.

آینده مدل «پرسش»

پس از واگذاری مدل «پرسش» به شرکت تحقیق و توسعه دیگر، برند و نام «پرسش» همچنان تحت مالکیت AvalAI خواهد بود. این تیم قصد دارد در آینده نسخه‌های جدیدتر و بهبود یافته‌ای از این مدل هوش مصنوعی را به بازار عرضه کند که توانایی رقابت با مدل‌های پیشرفته جهانی مانند GPT-4 و دیگر مدل‌های معتبر را داشته باشد. نسخه‌های جدید مدل «پرسش» قرار است ویژگی‌های جدید و بهبودهای قابل توجهی داشته باشد که می‌تواند تجربه کاربری بهتری برای کاربران فارسی‌زبان فراهم کند.

از آنجایی که این استارتاپ به طور پیوسته در حال توسعه و بهبود مدل‌های خود است، تیم AvalAI امیدوار است که نسخه‌های بعدی مدل «پرسش»، به یک ابزار ضروری برای کسب و کارهای ایرانی و فارسی‌زبان تبدیل شود.

ویژگی‌های متمایز «پرسش»

1. تمرکز ویژه بر روی زبان فارسی: برخلاف مدل‌های مشابه مانند ChatGPT که بیشتر بر زبان‌های انگلیسی و سایر زبان‌های جهانی تمرکز دارند، پرسش به‌طور خاص برای زبان فارسی آموزش داده شده است. این به این معنی است که این مدل می‌تواند اصطلاحات و ویژگی‌های خاص زبان فارسی را درک کند و پاسخ‌هایی دقیق‌تر و طبیعی‌تر نسبت به سایر مدل‌ها در زبان فارسی تولید کند. این ویژگی باعث شده که «پرسش» در زمینه‌های خاصی که به درک فرهنگ و زبان فارسی نیاز دارند، توانمندی بیشتری داشته باشد.
2. داده‌های آموزشی بومی‌سازی شده: AvalAI برای توسعه «پرسش» از مجموعه داده‌های فارسی که به‌طور ویژه طراحی شده‌اند، استفاده کرده است. این داده‌ها نه تنها شامل متون عمومی هستند، بلکه منابع فرهنگی، اجتماعی و علمی خاص ایران و دیگر کشورهای فارسی‌زبان را نیز در بر می‌گیرند. این رویکرد بومی‌سازی شده باعث می‌شود که مدل به نیازهای خاص کاربران فارسی‌زبان پاسخ دهد و کیفیت خدماتش در مقایسه با مدل‌های جهانی بالاتر باشد.
3. توانایی پردازش پیچیده‌تر متون: یکی دیگر از ویژگی‌های بارز مدل «پرسش»، توانایی پردازش متون پیچیده و تولید پاسخ‌های منطقی است. این مدل قادر است متون بلند و پیچیده را تجزیه و تحلیل کرده و محتوای معنی‌دار و دقیق تولید کند. این ویژگی به‌ویژه در کاربردهایی مانند نوشتن مقالات علمی، تولید محتوای دیجیتال و حتی ترجمه‌های دقیق بسیار موثر است.
4. یادگیری از بازخورد کاربران: یکی دیگر از ویژگی‌های مهم مدل «پرسش»، قابلیت یادگیری از بازخورد کاربران است. این مدل به طور مداوم در حال ارتقا و بهبود است و با دریافت بازخوردها از تعاملات کاربران، قادر است عملکرد خود را بهبود بخشیده و پاسخ‌های بهتری ارائه دهد. این به مدل کمک می‌کند تا از اشکالات و ضعف‌های گذشته خود درس گرفته و همیشه به‌روز و کارآمد باقی بماند.

پتانسیل تجاری و کاربردهای آینده

1. کسب و کارها و خدمات مشتریان: مدل «پرسش» می‌تواند در بخش‌های مختلف کسب و کارها به کار گرفته شود. از جمله در پشتیبانی مشتری، که می‌تواند به صورت خودکار به سوالات کاربران پاسخ دهد و نیاز به نیروی انسانی برای پاسخگویی به سوالات تکراری را کاهش دهد. همچنین این مدل می‌تواند در فرآیندهای خدمات مشتری آنلاین، ایجاد محتوا و تولید تبلیغات استفاده شود.
2. تحقیق و توسعه در حوزه هوش مصنوعی: علاوه بر کاربردهای تجاری، یکی از جنبه‌های مهم توسعه این مدل، پژوهش و نوآوری در حوزه هوش مصنوعی است. «پرسش» در دسترس محققان و توسعه‌دهندگان است و می‌تواند به عنوان یک ابزار تحقیقاتی برای بررسی و آزمایش الگوریتم‌های جدید در زمینه زبان طبیعی و پردازش زبان استفاده شود.
3. آموزش و یادگیری هوش مصنوعی: این مدل همچنین می‌تواند به‌عنوان یک ابزار آموزشی برای افرادی که می‌خواهند در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تخصص پیدا کنند، مورد استفاده قرار گیرد. به ویژه برای توسعه‌دهندگان و محققان ایرانی که به دنبال ایجاد مدل‌های مشابه هستند، «پرسش» می‌تواند به عنوان یک نمونه کارآمد در زمینه‌های مختلف فناوری به‌کار رود.

چالش‌ها و مشکلات پیش‌رو

1. محدودیت‌ها در مقیاس‌پذیری: یکی از چالش‌های اساسی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی به‌ویژه برای زبان‌های غیرانگلیسی، مقیاس‌پذیری است. با اینکه مدل «پرسش» در زمینه زبان فارسی توانسته است دستاوردهای قابل توجهی داشته باشد، اما در مقایسه با مدل‌های جهانی که بر روی داده‌های بیشتری آموزش داده شده‌اند، هنوز محدودیت‌هایی در پردازش داده‌های عظیم دارد. به‌عنوان مثال، مدل‌های مانند GPT-4 به‌دلیل دسترسی به داده‌های بزرگتر و قدرت پردازش بالاتر، قادر به تولید پاسخ‌های دقیق‌تری در زمینه‌های عمومی هستند.
2. چالش‌های فنی در پردازش زبان فارسی: زبان فارسی با توجه به ویژگی‌های خاص خود، چالش‌هایی را در پردازش متن ایجاد می‌کند. مسائل مانند هم‌معنایی، وابستگی‌های معنایی و ساختار دستوری پیچیده باعث می‌شود که مدل‌های هوش مصنوعی نیاز به اصلاحات مداوم داشته باشند تا بتوانند به دقت مورد نظر برسند. به همین دلیل است که مدل‌های فارسی‌زبان معمولاً به‌طور خاص نیاز به آموزش‌های ویژه و داده‌های بهینه‌سازی‌شده دارند.
3. مسائل اخلاقی و حریم خصوصی: همان‌طور که در مورد سایر مدل‌های هوش مصنوعی دیده می‌شود، استفاده از این مدل‌ها در پردازش اطلاعات حساس و داده‌های خصوصی نیازمند رعایت اصول اخلاقی و استانداردهای حریم خصوصی است. «پرسش» نیز باید توجه ویژه‌ای به مسائل امنیت داده‌ها و حریم خصوصی کاربران داشته باشد تا از سوءاستفاده از این تکنولوژی جلوگیری شود.

برخی از مهم‌ترین رقبای مدل «پرسش» در این عرصه عبارتند از:

. GPT-3 و GPT-4 (OpenAI)

• GPT-3 و GPT-4 از شرکت OpenAI بزرگ‌ترین و شناخته‌شده‌ترین رقبای «پرسش» در عرصه مدل‌های زبان هوش مصنوعی هستند. این مدل‌ها عمدتاً بر روی زبان‌های انگلیسی و دیگر زبان‌های پرکاربرد آموزش دیده‌اند، اما در سال‌های اخیر OpenAI به‌طور خاص توانسته است با بهبود قابلیت‌های خود در زبان‌های غیرانگلیسی، از جمله فارسی، توجهات زیادی را جلب کند.
• ویژگی‌ها: این مدل‌ها قادر به تولید متون با کیفیت بالا، ترجمه، پرسش و پاسخ، و حتی تولید برنامه‌نویسی هستند. گرچه عملکرد آن‌ها در زبان فارسی به اندازه زبان‌های انگلیسی نیست، ولی همچنان به‌عنوان رقبای جدی در بازارهای جهانی مطرح‌اند.
• چالش: محدودیت در دقت و کیفیت پاسخ‌ها برای زبان‌های غیرانگلیسی (که فارسی نیز جزو آن‌هاست) می‌تواند یکی از چالش‌های بزرگ این مدل‌ها باشد.

BERT (Google)

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) که توسط Google توسعه یافته، یکی از مدل‌های موفق پردازش زبان طبیعی است که در بسیاری از کاربردهای جستجو و تحلیل متون در گوگل به‌کار می‌رود.
• ویژگی‌ها: این مدل می‌تواند برای مسائل مختلف پردازش زبان مانند تشخیص موجودیت‌ها، ترجمه، و تحلیل احساسات به‌کار رود. BERT در زبان‌های مختلف نیز آموزش دیده و می‌تواند در زبان فارسی نیز کاربردهایی داشته باشد.
• چالش: به‌طور مشابه با GPT-3 و GPT-4، مدل BERT در زمینه فارسی از عملکرد کاملاً بهینه برخوردار نیست و باید برای زبان‌های خاص مانند فارسی به‌طور ویژه اصلاح شود.

ParsBERT

• ParsBERT یک مدل مبتنی بر BERT است که به‌طور خاص برای زبان فارسی آموزش دیده و توسط گروه پردازش زبان طبیعی دانشگاه شریف طراحی شده است.
• ویژگی‌ها: ParsBERT قادر به پردازش متون فارسی است و در کارهای مختلف پردازش زبان طبیعی مانند تحلیل احساسات، شناسایی موجودیت‌ها، و پاسخ به سوالات عملکرد خوبی از خود نشان داده است. این مدل یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبان فارسی است.
• چالش: در مقایسه با مدل‌های بزرگ‌تر مانند GPT-3 و GPT-4، ParsBERT ممکن است نتواند در مقیاس جهانی و در انجام وظایف پیچیده‌تر مانند تولید متن آزاد با کیفیت بالا به رقابت بپردازد

.. ZoteroAI

• زوترو (ZoteroAI) یکی دیگر از مدل‌های هوش مصنوعی است که برای زبان فارسی طراحی شده است. این مدل به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند محتوا سازی، مترجم، و تولید متن فعالیت دارد.
• ویژگی‌ها: زوترو در زمینه تولید محتوا و مشاوره‌های مختلف در زبان فارسی تجربه‌ای نسبی و به‌ویژه در حوزه تولید متون علمی و پژوهشی دارد.
• چالش: این مدل ممکن است در مقایسه با مدل‌های زبان بزرگ‌تر مانند GPT-4، در کیفیت پاسخ‌ها و عملکرد در موضوعات پیچیده‌تر کمتر باشد.

FarsiBERT

• FarsiBERT مشابه ParsBERT یکی از مدل‌های پردازش زبان فارسی است که بر پایه معماری BERT طراحی شده و برای مدل‌سازی زبان فارسی آموزش داده شده است.
• ویژگی‌ها: این مدل در وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی مانند تحلیل احساسات، پرسش و پاسخ، و ترجمه عملکرد قابل توجهی دارد.
• چالش: یکی از چالش‌های اصلی این مدل این است که برای انجام برخی از وظایف پیچیده‌تر و در مقایسه با مدل‌های پیشرفته‌تر، نیاز به بهبود دارد.

MayaAI 

• MayaAI یکی دیگر از رقبای مهم در زمینه پردازش زبان فارسی است که به‌ویژه در حوزه خدمات مشتری، چت‌بات‌ها و پشتیبانی آنلاین فعالیت می‌کند.
• ویژگی‌ها: این مدل در خدمات خودکارسازی ارتباط با مشتری و تولید پاسخ‌های دقیق و سریع در زبان فارسی کاربرد دارد.
• چالش: MayaAI همچنان در سطح تجاری فعالیت می‌کند و محدودیت‌هایی در پردازش متن‌های پیچیده و تولید محتوای هوشمندانه دارد.

نتیجه‌گیری

مدل هوش مصنوعی «پرسش» به عنوان اولین دستیار هوش مصنوعی فارسی‌زبان با توانایی‌های گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف، از جمله پرسش و پاسخ، تولید محتوا و ترجمه، توانسته است موفقیت‌های چشمگیری در بازار ایران کسب کند. واگذاری این مدل به شرکت تحقیق و توسعه، گام بزرگی در مسیر پیشرفت آن به سوی رقابت با مدل‌های جهانی محسوب می‌شود. با توجه به رشد روزافزون تقاضا برای فناوری‌های هوش مصنوعی، به نظر می‌رسد که مدل «پرسش» با بهبودهای آینده، به یکی از ابزارهای کلیدی برای کاربران فارسی‌زبان در سطح جهانی تبدیل شود.

این پروژه نه تنها نشان‌دهنده توانمندی‌های AvalAI در عرصه توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی است، بلکه به‌طور کلی به رونق صنعت هوش مصنوعی در ایران کمک خواهد کرد و زمینه‌ساز توسعه بیشتر این فناوری در سایر کشورها و صنایع نیز خواهد بود.