‫وضعیت مدل‌های زبانی بزرگ در سال ۲۰۲۵: پیشرفت‌ها، مشکلات و پیش‌بینی‌ها

در پایان سال ۲۰۲۵، بررسی تحولات مهم در مدل‌های زبانی بزرگ، محدودیت‌ها و مسائل بازمانده، و ارائه دیدگاه‌هایی در مورد آینده ضروری است. سال ۲۰۲۵ شاهد پیشرفت‌های قابل توجهی در این حوزه بود، بدون اینکه نشانه‌ای از اشباع یا کندی پیشرفت دیده شود. یکی از مهم‌ترین رویدادها، انتشار مدل DeepSeek R1 بود که نشان داد رفتار شبیه به استدلال می‌تواند با استفاده از یادگیری تقویتی توسعه یابد. این مدل به عنوان یک مدل با وزن باز (open-weight) منتشر شد و عملکردی قابل مقایسه با بهترین مدل‌های اختصاصی (مانند ChatGPT و Gemini) ارائه داد. همچنین، انتشار DeepSeek R1 باعث بازنگری در برآورد هزینه‌های آموزش مدل‌های پیشرفته شد و نشان داد که این هزینه‌ها ممکن است تا یک مرتبه بزرگتر از تصورات قبلی (حدود ۵ میلیون دلار به جای ۵۰ یا ۵۰۰ میلیون دلار) باشد. این مقاله همچنین روش جدیدی به نام RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) با الگوریتم GRPO را برای توسعه مدل‌های استدلال و بهبود LLMها در طول آموزش پس از آموزش معرفی کرد. این روش به دلیل استفاده از داده‌های حجیم، می‌تواند به بهبود و باز کردن قابلیت‌های مدل‌ها کمک کند. در نهایت، این پیشرفت‌ها نشان‌دهنده یک تغییر پارادایم در نحوه آموزش و توسعه مدل‌های زبانی بزرگ است و می‌تواند منجر به نوآوری‌های بیشتری در آینده شود.