هوش مصنوعی و مدل ایرانی زال – پنجاه درصد منابع مصرفی کمتر

کاهش ۵۰ درصدی هزینه‌های پردازش متنی با بهینه‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی در مدل ایرانی «زال»

از سال ۱۳۹۹ که توسعه مدل پردازش متنی «زال» را آغاز کردیم، هدف اصلی ما ارائه راهکاری بومی برای تحلیل و فهم متن در ابعاد بزرگ (Big Data) در زبان فارسی و فرهنگی ملی و ایرانی بود. در آن زمان، با توجه به عدم دسترسی آسان به مدل‌های قدرتمند بومی و زیرساخت‌های آماده برای پردازش حجم عظیمی از داده‌های متنی، چالش‌های بسیاری پیش روی ما قرار داشت؛ اما ایمان داشتیم که راه‌اندازی و بهبود یک مدل ایرانی می‌تواند گامی مؤثر در جهت خودکفایی و پیشرفت فناوری پردازش زبان طبیعی در کشور باشد.

آغاز راه: تمرکز بر بیگ دیتا (داده‌های متنی)

در ابتدای مسیر، اولین دغدغه ما «کمیت» داده بود. برای آموزش یک مدل زبان قوی، باید حجم عظیمی از داده‌های متنی در حوزه‌های مختلف گردآوری و پاکسازی می‌شد. از یک سو، گردآوری مجموعه‌ای گسترده از متون فارسی (کتاب‌ها، روزنامه‌ها، پایگاه‌های خبری، شبکه‌های اجتماعی و غیره) انجام گرفت و از سوی دیگر، ابزارهای نرم‌افزاری برای پاکسازی و استانداردسازی این داده‌ها به کار گرفته شد.

جمع‌آوری و پردازش این حجم انبوه از داده‌ها نیازمند ظرفیت بالایی از سرور و زمان بود. در واقع، نخستین نسخه‌های «زال» تنها با تحلیل اولیه این داده‌ها توانست نسخه پایه‌ای یک مدل زبانی فارسی آموزش داده شدخ با فرهنگ ایرانی را ارائه دهد. هرچند در مراحل بعدی، نیاز داشتیم که کیفیت مدل را از طریق آموزش بیشتر و بهینه‌تر ارتقاء دهیم.

چالش‌های اولیه: هزینه‌های بالای پردازش و محدودیت‌های زیرساختی

یکی از بزرگ‌ترین مشکلاتی که از ابتدا با آن مواجه بودیم، هزینه‌های بالای پردازشی و زیرساختی سرورها بود. در واقع، به دلیل نیاز به تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها و به‌کارگیری روش‌های پیچیده یادگیری عمیق (Deep Learning)، هزینه‌های سخت‌افزاری و مصرف انرژی به شکل قابل توجهی بالا می‌رفت.

همچنین، به‌روز بودن و نگه‌داری زیرساخت‌های محاسباتی از دیگر دغدغه‌های اصلی ما بود. عدم پشتیبانی کافی از سخت‌افزارهای پیشرفته یا محدودیت در تامین سرورهای ابری پرقدرت باعث می‌شد که بخشی از منابع ما صرف مرتفع‌سازی این موانع شود.

گذار به راهکارهای نوین: هوش مصنوعی و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها

یکی از تصمیمات کلیدی ما در تیم توسعه «زال» استفاده از شیوه‌های پیشرفته بهینه‌سازی الگوریتمی و هوش مصنوعی بود. در وهله نخست، با تحلیل ساختار شبکه‌های عصبی مورد استفاده در مدل و بررسی پارامترهایی چون تعداد لایه‌ها، نوع لایه‌ها، تابع فعال‌ساز و سازوکارهای نرمال‌سازی، توانستیم معماری مدل را بهینه‌تر کنیم. تغییراتی از قبیل:

• کاهش تعداد پارامترهای غیرضروری که به شکل مستقیم منجر به کاهش مصرف حافظه شد.
• بهره‌گیری از روش‌های جدید تنظیم وزن (Weight Initialization) که سرعت همگرایی مدل را افزایش داده و زمان آموزش را کوتاه کرد.
• استفاده از تکنیک‌های پیشرفته تربیت مدل همچون Regularization و Dropout برای کاهش بیش‌برازش (Overfitting) و کاهش حجم محاسبات.

از طرفی، پیاده‌سازی ساختار توزیع‌شده (Distributed Training) در برخی از مراحل آموزش نیز کمک کرد تا بتوانیم به‌صورت موازی و متوازن از منابع سخت‌افزاری استفاده کرده و با مدیریت بهتر منابع، زمان پردازش و همچنین هزینه‌ها را کاهش دهیم.

دستاورد مهم: کاهش ۵۰ درصدی هزینه‌های سرور

با استفاده از رویکردهای جدید در معماری مدل و نیز بهینه‌سازی پیوسته الگوریتم‌های هوش مصنوعی، موفق شدیم حدود ۵۰ درصد از هزینه‌های پردازش متنی را کاهش دهیم. این کاهش هزینه از چند جنبه حائز اهمیت بود:

1. صرفه‌جویی در منابع سخت‌افزاری: نیاز به سرورهای قدرتمند و پرهزینه کمتر شد و بخشی از عملیات پردازش روی سرورهای اقتصادی‌تر قابل انجام شد.
2. کاهش مصرف انرژی: کم شدن حجم محاسبات و زمان آموزش به طور مستقیم منجر به کاهش مصرف انرژی و تبعاً هزینه‌های جانبی مربوط به خنک‌سازی دیتاسنترها شد.
3. افزایش دسترس‌پذیری خدمات: با بهینه‌تر شدن فرایند پردازش، توانستیم بخشی از منابع آزادشده را به توسعه سرویس‌های جدید یا ارائه خدمات عمومی‌تر اختصاص دهیم.

به دلیل بهینه سازی مداوم مدل ایرانی زال بعد از دو سال همچنان تعرفه های مالی (پکیج ها) بدون تغییر

مدل ایرانی «زال»، با تکیه بر روش‌های پیوسته بهینه‌سازی الگوریتمی و مدیریت کارآمد منابع، توانسته است طی دو سال اخیر هزینه‌های زیرساختی خود را ثابت نگه دارد. این موفقیت، نتیجه‌ی رویکردهای نوین در طراحی و آموزش مدل‌های پردازش متنی است که امکان استفاده‌ی بهینه از ظرفیت‌های محاسباتی و کاهش مصرف انرژی را فراهم می‌کند.

به همین دلیل، علی‌رغم نوسانات بازار و افزایش هزینه‌های سخت‌افزاری، «زال» توانسته تعرفه‌های مالی خدمات خود را بدون تغییر نگاه دارد. این ثبات تعرفه، فرصتی ارزشمند برای شرکت‌ها، نهادها و کاربران علاقه‌مند به پردازش متن فارسی به‌شمار می‌رود تا با صرف هزینه‌ای مقرون‌به‌صرفه به فناوری‌های روز هوش مصنوعی و تحلیل متنی دسترسی داشته باشند.

با ادامه‌ی این مسیر، تیم توسعه‌ی «زال» امیدوار است ضمن حفظ کیفیت و پایداری خدمات، همچنان فرصت‌های گسترده‌ای را در اختیار فعالان حوزه‌ی هوش مصنوعی و زبان فارسی قرار دهد و گامی مؤثر در جهت تقویت فناوری‌های بومی کشور بردارد.

جمع‌بندی با توجه به اهمیت رو به رشد داده‌های متنی در دنیای امروز، داشتن یک مدل هوش مصنوعی بومی که بتواند تحلیل‌های متنی را با دقت و هزینه کمتر انجام دهد، دستاوردی ارزشمند است. توسعه «زال» که با تمرکز ویژه بر بیگ دیتا آغاز شد و سپس با بهینه‌سازی مداوم الگوریتم‌های هوش مصنوعی همراه گردید، توانست به کاهش ۵۰ درصدی هزینه‌های سرورهای پردازش متنی منجر شود. این تجربه نه‌تنها زمینه‌ساز جهش‌های فناورانه در کشور است، بلکه نشان‌دهنده ظرفیت بالای متخصصان ایرانی برای ساخت و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی رقابتی و اقتصادی است.