پژوهشگران MIT استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را برای شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌های سری زمانی مربوط به توربین‌های بادی بررسی کرده‌اند. به‌طور سنتی، مدل‌های یادگیری عمیق برای این کار به کار می‌روند، اما آموزش آن‌ها پیچیده و پرهزینه است. در مقابل، مدل‌های زبانی بزرگ یک راه‌حل کارآمدتر و از پیش آماده ارائه می‌دهند که نیازی به آموزش مجدد ندارند.

پژوهشگران چارچوبی به نام SigLLM توسعه داده‌اند که داده‌های سری زمانی را به متنی تبدیل می‌کند که مدل‌های زبانی بتوانند آن را پردازش کنند. اگرچه مدل‌های زبانی نتوانستند از مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق پیشی بگیرند، اما در برخی موارد عملکردی مشابه با دیگر روش‌های هوش مصنوعی داشتند. در این تحقیق، دو روش معرفی شده است: Prompter (که مستقیماً ناهنجاری‌ها را شناسایی می‌کند) و Detector (که با پیش‌بینی مقادیر آینده، ناهنجاری‌ها را پیدا می‌کند). روش Detector عملکرد بهتری داشت، اما هنوز هم از مدل‌های یادگیری عمیق پیشرفته عقب‌تر است.

بهبودهای آینده می‌تواند شامل تنظیم دقیق LLM‌ها و افزایش سرعت آن‌ها باشد. در صورت موفقیت، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند راه‌حلی ساده‌تر و در دسترس‌تر برای وظایف پیچیده‌ای مانند شناسایی ناهنجاری‌ها در صنایعی مانند ماشین‌آلات سنگین و ماهواره‌ها ارائه دهند.

ویژگی‌های کلیدی تنسورفلو:

اکوسیستم جامع یادگیری ماشین: تنسورفلو یک اکوسیستم شامل کتابخانه اصلی، TensorFlow Extended (TFX) برای پایپ‌لاین‌های تولید یادگیری ماشین، TensorFlow Lite برای دستگاه‌های موبایل و لبه، و TensorFlow.js برای برنامه‌های یادگیری ماشین مبتنی بر جاوا اسکریپت را ارائه می‌دهد.

معماری انعطاف‌پذیر: تنسورفلو به شما اجازه می‌دهد تا محاسبات را به یکی یا چندین CPU یا GPU در یک دسکتاپ، سرور یا دستگاه موبایل با یک API واحد منتقل کنید.

کراس Keras : تنسورفلو شامل یک API سطح بالا به نام Keras است که ساخت و آموزش مدل‌ها را ساده می‌کند. Keras کاربرپسند است و به‌سرعت امکان نمونه‌سازی مدل‌های پیچیده را فراهم می‌آورد.

پیشنهاد چارچوب یادگیری عمیق برای علوم اعصاب: نویسندگان پیشنهاد می‌کنند که مفاهیم یادگیری عمیق (شامل توابع هدف، قوانین یادگیری و معماری شبکه‌ها) برای پیشبرد درک ما از مدارهای عصبی، به‌ویژه در مواردی که رویکردهای سنتی علوم اعصاب با مشکل مواجه می‌شوند، استفاده شود.

کاربرد مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی در علوم اعصاب: از طریق استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی که برای وظایف مشابه با وظایفی که مغز انجام می‌دهد، بهینه‌سازی شده‌اند، پژوهشگران می‌توانند پیش‌بینی‌هایی درباره فعالیت عصبی انجام داده و نمایه‌های مغزی را بهتر درک کنند.

نقش تکامل و یادگیری وظیفه‌محور: نویسندگان به بحث در مورد چگونگی شکل‌گیری مدارهای عصبی توسط زیست‌شناسی تکاملی برای حل وظایف خاص زیست‌محیطی می‌پردازند، مشابه نحوه آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی برای انجام وظایف خاص.

ویژگی‌های کلیدی Keras
✅رابط برنامه‌نویسی کاربرپسند: Keras دارای یک API ساده است که به کاربران اجازه می‌دهد با کمترین تلاش، مدل‌های خود را سریعاً نمونه‌سازی و بسازند. این ویژگی به‌طور ویژه برای کاهش بار ذهنی توسعه‌دهندگان، به‌خصوص در شروع کار با یادگیری عمیق طراحی شده است.

✅ماژولار بودن: Keras بلوک‌های ساختاری ماژولار برای شبکه‌های عصبی فراهم می‌کند، از جمله لایه‌ها، توابع Loss fucntion، بهینه‌سازها که همگی قابل شخصی‌سازی و گسترش هستند.

✅مدل‌ها و لایه‌های از پیش تعریف‌شده: Keras شامل بسیاری از لایه‌های از پیش ساخته شده (مانند Dense، Conv2D، LSTM) و معماری‌های از پیش تعریف‌شده مانند ResNet، VGG، و MobileNet است که به کاربران اجازه می‌دهد به راحتی از معماری‌های پیشرفته استفاده کنند.