همانطور که می‌دانید، هوش مصنوعی (AI) یک حوزه گسترده و متنوع است، و مدل‌های هوش مصنوعی نیز به انواع مختلفی تقسیم می‌شوند که هر کدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند. در زیر به برخی از انواع مدل‌های هوش مصنوعی اشاره خواهم کرد:

1. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks): این انواع مدل‌ها به طور معمول برای تشخیص الگوها و تفسیر داده‌های پیچیده استفاده می‌شوند. این شبکه‌ها از چندین لایه از نورون‌های مصنوعی تشکیل شده‌اند که به طور مداوم داده‌ها را پردازش و نمایش می‌دهند.

2. مدل‌های ماشین بیزی (Bayesian Models): این مدل‌ها بر اساس اصول استنتاج احتمالاتی عمل می‌کنند و می‌توانند با توجه به داده‌های ورودی، احتمال وقوع رویدادها را پیش‌بینی کنند.

3. مدل‌های درخت تصمیم (Decision Trees): این مدل‌ها بر اساس سلسله مراتبی از تصمیمات مشترک ساخته شده‌اند و به طور گسترده در کلاس‌بندی و رگرسیون داده‌ها استفاده می‌شوند.

4. مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines): این مدل‌ها برای کلاس‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شوند و بر اساس تفاوت‌های بین داده‌ها مشخص می‌کنند که چگونه یک دسته از داده‌ها را از دسته‌های دیگر تمیز دهند.

5. مدل‌های خود رمزگذار-رمزگشا (Autoencoder Models): این مدل‌ها برای کاهش بعد و بازسازی داده‌ها استفاده می‌شوند و معمولاً بر اساس شبکه‌های عصبی عمیق ساخته می‌شوند.

6. مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Models): در این مدل‌ها، عاملی یک محیط را مشاهده می‌کند و تلاش می‌کند تا با انجام عملیات مختلف، پاداش بیشینه را کسب کند.

7. مدل‌های گرافی (Graph Neural Networks): این مدل‌ها برای توصیف و پردازش داده‌های ساختار گرافی مانند شبکه‌های اجتماعی یا شبکه‌های متصل در اینترنت استفاده می‌شوند.

8. مدل‌های مولد تصویر (Generative Adversarial Networks): این مدل‌ها برای تولید داده‌های جدیدی که به طور احتمالی شبیه به داده‌های آموزش دیده شده هستند، استفاده می‌شوند.

9. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models): یک زیرمجموعه مهم از مدل‌های هوش مصنوعی هستند که به توانایی فهم و تولید زبان طبیعی تمرکز دارند. در زیر چند نمونه از این مدل‌ها را برای شما معرفی می‌کنم:

• Transformer Models: این مدل‌ها بر اساس معماری Transformer ساخته شده‌اند که توانایی پردازش دنباله‌های طولانی و تولید متن را دارند. مثال‌های معروف شامل BERT، GPT (Generative Pre-trained Transformer) و T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) هستند.

• Recurrent Neural Network (RNN): این مدل‌ها توانایی کار با داده‌های دنباله‌ای را دارند و برای مسائلی که وابستگی زمانی دارند، مانند ترجمه ماشینی و پردازش زبان طبیعی، استفاده می‌شوند.

• Long Short-Term Memory (LSTM): یک نوع خاص از شبکه‌های عصبی بازگشتی است که برای مدل‌سازی وابستگی طولانی مدت در داده‌های دنباله‌ای استفاده می‌شود.

• Sequence-to-Sequence Models: این مدل‌ها دو شبکه را با هم ترکیب می‌کنند، یک شبکه برای تولید بردار نهایی از داده ورودی (مانند کدگذار) و یک شبکه برای تبدیل این بردار به دنباله خروجی (مانند کدگشا). این مدل‌ها برای ترجمه ماشینی و تولید متن استفاده می‌شوند.

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): این یکی از مدل‌های زبانی مبتنی بر Transformer است که در مرحله آموزش دارای برچسب نیست و بر اساس متون بزرگ و غیرنظارتی آموزش داده می‌شود. این مدل برای تولید بردارهای حاشیه‌نویسی متن

• و انجام وظایف مختلف مربوط به پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

• GPT (Generative Pre-trained Transformer): این مدل نیز بر پایه معماری Transformer ساخته شده و برای تولید متن طبیعی و مسائل مختلف NLP استفاده می‌شود.

• BERTweet: این یک ورژن ویژه از BERT است که برای پردازش متن‌های موجود در شبکه‌های اجتماعی مانند توییتر بهبود یافته است.

همچنین، با پیشرفت تکنولوژی، مدل‌های جدیدتری نیز به طور مداوم معرفی می‌شوند که بهبودهایی در کارایی و دقت دارند.