از زمان راه اندازی Chat GPT در نوامبر 2022، صحبت های زیادی در مورد Chat GPT وجود داشته است. این “چت هوشمند” حتی شکاک ترین افراد را نیز شگفت زده کرده است. در این پست به نحوه عملکرد و نحوه استفاده از Chat GPT خواهیم پرداخت.
Chat GPT چیست؟
Chat GPT به عنوان یک مدل زبان مولد تعریف شده است. با این حال در عمل به عنوان یک چت هوش مصنوعی درک می شود که برای برگزاری مکالمات طبیعی آموزش و طراحی شده است. Chat GPT متعلق به شرکت تحقیقاتی OpenAI است که در سانفرانسیسکو در سال 2015 توسط سام آلتمن، ایلان ماسک، گرگ براکمن، ایلیا سوتسکور و وویچ زارمبا تاسیس شد.
Chat GPT برای چه مواردی استفاده می شود؟
اما Chat GPT چه کاربردهایی دارد؟ برخی از برنامه‌هایی که می‌توانید برای آنها از Chat GPT استفاده کنید (علاوه بر اینکه وقت خوبی برای سؤال کردن دارید) در زیر مورد بحث قرار گرفته‌اند:
با GPT می‌توانید متن‌های منسجم را در طیف وسیعی از سبک‌ها، موضوعات و زبان‌ها ایجاد کنید. علاوه بر این، می توان خلاصه اخبار، توضیحات محصول یا داستان را تولید کرد.
به لطف این چت هوش مصنوعی، می توان مشکلات را تجزیه و تحلیل کرد و راه حل یا پاسخ به سوالات را تولید کرد.
از GPT می توان برای ایجاد پاسخ های مناسب و سازگار برای یک چت بات در طیف وسیعی از زمینه ها استفاده کرد.
می توان از آن برای ایجاد پست ها و پیام های جذاب برای شبکه های اجتماعی استفاده کرد.
با GPT می توانید گزارش ها، ایمیل ها و سایر محتواها را برای برنامه های کاربردی تولید کنید.
به لطف چت GPT، می توان مجموعه داده های بزرگ را تجزیه و تحلیل کرد و اطلاعات ارزشمندی را از آنها استخراج کرد.
چت GPT چگونه کار می کند؟
همانطور که مخفف آن نشان می دهد، Generative Pre-Training Transformer، Chat GPT یک مدل زبان مولد مبتنی بر معماری “ترانسفورماتور” است. این مدل ها قادر به پردازش حجم زیادی از متن و یادگیری انجام وظایف پردازش زبان طبیعی بسیار موثر هستند. مدل GPT-3، به ویژه، 175 میلیارد پارامتر اندازه گیری دارد و آن را به بزرگترین مدل زبانی تبدیل می کند که تا کنون آموزش دیده است. برای کار کردن، GPT باید روی مقدار زیادی متن “آموزش” داده شود. به عنوان مثال، مدل GPT-3 بر روی مجموعه متنی آموزش داده شد که شامل بیش از 8 میلیون سند و بیش از 10 میلیارد کلمه بود. از این متن، مدل یاد می‌گیرد که وظایف پردازش زبان طبیعی را انجام دهد و متن منسجم تولید کند. هنگامی که مدل به خوبی آموزش داده شد، می توان از GPT برای انجام طیف وسیعی از وظایف استفاده کرد (همانطور که در بخش قبل دیدیم). برای آموزش از یادگیری تقویتی بر اساس بازخورد انسانی می شود.
اما مدل پاداش چگونه برای یادگیری تقویتی ایجاد شد؟
اولین چیزی که مورد نیاز است جمع آوری داده های مقایسه است که شامل دو یا چند پاسخ مدل است که بر اساس کیفیت رتبه بندی می شود. بنابراین، برای جمع‌آوری داده‌ها، چند مکالمه را که مربیان با Chat GPT انجام داده بودند، گرفتند و به‌طور تصادفی انتخاب کردند. به این ترتیب آنها پایان های مختلفی را برای رتبه بندی مربیان آزمایش کردند.
به همین دلیل، این مدل‌های پاداش را می‌توان با استفاده از بهینه‌سازی سیاست پروگزیمال تنظیم کرد. همچنین آموزش ها بر روی پلتفرم Microsoft Azure بر روی یک ابر رایانه انجام شد. در پایان، برای استفاده از GPT در یک چت، مدل با ورودی به شکل متن ارائه می شود. این ورودی می تواند به صورت یک سوال یا یک جمله متنی باشد. و از این ورودی، GPT یک پاسخ مناسب و منسجم ایجاد می کند. در واقع، این پاسخ را می توان در یک چت بات یا هر برنامه دیگری که در آن لازم است متنی از یک ورودی داده شده تولید کرد، استفاده کرد.
این که Chat GPT مبتنی بر ترانسفورماتور است به چه معناست؟
” ترانسفورماتور یا تبدیل” نوعی پردازش داده است که بر روی یک دنباله از عناصر مانند کلمات در یک جمله یا کاراکترهای یک کلمه انجام می شود. و “ترانسفورماتورها” مدل های یادگیری ماشینی هستند که به طور خاص برای پردازش توالی عناصر با استفاده از تبدیل طراحی شده اند.
معماری ترانسفورماتورها مبتنی بر استفاده از توجه است که تکنیکی است که به مدل اجازه می دهد در زمان پردازش دنباله به بخش های مختلف توالی ورودی در زمان های مختلف توجه کند. این به ترانسفورماتورها اجازه می دهد تا اطلاعات را به طور مؤثرتری پردازش کنند و وظایف پردازش زبان طبیعی را با دقت بیشتری انجام دهند. GPT (Generative Pre-Training Transformer) یک مدل زبان مولد بر اساس معماری ترانسفورماتور است. این بدان معناست که مدل برای پردازش توالی عناصر، مانند کلمات در یک جمله، با استفاده از تبدیل و توجه طراحی شده است. این معماری برای انجام وظایف پردازش زبان طبیعی بسیار موثر است و شیوه برخورد با بسیاری از وظایف NLP را متحول کرده است.
منبع: atriainnovation
