این روز ها به احتمال زیاد اسم GPT و ChatGPT زیاد به گوشتان خورده است. در این مقاله می خواهیم گریزی بر تاریخچه آن و اینکه چگونه به وجود آمده است داشته باشیم,ولی ابتدا باید با مفهوم مدل های زبانی آشنا بشویم.
پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسان را درک، تولید و دستکاری کنند. پردازش زبان طبیعی این قابلیت را دارد که داده ها را با متن یا صدا به زبان طبیعی بازجویی کند. به این "زبان در" نیز می گویند. اکثر مصرف کنندگان احتمالا بدون اینکه متوجه باشند با NLP تعامل داشته اند. به عنوان مثال، NLP فناوری اصلی پشت دستیارهای مجازی است، مانند دستیار دیجیتال اوراکل (ODA)، سیری، کورتانا یا الکسا. وقتی از این دستیاران مجازی سؤال می‌پرسیم، NLP چیزی است که آنها را قادر می‌سازد نه تنها درخواست کاربر را درک کنند، بلکه به زبان طبیعی نیز پاسخ دهند. NLP هم برای متن نوشتاری و هم برای گفتار کاربرد دارد و برای همه زبان‌های انسانی قابل استفاده است. نمونه‌های دیگری از ابزارهایی که توسط NLP ارائه می‌شوند عبارتند از جستجوی وب، فیلتر کردن هرزنامه ایمیل، ترجمه خودکار متن یا گفتار، خلاصه‌سازی اسناد، تجزیه و تحلیل احساسات، و بررسی دستور زبان/املا. به عنوان مثال، برخی از برنامه‌های ایمیل می‌توانند به‌طور خودکار بر اساس محتوای یک پیام، پاسخ مناسبی را پیشنهاد دهند - این برنامه‌ها از NLP برای خواندن، تجزیه و تحلیل و پاسخ به پیام شما استفاده می‌کنند.
NLP از پنجاه سال پیش وجود داشته است و در زبان شناسی ریشه دارد. یک مدل زبانی یکی از قسمت های اصلی nlp مدرن می باشد.
مدل های زبانی
مدل های زبانی یک درک ریاضی بر زبان ها دارند,یعنی یک توزیع احتمال برای خود دارند که بر اساس آن تصمیم می گیرد که چه کلمه ای یا سری کلماتی بعد از کلمه اولیه می آید. حالا این احتمالات می توانند تنظیم یا عوض بشوند بسته به کاری که مدل زبانی انجام می دهد مثلا یک سری احتمال برای یک مترجم یا مدل پرسش و پاسخی یا خلاصه کننده و غیره. حالا اینجا سوال پیش می آید که یک مدل gpt چگونه کلمات را دریافت و یک سری کلمات را پس می دهد اینجا شبکه های عصبی ترانسفورمر وارد می شود
شبکه عصبی ترانسفورمر
مدل‌سازی و تولید توالی سال‌ها با شبکه‌های عصبی بازگشتی ساده انجام می‌شد. یک مثال اولیه که به خوبی ذکر شد، شبکه المان (1990) بود. در تئوری، اطلاعات یک نشانه می‌تواند به‌طور دلخواه در فاصله‌های بسیار پایین دنباله منتشر شود، اما در عمل، مشکل گرادیان ناپدید شدن، وضعیت مدل را در پایان یک جمله طولانی بدون اطلاعات دقیق و قابل استخراج درباره توکن‌های قبلی، ترک می‌کند.
یکی از اجزای کلیدی مکانیسم توجه شامل نورون هایی است که خروجی های نورون های دیگر را چند برابر می کنند. چنین نورون هایی واحدهای ضرب نامیده می شدند و شبکه های عصبی با استفاده از واحدهای ضربی شبکه های سیگما-پی یا شبکه های مرتبه دوم نامیده می شدند، اما آنها با پیچیدگی محاسباتی بالایی مواجه بودند. یک پیشرفت کلیدی LSTM (1995) بود، توجه داشته باشید که واحدهای ضربی را در یک شبکه تکرار شونده، و همچنین نوآوری های دیگری که از مشکل ناپدید شدن گرادیان جلوگیری کرد، و امکان یادگیری کارآمد مدل سازی توالی طولانی را فراهم کرد. تا زمان انتشار Transformers در سال 2017، این معماری استاندارد برای مدل‌سازی سکانس‌های طولانی بود.
با این حال، LSTM یک مشکل کلی را که معمولاً شبکه های تکراری دارند، حل نکرد و آن این بود که نمی تواند به صورت موازی روی همه توکن ها در یک دنباله کار کند. باید یکی یکی از اولین توکن تا آخرین توکن عمل کند. کنترل کننده وزن سریع (1992) یک تلاش اولیه برای دور زدن سختی بود. از معماری وزن های سریع استفاده می کرد، جایی که یک شبکه عصبی وزن شبکه عصبی دیگر را خروجی می دهد. بعدها نشان داده شد که معادل ترانسفورماتور خطی بدون نرمال سازی است. بعد ترانسفورمز آمد با یک چیزی مکانسیم توجه می آید برا اساس تمام داده های نورون قبلی یا شبکه عصبی قبلی یک ماتریس به اسم attention mask درست می کند که بر اساس رابطه کلمات را با هم بررسی می کند بر اساس آن داده بعدی را می سازد. مثلا در جمله توپ علی به دروازه رفت. کلمه علی و توپ با هم رابطه بیشتری دارند تاعلی و رفت. یک مدل ترانسفورمر کلی دو بخش دارد Encoder , Decoder . انکودر می آید تمام کلمات و اجزای سری ورودی را همزمان تبدیل به اعداد و برادار می کند بعد بر اساس توجه دیکودر می آید اعداد را می سازد و به کلمه تبدیل می کند. gpt در واقع چندین دیکودر پشت سر هم است که با اصول اولیه زبان ها آشنا شده و بسته به نیاز و کار لازم با داده های دیگر finetune یا تنظیم دقیق می شود. مثلا یک سری داده خاص به آن داده شده تا آن را برای گفتگو آماده کند و اینجوری chatgpt درست شده.
جی‌پی‌تی چیست؟
جی‌پی‌تی (Generative Pre-trained Transformer) یک مدل زبانی مبتنی بر هوش مصنوعی است که توسط شرکت OpenAI توسعه داده شده است. هدف اصلی این مدل، تولید متن‌هایی است که از لحاظ کیفیت و ساختار، شباهت زیادی به متن‌های نوشته شده توسط انسان دارند. جی‌پی‌تی این توانایی را از طریق آموزش با مقادیر زیادی داده متنی که از منابع مختلف مانند کتاب‌ها، مقالات، و وب‌سایت‌ها جمع‌آوری شده‌اند، به دست می‌آورد.
یکی از ویژگی‌های برجسته جی‌پی‌تی این است که می‌تواند به سؤالات مختلف پاسخ دهد، متون خلاقانه بنویسد، و حتی در مکالمات روزمره شرکت کند. برای مثال، شما می‌توانید از جی‌پی‌تی بخواهید که یک داستان کوتاه برایتان بنویسد یا به شما در پیدا کردن راه‌حل برای یک مسئله کمک کند. این مدل توانسته است در طی چند سال اخیر توجه زیادی را به خود جلب کند و در زمینه‌های مختلفی از جمله تولید محتوا، پشتیبانی مشتری، و حتی آموزش به کار گرفته شود.
تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی GPT-1 تا GPT-4
جی‌پی‌تی در چندین نسخه مختلف توسعه یافته است که هر نسخه نسبت به نسخه قبلی خود بهبودهای چشمگیری داشته است:
GPT-1: اولین نسخه از این سری مدل‌ها که در سال ۲۰۱۸ معرفی شد. این مدل نشان داد که می‌توان از مدل‌های زبانی برای تولید متون پیوسته و معنادار استفاده کرد. با این حال، GPT-1 هنوز محدودیت‌هایی در درک کامل زمینه و تولید متون پیچیده‌تر داشت.
GPT-2: در سال ۲۰۱۹، OpenAI نسخه دوم جی‌پی‌تی را معرفی کرد که بسیار قدرتمندتر از نسخه اول بود. GPT-2 با ۱.۵ میلیارد پارامتر، توانست متون بسیار پیچیده‌تر و روان‌تری تولید کند. در ابتدا OpenAI از انتشار کامل این مدل خودداری کرد، زیرا نگرانی‌هایی درباره سوءاستفاده از آن وجود داشت، اما بعداً این مدل به صورت عمومی در دسترس قرار گرفت.
GPT-3: در سال ۲۰۲۰، GPT-3 به عنوان یک جهش بزرگ در زمینه مدل‌های زبانی معرفی شد. این مدل با داشتن ۱۷۵ میلیارد پارامتر، توانست وظایف زبانی بسیار متنوعی را انجام دهد و دقت بالایی در تولید متن از خود نشان دهد. GPT-3 برای کاربردهای مختلفی مانند نوشتن مقالات، انجام مکالمات طبیعی، و حتی برنامه‌نویسی استفاده می‌شود.
GPT-4: آخرین نسخه از این سری مدل‌ها که در سال ۲۰۲۳ معرفی شد. GPT-4 بهبودهای بیشتری در دقت و قابلیت‌های پردازش چندزبانه داشته و توانایی‌های بیشتری نسبت به نسخه‌های قبلی ارائه می‌دهد. این مدل قادر است با دقت بیشتری به سؤالات پیچیده پاسخ دهد و متون را با درک عمیق‌تری تولید کند.
جی‌پی‌تی چگونه کار می‌کند؟
جی‌پی‌تی بر اساس معماری Transformer که یک نوع شبکه عصبی پیشرفته است، کار می‌کند. این مدل با خواندن مقادیر زیادی داده متنی از اینترنت و یادگیری الگوهای زبانی موجود در آنها، توانایی تولید متن‌های جدید را به دست می‌آورد. به بیان ساده، جی‌پی‌تی با مشاهده الگوهای مختلف کلمات و جملات، یاد می‌گیرد که چگونه می‌توان از زبان استفاده کرد تا متن‌هایی با معنی و پیوسته تولید کند.
فرآیند آموزش جی‌پی‌تی به این صورت است که مدل با استفاده از میلیون‌ها متن مختلف، پیش‌بینی می‌کند که کلمه بعدی در یک جمله باید چه باشد. با تکرار این فرآیند و تنظیم پارامترهای مدل، جی‌پی‌تی قادر می‌شود تا متن‌های کامل و معناداری را تولید کند. این فرآیند به مدل اجازه می‌دهد تا به تدریج درک بهتری از ساختارهای زبانی و مفاهیم پیچیده‌تر پیدا کند.
کاربردهای جی‌پی‌تی در زندگی روزمره:
جی‌پی‌تی به دلیل توانایی‌های گسترده‌اش در تولید متن، کاربردهای متنوعی در زندگی روزمره پیدا کرده است
نوشتن متون: جی‌پی‌تی می‌تواند برای نوشتن مقالات، پست‌های وبلاگ، داستان‌ها، و حتی شعر استفاده شود. بسیاری از نویسندگان از این مدل برای ایجاد ایده‌های جدید یا حتی تکمیل نوشته‌های خود بهره می‌برند.
پشتیبانی مشتری: بسیاری از شرکت‌ها از جی‌پی‌تی برای ایجاد چت‌بات‌هایی استفاده می‌کنند که به سوالات مشتریان پاسخ می‌دهند. این چت‌بات‌ها می‌توانند به سرعت و با دقت به سوالات مختلف پاسخ دهند و در زمان و هزینه‌ها صرفه‌جویی کنند.
آموزش و یادگیری: جی‌پی‌تی می‌تواند به عنوان یک معلم مجازی عمل کند و به سوالات دانش‌آموزان پاسخ دهد یا توضیحات بیشتری ارائه دهد. این مدل می‌تواند به عنوان یک ابزار یادگیری تعاملی در کلاس‌های آنلاین مورد استفاده قرار گیرد.
خلاصه‌سازی محتوا: جی‌پی‌تی می‌تواند متون طولانی را به صورت خلاصه و مفید ارائه دهد. این قابلیت به ویژه برای افرادی که نیاز به مرور سریع مقالات یا گزارشات دارند، بسیار مفید است.
ترجمه و بازنویسی متن: با استفاده از توانایی‌های چندزبانه، جی‌پی‌تی می‌تواند متون را به زبان‌های دیگر ترجمه کند یا متن‌های موجود را به سبک‌های مختلف بازنویسی کند.
تمرین مدل‌های جی‌پی‌تی - چگونه می‌توانید مدل‌های خود را سفارشی کنید؟
یکی از قابلیت‌های جذاب جی‌پی‌تی این است که می‌توان آن را برای کاربردهای خاص تمرین داد. این فرآیند به عنوان Fine-tuning یا تنظیم دقیق شناخته می‌شود. در این فرآیند، مدل با استفاده از داده‌های خاصی که به کاربرد مورد نظر مربوط می‌شوند، دوباره آموزش داده می‌شود تا نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری ارائه دهد.
برای مثال، فرض کنید یک شرکت می‌خواهد از جی‌پی‌تی برای پاسخ‌دهی به سوالات مشتریان خود استفاده کند. این شرکت می‌تواند داده‌های مرتبط با محصولات و خدمات خود را به مدل ارائه دهد تا جی‌پی‌تی بتواند پاسخ‌هایی متناسب با نیازهای مشتریان ارائه کند. این فرآیند نه تنها به سفارشی‌سازی مدل کمک می‌کند، بلکه می‌تواند کارایی و دقت مدل را برای کاربردهای خاص افزایش دهد.
یکی از مدل‌هایی که برای بسیاری از کاربران به دلیل رایگان بودن، محبوبیت زیادی پیدا کرده است، GPT-2 است. این مدل در دسترس عموم قرار دارد و کاربران می‌توانند آن را به راحتی فاین‌تیون کنند تا متناسب با نیازهای خاص خود عمل کند. ابزارهایی مانند Hugging Face Transformers و OpenAI GPT-2 امکان فاین‌تیونینگ این مدل را فراهم می‌کنند. کاربران می‌توانند با استفاده از داده‌های خود، مدل GPT-2 را برای کاربردهایی مانند نوشتن متون تخصصی، تولید محتوای تبلیغاتی، یا حتی ایجاد چت‌بات‌های سفارشی تمرین دهند.
فاین‌تیونینگ مدل GPT-2 به کاربران اجازه می‌دهد تا با هزینه کمتر و استفاده از منابع رایگان، مدل‌های زبانی خود را سفارشی‌سازی کنند. این امکان برای کسانی که به تازگی وارد دنیای هوش مصنوعی شده‌اند و نمی‌خواهند هزینه‌های سنگینی متحمل شوند، بسیار مفید است. با استفاده از منابع آموزشی و ابزارهای موجود، حتی کاربران مبتدی نیز می‌توانند فرآیند فاین‌تیونینگ را به‌طور موثر انجام دهند و از قابلیت‌های پیشرفته جی‌پی‌تی بهره‌مند شوند.
آینده جی‌پی‌تی و مدل‌های زبانی
آینده جی‌پی‌تی و مدل‌های زبانی مشابه بسیار هیجان‌انگیز است و می‌توان انتظار داشت که در سال‌های آینده، این مدل‌ها به طور قابل توجهی بهبود یابند. از جمله انتظارات مربوط به آینده جی‌پی‌تی می‌توان به افزایش دقت و قابلیت‌های پردازش چندزبانه، کاهش میزان تولید اطلاعات نادرست، و بهبود درک مدل‌ها از زمینه‌های پیچیده‌تر اشاره کرد.
همچنین، استفاده از جی‌پی‌تی در صنایع مختلف مانند آموزش، پزشکی، و حتی هنر و خلاقیت در حال افزایش است. این مدل‌ها می‌توانند به عنوان ابزارهای کمک‌کننده برای متخصصان در حوزه‌های مختلف عمل کنند و فرآیندهای کاری را تسهیل کنند.
از سوی دیگر، چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌های اجتماعی مرتبط با استفاده از این تکنولوژی‌ها همچنان مورد بحث هستند. موضوعاتی مانند حفظ حریم خصوصی، جلوگیری از انتشار اطلاعات نادرست، و سوءاستفاده از مدل‌های زبانی برای تولید محتوای مضر، همگی از مسائلی هستند که در آینده نیاز به توجه و تنظیم‌گری بیشتری خواهند داشت.
نکات مهم در استفاده از جی‌پی‌تی
اگر قصد دارید از جی‌پی‌تی استفاده کنید، دانستن چند نکته مهم می‌تواند به شما کمک کند تا از این ابزار به بهترین شکل بهره ببرید:
محدودیت‌های جی‌پی‌تی: این مدل‌ها می‌توانند اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده تولید کنند. اگرچه جی‌پی‌تی در بسیاری از موارد دقیق عمل می‌کند، اما همیشه نمی‌توان به پاسخ‌های آن اعتماد کامل داشت. بنابراین، همواره بهتر است که اطلاعات تولید شده توسط جی‌پی‌تی را بررسی کنید.
آشنایی با مدل زبانی gpt