آموزش ChatGPT - درک نحوه کارکرد

چت GPT چگونه کار می کند؟

Chat GPT یک مدل زبان بزرگ است که از یک الگوریتم یادگیری عمیق به نام معماری ترانسفورماتور استفاده می کند. Chat GPT بر روی مجموعه عظیمی از داده های متنی، از جمله کتاب، مقاله و وب سایت، با استفاده از تکنیک های یادگیری بدون نظارت (unsupervised learning techniques) آموزش دیده است.

این مدل با استفاده از یک شبکه عصبی برای پیش بینی کلمه بعدی در دنباله ای از متن بر اساس کلمات قبل از آن کار می کند. این کار را با تجزیه و تحلیل الگوهای آماری و روابط بین کلمات در داده های آموزشی انجام می دهد.

هنگامی که کاربر یک سوال یا عبارت را وارد می کند، Chat GPT از دانش آموزش دیده خود برای ایجاد پاسخ بر اساس الگوهایی که از داده ها یاد گرفته است استفاده می کند. این می تواند طیف گسترده ای از پاسخ ها، از جمله پاسخ های آموزنده، کنایه های طنزآمیز و حتی نوشتن خلاق را ایجاد کند.

به طور کلی، Chat GPT ابزار قدرتمندی است که به کاربران امکان می دهد با استفاده از زبان طبیعی با یک ماشین تعامل داشته باشند و پاسخی مشابه آنچه که یک انسان ارائه می دهد دریافت کنند.اما چطور؟

یکی از ویژگی‌های کلیدی Chat GPT توانایی آن برای تولید پاسخ‌هایی است که از نظر متنی به ورودی ارائه‌شده توسط کاربر مرتبط هستند. این امر توسط معماری ترانسفورماتور امکان پذیر شده است، که به مدل اجازه می دهد تا کل متن یک جمله یا مکالمه را به جای کلماتی که بلافاصله قبل از ورودی قرار می گیرند، در نظر بگیرد.

علاوه بر این، Chat GPT می‌تواند متنی را به چندین زبان تولید کند و به آن اجازه می‌دهد با کاربران از نقاط مختلف جهان به زبان مادری خود ارتباط برقرار کند.

Chat GPT یک ابزار پیچیده پردازش زبان طبیعی است که این پتانسیل را دارد که روش تعامل ما با ماشین‌ها را متحول کند. توانایی آن در تولید پاسخ‌های انسان‌مانند و درک مفهوم، آن را به ابزاری فوق‌العاده قدرتمند برای طیف گسترده‌ای از کاربردها، از خدمات مشتری گرفته تا ترجمه زبان و نوشتن خلاق تبدیل می‌کند.

درک شبکه های عصبی و مدل های زبان

شبکه های عصبی نوعی الگوریتم یادگیری ماشینی هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده اند. آنها در طیف گسترده ای از برنامه ها، از جمله تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی (natural language processing) و سیستم های توصیه (recommendation systems) استفاده می شوند.

در سطح بالا، یک شبکه عصبی از لایه‌هایی از گره‌های به هم پیوسته به نام نورون‌ها تشکیل می‌شود که در لایه‌های ورودی، پنهان و خروجی سازمان‌دهی شده‌اند. لایه ورودی داده های ورودی را دریافت می کند که سپس توسط لایه های پنهان با استفاده از یک سری توابع ریاضی پردازش می شود. لایه خروجی نتیجه نهایی را تولید می کند.

مدل های زبان نوع خاصی از شبکه عصبی هستند که برای درک و تولید متن زبان طبیعی طراحی شده اند. آنها معمولاً بر روی مجموعه بزرگی از داده‌های متنی آموزش می‌بینند و از الگوهای آماری و روابط بین کلمات برای تولید متنی استفاده می‌کنند که از نظر متنی مرتبط و از نظر گرامری صحیح باشد.

یکی از انواع محبوب مدل های زبان، معماری ترانسفورماتور است که در مقاله ای در سال 2017 توسط واسوانی و همکاران معرفی شد. ترانسفورماتورها مخصوصاً برای کارهای پردازش زبان طبیعی مناسب هستند، زیرا قادر به پردازش کل توالی متن در یک زمان هستند، نه فقط کلمات جداگانه. این به آن‌ها امکان می‌دهد وابستگی‌های دوربرد را درک کنند و زمینه یک جمله یا مکالمه را درک کنند.

Chat GPT، مدل زبانی مورد استفاده در این مکالمه، نوعی ترانسفورماتور است که از مکانیزم توجه به خود برای وزن دادن به اهمیت بخش‌های مختلف متن ورودی هنگام ایجاد پاسخ استفاده می‌کند. این موضوع به Chat GPT اجازه می دهد تا ساختارهای پیچیده جملات را درک کند و پاسخ هایی ایجاد کند که از نظر زمینه ای مرتبط و از نظر معنایی متناسب هستند.

مروری بر معماری های جدید GPT

معماری های جدید GPT یک مدل زبان بزرگ است که بر اساس نسل‌های قبلی خانواده GPT (Generative Pre-trained Transformer) به ویژه معماری GPT-3 ساخته شده است. این معماری در سال 2022 توسط OpenAI به عنوان پیشرفتی نسبت به معماری GPT-3 که قبلاً یکی از پیشرفته ترین مدل های زبان در جهان به حساب می آمد، معرفی شد.

معماری های جدید GPT مبتنی بر معماری ترانسفورماتور با تعداد زیادی پارامتر است که به آن اجازه می دهد متن زبان طبیعی را با دقت و تناسبی باورنکردنی پردازش و تولید کند. به طور خاص، دارای 1.75 تریلیون پارامتر است که تقریباً سه برابر تعداد پارامترهای معماری GPT-3 است.

برخی از پیشرفت ها و ویژگی های کلیدی معماری های جدید GPT عبارتند از:

1. یادگیری چند کاره: معماری جدید GPT برای یادگیری و انجام چندین کار پردازش زبان طبیعی به طور همزمان طراحی شده است، مانند ترجمه زبان، خلاصه سازی متن و پاسخ به سؤال. این باعث می شود که آن را چند منظوره و کارآمدتر از مدل های زبان قبلی کنید.

2. بهره وری بهبود یافته: با وجود داشتن پارامترهای قابل توجهی بیشتر از معماری GPT-3، معماری های جدید GPT در واقع از نظر استفاده از حافظه و قدرت محاسباتی کارآمدتر است. این به آن اجازه می دهد تا حجم بیشتری از داده ها را پردازش کند و پاسخ های پیچیده تری ایجاد کند.

3. دقت بالاتر: نشان داده شده است که معماری های جدید GPT به عملکرد پیشرفته‌ای در طیف وسیعی از وظایف پردازش زبان طبیعی، از جمله مدل‌سازی زبان، تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی دست می‌یابد. دقت و روان بودن نیز آن را به یکی از چشمگیرترین مدل های زبانی تا به امروز تبدیل کرده است.

به طور کلی، معماری های جدید GPT نشان دهنده جهش قابل توجهی در فناوری پردازش زبان طبیعی است و پتانسیل ایجاد تحول در طیف گسترده ای از صنایع، از خدمات مشتری گرفته تا اطلاعات حسابداری و مالی را دارد.

کاوش در داده های آموزشی و پیش پردازش

کاوش در داده های آموزشی و پیش پردازش مراحل مهمی در ساخت یک مدل زبانی مانند Chat GPT است. داده های آموزشی برای آموزش الگوها و روابط بین کلمات در متن زبان طبیعی به مدل استفاده می شود و پیش پردازش به آماده سازی تکمیلی داده ها برای آموزش کمک می کند.

در اینجا به چند مرحله معمولا در کاوش داده های آموزشی و پیش پردازش برای Chat GPT اشاره شده است:

1. جمع‌آوری داده‌ها(Data collection): اولین قدم جمع‌آوری مجموعه بزرگی از داده‌های متنی است که مدل بر روی آن آموزش داده می‌شود. این می‌تواند شامل کتاب‌ها، مقالات، وب‌سایت‌ها و سایر منابع متن زبان طبیعی باشد.

2. پاکسازی داده ها(Data cleaning): پس از جمع آوری داده ها، باید پاکسازی شده و برای آموزش آماده شود. این شامل حذف هر گونه متن نامربوط یا تکراری، تصحیح اشتباهات املایی و دستوری، و تبدیل متن به یک قالب استاندارد است که می تواند به راحتی توسط مدل پردازش شود.

3. Tokenization: برای پردازش ، متن باید به نشانه ها یا کلمات جداگانه تقسیم شود. این به عنوان نشانه گذاری شناخته می شود و شامل جداسازی متن به واحدهای معنی دار است که مدل می تواند آن را درک کند.

4. جاسازی (Embedding): برای نمایش متن به گونه ای که مدل بتواند از آن استفاده کند، به هر نشانه یک بردار عددی اختصاص داده می شود که به عنوان جاسازی شناخته می شود. تعبیه‌ها در طول آموزش یاد می‌گیرند و روابط آماری بین کلمات متن را نشان می‌دهند.

5. کاوش داده ها(Data exploration): هنگامی که داده ها پیش پردازش شدند، می توان آن ها را برای شناسایی هر گونه الگو یا روندی که ممکن است مرتبط با کار مورد نظر باشد، کاوش کرد. این می تواند شامل تجزیه و تحلیل فراوانی کلمات یا عبارات خاص، شناسایی مضامین مشترک، یا جستجوی روابط بین انواع مختلف متن باشد.

به طور کلی، کاوش در داده های آموزشی و پیش پردازش مراحل مهمی در ساخت یک مدل زبانی مانند Chat GPT هستند. این مراحل کمک می کند تا اطمینان حاصل شود که مدل بر روی داده های با کیفیت بالا و مرتبط آموزش داده شده است و داده ها به درستی برای آموزش آماده شده اند. این می تواند دقت و روان بودن مدل را بهبود بخشد و اطمینان حاصل کند که می تواند متن زبان طبیعی با کیفیت بالا تولید کند.