ترنسفورمرهای پیش آموزش داده شده مولد (GPT) چیست؟

GPT چیست؟

ترنسفورمرهای پیش آموزش داده شده مولد، که معمولاً به عنوان GPT شناخته می‌شوند، خانواده‌ای از مدل‌های شبکه عصبی هستند که از معماری ترانسفورمر استفاده می‌کنند و پیشرفتی کلیدی در هوش مصنوعی (AI) هستند که برنامه‌های هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT را تقویت می‌کنند. مدل‌های GPT به برنامه‌ها توانایی ایجاد متن و محتوای شبیه انسان (تصاویر، موسیقی و موارد دیگر) و پاسخ به سوالات به صورت مکالمه‌ای را می‌دهند. سازمان‌ها در صنایع مختلف از مدل‌های GPT و هوش مصنوعی مولد برای ربات‌های پرسش و پاسخ، خلاصه‌سازی متن، تولید محتوا و جستجو استفاده می‌کنند.

چرا GPT مهم است؟

مدل‌های GPT، و به ویژه معماری ترنسفورمر که از آن استفاده می‌کنند، نشان‌دهنده یک پیشرفت تحقیقاتی قابل توجه در هوش مصنوعی هستند. ظهور مدل‌های GPT نقطه عطفی در پذیرش گسترده یادگیری ماشینی (ML) است، زیرا این فناوری اکنون می‌تواند برای خودکارسازی و بهبود طیف گسترده‌ای از وظایف، از ترجمه زبان و خلاصه‌سازی اسناد تا نوشتن پست‌های وبلاگ، ساخت وب‌سایت‌ها، طراحی تصاویر، ساخت انیمیشن‌ها، نوشتن کد، تحقیق در مورد موضوعات پیچیده و حتی سرودن شعر، استفاده شود. ارزش این مدل‌ها در سرعت و مقیاسی است که می‌توانند در آن عمل کنند. برای مثال، جایی که ممکن است چندین ساعت برای تحقیق، نوشتن و ویرایش مقاله‌ای در مورد فیزیک هسته‌ای نیاز داشته باشید، یک مدل GPT می‌تواند آن را در چند ثانیه تولید کند. مدل‌های GPT تحقیقات در هوش مصنوعی را به سمت دستیابی به هوش مصنوعی عمومی تحریک کرده‌اند، به این معنی که ماشین‌ها می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند تا به سطوح جدیدی از بهره‌وری دست یابند و برنامه‌ها و تجربیات مشتری خود را بازسازی کنند.

موارد استفاده از GPT چیست؟

مدل‌های GPT مدل‌های زبانی عمومی هستند که می‌توانند طیف گسترده‌ای از وظایف را از ایجاد محتوای اصلی تا نوشتن کد، خلاصه‌سازی متن و استخراج داده‌ها از اسناد انجام دهند.

در اینجا چند روش برای استفاده از مدل‌های GPT آورده شده است:

• ایجاد محتوای رسانه‌های اجتماعی: بازاریابان دیجیتال، با کمک هوش مصنوعی (AI)، می‌توانند محتوایی را برای کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی خود ایجاد کنند. برای مثال، بازاریابان می‌توانند از یک مدل GPT بخواهند که یک اسکریپت ویدیوی توضیحی تولید کند. نرم‌افزار پردازش تصویر مبتنی بر GPT می‌تواند از دستورالعمل‌های متنی، میم‌ها، ویدیوها، متن‌های بازاریابی و سایر محتوا را ایجاد کند.
• تبدیل متن به سبک‌های مختلف: مدل‌های GPT متن را به سبک‌های غیررسمی، طنزآمیز، حرفه‌ای و سایر سبک‌ها تولید می‌کنند. این مدل‌ها به متخصصان کسب‌وکار اجازه می‌دهند تا یک متن خاص را به شکل دیگری بازنویسی کنند. برای مثال، وکلا می‌توانند از یک مدل GPT برای تبدیل نسخه‌های حقوقی به یادداشت‌های توضیحی ساده استفاده کنند.
• نوشتن و یادگیری کد: مدل‌های GPT به عنوان مدل‌های زبانی، می‌توانند کد کامپیوتر را در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف درک و بنویسند. این مدل‌ها می‌توانند با توضیح برنامه‌های کامپیوتری به زبان روزمره به یادگیرندگان کمک کنند. همچنین، توسعه‌دهندگان با تجربه می‌توانند از ابزارهای GPT برای پیشنهاد خودکار قطعه کدهای مرتبط استفاده کنند.
• تجزیه و تحلیل داده‌ها: مدل GPT می‌تواند به تحلیلگران کسب‌وکار کمک کند تا حجم زیادی از داده‌ها را به طور کارآمد گردآوری کنند. مدل‌های زبانی داده‌های مورد نیاز را جستجو کرده و نتایج را در یک جدول داده یا صفحه گسترده محاسبه و نمایش می‌دهند. برخی از برنامه‌ها می‌توانند نتایج را روی نمودار ترسیم کرده یا گزارش‌های جامعی ایجاد کنند.
• تولید مواد آموزشی: مربیان می‌توانند از نرم‌افزار مبتنی بر GPT برای تولید مواد آموزشی مانند آزمون‌ها و آموزش‌ها استفاده کنند. به طور مشابه، آنها می‌توانند از مدل‌های GPT برای ارزیابی پاسخ‌ها استفاده کنند.^۱
• ساخت دستیارهای صوتی تعاملی: مدل‌های GPT به شما امکان می‌دهند دستیارهای صوتی تعاملی هوشمند بسازید. در حالی که بسیاری از ربات‌های گفتگو فقط به دستورات کلامی اولیه پاسخ می‌دهند، مدل‌های GPT می‌توانند ربات‌های گفتگو با قابلیت‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای تولید کنند. علاوه بر این، این ربات‌های گفتگو می‌توانند در صورت جفت شدن با سایر فناوری‌های هوش مصنوعی، مانند انسان به صورت کلامی مکالمه کنند.

GPT چگونه کار می‌کند؟

اگرچه توصیف مدل‌های GPT به عنوان هوش مصنوعی (AI) دقیق است، اما این یک توصیف کلی است. به طور خاص، مدل‌های GPT مدل‌های پیش‌بینی زبان مبتنی بر شبکه عصبی هستند که بر اساس معماری ترانسفورمر ساخته شده‌اند. آنها پرسش‌های زبان طبیعی، معروف به دستورات، را تجزیه و تحلیل می‌کنند و بهترین پاسخ ممکن را بر اساس درک خود از زبان پیش‌بینی می‌کنند.برای انجام این کار، مدل‌های GPT به دانشی که پس از آموزش با صدها میلیارد پارامتر در مجموعه‌های داده زبانی عظیم به دست می‌آورند، متکی هستند. آنها می‌توانند زمینه ورودی را در نظر بگیرند و به طور پویا به بخش‌های مختلف ورودی توجه کنند، که آنها را قادر می‌سازد پاسخ‌های طولانی، نه فقط کلمه بعدی در یک دنباله، تولید کنند. برای مثال، زمانی که از یک مدل GPT خواسته می‌شود یک قطعه محتوای الهام گرفته از شکسپیر تولید کند، این کار را با به خاطر سپردن و بازسازی عبارات جدید و جملات کامل با سبکی ادبی مشابه انجام می‌دهد.انواع مختلفی از شبکه‌های عصبی مانند شبکه‌های بازگشتی و کانولوشنال وجود دارد. مدل‌های GPT شبکه‌های عصبی ترانسفورمر هستند. معماری شبکه عصبی ترانسفورمر از مکانیسم‌های خود-توجه برای تمرکز بر بخش‌های مختلف متن ورودی در هر مرحله پردازش استفاده می‌کند. یک مدل ترانسفورمر زمینه بیشتری را ثبت می‌کند و عملکرد را در وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) بهبود می‌بخشد. دو ماژول اصلی دارد که در ادامه توضیح می‌دهیم.

• رمزگذار (Encoder): ترانسفورمرها ورودی‌های متنی را به عنوان جاسازی‌ها (embeddings) پیش پردازش می‌کنند، که نمایش‌های ریاضی یک کلمه هستند. هنگامی که در فضای برداری رمزگذاری می‌شوند، انتظار می‌رود کلماتی که به هم نزدیک‌تر هستند از نظر معنایی نزدیک‌تر باشند. این جاسازی‌ها از طریق یک جزء رمزگذار پردازش می‌شوند که اطلاعات زمینه‌ای را از یک دنباله ورودی ثبت می‌کند. هنگامی که ورودی دریافت می‌کند، بلوک رمزگذار شبکه ترانسفورمر کلمات را به جاسازی‌ها جدا می‌کند و به هر کدام وزن اختصاص می‌دهد. وزن‌ها پارامترهایی برای نشان دادن ارتباط کلمات در یک جمله هستند.
• رمزگشا (Decoder): رمزگشا از نمایش برداری برای پیش‌بینی خروجی درخواستی استفاده می‌کند. مکانیسم‌های خود-توجه داخلی برای تمرکز بر بخش‌های مختلف ورودی و حدس زدن خروجی منطبق دارد. تکنیک‌های ریاضی پیچیده به رمزگشا کمک می‌کند تا چندین خروجی مختلف را تخمین بزند و دقیق‌ترین آنها را پیش‌بینی کند.

GPT-3 چگونه آموزش داده شد؟

در یک مقاله تحقیقاتی منتشر شده، محققان پیش آموزش داده شده مولد را به عنوان توانایی آموزش مدل‌های زبانی با داده‌های بدون برچسب و دستیابی به پیش‌بینی دقیق توصیف کردند. اولین مدل GPT، GPT-1، در سال ۲۰۱۸ توسعه یافت. GPT-4 در مارس ۲۰۲۳ به عنوان جانشین GPT-3 معرفی شد.GPT-3 با بیش از ۱۷۵ میلیارد پارامتر یا وزن آموزش داده شد. مهندسان آن را روی بیش از ۴۵ ترابایت داده از منابعی مانند متون وب، Common Crawl، کتاب‌ها و ویکی‌پدیا آموزش دادند. قبل از آموزش، کیفیت متوسط مجموعه‌های داده با بالغ شدن مدل از نسخه ۱ به نسخه ۳ بهبود یافت.GPT-3 در حالت نیمه نظارتی آموزش دید. ابتدا، مهندسان یادگیری ماشینی مدل یادگیری عمیق را با داده‌های آموزشی بدون برچسب تغذیه کردند. GPT-3 جملات را درک می‌کند، آنها را تجزیه می‌کند و به جملات جدید بازسازی می‌کند. در آموزش بدون نظارت، GPT-3 سعی کرد نتایج دقیق و واقعی را به تنهایی تولید کند. سپس، مهندسان یادگیری ماشینی نتایج را در آموزش نظارتی، فرآیندی که به عنوان یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) شناخته می‌شود، تنظیم دقیق می‌کنند.می‌توانید از مدل‌های GPT بدون آموزش بیشتر استفاده کنید یا می‌توانید آنها را با چند مثال برای یک کار خاص سفارشی کنید.

نمونه‌هایی از برخی برنامه‌های کاربردی که از GPT استفاده می‌کنند چیست؟

از زمان راه‌اندازی، مدل‌های GPT هوش مصنوعی (AI) را به برنامه‌های کاربردی متعددی در صنایع مختلف آورده‌اند. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

• تحلیل بازخورد مشتری: مدل‌های GPT می‌توانند برای تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری و خلاصه‌سازی آن در متن قابل فهم آسان استفاده شوند. ابتدا، می‌توانید داده‌های احساسات مشتری را از منابعی مانند نظرسنجی‌ها، بررسی‌ها و چت‌های زنده جمع‌آوری کنید، سپس می‌توانید از یک مدل GPT بخواهید که داده‌ها را خلاصه کند.
• شخصیت‌های مجازی: مدل‌های GPT می‌توانند برای فعال کردن شخصیت‌های مجازی برای مکالمه طبیعی با بازیکنان انسانی در واقعیت مجازی استفاده شوند.
• جستجوی پایگاه دانش: مدل‌های GPT می‌توانند برای ارائه تجربه جستجوی بهتر برای پرسنل میز کمک استفاده شوند. آنها می‌توانند پایگاه دانش محصول را با زبان مکالمه‌ای جستجو کنند تا اطلاعات مربوط به محصول را بازیابی کنند.