Chat GPT به عنوان یک مدل زبان مولد تعریف می شود. 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.در این مقاله به معرفی Chat GPT چیست؟ می پردازیم:

Chat GPT برای چه مواردی استفاده می شود؟

با GPT می‌توانید متن‌های منسجم و خوش‌نویسی 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.

1-به لطف این چت، می توان مشکلات را تجزیه و تحلیل کرد و راه حل یا پاسخ به سوالات را تولید کرد.

2-از GPT می توان برای ایجاد پاسخ های مناسب و سازگار برای یک چت بات در طیف وسیعی از زمینه ها استفاده کرد.

3-می توان از آن برای ایجاد پست ها و پیام های جذاب برای شبکه های اجتماعی استفاده کرد.

4-با GPT می توانید گزارش ها، ایمیل ها و سایر محتواها را برای برنامه های کاربردی تولید کنید.

5-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 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 و خوش‌نویسی 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 استفاده شد. در نهایت، با تنظیم دقیق نظارت شده. مربیان هوش مصنوعی مکالماتی را ارائه کردند که در آن هم کاربر و هم دستیار هوش مصنوعی را نمایندگی می کردند. علاوه بر این، پیشنهادات کتبی به مربیان ارائه شد تا به آنها در نوشتن پیشنهادات کمک کنند. بنابراین، آنها این مجموعه داده جدید را با مجموعه داده InstructGPT که به یک قالب گفتگو تبدیل شد، مخلوط کردند.

اما چگونه آنها مدل پاداش را برای یادگیری تقویتی ایجاد کردند؟

اولین چیزی که مورد نیاز بود جمع آوری داده های مقایسه بود. این شامل دو یا چند پاسخ مدل بود که بر اساس کیفیت رتبه بندی شدند. 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؟

“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.

ما با Chat GPT چت می کنیم سازندگان آن چگونه می توانند از Chat GPT بهره ببرند؟

در سال 2019 در مصاحبه ای با سام آلتمن، مدیر عامل OpenAI، او گفت که آنها به قول خود به سرمایه گذاران عمل می کنند و خود هوش مصنوعی را موظف می کنند تا راه هایی برای درآمدزایی پیدا کند. در آن زمان مخاطبان آن را به شوخی می‌گرفتند، اما با نگاه کردن به نحوه عملکرد سیستم، نزدیک‌تر از چیزی است که فکر می‌کنیم. برای بررسی آن، ما آزمایش را انجام دادیم. در زیر می‌توانید پاسخ Chat GPT را بخوانید: «ATRIA: آیا می‌توانید 5 روشی را نام ببرید که OpenAI می‌تواند از طریق Chat GPT درآمد کسب کند؟ گپ GPT: مطمئنا، با لذت.

در اینجا پنج راه برای کسب درآمد OpenAI از طریق GPT (تبدیل پیش‌آموزشی مولد) آورده شده است:

ارائه APIهای پولی برای دسترسی به GPT:

OpenAI برای برخی از مدل‌های زبان پیشرفته‌تر خود، مانند GPT-3، APIهایی ایجاد کرده است که به شرکت‌ها اجازه می‌دهد از این مدل‌ها در برنامه‌ها و خدمات خود استفاده کنند. شرکت ها می توانند از این API های پولی برای دسترسی به این مدل ها استفاده کنند و از آنها برای انجام وظایف پردازش زبان طبیعی در برنامه های خود استفاده کنند.

ارائه خدمات توسعه برنامه مبتنی بر GPT:

OpenAI می‌تواند با شرکت‌ها و سازمان‌ها برای توسعه برنامه‌ها و خدماتی که از GPT استفاده می‌کنند همکاری کند و در ازای این خدمات، پولی دریافت کند.

فروش محتوای تولید شده توسط GPT:

OpenAI می تواند محتوای تولید شده توسط GPT را به شرکت ها یا افراد علاقه مند به استفاده از این نوع محتوا برای اهداف خود بفروشد.

ارائه آموزش و مشاوره در استفاده از GPT:

OpenAI می تواند به شرکت ها و سازمان هایی که مایل به استفاده از GPT در پروژه ها و برنامه های خود هستند، آموزش و مشاوره ارائه دهد.

مجوز استفاده از GPT به شرکت‌های دیگر:

OpenAI می‌تواند با پرداخت هزینه‌ای مجوز استفاده از GPT را به شرکت‌های دیگر بدهد. این می تواند شامل فروش حقوق استفاده انحصاری یا فروش حقوق استفاده غیر انحصاری باشد.»

نتیجه ناسازگار و منطقی نیست. به نظر ما، از نظر مدل های زبانی با یک انقلاب فناوری جدید روبرو هستیم.

سایر پیشرفت های زبان OpenAI:

1-به لطف OpenAI، برخی از پیشرفته‌ترین و با عملکردترین مدل‌های زبان در جهان توسعه یافته‌اند. برخی از برجسته ترین مدل های زبان OpenAI عبارتند از:

2-این یک مدل زبان مولد است که بر روی تعداد زیادی متون آموزش داده شده است و می تواند محتوای با کیفیت بالا را در طیف گسترده ای از وظایف تولید کند.

3-این یک مدل زبان مولد حتی پیشرفته‌تر از GPT است، با قدرت پردازشی و عملکرد بسیار بیشتر.

4-این یک مدل پردازش زبان طبیعی است که روش برخورد با بسیاری از وظایف NLP را متحول کرده است و استانداردهای جدیدی را در عملکرد، در طیف وسیعی از وظایف تعیین کرده است.

5-این یک مدل تولید تصویر مبتنی بر متن است که می تواند تصاویر واقعی را از توضیحات زبان طبیعی تولید کند.

6-این بزرگ‌ترین و پیشرفته‌ترین مدل زبانی است که تا به امروز توسط OpenAI توسعه داده شده است، حتی با قدرت پردازش و عملکرد بالاتری نسبت به نسخه‌های قبلی خود.

مطالب مرتبط:

5 ترند تکنولوژی 2023

حسابداران چگونه به افزایش فروش کمک می کنند؟

هوش مصنوعی در حسابداری