مدل‌های ترنسفورمر تولیدگر از پیش آموزش دیده (GPT) در دنیای هوش مصنوعی تحول ایجاد کرده‌اند. این مدل‌های پردازش زبان، با بهبود عملکرد نسبت به شبکه‌های عصبی موجود و قدرت محاسباتی بی‌سابقه، پتانسیل ایجاد انقلاب مبتنی بر زبان طبیعی در هوش مصنوعی را دارند.
تصور کنید با توضیح یک موضوع خاص، سریعا کتابی در مورد آن تولید کنید؛ یا بتوانید در کمتر از دو دقیقه، صد ایده برای پست رسانه های اجتماعی خود داشته باشید؛ این چیزی است که مدل‌های «ترنسفورمر تولیدگر از پیش آموزش دیده» یا GPT توانایی آن را دارند.
GPT چیست؟
ترنسفورمر تولیدگر از پیش آموزش دیده (GPT) یک مدل زبان پیچیده است و به یک مدل شبکه عصبی با یادگیری عمیق اشاره دارد که داده های موجود از اینترنت را می‌گیرد و برای تولید حجم زیادی از متن، آموزش داده می شود. GPT-3 نسل سوم این فناوری است.
مدل GPT-3 مانند دستیارهای صوتی سیری یا الکسا، فقط در مقیاس بسیار بزرگتر عمل می کند. به جای اینکه از الکسا بخواهید آهنگ مورد علاقه شما را پخش کند یا سیری متنی را برایتان تایپ کند، می توانید از GPT-3 بخواهید که یک کتاب الکترونیکی کامل را تنها در چند دقیقه بنویسد یا در کمتر از یک دقیقه 100 ایده برای پست رسانه های اجتماعی ایجاد کند. تنها کاری که کاربر باید انجام دهد این است که درخواستی مانند «یک مقاله 500 کلمه ای در مورد اهمیت خلاقیت برای من بنویس» ارائه کند. این مدل تقریبا توانایی تولید هرچیزی را دارد به شرط اینکه درخواست واضح و مشخص باشد.
مدل GPT-3 از زمان انتشار عمومی، کاربردهای تجاری زیادی پیدا کرده است. شرکت ها از آن برای خلاصه سازی متن، ترجمه زبان، تولید کد و تقریباً هر کار نوشتاری استفاده می کنند.
در حالی که بدون شک توانایی GPT-3 برای ایجاد متن های بسیار خوانا و نوشته شده شبیه انسان چشمگیر است، اما هنوز کامل نیست. در مورد متن های طولانی تر مشکلات ظاهر می شوند، به خصوص وقتی صحبت از موضوعات پیچیده ای است که نیاز به بینش بیشتری دارد.
به عنوان مثال، درخواست برای تولید کد کامپیوتری برای یک وب سایت ممکن است کد صحیح اما کمتر از حد مطلوب را بازگرداند، بنابراین یک برنامه نویس باید بر این خروجی نظارت کند و بهبودهایی را انجام دهد. این مسئله مشابهی در مورد اسناد متنی بزرگ است: هر چه حجم متن بیشتر خطاها بیشتر می شوند که نیاز به اصلاح توسط نویسنده انسانی دارند. به بیانی ساده، GPT-3 جایگزین کاملی برای نویسندگان یا کدنویسان انسانی نیست؛ در عوض، GPT-3 باید به عنوان یک دستیار در نظر گرفته شود.
GPT-3 و GPT-4 از جدیدترین ابزارها برای توسعه و بهبود هوش مصنوعی هستند. هر دو قابلیت های پیشرفته ای برای پردازش زبان طبیعی ارائه می دهند، اما تفاوت های قابل توجهی بین آنها وجود دارد.
چرا GPT اینقدر مهم است؟
مدل GPT نشان دهنده انقلابی در نحوه ایجاد محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی است. مدل‌های GPT فوق‌العاده هوشمند هستند و نسبت به تمام نسخه‌های قبلی مدل‌های زبان برتری قابل‌توجهی دارند. مدل‌های یادگیری GPT با احتساب پارامترهای یادگیری در محدوده صدها میلیارد، بیش از 10 برابر بزرگتر از سایر مدل‌های زبان مولد هستند.
موارد استفاده از GPT
GPT قابلیت استفاده در طیف وسیعی از برنامه های کاربردی را دارد:
ایجاد محتوا: مدل‌های GPT می توانند هر نوع محتوایی را به عنوان خوراک بگیرند(از شعر قرن هجدهم تا اطلاعات SQL) و سپس شروع به تولید نتایج متنی منسجم و انسانی خواهند کرد.
خلاصه‌سازی متن: می‌توان از GPT-4(نسل چهارم) با توانایی تولید متن روان و انسان‌مانند، جهت تفسیر مجدد هر نوع سند و ایجاد خلاصه‌ای بصری از آن استفاده کرد.
پاسخ به سوالات: یکی از صلاحیت های اصلی نرم افزار GPT ظرفیت آن در درک گفتار از جمله سوالات است. علاوه بر این، بسته به نیاز کاربر، می تواند پاسخ های دقیق یا توضیحات مفصلی را ارائه دهد. این بدان معناست که خدمات مشتری و صنایع پشتیبانی فنی را می توان به طور قابل توجهی از طریق راه حل های مجهز به GPT-4 بهبود بخشید.
ترجمه ماشینی: کارهای ترجمه زبان که توسط نرم افزار مجهز به GPT انجام می شود، فوری و دقیق هستند. با آموزش هوش مصنوعی روی مجموعه داده های بزرگ(از مطالب ترجمه شده قبلی) می توان دقت و روان بودن را بهبود بخشید.
ایمنی مبتنی بر هوش مصنوعی: از آنجایی که GPT قادر به تشخیص فوق العاده سریع متن است، می توان از آن برای شناسایی هر شکلی از زبان استفاده کرد. به همین دلیل می توان از آن برای شناسایی و علامت گذاری انواع خاصی از ارتباطات بهره برد. بنابراین می توان محتواهای مشکل دار موجود در اینترنت را به طور موثرتری شناسایی و با آن مقابله کرد.
هوش مصنوعی محاوره ای: فناوری چت بات توسعه یافته با استفاده از نرم افزار GPT می تواند به طرز باورنکردنی هوشمند شود. بنابراین امکان ایجاد دستیارهای مجازی یادگیری ماشین را فراهم می کند که به متخصصان برای انجام وظایف خود کمک می کند. به عنوان مثال، یک هوش مصنوعی محاوره ای در صنعت مراقبت های بهداشتی می تواند برای تجزیه و تحلیل داده های بیمار جهت پیشنهاد تشخیص و گزینه های درمانی استفاده شود.
ایجاد اپلیکیشن: هوش مصنوعی GPT قادر به ایجاد اپلیکیشن ها و ابزارهای چیدمان با حداقل بازخورد انسان است.
تفاوت بین GPT-3 و GPT-4 چیست؟
نکته ای که باید در مورد مدل های هوش مصنوعی دانست این است که چگونه از پارامترها برای پیش بینی استفاده می کنند. پارامترهای یک مدل هوش مصنوعی فرآیند یادگیری را تعریف کرده و ساختار خروجی را ارائه می دهند. تعداد پارامترها در یک مدل هوش مصنوعی عموماً به عنوان معیار عملکرد استفاده می شود. هر چه پارامترها بیشتر باشد، مدل قدرتمندتر، روان‌تر و قابل پیش‌بینی‌تر است.
به عنوان مثال، زمانی که GPT-1 در سال 2018 منتشر شد، 117 میلیون پارامتر داشت. یک سال بعد GPT-2 با 1.2 میلیارد پارامتر معرفی شد؛ در حالی که GPT-3 این تعداد را به 175 میلیارد افزایش داد. اندرو فلدمن، بنیانگذار و مدیرعامل Cerebras( شرکتی که با OpenAI شریک است) در سال 2021 اشاره کرد که GPT-4 حدود 100 تریلیون پارامتر خواهد داشت. این امر GPT-4 را 100 برابر قدرتمندتر از GPT-3 می کند.
یکی از نقاط قوت کلیدی GPT-4 توانایی آن در درک و تولید طیف گسترده ای از متن زبان طبیعی، از جمله زبان رسمی و غیر رسمی است. این باعث می شود که برای طیف گسترده ای از برنامه ها مانند ترجمه زبان، خلاصه سازی متن و پاسخ به سؤال مفید باشد. GPT-4 همچنین قادر به یادگیری از طیف گسترده ای از منابع داده است، به این معنی که می توان آن را برای وظایف و حوزه های خاص تنظیم کرد که این مدل را بسیار متنوع و سازگار می کند.
این مدل علاوه بر توانایی‌های پردازش زبان، پتانسیل استفاده برای کارهای دیگر مانند تولید تصویر و ویدئو را نیز دارد. GPT-4 بر اساس معماری ترنسفورمر ساخته شده که برای انواع وظایف یادگیری ماشین، از جمله بینایی کامپیوتر، موثر است.
آیا GPT-4 انسان را کنار خواهد زد؟
با وجود وعده ای که توسعه دهنددگان GPT-4، داده اند بعید است که این مدل به طور کامل جایگزین نیاز به نویسندگان و کدنویسان انسانی شود. هنوز کار زیادی در مورد آن وجود دارد، از بهینه سازی پارامتر گرفته تا رعایت چند وجهی و همترازی. ممکن است سال‌ها طول بکشد تا یک ماشین تولیدکننده متن بتواند به درک واقعی از پیچیدگی‌ها و تفاوت‌های ظریف موجود در واقعیت دست یابد.
با این حال بهینه سازی پارامترها احتمالاً منجر به مدلی از هوش مصنوعی می شود که قدرت محاسباتی بسیار بیشتری نسبت به مدل قبلی خود دارد و تراز بهبود یافته احتمالاً GPT-4 را کاربرپسندتر خواهد کرد.
علاوه بر این، ما هنوز در ابتدای راه توسعه و پذیرش ابزارهای هوش مصنوعی هستیم. همانطور که مردم با استفاده از هوش مصنوعی در محیط کار اعتماد و راحتی بیشتری کسب می کنند؛ در سال های آینده شاهد استفاده گسترده از ابزارهای هوش مصنوعی در تقریباً هر بخش تجاری خواهیم بود
