در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی (AI) پیشرفت‌های چشمگیری داشته است، به ویژه در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP). یکی از پیشرفت‌های برجسته در این زمینه، ChatGPT است که یک هوش مصنوعی مکالمه ای توسعه یافته توسط OpenAI می‌باشد. این مقاله به بررسی نحوه کار ChatGPT، الگوریتم‌های زیربنایی آن، انواع اطلاعات ورودی که پردازش می‌کند و تکنیک‌های پیش‌پردازش مربوطه می‌پردازد.
ChatGPT یک مدل زبانی هوش مصنوعی است که برای تولید متن‌های شبیه به انسان بر اساس ورودی‌هایی که دریافت می‌کند طراحی شده است. این مدل بر اساس معماری ترانسفورمری Generative Pre-trained Transformer (GPT) ساخته شده است که چندین نسخه مختلف از جمله GPT-2، GPT-3، GPT-3.5 و GPT-4 را شامل می‌شود. هر نسخه بهبودهای قابل توجهی در عملکرد و قابلیت‌ها ایجاد کرده است و ChatGPT را به ابزاری چندمنظوره در حوزه هوش مصنوعی تبدیل کرده است.
ChatGPT توسط معماری GPT که یک نوع مدل ترانسفورمری است، تقویت شده است. ترانسفورمرها کلاسی از مدل‌ها هستند که در مقاله “Attention is All You Need“ توسط Vaswani و همکاران در سال 2017 معرفی شدند. این مدل‌ها به شدت به مکانیزمی به نام توجه خودکار وابسته هستند که به مدل اجازه می‌دهد اهمیت کلمات مختلف در یک جمله را نسبت به یکدیگر وزن‌گذاری کند. در زیر اجزای این الگوریتم را مشاهده می کنید.
مکانیزم توجه خودکار: این مکانیزم به مدل امکان می‌دهد تا بر قسمت‌های مرتبط دنباله ورودی تمرکز کند و متن را تولید کند. این مکانیزم کمک می‌کند تا وابستگی‌ها و روابط طولانی‌مدت بین کلمات را ضبط کند.
شبکه‌های عصبی جلو‌پذیر: این شبکه‌ها در هر بلوک ترانسفورمر برای پردازش اطلاعات و تولید خروجی‌ها استفاده می‌شوند.
نرمال‌سازی لایه: این تکنیک فرآیند آموزش را با نرمال‌سازی ورودی‌ها در میان ویژگی‌ها تثبیت و تسریع می‌کند.
کدگذاری مکانی: از آنجا که ترانسفورمرها به طور ذاتی ترتیب کلمات را نمی‌فهمند، کدگذاری مکانی به ورودی‌ها اضافه می‌شود تا به مدل اطلاعاتی درباره موقعیت کلمات در یک جمله بدهد.
GPT-2
GPT-2 که در سال 2019 منتشر شد، یک جهش قابل توجه در قابلیت‌های مدل‌های زبانی بود. این مدل توانایی‌های چشمگیری در تولید متنی منسجم و متناسب با موضوعات مختلف نشان داد. معماری GPT-2 شامل 1.5 میلیارد پارامتر بود که آن را به مراتب قدرتمندتر از مدل‌های قبلی خود می‌کرد.
GPT-3
GPT-3 که در سال 2020 منتشر شد، با 175 میلیارد پارامتر، یک پیشرفت عمده دیگر را نشان داد. این افزایش عظیم در تعداد پارامترها به GPT-3 امکان داد تا متن را با دقت و همگنی بیشتری بفهمد و تولید کند. GPT-3 می‌توانست وظایفی مانند ترجمه، پاسخ به سوالات و تکمیل متن را با کمترین نیاز به تنظیمات انجام دهد.
GPT-3.5
GPT-3.5 نسخه بهبود یافته GPT-3 است که شامل بهبودهای مختلف در تکنیک‌های آموزش و معماری مدل برای افزایش عملکرد می‌باشد. در حالی که همان تعداد پارامترهای GPT-3 را حفظ می‌کند، GPT-3.5 درک بهتر از متن و تولید پاسخ‌های کارآمدتر را فراهم می‌آورد، که آن را برای کاربردهای هوش مصنوعی مکالمه‌ای مؤثرتر می‌کند.
GPT-4
GPT-4، آخرین نسخه، بر پایه موفقیت‌های نسخه‌های قبلی با بهبودهای بیشتر در معماری مدل و روش‌های آموزش بنا شده است. این مدل شامل بهبودهای در مدیریت پرسش‌های مبهم، درک بهتر از متن و تولید پاسخ‌های دقیق‌تر و کامل‌تر می‌باشد. GPT-4 طراحی شده است تا قابل اعتمادتر، خلاقانه‌تر و قادر به درک درخواست‌های پیچیده‌تر و تولید پاسخ‌های شبیه به انسان باشد.
ChatGPT انواع مختلفی از اطلاعات ورودی را پردازش می‌کند، از جمله:
پرسش‌های متنی: این‌ها سوالات یا دستورات تولید شده توسط کاربر هستند. به عنوان مثال، یک کاربر ممکن است بپرسد: “پایتخت فرانسه کجاست؟” یا “یک جوک بگو.”
ورودی‌های متنی: این‌ها شامل تعاملات یا مکالمات قبلی هستند که زمینه‌ای برای پرسش جاری فراهم می‌کنند. به عنوان مثال، در یک مکالمه چند نوبتی، مدل سوالات و پاسخ‌های قبلی را به خاطر می‌سپارد.
داده‌های ساختاریافته: این می‌تواند شامل جداول، لیست‌ها یا داده‌های قالب‌بندی شده دیگری باشد که مدل ممکن است نیاز به مرجع یا تولید متن از آن‌ها داشته باشد.
کد برنامه‌نویسی: ChatGPT همچنین می‌تواند کدهای برنامه‌نویسی را پردازش و تولید کند و به توسعه‌دهندگان در وظایف کدنویسی کمک کند.
قبل از اینکه اطلاعات ورودی به مدل ChatGPT داده شود، مراحل مختلف پیش‌پردازش را طی می‌کند تا اطمینان حاصل شود که داده‌ها در قالبی مناسب برای درک و پردازش مؤثر مدل قرار دارند.
توکنیزاسیون: متن ورودی به واحدهای کوچکتری به نام توکن‌ها شکسته می‌شود. توکنیزاسیون کمک می‌کند تا متن به فرمی تبدیل شود که مدل بتواند با آن کار کند. به عنوان مثال، جمله “سلام، حال شما چطور است؟” به [‘سلام’, ‘,’, ‘حال’, ‘شما’, ‘چطور’, ‘است’, ‘?’] توکنیزه می شود.
نرمال‌سازی: این شامل تبدیل متن به فرم استاندارد، مانند تبدیل تمامی کاراکترها به حروف کوچک، حذف نشانه‌گذاری و مدیریت کاراکترهای خاص می‌شود. نرمال‌سازی اطمینان می‌دهد که داده‌ها یکنواخت هستند.
کدگذاری: توکن‌ها سپس به نمایش‌های عددی (امبدینگ) تبدیل می‌شوند که مدل می‌تواند پردازش کند. هر توکن به یک وکتور در فضای با ابعاد بالا نگاشت می‌شود.
پدینگ و ترانکیشن: برای مدیریت طول‌های متغیر دنباله‌های ورودی، از پدینگ برای اطمینان از اینکه همه ورودی‌ها طول یکسانی دارند استفاده می‌شود. ترانکیشن برای قطع دنباله‌هایی که از طول حداکثری مدل تجاوز می‌کنند به کار می‌رود.
مدیریت زمینه: در مورد ورودی‌های متنی، مدل زمینه را از تعاملات قبلی پردازش و به خاطر می‌سپارد. این برای حفظ انسجام در مکالمات چند نوبتی حیاتی است.
ما در این سایت قصد داریم مفاهیم هوش مصوعی را در قالب یک پروژه علمی بسیار جذاب و متن باز به مخاطبان خود آموزش دهیم. برای اطلاعات بیشتر به صفحه پروژه بزرگ شبیه‌سازی هوش مصنوعی انسانی: قدم به قدم با کدینگ پای مراجعه کنید. همان طور که در این صفحه توضیح دادیم برای داشتن یک مدل زبانی اختصاصی نیاز به اطلاعات ورودی از یک شخص خاص داریم. این اطلاعات پس از اقدامات اولیه می بایست به مدل زبانی داده شود که توانایی خوبی در شبیه سازی آن شخص داشته باشد. مدل هایی که بتوانند این مهم را برای ما فراهم کنند مدل هایی همچون GPT و BERT هستند. همان طور که می دانید در حال حاضر بهترین مدل زبانی GPT-4 می باشد. اما متاسفانه به صورت رایگان در دسترس نیست و باید از مدل های زبانی رایگان مثل BERT یا GPT-2 استفاده نمود.
ChatGPT نمایانگر پیشرفتی قابل توجه در زمینه پردازش زبان طبیعی است که با بهره‌گیری از قدرت مدل‌های ترانسفورمری متن‌هایی شبیه به انسان تولید می‌کند. درک الگوریتم‌های زیربنایی، انواع اطلاعات ورودی که پردازش می‌کند و تکنیک‌های پیش‌پردازش مرتبط، دید جامعی از نحوه عملکرد ChatGPT فراهم می‌کند. همانطور که فناوری هوش مصنوعی به پیشرفت ادامه می‌دهد، مدل‌هایی مانند ChatGPT نقش مهم تری در کاربردهای مختلف، از پشتیبانی مشتری تا نویسندگی خلاقانه و فراتر از آن ایفا خواهند کرد.
