چت جی پی تی یکی از نوآوری‌های معجزه‌آسای قرن 21 است. این ابزار که توسط OpenAI (یک آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی پیشرو) توسعه یافته است، نشان‌دهنده یک جهش قابل‌توجه در زمینه پردازش زبان طبیعی است.
OpenAI، از محققان نخبه حوزه هوش مصنوعی برای پیش‌برد اهدافش استفاده می‌کند و هدفش اطمینان از سودمندی هوش مصنوعی (AGI) برای تمام بشریت است. OpenAI به‌طور مداوم مرزهای آنچه را که با وجود هوش مصنوعی ممکن شده جابجا کرده است. چت جی پی تی از یک مدل یادگیری ماشینی به نامGPT (Generative Pretrained Transformer) استفاده می‌کند که بر اساس مجموعه وسیعی از متن‌های اینترنتی آموزش داده شده است.
این ابزار برای تولید متنی شبیه به متن‌های تولیدشده به دست انسان طراحی شده است. چت جی پی تی می‌تواند انواع مختلفی از وظایف زبانی را انجام دهد؛ از نوشتن مقاله، شعر و داستان‌های خلاقانه گرفته تا پاسخ به سؤالات، ارائه توضیحات و حتی تولید کدهای کامپیوتری. در ادامه با این معجزه قرن 21 که آینده هوش مصنوعی را متحول کرده است، بیشتر آشنا خواهیم شد. در ضمن مطلب دیگر ما درباره آموزش چت جی پی تی را بخوانید.
تاریخچه توسعه چت جی پی تی؛ بررسی شجره‌نامه GPT4
حرکتOpenAI به سمت مدل‌های زبانی AI در ژوئن 2018 و با GPT-1 (the original generative pre-trained transformer) آغاز شد. GPT-1 با 117 میلیون پارامتر، گام مهمی در ایجاد مدل‌های زبانی است و می‌تواند متن‌های منسجم و متنوع ایجاد کند. GPT-1 علی‌رغم توانایی‌اش، در زمینه تولید متون طولانی‌تر و سازگار با زمینه مباحث ارائه‌شده به آن، محدودیت‌هایی داشت.
OpenAI با تشخیص پتانسیل بهبود این مدل اول، GPT-2 را در فوریه 2019 منتشر کرد. این مدلْ ارتقای قابل‌توجهی داشت؛ پارامترهایش به 1.5 میلیارد رسیده بود و بر روی مجموعه داده‌ای 10 برابر بزرگتر از مدل قبلی خود آموزش داده شد. GPT-2، قابلیت‌های بهبود‌یافته تولید متن را ارائه داد و می‌توانست وظایف متنوع‌تر و ظریف‌تری را انجام دهد. با این حال، نگرانی‌ها در مورد استفاده نادرست از این مدل باعث شد که OpenAI در ابتدا از ارائه نسخه کامل خودداری کند و این امر بر تعهد آزمایشگاه به استقرار اخلاقی هوش مصنوعی تاکید داشت.
درس‌های GPT-1 و GPT-2 با ایجاد GPT-3 در ژوئن 2020 به اوج خود رسید. با وجود 175 میلیارد پارامتر، GPT-3 به معجزه مهندسی هوش مصنوعی تبدیل شد. این نوزاد زیبا و باهوش توانایی بی‌سابقه‌ای از خود نشان داد و توانایی‌هایش از تولید متنی شبیه به متون تولیدشده توسط انسان و خلق شعر و داستان‌های کوتاه تا نوشتن تحقیقات دانشگاهی متغیر بود. علاوه‌بر‌این،GPT-3 توانایی انجام وظایفی را از خود نشان داد که به صراحت در مورد آنها آموزش ندیده بود، درواقع بحث بر سر چیزی به نام few-shot learning بود.
GPT-4 و تفاوت آن با GPT3؛ فیل و فنجان!
آنچه گفتیم اصل و نسب GPT-4 بود. GPT-4 از الگوریتم‌های آموزشی پیشرفته، مجموعه داده‌های توسعه‌یافته و معماری مدل اصلاح‌شده استفاده می‌کند. بنا به اطلاعاتی که تاکنون ارائه شده،GPT-4 دارای 170 تریلیون پارامتر است، در حالی که GPT-3 تنها 175 میلیارد پارامتر دارد. این تفاوت تقریباً به معنای هزار برابر شدن تعداد پارامترها است که نشان‌دهنده بهبود قابل‌توجهی در ظرفیت یادگیری و احتمالاً عملکرد GPT-4 است.
در مدل‌های یادگیری ماشینی، تعداد پارامترها نشان‌دهنده توانایی مدل در یادگیری و نمایش الگوهای پیچیده است. پس به طور ساده، پارامترهای بیشتر می‌تواند به منزله درک بهتر باشد. با این حال، تعداد پارامترها تنها نمی‌تواند معیاری برای اندازه‌گیری قدرت یا کارایی یک مدل باشد. کیفیت داده‌های آموزشی، بهینه‌سازی فرآیند یادگیری، معماری مدل و همچنین تنظیم دقیق آن برای وظایف خاص نیز نقش‌های مهمی دارند.
با وجود این، افزایش هزار برابری پارامترها احتمالاً به بهبودهای قابل‌توجهی منجر خواهد شد. به عنوان مثال، GPT-4 ممکن است بتواند متن‌هایی روان‌تر و دقیق‌تر تولید و بازه گسترده‌تری از سبک‌ها و گویش‌ها را درک کند و وظایف زبانی پیچیده‌تری را به عهده بگیرد و حتی در قسمت‌های طولانی‌تر متن همچنان انسجام داشته باشد.
علاوه بر این، اشاره به کاربردهای احتمالی در زمینه‌هایی مثل ایجاد تصویر و ویدیو نشان می‌دهد که GPT-4 ممکن است فراتر از وظایف مبتنی بر متن پیش برود و از معماری ترانسفورماتور همه‌کاره‌اش برای مدیریت طیف وسیع‌تری از وظایف AI بهره ببرد.
معماری چت جی پی تی
چت جی پی تی بر اساس معماری ترانسفورماتور ساخته شده است. ترانسفورماتور در مقاله «توجه تنها چیزی است که نیاز دارید» معرفی شد و بر پردازش زبان طبیعی تاثیر قابل توجهی گذاشت. مکانیزم «توجه به خود» به ترانسفورماتور اجازه می‌دهد تا کل متن یک جمله ورودی را در نظر بگیرد.
داده‌های آموزشی برای چت جی پی تی شامل مجموعه وسیعی از متن‌های اینترنتی است اما باید توجه کرد که چت جی پی تی به اطلاعات خاصی درباره اسنادی که در مجموعه آموزشی‌اش وجود دارد دسترسی ندارد و نمی‌تواند به پایگاه‌های اطلاعاتی یا داده‌های شخصی دسترسی داشته باشد.
مجموعه زیادی از جملات به مدل داده می‌شود و این مدل یاد می‌گیرد که کدام نشانه بعدی را پیش‌بینی کند. این فرآیند به مدل کمک می‌کند تا دستور زبان و حقایق بسیاری را در مورد جهان یاد بگیرد هرچند همزمان می‌تواند سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی را نیز بیاموزد.
بعد از آموزش، مدل توسط OpenAI تنظیم می‌شود. این فرآیند تنظیم به مدل کمک می‌کند تا با وظایف خاص‌تر سازگار شود. برای تولید پاسخ‌ها، چت جی پی تی از ورودی کاربر استفاده می‌کند. این مدل نشانه‌ها یا کلمات بعدی را محاسبه و آنها را به ورودی اضافه می‌کند. این فرآیند تکرار می‌شود تا پاسخ کامل ایجاد شود یا به حد تعریف‌شده برسد. این فرآیند تکراری به چت جی پی تی امکان می‌دهد تا پاسخ‌های پیچیده و شبیه به انسان را ایجاد کند.
موارد استفاده و کاربرد چت جی پی تی
در بخش خدمات مشتری، چت جی پی تی بعنوان یک ابزار کارآمد در پاسخ‌گویی به سوالات متداول عمل می‌کند. این ابزار از طریق ارائۀ پاسخ‌های مناسب و سریع، تجربه‌ی مشتری را بهبود می‌بخشد و در عین حال فشار انجام کار تکراری روی انسان‌ها را کاهش می‌دهد. به عنوان مثال، یک شرکت تجارت الکترونیک ممکن است ربات چت جی پی تی را برای راهنمایی مشتریان در ردیابی سفارشات و یا درخواست محصولات استفاده کند.
بخش تولید محتوا هم به دلیل حضور ربات چت جی پی تی دچار تغییراتی شده است. نویسندگان و روزنامه‌نگاران از این مدل برای تهیه پیش‌نویس مقالات و تولید ایده‌های خلاقانه استفاده می‌کنند. شرکت‌های بازاریابی هم برای تولید محتوای تبلیغاتی و رسانه‌ای از هوش مصنوعی chatgpt کمک می‌گیرند.
در بخش آموزشی، این مدل به عنوان یک ابزار یادگیری تعاملی عمل می‌کند. چت جی پی تی می‌تواند مفاهیم پیچیده را توضیح دهد و به دانش‌آموزان در انجام تکالیف کمک کند. همچنین، این مدل برای یادگیری زبان بسیار کاربردی است.
دولوپرها هم از چت جی پی تی برای تولید کد استفاده می‌کنند. این اتفاق به تسریع روند توسعه نرم‌افزار کمک بزرگی می‌کند. شرکت‌های تحقیقاتی هوش مصنوعی از این مدل برای تولید و آزمایش فرضیه‌ها استفاده می‌کنند.
البته این همه ماجرا نیست و همین حالا که این چند خط را می‌خوانید هوش مصنوعی chatgpt در حال توسعه است. برای مثال چت ربات‌های سلامت روان که مکالمات درمانی ارائه می‌دهند و یا برنامه‌های داستان‌گویی تعاملی که روایت‌های شخصی‌سازی‌شده را ایجاد می‌کنند، به اشکال گوناگون ارائه می‌شوند.
نقاط قوت و محدودیت‌های چت جی پی تی
نقطه قوت اصلی چت جی پی تی در توانایی آن برای تولید متونی شبیه به متون انسان است. معماری ترانسفورماتور آن و آموزش گسترده روی متن‌های متنوع اینترنتی به این ابزار اجازه می‌دهد تا پاسخ‌های منسجم و زمینه‌مند تولید کند.
علاوه بر این، چت جی پی تی توانایی «یادگیری چند مرحله‌ای» را دارد و برای مثال با توجه به تعداد محدودی از مثال‌ها، می‌تواند وظایفی را انجام دهد که سطح قابل‌توجهی از انعطاف‌پذیری را در خود داشته باشد. همچنین قابلیت‌های چند زبانه و ماهیت یادگیری مستمر آن کاربردهایش را گسترش می‌دهد. بنا به همین ویژگی است که کاربرد هوش مصنوعی chatgpt خیلی متنوع است.
اما چت جی پی تی محدودیت‌هایی هم دارد. اگرچه به نظر می‌رسد که این مدل متوجه می‌شود و گفتگو می‌کند، اما واقعیت این است که چت جی پی تی به شیوه‌ای که انسان‌ها جهان را درک می‌کنند، جهان یا زمینه مباحث را درک نمی‌کند.
یک محدودیت دیگر پتانسیل چت جی پی تی برای سوگیری است. از آنجا که آموزش این ابزار بر اساس داده‌ها صورت می‌گیرد، این هوش مصنوعی ممکن است ناخواسته تعصبات موجود در متون را نیز تقلید کند.
در نهایت، گاهی اوقات چت جی پی تی ممکن است پاسخ‌های نادرست یا بی‌معنی بدهد. این محدودیت‌ها نشان می‌دهند که با وجود قدرت چت جی پی تی، باید به صورت مسئولانه از آن استفاده کرد.
ملاحظات اخلاقی و پیامدهای آینده چت جی پی تی
مدل‌های زبان هوش مصنوعی مانند چت جی پی تی، مسائل اخلاقی متعددی را ایجاد کرده‌اند. حریم خصوصی، ارائه اطلاعات غلط و فعالیت خودکاری از مهم‌ترین نگرانی‌ها هستند. این مدل مکالمات شخصی را ذخیره نمی‌کند و به داده‌های شخصی دسترسی ندارد، مگر آنچه در مکالمه ارائه شود. اما با وجود این باز هم نیاز به پروتکل‌های مدیریت داده قوی وجود دارد.
اطلاعات غلط یک نگرانی دیگر است. چت جی پی تی می‌تواند برای تولید داستان‌های باورپذیر اما غیردقیق یا انتشار محتوای مضر استفاده شود. این مورد نیازمند نظارت مستمر و قوانین دقیق است.
در زمینه فعالیت خودکار، همچنان که سیستم‌های هوش مصنوعی مانند چت جی پی تی پیچیده‌تر می‌شوند، سوالاتی در مورد قدرت تصمیم‌گیری و غیرانسانی‌شدن تعاملات مطرح می‌شود. باید اطمینان حاصل کنیم که این فناوری‌ها توانایی‌های انسان را افزایش می‌دهند و قرار نیست جایگزین آنها شوند.
با نگاه به آینده، چت جی پی تی گام مهمی به سمت ایجاد نرم افزارهای هوش مصنوعی پیچیده‌تر است. توسعه آن نشان می‌دهد که مدل‌های هوش مصنوعی به تدریج بیشتر در زندگی روزمره ما جا خواهند گرفت. اما این چشم‌انداز نیازمند رعایت اصول اخلاقی دقیق و اقدامات پیشگیرانه است. باید اطمینان حاصل کنیم که این نوآوری‌ها به صورت مسئولانه و عادلانه برای منفعت عمومی جامعه به کار گرفته شوند.
چت جی پی تی و نظرات اشخاص تاثیرگذار عرصه تکنولوژی
برای فهمیدن وسعت اثر چت جی پی تی بهتر است نگاهی داشته باشیم به نظر چند نفر از بزرگان عرصه تکنولوژی:
- Fei-Fei Li (استاد علوم کامپیوتر، دانشگاه استنفورد): چت جی پی تی این پتانسیل را دارد که روش تعامل ما با ماشین‌ها و ایجاد مکالمات انسان‌مانند با هوش مصنوعی را متحول کند.
- لیلیان پیرسون، مدیر عامل Data-Mania: چت جی پی تی ابزاری باورنکردنی برای تولیدکنندگان محتوا، بازاریابان و هر کسی است که می‌خواهد محتوایی با کیفیت بالا و جذاب تولید کند.
- هما عابدی، مدیر ارشد محصولات نرم افزاری هوش مصنوعی اینتل: چت جی پی تی قابلیت‌های چشمگیری را برای درک و تولید زبان طبیعی نشان داده است که برای توسعه برنامه های کاربردی پیشرفته هوش مصنوعی ضروری است.
- پرسی لیانگ، استاد علوم کامپیوتر، دانشگاه استنفورد: چت جی پی تی گام مهمی به سوی توسعه سیستم‌های پیشرفته‌تر پردازش زبان طبیعی است که می‌توانند کارهای پیچیده را بیاموزند و استدلال کنند.
- اندرو نگ، موسس DeepLearning.ai: چت جی پی تی یک فناوری جذاب است که پتانسیل تغییر روش ارتباط ما با ماشین‌ها را دارد.
- یوشوا بنجیو، استاد علوم کامپیوتر دانشگاه مونترال: ChatGPT این پتانسیل را دارد که روشی را که ما با زبان، ارتباطات و پردازش اطلاعات ارتباط برقرار می‌کنیم، متحول کند.
- دانیل فاجلا، مدیرعامل Emerj: چت جی پی تی، ابزاری قدرتمند برای خودکارسازی طیف وسیعی از وظایف، از خدمات مشتری گرفته تا تولید محتوا است.
نظر شما چیست؟ به نظرتان نرم افزارهای هوش مصنوعی مثل جی پی تی و میدجورنی و سایر این موارد برای چ کسانی مفید و موثر است؟
دیدگاه خود را بنویسید