مدل زبانی GPT چیست

مدل زبانی GPT چیست

-مدل زبانی GPT مخفف عبارت Generative Pre-trained Transformer است و یک مدل پرکاربرد پردازش زبان طبیعی است که توسط شرکت OpenAI توسعه داده شده است.

این مدل ابتدا مجموعه داده‌های بزرگی مانند ویکی‌پدیا و کتاب‌های الکترونیکی مشاهده کرده و آموزش داده می‌شود و سپس برای انجام وظایف مختلف در زمینه پردازش زبان طبیعی به کار گرفته می‌شود. مدل GPT از معماری شبکه عصبی transformer و یادگیری عمیق استفاده می کند و با آموزش روی مجموعه داده های بزرگ، امکان تولید دنباله های متنی طبیعی و پاسخ به سوالات را با دقت بالا دارد.

این مدل به دلیل تعداد زیاد پارامترها و توانایی تولید متون طبیعی و قابل فهم، در بسیاری از وظایف پردازش زبان طبیعی شامل ترجمه ماشینی، خلاصه سازی، پاسخگویی به سوالات و تولید متن فارسی و انگلیسی، بهترین عملکرد را داشته است. به تعداد این پارامترها به بیش از ۱۷۵ میلیارد می‌رسد.

کیفیت این مدل به قدری خوب است که تشخیص دادن بین متنی که توسط انسان نوشته شده با متنی که توسط خود مدل تولید شده، بسیار دشوار می‌باشد و به همین دلیل، استفاده از آن مزایای و معایب خود را دارد و در سال های اخیر، برای حل مسائل مختلف در حوزه های مانند پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی و تولید متن طبیعی کاربرد داشته است.

تا کنون چهار نسخه از این مدل با نام‌های GPT، GPT-2، GPT-3 و GPT-4 معرفی شده‌اند که هر کدام دارای تعداد پارامترهای بیشتری نسبت به مدل قبلی دارند و قابلیت‌های پیشرفته‌تری را نیز شامل می‌شوند. GPT-4 آخرین نسخه این مدل است و در سال ۲۰۲۳ توسط شرکت OpenAI معرفی شده و توانایی درک و تولید متن و تصویر را دارد.

تاریخچه GPT

اولین نسخه مدل GPT توسط شرکت OpenAI در سال 2018 معرفی شد. قبل از معرفی این مدل،مدل‌های زبانی دیگر نیز وجود داشتند اما استفاده از فناوری transformer در این مدل باعث به وجود آمدن انقلابی در پردازش زبان طبیعی شد. این نسخه با وجود ۱۳۴ میلیون پارامتر، به عنوان یکی از موفق‌ترین مدل‌های زبانی در آن زمان شناخته شد.

بعد از آن در سال ۲۰۱۹، نسخه دوم این مدل با نام GPT-2 معرفی شد. این نسخه دارای ۱.۵ میلیارد پارامتر بود که باعث شگفتی و اعجاب جهان علم شد. به دلیل نگرانی‌های امنیتی و امکان سوء استفاده از این فناوری به دلیل شباهت زیاد متن ها به متن‌های تولید شده توسط انسان، به صورت مجدود منتشر شدو نسخه‌هایی با کیفیت پایین‌تر در اختیار عموم قرار گرفت.

در سال 2020، نسخه سوم GPT با نام  GPT-3  معرفی شد. این نسخه دارای ۱۷۵ میلیارد پارامتر بزرگ‌ترین مدل زبانی تا آن زمان بود. . این مدل توانایی تولید متن با کیفیت بسیار بالا، ترجمه ماشینی، پاسخگویی به سوالات و دیگر وظایف پردازش زبان طبیعی را داشت و به عنوان یکی از بهترین مدل‌های زبانی در دنیا شناخته شد.

مدل زبانی GPT-3، که در سال 2020 معرفی شد، بیشترین توانایی را در میان مدل های GPT دارد. این مدل می تواند به خوبی پیچیدگی های زبانی را درک کند و توانایی تولید متن بسیار طبیعی و مشابه با متن های نوشته شده توسط انسان ها را دارد. GPT-3 می تواند از جملات ساده تا متون بلند و پیچیده را با کیفیت بالا تولید کند.

آخرین نسخه از GPT که در سال 2023 منتشر شده GPT-4 نام دارد و دارای 2.5 تریلیون پارامتر است. این نسخه نسبت به نسخه‌های قبلی توانایی‌های بیشتر و پیشرفته‌تری دارد، مانند درک تصاویر، حافظه طولانی‌تر، پشتیبانی بهتر از زبان‌های مختلف و مقاومت بالاتر در برابر فریب. در کل هر نسخه از GPT به طور معمول در کاربردهای مختلفی عملکرد خوبی دارد و با افزایش اندازه و پیچیدگی مدل‌ها، عملکرد آن‌ها نیز به طور معمول بهتر شده و افزایش می‌یابد.

GPT چگونه کار می‌کند

ایده اصلی GPT این است که یک شبکه عصبی بزرگ را از قبل بر روی مجموعه بزرگی از داده های متنی آموزش دهیم و سپس شبکه را بر اساس یک وظیفه پردازش زبان طبیعی خاص مانند ترجمه زبان، پاسخ به سؤال یا متن تنظیم کنیم. این حوزه پردازش زبان طبیعی را متحول کرده و فرصت‌های جدیدی را برای تولید متن با کیفیت بالا ایجاد کرده است.

GPT در دو مرحله آموزش داده می‌شود

پیش‌آموزش (Pre-training) :

در این مرحله، مدل بر روی یک مجموعه بزرگ از داده‌های متنی موجود در اینترنت آموزش داده می‌شود. در این مرحله از رویکرد یادگیری  Self-Attentionیا خود توجه استفاده می‌شود. هدف از این مرحله یادگیری ساختار زبان و ارتباط موجود بین کلمات است. در این مدل،آموزش به گونه‌ای انجام داده می‌شود که بتواند کلمه بعدی یک جمله را پیش‌بینی کند. به این ترتیب، GPT یاد می‌گیرد که جملات منطقی و گرامری درست تولید کند. این رویکرد‌ها به مدل کمک می‌کنند تا بتواند روی کلمات مهم در جمله تمرکز کند و با توجه به آن‌ها پاسخ مناسب را تولید کند.

آموزش روی کاربرد خاص (Fine-tuning):

پس از تکمیل پیش‌آموزش، مدل روی یک مجموعه داده کوچکتر و با کاربرد و وظیفه خاص آموزش داده می‌شود. این وظایف می‌تواند پاسخ به سوالات یا تولید متن از روی عکس‌ها یا موارد دیگر باشد. در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده، می‎‌تواند بیاموزد که چگونه پاسخ سوالات را بدهد یا متن‌ها را ترجمه کند.

بعد از آموزش، GPT می‌تواند متن طبیعی جدیدی را بر اساس داده‌های قبلی تولید و با پیش‌بینی الگوهای زبانی به صورت خودکار متن را تولید کند.

جایگزین های GPT

تا کنون هیچ مدل دیگری که بتواند به طور کامل جایگزین GPT شود، معرفی نشده است. با این حال، در حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، چندین مدل برتر دیگر نیز وجود دارد که می‌توانند بسیاری از وظایف را به خوبی انجام دهند. برخی از این مدل‌ها عبارتند از:

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : یک مدل مبتنی بر Transformer است که توانایی درک مفاهیم را دارد و برای بسیاری از وظایف پردازش زبان طبیعی مفید است. BERT دارای قابلیت‌های مشابه با GPT است، اما در کل به دلیل استفاده از آموزش دو جمله‌ای و توجه به کلمات مشابه در جملات، توانسته است پیشرفت زیادی کند.
• XLNet : یک مدل مبتنی بر Transformer است که علاوه بر مزایای BERT در مورد یادگیری دو جمله‌ای، از ساختار مختلفی استفاده می‌کند که می‌تواند اطلاعات بیشتری در مورد رابطه بین کلمات و جملات بدست آورد. این مدل بر پایه ترکیبی از روش‌های self-attention و permutation می‌باشد.
• RoBERTa : مدل بسیار قدرتمند و بهبود یافته BERT است که از داده‌های بیشتر و تنظیمات بهینه‌تری برای آموزش استفاده می‌کند. برتری اصلی این مدل نسبت به BERT، دقت بالاتر آن در پیش‌بینی ساختار جملات و کلمات است.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) : یک مدل زبانی چند منظوره است که از الگوریتم‌های unsupervised و supervised استفاده می‌کند و برای وظایف مختلفی مانند ترجمه، سوال و پاسخ، تولید متن خودکار و … مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• ELECTRA (Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately)  : یک مدل پیشرفته برای یادگیری با تأکید بر دقت در پردازش زبان است. این مدل بر روی تشخیص بروز مسئله و تعمیم دادن دانش استفاده متمرکز می‌شود.
• Bing Chat : یک نسخه هوش مصنوعی از موتور جستجوی بینگ است که بر اساس مدل GPT کار می‌کند و با آن می‌توان در وب جستجو کرد.
• Google Bard : یک چت‌بات جستجوگر گوگل که از دو مدل زبانی LaMDA و PaLM استفاده می‌کند. این چت‌بات در ریاضیات و عملیات منطقی نسبت به GPT بهتر عمل می‌کند.
• Alexa 20B : آمازون AlexaTM 20B را منتشر کرده است، یک مدل sequence2sequence چند زبانه در مقیاس بزرگ می‌باشد که از فناوری یادگیری ماشینی Few-Shot Learning (FSL) پشتیبانی می کند و 20 میلیارد پارامتر دارد. این مدل می‌تواند متن تولید کند و به زبان های مختلف از جمله انگلیسی، اسپانیایی، عربی، فرانسوی، هندی، ژاپنی، پرتغالی، ایتالیایی ترجمه کند.
• ChatGPT : یک چت‌بات هوش مصنوعی می‌باشد که بر اساس مدل GPT-3.5 ساخته شده است. این  چت‌بات می‌تواند گفت‌وگوی طبیعی و منطقی انجام دهد.

 همه این مدل ها دارای ویژگی ها و قابلیت های خاص خود هستند و با توجه به نیاز شما، ممکن است هر یک از آنها برای شما مناسب باشد.

کاربردهای GPT

• تولید محتوا با کیفیت بالا: از GPT-4 می‌توان به عنوان یک ابزار قدرتمند برای تولید متن با کیفیت بالا در حوزه‌های مختلف استفاده کرد. با استفاده از این ابزار میتوان در زمینه رسانه‌های اجتماعی، خبرنگاری، تبلیغات و غیره محتوا تولید کرد. همچنین می‌توان در مورد موضوعات مختلف، مقالات، داستان‌ها، شعر و محتوای دیگری را ایجاد کرد.
• پرسش و پاسخ: GPT-4 می‌تواند در پرسش و پاسخ در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرد، از جمله در حوزه‌های پزشکی، حقوقی ،علمی، فنی، تاریخی و غیره
• تحلیل متن: از کاربردهای دیگر GPT-4 می‌تواند تحلیل متن و استخراج اطلاعات مفید باشد مانند تحلیل احساسات، تحلیل خبرها و غیره.
• انجام وظایف خلاقانه و همکارانه در نوشتار فنی و ادبی از جمله ساخت آهنگ، نوشتن فیلمنامه یا یادگیری سبک نوشتاری کاربر
• پردازش تصویر و درک تصاویر که به عنوان یک ورودی جدید برای تولید متن استفاده می‌شود
• توسعه کد برنامه‌نویسی: این مدل می‌تواند در توسعه کد برنامه‌نویسی مورد استفاده قرار بگیرد و مشکلات مربوط به آن کد را برطرف کند.
• پشتیبانی مشتری: GPT-4 همچنین می‌تواند به عنوان یک ربات چت یا پشتیبانی مشتری مورد استفاده قرار بگیرد و سوالات کاربران را پاسخ دهد.
• آموزش و یادگیری: GPT-4  به عنوان یک ابزار آموزشی به کار می‌رود. به این صورت که مفاهیم را کامل توضیح می‌دهد تا بهتر درک شود.

البته این موارد کامل نیست و ممکن است کاربردهای دیگری نیز برای GPT-4 وجود داشته باشد. همچنین باید بدانید که GPT-4 هنوز در حال توسعه است و قابل دسترسی عموم نیست. فقط کاربران ChatGPT Plus یا برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان که در لیست انتظار API GPT-4 قرار دارند می‌توانند از آن استفاده کنند.

چگونگی عضو شدن در لیست انتظار API GPT

باید از طریق وب‌سایت OpenAI یک درخواست برای عضو شدن در لیست انتظار API GPT-4 ثبت کنید. به همین منظور، شما باید ابتدا یک حساب کاربری در وبسایت OpenAI ایجاد کنید. سپس، نام، نام خانوادگی، ایمیل، نام شرکت و شناسه سازمان خود را وارد کنید. همچنین باید در مورد اینکه هدف شما از اینکه میخواهید از GPT-4 استفاده کنید و ایده‌های خاصی که می‌خواهید با آن پیاده‌سازی کنید را توضیح دهید. باید به این نکته توجه کنید که دسترسی API به معنای تأیید استفاده نیست و شما باید  سیاست‌های امنیتی OpenAI را نیز رعایت کنید.

در حال حاضر دسترسی API برای توسعه‌دهندگانی که در OpenAI Evals مشارکت می‌کنند و بررسی‌های مدل استثنایی را ارائه می‌دهند، توسط OpenAI اولویت بندی می‌شود. OpenAI Evals یک پلتفرم است که در آن محققان و توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل GPT-4 را بر اساس معیارهای مختلف ارزیابی کنند و بازخوردهای خود را به این شرکت ارائه دهند. با شرکت در OpenAI Evals، شما کمک می‌کنید تا این مدل بهتر شود و به ازای این بازخوردها و کمک‌ها، در اولویت بالاتری برای دسترسی به Api قرار می‌گیرید.

هزینه امکانات GPT-4

تمام امکانات GPT-4 رایگان نیست و با توجه به اینکه از طریق ChatGPT Plus یا API به آن دسترسی داشته باشید، گزینه های قیمت گذاری متفاوتی وجود دارد. هزینه برای استفاده از GPT-4، بر اساس تعداد توکن‌هایی که در درخواست‌های خود به API می‌فرستید محاسبه می‌شود. توکن‌ها قطعاتی از کلمات هستند که برای پردازش زبان طبیعی به کار برده می‌شوند. هر 1000 توکن حدود 750 کلمه است.

قیمت ها بین محدوده 0.03 تا 0.12 دلار به ازای هر هزار توکن بر اساس طول زمینه متغیر است. قیمت هر 1000 توکن هم بستگی به مدل و اندازه پنجره زمینه دارد. پنجره زمینه به تعداد توکن‌هایی گفته می‌شود که مدل می‌تواند در یک درخواست در نظر بگیرد. در کل دو اندازه پنجره برای مدل‌های GPT-4 وجود دارد: 8K و 32K . حدود قیمت هر 1000 توکن برای مدل‌های GPT-4 با پنجره 8، 0.03دلار و برای مدل‌های GPT-4 با پنجره32، 0.06  دلار است.

ChatGPT Plus، که در ارائه پاسخ سریعتر است، با هزینه 20 دلار در ماه راه‌اندازی شد. هزینه در حال اجرا مانند ارتقاء سخت افزار و ویژگی‌های اضافه بالاست و به همین علت، OpenAI برای مدل های زبان GPT-4 هزینه می گیرد. با این حال، این شرکت جزئیات زیادی در مورد GPT-4 با عموم به اشتراک نگذاشته است.

GPT  هم مانند سایر فناوری ها و مدل‌ها مزایا و معایبی دارد و از این فناوری می‌تواند به درستی استفاده شود و یا از آن سوء استفاده شود.

مزایا

– GPT به دلیل استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ، دقت بالایی در پردازش زبان طبیعی دارد و در بسیاری از کاربردهای زبانی مانند تولید متن خودکار، ترجمه ماشینی و پاسخ به سوالات، موفقیت‌آمیز بوده است.

– GPT به دلیل پوشش گسترده از مباحث زبانی، قابلیت استفاده در بسیاری از فیلدهای زبانی را دارد و می‌تواند با زمینه ها و حوزه های مختلف سازگار شود.

– GPT با توجه به نوع کاربرد می‌تواند با پارامترهای مختلفی تنظیم شود و برای تولید متن‌هایی با طول و کیفیت مشخص، قابل استفاده است.

– یکی از مزایای این مدل این است که می‌تواند متون مختلف روان، منسجم و مرتبط تولید کند.

– این مدل همچنین می تواند چندین کار را با کمترین تنظیم یا نظارت انجام دهد.

– داشتن خلاقیت و استدلال برای تولید متون بدیع از کاربردها و مزایای جالب GPT است

معایب

– نیاز به منابع پردازشی قدرتمند به دلیل حجم بالای داده‌های مورد استفاده و پیچیدگی مدل‌های GPT

– نیاز به مجموعه داده‌های بسیار بزرگ برای آموزش این مدل

– ممکن است متن‌های تولیدشده توسط مدل GPT، دارای تکرار عبارات و جملات خسته کننده باشند. یا متون نادرست، غیرقابل اعتماد یا گمراه کننده ای تولید کند واقعی یامنطقی نباشد. این مشکل با تنظیم پارامترهای مدل و یا ترکیب آن با روش‌های دیگر، حل می‌شود.

– نیاز به آموزش مجدد مدل با داده‌های مرتبط به کاربرد مورد نظر چرا که دنیا به سرعت در حال تغییر است.

– امکان سوگیری، تعصب یا تبعیض به دلیل استفاده از داده های زیاد و متفاوت

– امکان وجود چالش های اخلاقی، اجتماعی و قانونی مانند سرقت ادبی، حریم خصوصی، مسئولیت پذیری و مقررات

– تأثیرات منفی بر ارتباطات، آموزش و شناخت انسان با کاهش تفکر انتقادی و اصالت

به طور کلی، GPT به دلیل دقت و گستردگی عملکرد و قابلیت پیکربندی، در بسیاری از کاربردهای زبانی مفید است، اما استفاده از این مدل‌ها باید با دقت و توجه به مسائل امنیتی و حریم خصوصی انجام شود.

 موسیقی و GPT  

استفاده از مدل‌های زبانی مانند GPT برای ساخت موسیقی، یک روش نوین برای خلق آثار هنری است. این روش به عنوان تولید خودکار موسیقی شناخته می‌شود. برای ساخت موسیقی با استفاده از GPT، معمولاً از روش‌هایی مانند ارائه یک شرح کوتاه از نوع موسیقی یا عناوین و توصیف‌های کوتاهی برای قطعات موسیقی استفاده می‌شود. همچنین می‌توانید یک سری از نت‌ها و آکوردهای پایه را به عنوان ورودی به مدل بدهید. سپس، مدل با توجه ورودی‌هایی که دریافت کرده است، نت‌های بعدی و آکوردها را تولید خواهد کرد. این کار می‌تواند منجر به خلق موسیقی‌های زیبا و متفاوتی شود.

مثالی از کار با GPT  برای موسیقی  ارائه یک شرح کوتاه از نوع موسیقی مورد نظر، مانند موسیقی آرامش‌بخش با ساز پیانو، می‌باشد. در این حالت، GPT با توجه به متن ارائه شده، می‌تواند یک ملودی و یا ترکیبی از آکورد‌ها و نت‌های موسیقی را تولید کند.

همچنین، می‌توان با عناوین و توصیف‌های کوتاهی برای قطعات موسیقی،از GPT برای تولید قطعات کوتاه موسیقی استفاده کرد. به عنوان مثال، عنوان (رقص آخر شب) را برای قطعه‌ای از موسیقی ارائه کنید، GPT  یک قطعه موسیقی را با توجه به این عنوان تولید می‌کند.

در کل، استفاده از GPT برای ساخت موسیقی، هنرمندانه و خلاقانه است و نیاز به توجه و ذوق خاصی دارد. به دلیل محدودیت‌های GPT در تولید متن، می‌توان آن را با سایر روش‌ها و ابزارهای ساخت موسیقی برای بهبود کیفیت و دقت تولید موسیقی به کار برد. به طور کلی در حوزه موسیقی از GPT برای کاربردهای زیر استفاده می‌شود:

– ایجاد و تولید اشعار برای آهنگ ها بر اساس یک هنرمند یا موضوع خاص

– تولید ملودی ها و پیشرفت های آکورد برای آهنگ ها بر اساس یک سبک یاساز

– تولید کل ترکیب بندی ها بر اساس یک ژانر یا حالت خاص

– گسترش بخش های موسیقی موجود با ادامه الگو

– تجزیه و تحلیل موسیقی و بررسی یا مقایسه بر اساس یک آهنگ، هنرمند یا سبک خاص

استفاده از GPT برای ساخت موسیقی، یکی ابزار جدید و شگفت‌انگیز برای صنعت موسیقی است. با این حال، این یک نرم افزار آهنگسازی و یا جایگزینی برای خلاقیت انسان نیست. می توان از آن به عنوان یک ابزار الهام بخش یا ابزاری برای تولید ایده های جدید استفاده کرد، اما کیفیت خروجی به ورودی و کاربردآن بستگی دارد.

برنامه نویسی و GPT

از مدل زبانی GPT به عنوان یک ابزار برای برنامه‌نویسی است که کیفیت و سرعت توسعه برنامه را افزایش می‌دهد. از این مدل می‌توان برای تولید کد برنامه، توضیحات و مستندات و… استفاده کرد. در ادامه، مواردی که از GPT در برنامه‌نویسی استفاده می‌شود شرح می‌دهیم:

1. تولید قطعه کد برنامه: با وجود اینکه GPT برای تولید متن به کار می‌رود، اما می‌تواند ابزاری برای تولید کدهای برنامه نیز باشد. به عنوان مثال، می‌توان یک توصیف کوتاه از یک برنامه را به مدل ارائه داد  تا با زبان های برنامه نویسی محبوب مانند جاوا اسکریپت، پایتون، سی شارپ، پی اچ پی و جاوا بر اساس درخواست زبان طبیعی، کد مرتبط با آن را ایجاد کند.
2. تولید توضیحات و مستندات: GPT می‌تواند برای تولید توضیحات و مستندات برنامه نوشته شده نیز مورد استفاده قرار گیرد. کافی است یک توصیف کوتاه از یک قابلیت یا ویژگی مورد نظر را ارائه دهید، سپسGPT توضیحات و مستندات مربوط به آن را تولید می‌کند.
3. تکمیل خودکار کد: شما می‌توانید برای تکمیل کد خود ازGPT استفاده کنید. به این صورت که قسمتی از کد را نوشته، بعد از آن GPT می‌تواند کد را تکمیل کرده و کد جدید را تولید کند.
4. آموزش و اشکال زدایی: می‌تواند قطعه کد مورد نظر را اشکال زدایی کرده یا بر اساس یک سوال آن را توضیح دهد.
5. تولید اسکریپت های bash یا قالب های زیرساخت به عنوان کد در JSON یا YAML بر اساس مشخصات زبان طبیعی
6. ایجاد فلوچارت: همینطور می‌تواند فلوچارت ایجاد کند بر اساس توصیف زبان طبیعی منطق یا الگوریتم

با این حال، برای استفاده موفق از GPT در برنامه‌نویسی، باید دانش و تجربه لازم در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق و همچنین توانایی تفسیر و بررسی درست خروجی GPT را داشته باشید.

در کل، GPT یکی از مدل‌های پرکاربرد در زمینه پردازش زبان طبیعی است و با به کار بردن پکیج‌های موجود می‌توان به راحتی از آن برای برنامه‌نویسی استفاده کرد.