وقوع انقلاب هوش مصنوعی در تولید متن نزدیک است/ معرفی GPT-۴ و قدرت آن

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.

کد خبر: ۶۰۸۴۵۷

تاریخ: ۰۳ بهمن ۱۴۰۱ - ۰۸:۴۴

به گزارش پایگاه خبری صراط به نقل از فارس، 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 رسانه‌های 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 داده‌های موجود از اینترنت را می‌گیرد و برای تولید حجم زیادی از متن، آموزش داده می‌شود. GPT-۳ نسل سوم این فناوری است.

مدل GPT-۳ مانند دستیار‌های صوتی سیری یا الکسا، فقط در مقیاس بسیار بزرگتر عمل می‌کند. به جای اینکه از الکسا بخواهید آهنگ مورد علاقه شما را پخش کند یا سیری متنی را برایتان تایپ کند، می‌توانید از GPT-۳ بخواهید که یک کتاب الکترونیکی کامل را تنها در چند دقیقه بنویسد یا در کمتر از یک دقیقه ۱۰۰ ایده برای پست رسانه‌های اجتماعی ایجاد کند. تنها کاری که کاربر باید انجام دهد این است که درخواستی مانند «یک مقاله ۵۰۰ کلمه‌ای 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-۳ از زمان انتشار عمومی، کاربرد‌های تجاری زیادی پیدا کرده است. شرکت‌ها از آن برای خلاصه سازی متن، ترجمه زبان، تولید کد و تقریباً هر کار نوشتاری استفاده می‌کنند.

در حالی که بدون شک توانایی GPT-۳ برای ایجاد متن‌های بسیار خوانا و نوشته شده شبیه انسان چشمگیر است، اما هنوز کامل نیست. در مورد متن‌های طولانی‌تر مشکلات ظاهر می‌شوند، به خصوص وقتی صحبت از موضوعات پیچیده‌ای 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 می‌شوند که نیاز به اصلاح توسط نویسنده انسانی دارند. به بیانی ساده، GPT-۳ جایگزین کاملی برای نویسندگان یا کدنویسان انسانی نیست؛ در عوض، GPT-۳ باید به عنوان یک دستیار در نظر گرفته شود.

GPT-۳ و GPT-۴ از جدیدترین ابزار‌ها برای توسعه و بهبود هوش مصنوعی هستند. هر دو قابلیت‌های پیشرفته‌ای برای پردازش زبان طبیعی ارائه می‌دهند، اما تفاوت‌های 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 ۱۰ برابر بزرگ‌تر از سایر مدل‌های زبان مولد هستند.

موارد استفاده از GPT

GPT قابلیت استفاده در طیف وسیعی از برنامه‌های کاربردی را دارد:

ایجاد محتوا: مدل‌های GPT می‌توانند 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-۴ (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 صلاحیت‌های اصلی نرم افزار GPT ظرفیت آن در درک گفتار از جمله سوالات است. علاوه بر این، بسته به نیاز کاربر، می‌تواند پاسخ‌های دقیق یا توضیحات مفصلی را ارائه دهد. این بدان معناست که خدمات مشتری و صنایع پشتیبانی فنی را می‌توان به طور قابل توجهی از طریق راه حل‌های مجهز به GPT-۴ بهبود بخشید.

ترجمه ماشینی: کار‌های ترجمه زبان که توسط نرم افزار مجهز به GPT انجام می‌شود، فوری و دقیق هستند. با آموزش هوش مصنوعی روی مجموعه داده‌های بزرگ (از مطالب ترجمه شده قبلی) می‌توان دقت و روان بودن را بهبود بخشید.

ایمنی مبتنی بر هوش مصنوعی: از آنجایی که GPT قادر به تشخیص فوق العاده سریع متن است، می‌توان از آن برای شناسایی هر شکلی از زبان استفاده کرد. به همین دلیل می‌توان از آن برای شناسایی و علامت گذاری انواع خاصی از ارتباطات بهره برد؛ بنابراین می‌توان 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 می‌تواند به طرز باورنکردنی هوشمند شود؛ بنابراین امکان ایجاد دستیار‌های مجازی یادگیری ماشین را فراهم می‌کند که به متخصصان برای انجام وظایف خود کمک می‌کند. به عنوان مثال، یک هوش مصنوعی محاوره‌ای در صنعت مراقبت‌های بهداشتی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌های بیمار جهت پیشنهاد تشخیص و گزینه‌های درمانی استفاده شود.

ایجاد اپلیکیشن: هوش مصنوعی GPT قادر به ایجاد اپلیکیشن‌ها و ابزار‌های چیدمان با حداقل بازخورد انسان است.

تفاوت بین GPT-۳ و GPT-۴ چیست؟

نکته‌ای که باید در مورد مدل‌های هوش مصنوعی دانست این است که چگونه از پارامتر‌ها برای پیش بینی استفاده می‌کنند. پارامتر‌های یک مدل هوش مصنوعی فرآیند یادگیری را تعریف کرده و ساختار خروجی را ارائه می‌دهند. تعداد پارامتر‌ها در یک مدل هوش مصنوعی عموماً به عنوان معیار عملکرد استفاده می‌شود. هر چه پارامتر‌ها بیشتر باشد، مدل قدرتمندتر، روان‌تر و قابل پیش‌بینی‌تر است.

به عنوان مثال، زمانی که GPT-۱ در سال ۲۰۱۸ منتشر شد، ۱۱۷ میلیون پارامتر داشت. یک سال بعد GPT-۲ با ۱.۲ میلیارد پارامتر معرفی شد؛ در حالی که GPT-۳ این تعداد را به ۱۷۵ میلیارد افزایش داد. اندرو فلدمن، بنیانگذار و مدیرعامل Cerebras (شرکتی که با OpenAI شریک است) در سال ۲۰۲۱ اشاره کرد که GPT-۴ حدود ۱۰۰ تریلیون پارامتر خواهد داشت. این امر GPT-۴ را ۱۰۰ برابر قدرتمندتر از GPT-۳ می‌کند.

یکی از نقاط قوت کلیدی GPT-۴ توانایی آن در درک و تولید طیف گسترده‌ای از متن زبان طبیعی، از جمله زبان رسمی و غیر رسمی است. این باعث می‌شود که برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها مانند ترجمه زبان، خلاصه سازی متن و پاسخ به سؤال مفید باشد. GPT-۴ همچنین قادر به یادگیری از طیف گسترده‌ای از منابع داده است، به این معنی که می‌توان آن را برای وظایف و حوزه‌های خاص تنظیم کرد که این مدل را بسیار متنوع و سازگار می‌کند.

این مدل علاوه بر توانایی‌های پردازش زبان، پتانسیل استفاده برای کار‌های دیگر مانند تولید تصویر و ویدئو را نیز دارد. GPT-۴ بر اساس معماری ترنسفورمر ساخته شده که برای انواع وظایف یادگیری ماشین، از جمله بینایی کامپیوتر، موثر است.

آیا GPT-۴ انسان را کنار خواهد زد؟

با وجود وعده‌ای که توسعه دهنددگان GPT-۴، 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 می‌شود که قدرت محاسباتی بسیار بیشتری نسبت به مدل قبلی خود دارد و تراز بهبود یافته احتمالاً GPT-۴ 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 می‌کنند؛ در سال‌های آینده شاهد استفاده گسترده از ابزار‌های هوش مصنوعی در تقریباً هر بخش تجاری خواهیم بود.