چگونه ChatGPT از شبکه های عصبی برای پیش بینی متن و کشف بینش های جدید در مورد زبان انسان استفاده می کند
در دنیای هوش مصنوعی، یکی از چشمگیرترین دستاوردهای سال های اخیر توسعه ChatGPT بوده است، یک برنامه کامپیوتری که می تواند جملات و پاراگراف ها را به گونه ای بنویسد که به طرز قابل توجهی شبیه به روش نوشتن انسان است. در این مقاله، نحوه کار ChatGPT، نحوه استفاده از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی متن، و بینش‌های جدیدی که در ساختار زبان انسان ارائه کرده است را بررسی خواهیم کرد.
آشنایی با شبکه های عصبی
شبکه های عصبی مدل های ساده شده ای از نحوه کار مغزها هستند. آنها از شبکه ای از “نورون ها” تشکیل شده اند که می توانند الگوها را تشخیص دهند و وظایف را انجام دهند. به عنوان مثال، یک شبکه عصبی را می توان برای تشخیص اشیاء در تصاویر یا پیش بینی کلمه بعدی در یک جمله آموزش داد.
برای انجام پیش‌بینی، یک شبکه عصبی باید روی حجم زیادی از داده‌ها آموزش ببیند. در مورد ChatGPT، این داده ها نمونه عظیمی از متن نوشته شده توسط انسان است. با تجزیه و تحلیل این متن، شبکه عصبی یاد می گیرد که «حدس بزند» کدام کلمات باید در یک جمله یا پاراگراف آمده باشند.
اجزای ChatGPT
شبکه عصبی که ChatGPT را تامین می کند از دو بخش اصلی تشکیل شده است: یک “ماژول جاسازی” و یک “ترانسفورماتور”. ماژول تعبیه کلمات را می گیرد و آنها را به اعداد تبدیل می کند که سپس ترانسفورماتور از آنها برای ایجاد پیش بینی در مورد کلمات بعدی استفاده می کند.
ترانسفورماتور از بلوک های توجهی تشکیل شده است که هر کدام دارای سرهای توجه هستند که قطعات بردار تعبیه شده را دوباره ترکیب می کنند. ترانسفورماتور یک بردار تعبیه‌شده جدید را خروجی می‌دهد، که سپس رمزگشایی می‌شود تا فهرستی از احتمالات برای توکن بعدی تولید شود. ChatGPT همیشه تمام توکن هایی که قبل از آن قرار می گیرند را می خواند، به این معنی که یک حلقه بازخورد وجود دارد.
آموزش ChatGPT
آموزش یک شبکه عصبی مانند ChatGPT مستلزم کار زیادی است. وب باید نمونه های زیادی از متن، مانند کتاب ها، مقالات خبری یا حتی پست های رسانه های اجتماعی را نمایش دهد. این مثال‌ها برای کمک به وب در مورد زبان و الگوهایی که مردم هنگام نوشتن استفاده می‌کنند، بیاموزند.
با این حال، شبکه فقط به این نمونه ها نگاه نمی کند و بلافاصله یاد می گیرد. باید در طول زمان تنظیم شود تا بتواند در پیش بینی کلمات بعدی در جمله بهتر و بهتر شود. این کار با تغییر وزن نورون های تشکیل دهنده شبکه انجام می شود.
برای اندازه گیری میزان عملکرد شبکه در بازتولید مثال های نشان داده شده از یک “عملکرد ضرر” استفاده می شود. هدف به حداقل رساندن تابع ضرر است، به این معنی که شبکه به خوبی کار خود را برای پیش‌بینی موارد بعدی در جمله انجام می‌دهد.
برای به حداقل رساندن عملکرد تلفات، شبکه با استفاده از روشی به نام تندترین فرود آموزش داده می شود. این شامل ایجاد تغییرات کوچک در وزن نورون های شبکه است تا زمانی که عملکرد تلفات به حداقل برسد. این فرآیند بارها و بارها تکرار می‌شود و هر بار نمونه‌های جدیدی را به شبکه نشان می‌دهد و وزن‌های نورون را تنظیم می‌کند.
با گذشت زمان، شبکه در پیش بینی کلمات بعدی در یک جمله بهتر و بهتر می شود. اینگونه است که ChatGPT و سایر شبکه های عصبی می توانند متنی را تولید کنند که به نظر می رسد توسط یک انسان نوشته شده است.
فرآیند آموزش ChatGPT از نظر محاسباتی گران است و به میلیون ها مثال و تعداد زیادی وزن (175 میلیارد) نیاز دارد. با این حال، زمانی که مدل بر روی داده های بیشتری آموزش داده شود، نتایج بهتر است.
موفقیت ChatGPT
ChatGPT واقعاً در نوشتن جملاتی که به نظر می رسد توسط یک انسان نوشته شده اند خوب است! این را با نگاه کردن به بسیاری از نوشته‌های ساخته شده توسط انسان، مانند داستان‌ها و پست‌های رسانه‌های اجتماعی، یاد گرفت. با انجام این کار، ChatGPT توانست نحوه چیدمان جملات را درک کند. به همین دلیل است که ChatGPT می تواند جملاتی را ایجاد کند که به نظر می رسد توسط یک انسان نوشته شده است!
در حالی که ChatGPT کامل نیست، راه های جدیدی را برای کاوش در ماهیت زبان و اندیشه باز کرده است. به عنوان مثال، معماری ترانسفورماتور شبکه های عصبی به ویژه در یادگیری ساختار نحوی درخت مانند تو در تو زبان های انسانی موثر است. همچنین نشان داد که زبان انسان از نظر ساختاری ساده‌تر و شبیه به قانون است.
محدودیت های ChatGPT
در حالی که ChatGPT یک دستاورد چشمگیر است، هنوز از برخی جهات محدود است. به عنوان مثال، او ممکن است در تولید جملاتی که در مجموع معنادار هستند مشکل داشته باشد، زیرا در درک متن یک جمله یا پاراگراف خیلی خوب نیست.
ChatGPT نیز به دلیل متوالی بودن آن محدود است. این به این معنی است که متن را یک کلمه در یک زمان تولید می کند که می تواند منجر به خطا یا جمله بندی نامناسب شود.
آینده ChatGPT
ChatGPT علیرغم محدودیت هایش، ابزاری ارزشمند برای محققان و توسعه دهندگان است. بینش جدیدی در مورد ساختار زبان انسان ارائه کرد و راه های جدیدی برای تحقیق در زمینه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی باز کرد.
همانطور که محققان به کشف پتانسیل شبکه های عصبی و پردازش زبان طبیعی ادامه می دهند، این احتمال وجود دارد که ChatGPT اصلاح و بهبود یابد. یکی از زمینه های تمرکز، توسعه روش های آموزشی کارآمدتر است که به داده ها و قدرت محاسباتی کمتری نیاز دارد.
یکی دیگر از زمینه های تحقیق در توسعه معماری شبکه های عصبی پیشرفته تر است که می تواند وظایف پیچیده تری را انجام دهد. به عنوان مثال، محققان در حال بررسی استفاده از شبکه‌های عصبی مکرر هستند که برای کارهایی که شامل پیش‌بینی توالی داده‌ها هستند، مناسب‌تر هستند.
همچنین گزینه ای برای گنجاندن ابزارهای خارجی مانند Wolfram|Alpha وجود دارد که می تواند به ChatGPT کمک کند متنی دقیق تر و مرتبط با زمینه تولید کند.
در آینده، این امکان وجود دارد که شبکه های عصبی مانند ChatGPT حتی پیچیده تر و توانمندتر شوند. حتی این امکان وجود دارد که بتوان از آنها برای تولید متنی که با محاسبات صحیح مطابقت دارد استفاده کرد و فرصت های جدیدی را برای استفاده از پردازش زبان طبیعی در زمینه هایی مانند پزشکی، حقوق و امور مالی باز می کند.
نتیجه
در نتیجه، ChatGPT یک ابزار قدرتمند برای کاوش در ساختار زبان انسان و پتانسیل هوش مصنوعی است. تجزیه و تحلیل نمونه بزرگی از متن نوشته شده توسط انسان، بینش های جدیدی را در مورد ساختار نحوی درخت مانند زبان های انسانی نشان داده است و نشان داده است که زبان انسان از آنچه قبلاً تصور می شد، ساختاری ساده تر و قانون گونه تر است.
اگرچه ChatGPT کامل نیست، اما راه های جدیدی را برای تحقیق و توسعه در پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی باز کرده است. همانطور که محققان به کشف پتانسیل شبکه‌های عصبی و سایر فناوری‌ها ادامه می‌دهند، این احتمال وجود دارد که ChatGPT و برنامه‌های مشابه به تکامل و بهبود ادامه دهند و فرصت‌های جدیدی را برای استفاده از این فناوری‌ها در زمینه‌های مختلف باز کنند.
سوالات متداول در مورد ChatGPT و شبکه های عصبی:
س: ChatGPT چیست؟ پاسخ: ChatGPT یک برنامه کامپیوتری است که می تواند جملات و پاراگراف ها را درست مانند یک انسان بنویسد. برای این کار از نوعی برنامه کامپیوتری به نام «شبکه عصبی» استفاده می کند.
سوال: شبکه عصبی چیست؟ پاسخ: شبکه عصبی یک مدل ساده شده از نحوه عملکرد مغزها است. این شامل شبکه ای از “نورون ها” است که می تواند الگوها را تشخیص دهد و وظایف را انجام دهد. به عنوان مثال، یک شبکه عصبی را می توان برای تشخیص اشیاء در تصاویر یا پیش بینی کلمه بعدی در یک جمله آموزش داد.
س: ChatGPT چگونه کار می کند؟ پاسخ: ChatGPT با مشاهده تعداد زیادی از نوشته‌هایی که افراد انجام داده‌اند و استفاده از آن اطلاعات برای «حدس زدن» که کدام کلمات باید در یک جمله یا پاراگراف قرار گیرند، کار می‌کند. برای انجام این کار، از یک شبکه عصبی استفاده می کند که بر روی نمونه عظیمی از متن نوشته شده توسط انسان آموزش داده شده است.
س: ChatGPT چگونه آموزش داده می شود؟ پاسخ: آموزش ChatGPT شامل نمایش مثال‌های زیادی و تنظیم وزن‌های نورون است تا شبکه بتواند نمونه‌ها را بازتولید کند. فرآیند آموزش توسط یک تابع ضرر هدایت می شود که میزان عملکرد شبکه در بازتولید نمونه ها را اندازه می گیرد.
س: محدودیت های ChatGPT چیست؟ پاسخ: در حالی که ChatGPT در تولید جملاتی که به نظر می رسد توسط یک انسان نوشته شده اند بسیار خوب است، در درک متن یک جمله یا پاراگراف خیلی خوب نیست. این به این معنی است که او ممکن است در تولید جملاتی که در کل در نظر گرفته شود، مشکل داشته باشد.
س: چگونه می توان از ChatGPT در آینده استفاده کرد؟ پاسخ: ChatGPT و سایر شبکه‌های عصبی مشابه ممکن است در آینده در زمینه‌های مختلفی از جمله پزشکی، حقوق، بازاریابی و مالی استفاده شوند. به عنوان مثال، می توان از آنها برای تولید متنی استفاده کرد که با محاسبات صحیح مطابقت دارد، و فرصت های جدیدی را برای استفاده از پردازش زبان طبیعی باز می کند.
مراجع Brown, TB, Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). الگوهای زبان کمی آموخته شده اند. پیش چاپ arXiv arXiv:2005.14165. رادفورد، آ.، وو، جی.، چایلد، آر.، لوان، دی.، آمودی، دی، و سوتسکور، آی. (2019). مدل‌های زبان، یادگیرندگان چندوظیفه‌ای بدون نظارت هستند. وبلاگ OpenAI، 1 (8). Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, AN, … & Polosukhin, I. (2017). توجه تنها چیزی است که نیاز دارید. In Advances in Neural Information Processing Systems (صص 5998-6008). LeCun، Y.، Bengio، Y.، و Hinton، G. (2015). یادگیری عمیق. طبیعت، 521 (7553)، 436-444. Goodfellow، I.، Bengio، Y.، و Courville، A. (2016). یادگیری عمیق (جلد 1). مطبوعات MIT. Wu, Y., Schuster, M., Chen, Z., Le, QV, Norouzi, M., Macherey, W., … & Dean, J. (2016). سیستم ترجمه ماشینی عصبی گوگل: پر کردن شکاف بین ترجمه انسانی و ماشینی. پیش چاپ arXiv arXiv:1609.08144. موردوینتسف، ا.، اولاه، سی، و تیکا، ام. (2015). Inceptionism: عمیق تر رفتن به شبکه های عصبی وبلاگ تحقیقاتی گوگل، 17(6)، 1-10. کارپاتی، ا. (1394). کارایی غیر منطقی شبکه های عصبی تکراری وبلاگ آندری کارپاتی، 1 (7)، 1-16. میکولوف، تی، چن، ک.، کورادو، جی و دین، جی. (2013). تخمین کارآمد نمایش کلمات در یک فضای برداری. پیش چاپ arXiv arXiv:1301.3781. گلدبرگ، ی. (2016). کتاب درسی مدل های شبکه عصبی برای پردازش زبان طبیعی. مجله تحقیقات هوش مصنوعی، 57، 345-420.