هوش مصنوعی GPT-3 تنها آغاز کار است✔️ مقدمه‌ای بر قابلیت‌های این مدل زبانی

در فوریه ۲۰۱۸، مایکروسافت با مدل زبانی تورینگ-نی‌ال‌جی (Turing-NLG) قدرتمند خود صنعت فناوری اطلاعات را شوکه کرد. این مدل زبانی با ۱۷ میلیارد پارامتر، به راحتی می‌تواند وظایف پردازش زبان طبیعی را انجام دهد، به سؤالات پاسخ دهد، متون بزرگ را خلاصه کند و بسیاری از کارهای دیگر را انجام دهد. این مدل زبانی چقدر خوب است؟ چقدر قدرتمند است؟ هیچ مدل زبانی مبتنی بر هوش مصنوعی تا به حال این قدرت‌ها را نشان نداده بود.

چند ماه بعد، OpenAI با عرضه مدل زبانی ۱۰ برابر قدرتمندتر از تورینگ-نی‌ال‌جی و با ظرفیت ۱۷۵ میلیارد پارامتر یکبار دیگر حوزه فناوری را متحیر کرد. مدل GPT-3 توسط OpenAI تنها قادر به خلاصه‌نویسی یا استدلال ساده نیست، ظرفیت GPT-3 به اندازه‌ای بزرگ است که به‌محض انتشار نسخه بتای آن، مجله WIRED اعلام کرد که "ترس سراسر دره سیلیکون را فراگرفته است."

تمام رهبران فناوری اکنون تمرکز خود را روی GPT-3 معطوف کرده‌اند. بحث‌ها و تبلیغات بیشماری برای آن شده است. اما همچنان شک و ترس برای آن هم وجود دارد.

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) چیست؟ و چرا کانال‌های آنلاین فناوری و رسانه‌های جمعی به این موضوع واکنش زیادی نشان داده‌اند؟ بیایید به شکلی ساده در مورد GPT-3 صحبت کنیم.

GPT-3 چیست؟ داستان و فناوری‌های پشت یک مدل زبانی

هر یک از ما در مدرسه یک همکلاسی خیلی باهوش داشتیم. کسی که قبل از ما تقریباً همه چیزی را که ما برای اولین بار می‌شنیدیم، می‌دانست؛ کسی که می‌توانست اشتباه استاد را تصحیح کند یا حتی اشتباهات او را به سخره بگیرد، این فرد نظر خود را داشت. در سن ده سالگی مثلاً، او به اندازه زیادی کتاب‌ها را خوانده بود و هوش فطری قوی داشت به‌گونه‌ای که می‌توانست حقایق را تجزیه و تحلیل کند و به سرعت و سادگی به استدلالات منطقی برسد، سریع‌تر و آسان‌تر از اکثر بچه‌ها در مدرسه.

حالا تصور کنید که در طول تمام تعطیلات تابستان، این بچه را ندیده باشید. در آن مدت، او تمام محتوای ویکی‌پدیا را حفظ کرده، میلیاردها کتاب را خوانده و میلیاردها ترابایت متن منتشر شده در وب را پردازش کرده است. آیا می‌توانید توانایی او را تصور کنید؟ او به راحتی می‌تواند عملیات ریاضی پیچیده را انجام دهد، درباره هر موضوعی بحث کند، به هر سؤالی پاسخ دهد، دانش فوق‌العاده‌ای را در هر زمینه علمی نشان دهد و بیشترین تأثیرگذاری را در زمان کمتر از یک ثانیه داشته باشد.

مسئله این است که در واقع درباره یک بچه صحبت نمی‌کنیم. این مدل زبانی قدرتمند، GPT-3 نام دارد که با هوش مصنوعی توانمند شده است، تمام محتوای ویکی‌پدیا را پردازش کرده است و این تنها ۳ درصد از کل پایگاه دانش آن است. GPT-2 نیز به عنوان نسخه قدیمی‌تر GPT-3، بسیار قدرتمند بود. GPT-2 در نوامبر ۲۰۱۹ معرفی شد. سپس هفت ماه بعد، برادر کوچکتر آن متولد شد. در این مدت، مهندسان OpenAI بر روی ارتقای مدل کار کرده، GPT-2 را آموزش داده و بهبود بخشیدند.

حالا، GPT-3 می‌تواند به عنوان یک دستیار هوش مصنوعی بی‌نقص عمل کند، در هر موضوعی متن‌هایی را ایجاد کند، برای بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی کد بنویسد، انگلیسی ساده را به یک طرح یا SQL query تبدیل کند و بسیاری از کارهای دیگر را انجام دهد.

چه چیزی این امکان را فراهم کرده است؟

GPT-3  بزرگترین مدل زبان تا به امروز است. مجموعه داده های آن شامل موارد زیر است: کل داده های فیلتر شده وب 60درصد( این داده ها از سال 2008 تاکنون از کل وب جمع آوری شده و شامل کلیه متن ها، تصاویر و داده ها است که اطلاعات غیرقانونی و مستهجن از آن حذف شده است ) وب 22درصد، کتاب ها 16درصد، منابع ویکی پدیا 3 درصد.

GPT-3 قادر به ترجمه زبان های مختلف است، میلیاردها کلمه را می داند و حتی قادر به کدنویسی است! به دلیل تمام داده هایی که GPT-3 در اختیار دارد، برای انجام وظایف زبانی نیازی به آموزش بیشتر ندارد.

آیا تشخیص دادن متن یا کد نوشته شده توسط GPT-3 از متن یا کد نوشته شده توسط انسان چالش‌برانگیز است؟ به زودی خواهید فهمید.

در شبکه‌های عصبی، پارامترها مسئول اتصالات بین نورون‌های مصنوعی هستند. آن‌ها برای تصمیم‌گیری توسط مدل از پیش ‌آموزش داده شده لازم هستند و هرچه تعداد پارامترهای یک شبکه عصبی بیشتر باشد، داده‌های تولیدی آن قابل اعتمادتر است.

تفاوت اصلی بین GPT-2 و GPT-3 این است که GPT-2 قادر بود ۵/۱ میلیارد پارامتر داشته باشد، در حالی که GPT-3 یک مدل ۱۷۵ میلیارد پارامتری است. یعنی اینکه که GPT-3 از GPT-2 بسیار بزرگتر است. ساختار مدل همچنان همان است. GPT-3 تمام قابلیت‌های GPT-2 را به ارث می‌برد و آن را در مقیاس بزرگتر اجرا می‌کند، که اجازه می‌دهد خروجی‌های با کیفیت بالاتری تولید کند. با این حال، هنوز مشکلات و محدودیت‌هایی دارد، اما GPT-3 قادر است عملکرد بهتری را از خود نشان دهد.

یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی تا زمانی که تأثیر آنها را به وضوح نبینید، هیچ معنایی ندارند. GPT-3 بدون کاربردهای واقعی، فقط یک مخفف عجیب است که متخصصان فناوری به آن علاقه‌مند هستند. در این بخش، شما خواهید فهمید که در واقع با بزرگترین مدل زبانی چه کارهایی می‌توانید انجام دهید.

OpenAI می‌گوید که حدود ده‌ها هزار کاربرد احتمالی برای GPT-3 وجود دارد. ما بهترین ایده‌ها را برگزیده‌ایم. آن‌ها را بررسی کنید.

مدل زبانی GPT-3 به نظر می‌رسد بیش از یک همکار کامل باشد، می‌تواند در چند ثانیه یک مقاله تولید کند، به هر سوالی پاسخ دهد، موسیقی تولید کند، طراحی کند و اجزای نرم‌افزاری را بسازد. فقط یک قطعه متن را وارد کنید و در پاسخ هر چیزی که نیاز دارید را دریافت خواهید کرد.

با این حال، هنگامی که به دنبال راه‌های پیاده‌سازی GPT-3 در کسب‌وکار خود هستید، ممکن است متوجه برخی از محدودیت‌ها، ضعف‌ها و حتی خطرات آن را بشوید.

با وجود خطرات و محدودیت‌های فعلی، GPT-3 می‌تواند بسیاری از صنایع  و کسب و کارها را به طور قابل توجهی تغییر دهد. به درستی آموزش دیده و با اندکی نظارت GPT-3 می‌تواند در موارد زیر به شما خدمت کند:

پردازش طبیعی زبان و ترجمه

گوگل سال‌هاست که در حوزه محصولات ترجمه گفتاری فعالیت می‌کند. اکنون، GPT-3 می‌تواند فرآیند را بهبود بخشیده و ترجمه‌های زنده را سریعتر و دقیق‌تر کند.

داستان‌گویی و تولید متن

نوشتن یک مقاله چالش بزرگی است. ایجاد یک پست برای وبلاگ زمان‌بر است. محصولاتی که بر اساس GPT-3 ساخته می‌شوند، می‌توانند این مشکلات را برطرف کنند و به کاربران اجازه دهند تا با چند کلیک متونی را در هر موضوعی تولید کنند.

طراحی و توسعه وب و برنامه‌های تلفن همراه

ابزارهایی که عبارت انگلیسی را به کد CSS، کوئری‌های SQL یا حتی پایتون ترجمه می‌کنند، می‌توانند به تیم‌های مهندسی کمک کنند.

ایده‌های زیادی برای استفاده از این مدل زبانی ۱۷۵ میلیارد پارامتری وجود دارد تا زندگی مردم را بهبود بخشیده و کارآفرینان باهوش بسیاری در حال پیاده‌سازی GPT-3 و قابلیت‌های آن در کسب‌وکارهای خود هستند.