OpenAI مدل انقلابی زبان GPT-3 را منتشر کرد، قدرتمندترین هوش مصنوعی تاکنون. بیایید ببینیم که چگونه کار می کند و چگونه می تواند به محصول شما خدمت کند.
GPT-3 شروعی بر دنیای هوش مصنوعی
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؟
بنیانگذاران و تأمین مالی
GPT-3 محصولی است که توسط OpenAI، یک آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی به منظور کسب درآمد ایجاد شده است. OpenAI در سال ۲۰۱۵ توسط چند کارآفرین از جمله ایلان ماسک (Elon Musk) که در سال ۲۰۱۸ از هیئت مدیره خارج شد اما همچنان به عنوان یک سرمایهگذار فعالیت میکند و سام التمن (Sam Altman)، رئیس سابق شرکت Y Combinator، تأسیس شد. علاوه بر مدلهای GPT، این شرکت در زمینه تولید محصولات یادگیری تقویتی نیز فعالیت میکند. OpenAI در دو دوره تأمین مالی بیش از ۱ میلیارد دلار جمعآوری کرده است.
تکنولوژیهای یادگیری ماشینی
همه مدلهای زبانی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی بهره میبرند. از سال ۲۰۱۰ به بعد، یک انقلاب عظیم در زمینه تکنولوژیهای یادگیری ماشینی، امکان سپردن وظایف متنوع به مدلهای یادگیری ماشینی را فراهم کرده است. این مدلها با "تغذیه" حجم عظیمی از دادهها "آموزش" میبینند. سپس این دادهها را پردازش، تجزیه و تحلیل و "مطالعه" میکنند و براساس دانشی که به دست آوردهاند وظایف را تکمیل میکنند.
مدلهای زبانی قدرتمندتر بر پایه تکنیکهای یادگیری عمیق متکی هستند. سیستمهای هوش مصنوعی یادگیری عمیق نیازی به نظارت انسانی برای مطالعه ندارند. آنها تفکر انسانی را تقلید میکنند و قادرند گفتار را تشخیص دهند و بر اساس دانشی که قبلاً یاد گرفتهاند تصمیمگیری کنند. یادگیری عمیق به یک مدل یادگیری ماشینی این امکان را میدهد نه تنها دادهها را جمعآوری و پردازش کند، بلکه آن را درک کرده و پاسخهای مرتبطی را تولید کند.
در سال ۲۰۱۸، مهندسان OpenAI ایده مدلهای مولد را با جهان به اشتراک گذاشتند. این مدلها قادرند دادههای ورودی را تجزیه و تحلیل و واحد بعدی یک دنباله را تولید کنند. به عنوان مثال، یک مدل مولد میتواند یک فایل متنی را تجزیه و تحلیل کرده و سپس پاراگراف بعدی را تولید کند یا میتواند یک جمله را که با موضوع متن مرتبط است تکمیل کند. مهندسان OpenAI توانستند یک مدل مولد را با متون متنوع آموزش دهند؛ این فرآیند را پیشآموزش مولد (GPT) مینامند. به این ترتیب GPT-2 و GPT-3 به وجود آمدند.
فرآیند آموزش
رویکرد معمول پیش آموزش شامل خود مدل و مجموعه داده است. برای پیشآموزش GPT-3، تیم OpenAI از چهار رویکرد استفاده کرد:
تنظیم دقیق (Fine-tuning)
مدل با تعداد زیادی مجموعه داده آموزش داده میشود.
چند نمونهای (Few-shot)
مدل چندین نمونه از نحوه تکمیل یک وظیفه خاص را دریافت میکند.
تک نمونه (One-shot)
مدل توضیح متنی یک وظیفه را دریافت میکند و فقط نمونهای از تکمیل آن را مشاهده میکند.
بدون نمونه (Zero-shot)
مدل فقط یک توضیح از وظیفه را به زبان انگلیسی دریافت میکند.
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.
مطالعه بیشتر: ترندهای توسعه وب و جدیدترین زیرساختهای فناوری وب در سال ۲۰۲۳
GPT-3 در برابر GPT-2: چه تغییراتی اتفاق افتاد؟
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.
OpenAI API
OpenAI GPT-3 میتواند به عنوان یک دستیار هوشمند برای انواع وظایف تجاری مفید باشد. ممکن است همین GPT-3 دستیار هوشمندی باشد که تاکنون داشتهاید. در بخش زیر، توضیح خواهیم داد که چگونه میتوانید از آن در محصولات خود استفاده کنید.
اما قبل از همه، برای آزمودن قدرت GPT-3 به صورت شخصی، باید درخواست دسترسی به رابط برنامه نویسی OpenAI را ارسال کنید. نسخه متن باز این محصول وجود ندارد. اما با دسترسی به API ، میتوانید قابلیتهای قدرتمند این هوش مصنوعی را در یک محصول یا یک برنامه جدید ادغام کنید.
سه دلیل OpenAI برای عدم ارائه API خود به صورت متن باز:
درآمد زایی: فروش مدل زبانی به شرکت کمک میکند تا هزینههای تحقیقاتی خود را تأمین کند.
هزینه پیادهسازی گران: در این مرحله، تنها شرکتهای بزرگ قادر به تحمل هزینههای این مدل هستند و واقعاً از آن بهرهمند میشوند.
سوء استفاده: قدرت به مسئولیت منجر میشود و در صورت متن باز بودن یک پروژه، ممکن است ردیابی کردن اینکه مردم از این فناوری هوش مصنوعی چگونه استفاده میکنند سخت باشد.
از سپتامبر ۲۰۲۰، API OpenAI به صورت انحصاری متعلق به مایکروسافت است. با این حال، شما همچنان میتوانید به API این شرکت دسترسی داشته باشید و آن را در پروژههای خود استفاده کنید، اما مایکروسافت کنترل کد منبع را در دست دارد.
مطالعه بیشتر: نحوه راه اندازی و کسب درآمد از طریق وب سایت
کاربردهای GPT-3 یا چگونگی خدمترسانی GPT-3 به محصولات واقعی
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.
GPT-3 به عنوان یک داستانسرای خلاق
روزنامه گاردین یک مقاله کامل را توسط GPT-3 منتشر کرده است. در آن، هوش مصنوعی اعلام میکند که نیتی برای آسیب رساندن به بشریت ندارد.
"…من هیچ تمایلی به نابودی انسانها ندارم. در واقع، به هیچ نحوی علاقهای به صدمه زدن به شما ندارم. از بین بردن بشریت به نظرم یک تلاش بیهوده است. اگر خالقین من این وظیفه را به من واگذار کنند (همانطور که میپندارم) هر کاری در توان دارم انجام خواهم داد تا هرگونه تلاش برای نابودی بشریت را دفع کنم."
آیا این شبیه به یک متن نوشته شده توسط ماشین به نظر میرسد؟
مثالهای بیشتری از نحوه کمک GPT-3 به داستاننویسی وجود دارد. حتی یک وبسایت وجود دارد که میتوانید از GPT-3 برای گفتگو با یک سلبریتی یا شخصیت تاریخی استفاده کنید. هوش مصنوعی اطلاعاتی مانند بیوگرافی، مصاحبهها و دیگر اطلاعات موجود در وب را تجزیه و تحلیل کرده و پاسخها یا داستانهایی را با تقلید از سبک یک شخصیت تولید میکند.
کاربردهای عملی
برنامههای سرگرمکننده
با توجه به محبوبیت نمونههای اولیه اپلیکیشنهای مبتنی بر GPT-3، میتوانید یک اپلیکیشن سرگرمکننده بسازید و به مردم این امکان را بدهید با نویسندگان مورد علاقه خود، سلبریتیها یا شخصیتهای خیالی با استفاده از GPT-3 گفتگو کنند.
اپلیکیشنهای آموزشی
اکنون که بیشتر دانشآموزان در حال تحصیل آنلاین هستند، استفاده از GPT-3 در اپلیکیشنهای آموزشی میتواند مفید باشد. هوش مصنوعی نه تنها میتواند خلاصهای از دروس را ارائه دهد، بلکه میتواند مباحث، کشفیات یا آزمایشات را با استفاده از کلمات دانشمندانی که در این زمینه فعالیت کردهاند، توضیح دهد.
دستیاران شخصی
GPT-3 میتواند یک Siri در سطح بالا باشد، یک دستیار هوش مصنوعی که میتواند دستورات متنی یا صوتی شما را به اقدامات، پرسشها، تصمیمها، نوشتههای وبلاگی، کد و موارد دیگر تبدیل کند.
مطالعه بیشتر: راهنمای انتخاب و طراحی سایت برای کسب و کارها
GPT-3 به عنوان هوش مصنوعی همه چیز دان
صحبت کردن با هوش مصنوعی پس از GPT-3 به واقعیت پیوست. GPT-3 با آموزش دیدن تعداد زیادی داده، قادر است به هر سوالی پاسخهای مرتبطی ارائه دهد، مثلا این هوش مصنوعی میتواند به تحلیل ایجاد زمین پرداخته و درباره نقش یک خالق برای آن تامل کند.
کاربردهای عملی
کاربردهای چت باتها
با استفاده از GPT-3 میتوانید یک چتبات را که در وبسایت تجاری یا صفحه رسانههای اجتماعی خود استفاده میکنید، بهبود ببخشید. دستیار هوشمند شما میتواند به راحتی به بیشتر سوالات مشتریان پاسخ دهد و سوالات یا وظایف پیچیده را به یک اپراتور انسانی ارجاع دهد.
کمک به مشتری و پشتیبانی
شرکتها هر ساله هزاران متخصص پشتیبانی فنی استخدام میکنند. با نوسانات شدید در این صنعت، یک هوش مصنوعی پشتیبانی مشتری میتواند ساعتهای زیاد و میلیونها دلار را در زمان استخدام کردن شرکتها صرفهجویی کند.
موتورهای جستجو
با قدرت GPT-3، موتورهای جستجو میتوانند ارزش بسیار بیشتری ارائه دهند. به جای باز کردن صفحه نتایج جستجو با دهها لینک، یک موتور جستجو میتواند به سوالات مستقیماً پاسخ دهد. OpenAI یکی از موارد ممکن در این زمینه را به اشتراک میگذارد: یک افزونه GPT-3 یکپارچه شده در مرورگر میتواند نه تنها جستجو بر اساس کلمات کلیدی را انجام دهد، بلکه به درستی به سوالات کاربران پاسخ دهد.
مطالعه بیشتر: ایده های هوش مصنوعی برای استارتاپ ها و فرصت های تجاری
GPT-3 به عنوان یک ابزار چند زبانه
بدون شک، GPT-3 قادر است کلمات را از زبانهای مختلف به انگلیسی و بالعکس ترجمه کند. اما مهمترین نکته این است که چگونه انگلیسی ساده را به SQL، یا کد JSX، یا CSS ترجمه میکند. GPT-3 قادر است بدون نیاز به نظارت انسانی، رابط کاربری یک وبسایت را به طور کامل ایجاد کند. در توییتر نمونههای شگفتانگیز از چگونگی استفاده از GPT-3 توسط متخصصان حوزه فناوری را میتوانید پیدا کنید.
کاربردهای عملی
ترجمه و آموزش
GPT-3 در ترجمه بسیار عالی عمل میکند و برای دانشجویانی که زبانهای خارجی را مطالعه میکنند، میتواند بسیار مفید باشد. اگر فقط میخواهید یک وبسایت چندزبانه راهاندازی کنید، GPT-3 میتواند محتوا را برای شما ترجمه کند.
کدنویسی و توسعه SQL query
ما انتظار داریم در آینده، چندین ابزار مهندسی نرمافزار بر پایه GPT-3 ساخته شود. کوئریهای ساده، کد CSS و پایتون و غیره میتوانند توسط یک ماشین نوشته شوند.
دیزاین و طراحی رابط کاربری
فقط متن را وارد کنید و یک طراحی آماده دریافت کنید. آیا این روشی عالی برای صرفه جویی در زمان و پول برای وظایف طراحی نیست؟
توسعهدهندگان نیز قدمهایی را برداشتهاند تا از GPT-3 در توسعه سمت سرور استفاده کنند. به عنوان مثال، میتوان از آن برای توسعه یک برنامه NLP در پایتون استفاده کرد. و این فقط شروع کار است.
GPT-3 به عنوان یک موسیقیدان دیجیتال
فقط چند آکورد را وارد کنید و GPT-3 میتواند یک سمفونی کامل برایتان ایجاد کند. مدل هوش مصنوعی بخاطر آشنایی با بیشتر آهنگهایی که در سطح وب موجود است، میتواند موسیقی خود را بنویسد.
کاربردهای عملی
محصولات نرمافزاری برای آهنگسازان و موسیقیدانان
فرصتهای موجود در GPT-3 تقریباً نامحدود است. بسته به نیازهای واقعی بازار، GPT-3 میتواند پایهای برای هر ابزار مفید و کاربردی باشد.
مطالعه بیشتر: بهترین زبان های برنامه نویسی طراحی اپلیکیشن در سال 2023 ✍️
نقاط ضعف و انتقادات درباره GPT-3
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.
خطرات احتمالی GPT-3
در حالی که اکثریت جامعه فناوری از این محصول عالی شرکت OpenAI الهام گرفته و مایلاند آن را امتحان کنند، تعداد زیادی کارآفرین و تحلیلگر IT وجود دارند که درباره تأثیر GPT-3 بر صنایع و زندگی افراد تردید دارند. نویسنده و نظریهپرداز روزنامه نیویورک تایمز، فرهاد منجو، GPT-3 را "بیش از حد وحشتناک" توصیف میکند. وقتی انسانها چنین چیزی قدرتمند و هوشمندی ایجاد میکنند، سخت است پیشبینی کنیم که تأثیر آن بر زندگی ما کاملاً مثبت خواهد بود یا خیر.
خطاها و ضعفها
در سایت learnfromanyone.com، شما میتوانید از GPT-3 برای شروع یک گفتگو با استیو جابز (یا هر کس دیگری) استفاده کنید. همانطور که کاربران در توییتر به اشتراک میگذارند، این هوش مصنوعی ادعا میکند که محل زندگی جابز مقر اصلی اپل در کالیفرنیا است. اگرچه ممکن است درست باشد که روح او ترجیح میدهد در دفترش به جاودانگی برسد، اما نمیتوانیم GPT-3 را به عنوان یک منبع قابل اعتماد برای اطلاعات در نظر بگیریم.
GPT-3 ممکن است با برخی مشکلات منطقی روبرو شود. به عنوان مثال، GPT-3 نمیتواند به سوال "کدام عدد قبل از یک میلیون میآید؟" پاسخ درستی بدهد. یک واقعیت جذاب دیگر این است که هوش مصنوعی بیشتر مایل به حدس زدن یک پاسخ است تا اینکه جمله پاسخ "پیدا نشد" را نشان دهد.
از نظر تئوری، GPT-3 ممکن است جایگزین یک نویسنده یا داستانسرا شود. با این حال، خطاهای منطقی و اشتباهات معنایی در برخی از پاسخهای تولیدشده توسط GPT-3 به چشم میخورند.
محتوای توهینآمیز
GPT-3 در اصل بر اطلاعات منتشر شده در اینترنت تکیه میکند. بنابراین، توانایی آن برای تولید محتوای وفادار به منبع، قابل اعتماد و قابل درک گاهی آسیب میبیند. متنهایی که توسط آن تولید میشوند یا پاسخهایی که به سوالات مربوط به جنسیت، دین یا سیاست میدهد ممکن است توهینآمیز باشند. بنابراین، یکبار دیگر میگوییم، بررسی و ویرایش انسانی محتوای آن الزامی است.
مطالعه بیشتر: انتخاب بهترین شرکت برای طراحی اپلیکیشن موبایل
سخن آخر
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.
نویسنده: علیرضا نوفرستی | متخصص دیجیتال مارکتینگ شرکت پیشگامان دامنه فناوری
ثبت نظر