چکیده:
چت‌جی‌پی‌تی (ChatGPT) یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبانی مبتنی بر معماری ترنسفورمر است که توسط شرکت OpenAI توسعه یافته. این مقاله به معرفی مبانی نظری، شیوهٔ آموزش، ساختار معماری و نحوهٔ کارکرد ChatGPT می‌پردازد و کاربردها و محدودیت‌های آن را بررسی می‌کند.

۱. مقدمه

در سال‌های اخیر، پیشرفت در زمینهٔ یادگیری ماشین و به‌ویژه یادگیری عمیق، زمینه‌ساز ظهور مدل‌های زبانی بسیار قدرتمندی شده است. یکی از این دستاوردها، ChatGPT است که با توانایی درک پرسش‌های زبان طبیعی و تولید پاسخ‌های نزدیک به نگارش انسان، توجه گسترده‌ای را جلب کرده است.

۲. تاریخچهٔ مختصر

پیش‌زمینه ترنسفورمر: در سال ۲۰۱۷ میلادی، مقالهٔ «Attention Is All You Need» توسط گوگل منتشر شد و معماری ترنسفورمر را معرفی کرد. این معماری مبنای بسیاری از مدل‌های زبان بزرگ بعدی شد.

سری GPT: OpenAI ابتدا مدل GPT را عرضه کرد، سپس GPT-2 و GPT-3 با مقیاس بیشتر پارامترها و دقت بالاتر معرفی شدند. ChatGPT بر پایهٔ نسخه‌های تکامل‌یافتهٔ GPT-3.5 و GPT-4 توسعه یافته است.

۳. معماری ترنسفورمر و مکانیزم «Attention»

۱. لایه‌های خودتوجهی (Self-Attention):

این مکانیزم به مدل اجازه می‌دهد تا برای هر کلمه در جمله، به تمام کلمات دیگر «وزن» تخصیص دهد و وابستگی‌های بلندمدت را بیابد.

مکانیسم «Multi-Head Attention»:

استفاده از چندین «سر» (Head) سبب می‌شود مدل هم‌زمان چند دیدگاه مختلف را از جمله استخراج کند.

بلوک‌های Feed-Forward:

بین لایه‌های توجه، شبکه‌های عصبی ساده (Fully Connected) قرار دارند تا اطلاعات غیرخطی را بیاموزند.

نرم‌افزارهای Position Encoding:

چون ترنسفورمر ماهیت ترتیبی ندارد، برای افزودن اطلاعات موقعیت واژگان از شیوه‌هایی مانند «Position Embedding» استفاده می‌شود.

۴. فرایند آموزش

۱. پیش‌آموزش (Pretraining):

مدل روی میلیاردها کلمه از متون وب، کتاب‌ها، و منابع مختلف آموزش می‌بیند.

هدف یادگیری توزیع شرطی کلمات است؛ یعنی پیش‌بینی کلمهٔ بعدی با توجه به متن قبلی.

تنظیم دقیق (Fine-Tuning):

پس از پیش‌آموزش، با استفاده از داده‌های هدفمند (مثلاً مکالمات انسان) مدل برای ارائهٔ پاسخ‌های مناسب‌تر اصلاح می‌شود.

تقویت با بازخورد انسانی (RLHF):

با استفاده از روش «یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی»، پاسخ‌های مدل به کمک ارزیابی انسان‌ها بهبود می‌یابند.

۵. نحوهٔ کارکرد در زمان استنتاج (Inference)

۱. دریافت ورودی کاربر: متن یا پرسش کاربر به توکن‌های عددی تبدیل می‌شود.
2. ارسال به مدل: توکن‌ها از لایه‌های ترنسفورمر عبور می‌کنند.
3. تولید پاسخ: مدل توزیع احتمال برای توکن‌های بعدی را محاسبه و بر اساس روش‌هایی مانند «نمونه‌گیری دما (temperature)» یا «Beam Search»، پاسخ نهایی تولید می‌شود.
4. بازگشت به متن: توکن‌های خروجی به متن انسانی تبدیل می‌شوند و به کاربر نمایش داده می‌شوند.

۶. کاربردها

چت‌بات‌های هوشمند: پشتیبانی مشتری، دستیار شخصی، آموزشی

تولید محتوا: نوشتن مقاله، ترجمه، خلاصه‌سازی

تحقیق و توسعه: یاری در نوشتن کد، بازنویسی و بهینه‌سازی متون

سرگرمی: خلق داستان، شعر، بازی‌های متنی

۷. مزایا و محدودیت‌ها

مزایا:

پاسخ‌های روان و نزدیک به زبان انسانی

مقیاس‌پذیری و قابلیت تنظیم برای حوزه‌های مختلف

توانایی یادگیری از داده‌های حجیم

محدودیت‌ها:

توهم‌زایی (Hallucination): ممکن است اطلاعات نادرست یا ساختگی تولید کند.

حساسیت به ورودی: کوچک‌ترین تغییر در پرسش می‌تواند خروجی متفاوتی بدهد.

نیاز به منابع محاسباتی بالا: آموزش و استنتاج در مدل‌های بزرگ سخت‌افزار قدرتمندی می‌طلبد.

مسائل اخلاقی و سوگیری: امکان بازتولید سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی.

۸. آیندهٔ پیش‌روی

بهبود دقت و پایداری: کاهش «توهم‌زایی» و افزایش اعتبار پاسخ‌ها

مدل‌های تخصصی‌تر: ساخت نسخه‌های کوچک‌تر و بهینه‌شده برای حوزه‌های مشخص

یکپارچگی چندحسی: تلفیق متن با تصویر، صدا و ویدئو

قوانین و چارچوب‌های اخلاقی: تدوین استانداردهای شفاف برایِ استفادهٔ مسئولانه

نتیجه‌گیری:
ChatGPT به‌عنوان یکی از برجسته‌ترین نمونه‌های مدل‌های زبان بزرگ، نمایش‌دهندهٔ توانایی‌های شگفت‌انگیز یادگیری عمیق در درک و تولید زبان طبیعی است. این فناوری با وجود چالش‌ها و محدودیت‌های خود، مسیر روشنی برای تعامل هوشمند ماشینی با انسان‌ها گشوده و چشم‌اندازهای نوینی در صنعت، آموزش و پژوهش فراهم آورده است.