مفاهیم اصلی

1. مفهوم مدل‌ها

در زمینه هوش مصنوعی، "مدل" معمولا به یک مدل محاسباتی اشاره دارد که یک نمایش انتزاعی از رویدادها یا داده‌های واقعی است. در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، مدل‌ها الگوها را در داده‌ها شناسایی می‌کنند و از این الگوها برای پیش‌بینی رفتار یا روندهای داده‌های جدید استفاده می‌کنند. اهمیت مدل بسیار حیاتی است، زیرا به طور مستقیم بر عملکرد و دقت سیستم‌های هوش مصنوعی اثر می‌گذارد.

مدل = داده + ساختار + الگوریتم یادگیری

این فرمول نشان می‌دهد که مدل از سه مؤلفه اصلی تشکیل شده است: داده (جایی که از آن یاد می‌گیرد)، ساختار (ترکیب داخلی آن) و الگوریتم یادگیری (نحوه یادگیری از داده). ترکیب موثر این سه مؤلفه می‌تواند مدل‌هایی توانمند را توسعه دهد که قادر به انجام وظایف پیچیده‌ای مانند تشخیص تصویر و ترجمه زبان باشند.

در علوم کامپیوتر، یک تابع بلوک کد است که شامل یک سری عملیات است. این تابع پارامترهای ورودی را قبول می‌کند، آن‌ها را پردازش می‌کند و خروجی تولید می‌کند. به همین ترتیب، می‌توانیم به مدل‌های OpenAI به عنوان یک نوع ویژه از "تابع" فکر کنیم. این مدل‌ها، مانند GPT-4، می‌توانند به عنوان توابعی با ورودی‌ها (پیام‌ها) و خروجی‌ها (پاسخ‌ها) در نظر گرفته شوند. توسعه‌دهندگان ورودی را ارائه می‌دهند و مدل، که بر روی مقدار زیادی از داده‌ها آموزش دیده است، اطلاعات ورودی را با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده پردازش کرده و خروجی بسیار مرتبط بازمی‌گرداند.

2. مدل تولید متن (GPT)

2.1 معرفی مدل GPT

مدل GPT نمونه‌ای از مدل‌های تولید متن است که توسط OpenAI توسعه یافته است، که معروف‌ترین آن‌ها GPT-4 و GPT-3.5 است. این مدل‌ها که بر مقدار زیادی از داده‌ها آموزش دیده‌اند، می‌توانند زبان طبیعی و حتی سند‌های رسمی را درک کنند. هنگام استفاده از چنین مدلی، ما به آن یک "پرمپت" ارائه می‌دهیم و آن براساس این پرمپت متن تولید می‌کند. به عنوان مثال، هنگامی که از GPT-4 سوالی می‌پرسید، سعی می‌کند پاسخ دقیق و مفیدی ارائه دهد.

2.2 کاربردهای مدل GPT

مدل GPT می‌تواند برای یک دسته وسیعی از وظایف به کار رود، شامل اما محدود به:

• تولید محتوا: ایجاد خودکار مقالات خبری، پست‌های وبلاگ و هر نوع محتوای اصیل.
• خلاصه‌سازی: تولید خلاصه مختصری از مقالات، گزارشات یا متون بلند.
• گفتگوها: شبیه‌سازی گفتگو، ارائه پشتیبانی مشتری یا مشارکت در مشاوره‌های مجازی.

3. کمک‌ها

کمک‌ها معمولا به موجودیت‌هایی اطلاق می‌شود که می‌توانند وظایف را به نمایندگی از کاربران اجرا کنند. در API OpenAI، این کمک‌ها از مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-4 پشتیبانی می‌شوند. وظایف اجرا شده توسط کمک‌ها به دستورهای جاسازی شده در پنجره‌ی متنی مدل وابسته است. به علاوه، کمک‌ها اغلب به ابزارهایی دسترسی دارند که امکان انجام وظایف پیچیده‌تر مانند اجرای کد یا بازیابی اطلاعات از فایل‌ها را فراهم می‌کنند.

به عنوان مثال، می‌توانید یک کمک طراحی کنید تا به صورت خودکار به سوالات متداولی که در خدمات مشتری پرسیده می‌شود، پاسخ دهد، یا برای شما نقاط کلیدی یک گزارش طولانی را خلاصه کند. استفاده از کمک‌ها می‌تواند به طور چشمگیری کارآیی کار را افزایش دهد و به انسان‌ها اجازه می‌دهد تا بر روی وظایف خلاقانه و استراتژیک‌تر تمرکز کنند.

import openai

openai.api_key = 'کلید API شما'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-004",  # در اینجا از یک نسخه از مدل GPT-4 استفاده می‌شود
  prompt="این یک مثال ساده برای نشان دادن چگونگی استفاده از یک کمک است. آیا می‌توانید به من در خلاصه کردن مطلب اصلی پاراگراف زیر کمک کنید؟ 'در بازار امروزی، سرمایه‌گذاری‌های متنوع بخش مهمی از برنامه‌ریزی مالی هستند و تخصیص دارایی‌ها در بازارهای مختلف می‌تواند به طور مؤثری ریسک و بازده را تعادل بیاورد.'",
  max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())

در این مثال، ما یک نسخه از API OpenAI را فراخوانی کرده و یک پرمپت ساده را برای داشتن کمک در خلاصه کردن محتوای اصلی یک پاراگراف متنی برایمان طراحی کرده‌ایم. در عمل، این قابلیت می‌تواند به وظایف مختلف پردازش متن مانند نوشتن، ویرایش، ترجمه و غیره گسترش یابد.

4. جاسازی‌ها

جاسازی‌ها به تبدیل داده‌ها (مانند یک پاره‌ی متن) به یک نمایش برداری می‌پردازند که هدف آن نگهداری از نحوه‌ی معنایی و ویژگی‌های داده است. از طریق جاسازی‌ها، بلوک‌های داده با محتوای مشابه در فضای برداری به یکدیگر نزدیک‌تر خواهند بود. OpenAI یک مدل جاسازی متن ارائه کرده است که می‌تواند یک رشته متن را به عنوان ورودی بگیرد و یک بردار جاسازی به عنوان خروجی تولید کند. جاسازی‌ها برای وظایفی مانند جستجو، خوشه‌بندی، سیستم‌های پیشنهاددهی، تشخیص ناهنجاری و دسته‌بندی بسیار مفیدند.

به عنوان مثال، می‌توانیم از جاسازی‌ها برای بهبود یک سیستم پیشنهاددهی استفاده کنیم. سیستم می‌تواند با مقایسه فاصله بین بردارهای جاسازی توصیف‌های ورودی کاربر و توصیف‌های موارد، مطابقت بیشتری را پیدا کند.

جاسازی‌ها معمولاً در صحنه‌های زیر به کار می‌روند:

• Bاستخراج اطلاعات (جستجو): مقایسه جاسازی‌های اسناد مختلف برای یافتن مهم‌ترین اسناد مرتبط با یک پرسمان.
• خوشه‌بندی متن: گروه‌بندی اسناد یا قطعات متن براساس محتوا یا شباهت معنایی.
• سیستم‌های پیشنهاددهی: تجزیه و تحلیل رفتار و ترجیحات کاربران برای یافتن موارد یا محتواهای پتانسیلی با مقایسه جاسازی‌ها.
• شناسایی ناهنجاری: شناسایی نقاط داده غیرمعمول در فضای برداری، که ممکن است به خطاها یا کشف‌های مهم اشاره کنند.
• دسته‌بندی: پس از جاسازی اسناد به بردارها، مدل‌های دسته‌بندی یادگیری ماشین مانند ماشین‌های بردار پشتیبانی یا شبکه‌های عصبی برای وظایف دسته‌بندی می‌تواند استفاده شود.

تکنولوژی جاسازی یک مفهوم حیاتی در زمینه‌های پردازش زبان‌طبیعی و یادگیری ماشین است، به ویژه زمانی که مواردی مانند داده‌های متن بزرگ را در اختیار داشته باشیم، زیرا به طور موثر ابعاد را کاهش می‌دهد و اطلاعات ویژگی مفیدی استخراج می‌کند.

5. توکن‌ها

توکن‌ها نقش حیاتی در مدل‌های پردازش زبان‌طبیعی ایفا می‌کنند. به طور خلاصه، توکن‌ها واحدهای پایه برای مدل برای پردازش و درک اطلاعات متنی هستند. در مدل‌های OpenAI، توکن‌ها معمولاً دنباله‌های شایع از حروف هستند. به عنوان مثال، کلمه "کامپیوتر" به دو توکن "کامپ" و "یوتر" تجزیه می‌شود. این فرآیند به توکن‌بندی معروف است.

در برنامه‌های OpenAI، صورتحساب مدل نیز بر اساس توکن‌ها است. هزینه هر درخواست بر اساس تعداد توکن‌های پردازش شده محاسبه می‌شود - یعنی تعداد کل توکن‌ها در دستور و متن تولید شده. این بدان معناست که هر چه درخواست بلندتر باشد، تعداد توکن‌های مصرفی بیشتر و به معنایی هزینه بالاتری خواهد داشت.

6. تنظیم مدل

6.1 مرور تنظیم

تنظیم یک استراتژی متداول در زمینه یادگیری عمیق است. در برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های GPT، تنظیم به معنای آموزش دادن بیشتر بر روی مدل اصلی است، اما با استفاده از مجموعه داده‌های خاص برای بهبود تطبیق بهتر مدل به وظایف خاص یا نیازهای حوزه.

6.2 چرا نیاز به تنظیم است؟

گرچه مدل GPT ارائه شده توسط OpenAI انعطاف‌پذیر است و قادر به انجام وظایف مختلف متنی است، اما عملکرد آن ممکن است در صحنه‌های خاص مناسب نباشد. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است بخواهد به صورت خودکار به ایمیل‌های مشتریان پاسخ دهد، اما مدل استاندارد ممکن است با واژگان حرفه‌ای در صنعت آشنا نباشد یا استعلامات خاص مشتریان را پیش‌بینی نکند.

در چنین مواردی، از طریق تنظیم، شرکت می‌تواند مدل را با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از ایمیل‌ها آموزش دهد. نتیجه این است که مدل می‌تواند یاد بگیرد که نمایانگر سبک شرکت در پاسخ به ایمیل‌ها باشد و دقت و کارایی بیشتری را در مقابل موارد مشابه از خود نشان دهد. این اهمیت تنظیم است - سفارشی‌سازی مدل برای ارائه نتایج دقیق‌تر و با کیفیت بالاتر.