بنیادی تصورات

1. ماڈلز کا تصور

ہوش کے اصولوں میں، "ماڈل" عام طور پر کمپیوٹیشنل ماڈل کو ظاہر کرتا ہے، جو حقیقی دنیا کے واقعات یا ڈیٹا کا ایک خلاصہ نما نمائندہ ہوتا ہے۔ مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ میں، ماڈلز ڈیٹا میں پیٹرنز کی شناخت کرتے ہیں اور ان پیٹرنز کا استعمال کرکے نئے ڈیٹا کے رویے یا رجحانات کی پیشنگوئی کرتے ہیں۔ ماڈل کی اہمیت بہت زیادہ ہے، کیونکہ یہ سیدھے طور پر ہوشیارانہ نظام کی کارکردگی اور درستگی پر اثر ڈالتا ہے۔

ماڈل = ڈیٹا + ساخت + سیکھنے کا الگورتھم

یہ فارمولا ظاہر کرتا ہے کہ ماڈل تین بنیادی اہم اجزاء سے مشتمل ہوتا ہے: ڈیٹا (جہاں سے یہ سیکھتا ہے)، ساخت (اس کا اندرونی ترتیب)، اور سیکھنے کا الگورتھم (کہ وہ ڈیٹا سے کیسے سیکھتا ہے)۔ ان تین عناصر کو موثر طریقے سے ملا کر وہ ماڈلز تیار ہوتے ہیں جو تصاویر کی پہچان اور زبان کا ترجمہ جیسے پیچیدہ کام کرنے کے قابل ہوتے ہیں۔

کمپیوٹر سائنس میں، ایک فنکشن ایک کوڈ بلاک ہوتا ہے جو مختلف عمل کا سلسلہ محفوظ کرتا ہے۔ یہ داخلی پیرامیٹرز قبول کرتا ہے، انہیں پروسیس کرتا ہے، اور خروجی پیدا کرتا ہے۔ اسی طرح، ہم OpenAI کے ماڈلز کو ایک خاص قسم کا "فنکشن" سمجھ سکتے ہیں۔ یہ ماڈلز، جیسے GPT-4، انہیں ان پٹ (پرامپٹس) اور انوٹپٹس (ریسپانسز) کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ ڈویلپرز داخلی فراہم کرتے ہیں، اور ماڈل جو ایک بڑے پیمانے پر ڈیٹا سے تربیت یافتہ ہوتا ہے، مشکل ایلگورتھم استعمال کرکے ان پٹ معلومات کو پروسس کرتا ہے اور بہت متعلق خروجات واپس کرتا ہے۔

2. ٹیکسٹ جنریشن ماڈل (GPT)

2.1 GPT ماڈل کی تعارف

GPT ماڈل ایک نمائندہ ٹیکسٹ جنریشن ماڈل ہے جو OpenAI نے تیار کیا ہے، جس میں سب سے مشہور ہیں GPT-4 اور GPT-3.5۔ یہ ماڈلز، بڑی تعداد میں ڈیٹا پر تربیت پذیر ہیں، اور وہ طبیعی زبان کو سمجھ سکتے ہیں اور حتیٰ فارمل دستاویزات بھی۔ جب ہم ایسے ماڈل کا استعمال کرتے ہیں، ہم اسے "پرامپٹ" فراہم کرتے ہیں، اور یہ اس پرامپٹ کے بنیاد پر ٹیکسٹ پیدا کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، جب آپ GPT-4 سے ایک سوال پوچھتے ہیں، تو یہ کوشش کرتا ہے کہ ایک درست اور مفید جواب دے۔

2.2 GPT ماڈل کی استعمال کے اطلاقات

GPT ماڈل کو وسیع شعبے میں استعمال کیا جا سکتا ہے، جو کہ مندرجہ زیل میں ہے لیکن اس سے محدود نہیں ہے:

• مواد جنریشن: خود بخود نیوز آرٹیکلز، بلاگ پوسٹس، اور کسی بھی قسم کے اصل مواد کا تخلیق کرنا۔
• خلاصہ کاری: رپورٹس، یا لمبے ٹیکسٹ کے مختصر خلاصے تیار کرنا۔
• بات چیت: چیٹ سمیولیشن، صارف کی مدد کرنا، یا ورچوئل مشاورتیں کرنا۔

3. اسسٹنٹس

اسسٹنٹس عام طور پر ان اشیاء کو ظاہر کرتے ہیں جو صارفین کی جانب سے کام کرنے کے لئے قابل ہوں۔ OpenAI API میں، یہ اسسٹنٹس بڑے لینگویج ماڈلز جیسے GPT-4 کی طاقتوری سے چلتے ہیں۔ اسسٹنٹس کی جانچ پڑتال جلدی ماڈل کے سیاق و سباق میں مضمون کی منسوخ ہوتی ہے۔ علاوہ ازیں، اسسٹنٹس عام طور پر اشتہارات کو چلا سکتے ہیں جو انہیں زیادہ پیچیدہ کام کرانے کی اجازت دیتے ہیں، جیسے کوڈ چلاؤ یا فائلوں سے معلومات حاصل کرنا۔

مثال کے طور پر، آپ ایک اسسٹنٹ ڈیزائن کر سکتے ہیں کہ خود بخود مخصوص اسکے سوالات کے جوابات دیں، یا آپ کے لئے لمبے رپورٹ کے اہم نکات کا خلاصہ دے۔ اسسٹنٹس کا استعمال کرنا کام کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتا ہے، جو انسان کو زیادہ تخلیقی اور دانشمندانہ کاموں پر توجہ دینے کی اجازت دیتا ہے۔

import openai

openai.api_key = 'آپ کی API کی'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-004",  # یہاں GPT-4 ماڈل کا ایک ورژن استعمال ہو رہا ہے
  prompt="یہ ایک سادہ مثال ہے تاکہ بیان کیا جاسکے کہ اسسٹنٹ کو استعمال کرنے کا طریقہ سیکھایا جا سکے۔ کیا آپ میری مدد کرسکتے ہیں کہ مندرجہ ذیل پیراگراف کے مین کنٹینٹ کا خلاصہ دینے میں میری مدد کریں؟ 'آج کے مارکیٹ میں، مختلف سرمایہ کاری، مالی منصوبے کا اہم حصہ ہے، اور مختلف مارکیٹس میں اصولوں کی تقسیم کرکے خطرہ اور واپسی کو فعال بنایا جا سکتا ہے۔'",
  max_tokens=150
)

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

اس مثال میں، ہم نے OpenAI API کا ایک ورژن بلانے اور ایک مضمون کو خلاصہ کرنے کے لئے ایک سادہ پرومپٹ ڈیزائن کرنے کا مثال دی ہے۔ عمل میں، یہ فعالیت مختلف متن پروسیسنگ کے کاموں جیسے تحریر، ترمیم، ترجمہ، اور میں موجودہ کرنے کے لئے وسعت دی جا سکتی ہے۔

4. اندراجات

اندراجات کا مطلب ہے کہ ڈیٹا (جیسے ایک ٹیکسٹ) کو ایک ویکٹر تشکیل میں تبدیل کیا جائے جو ڈیٹا کی معنوی اور خصوصیاتی پہلووں کو محفوظ رکھنے کے لیے ہوتا ہے۔ اندراجات کے ذریعے، مشابہ مواد والے ڈیٹا بلاکس ویکٹر فضا میں ایک دوسرے کے قریب ہوں گے۔ اوپن اے آئی ٹیکسٹ اندراج ماڈل فراہم کرتی ہے جو ایک ٹیکسٹ سٹرنگ کو ان پٹ کے طور پر لے سکتی ہے اور ایک اندراج ویکٹر کو آؤٹپٹ کے طور پر پیدا کر سکتی ہے۔ اندراجات تلاش، گروپ بندی، تجویزی نظام، غیر معمولیت کی پہچان، اور طبقاتیں وغیرہ جیسے کاموں کے لیے بہت مفید ہوتے ہیں۔

مثال کے طور پر، ہم اندراجات کا استعمال تجویزی نظام میں بہتری کے لیے کر سکتے ہیں۔ نظام استعمال کرکے مصنوعات کی تجویز کرسکتا ہے جو صارف کی تبصرے اور مصنوعات کی تفصیلات کے اندراج ویکٹر کے درمیان فاصلے کا موازنہ کرکے ملاپتر مصنوعات تلاش کرسکتا ہے۔

اندراجات عام طور پر مندرجہ ذیل مواقع میں استعمال ہوتے ہیں:

• معلومات کی بازخوا کاری (تلاش): مختلف دستاویزات کے اندراجات کا موازنہ کرکے سوال کے لیے سب سے متعلقہ دستاویزات کا تلاش کرنا۔
• ٹیکسٹ گروپ بندی: مواد یا معنوی مماثلت پر بنیاد پر دستاویزات یا ٹیکسٹ ٹکڑے کو گروپ بندی کرنا۔
• تجویزی نظام: صارف کے رویے اور پسندیدہ کو بیان کرنے کے لیے اندراجات کا موازنہ کرکے ممکنہ دلچسپی رکھنے والے مصنوعات یا مواد کی تجویز کرنا۔
• غیر معمولیت کی پہچان: ویکٹر فضا میں انوکھی ڈیٹا پوائنٹس کی شناخت کرنا، جو غلطیوں یا اہم دریافتوں کی نشاندہی کرسکتے ہیں۔
• طبقہ بندی: پس منظر کو ویکٹر میں اندراج کرنے کے بعد، مشین لرننگ کی طبقہ بندی ماڈلز جیسے کہ ایس وی ایم یا نیورل نیٹ ورکس کو طبقہ بندی کے کاموں میں استعمال کیا جاسکتا ہے۔

اندراج فنولوجی طبقاتی زبان پردازی اور مشین لرننگ کے شعبوں میں اہم تصور ہے، خاص کر بڑے پیمانے پر ٹیکسٹ ڈیٹا کو دستیاب کرنے کے وقت، چونکہ یہ موثر اندازی کرتا ہے اور فائدہ مند خصوصی معلومات حاصل کرتا ہے۔

5. ٹوکن

ٹوکنز طبیعی زبان پردازی ماڈلز میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ مختصر میں، ٹوکنز ماڈل کے لیے متن معلومات کو پروسیس کرنے اور سمجھنے کے لیے بنیادی اکائیاں ہوتی ہیں۔ اوپن اے آئی ماڈلز میں ٹوکنز عام طور پر عام حروف کے سلسلے کا مظاہر ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، لفظ "کمپیوٹر" کو دو ٹوکنز "کمپ" اور "یوٹر" میں تقسیم کیا جاسکتا ہے۔ اس عمل کو ٹوکنائزیشن کہا جاتا ہے۔

اوپن اے آئی کے اطلاقات میں، ماڈل کا ٹوکنز پر بنیاد ہی بلنگ کرکے ہوتا ہے۔ ہر درخواست کی قیمت ٹوکنز کی تعداد پر حساب سے کی جاتی ہے - یعنی، اب تکن کی کل تعداد میں ہوتا ہے۔ یعنی اب تکن جو زیادہ بڑی ہوتی ہے، وہ زیادہ تعداد کے ٹوکنز استعمال ہوتے ہیں اور منسوب کی بنا پر قیمت بھی زیادہ ہوتی ہے۔

6. ماڈل فائن ٹیوننگ

6.1 فائن ٹیوننگ کی جائزہ

فائن ٹیوننگ گہری لرننگ کے شعبے میں ایک عام تکنیک ہے۔ جی پی ٹی ماڈلز پر مبنی اپلیکیشنز میں، فائن ٹیوننگ کا مطلب ہے کہ اصل ماڈل کو مزید تربیت دی جائے لیکن خاص ڈیٹا سیٹس کو استعمال کرکے تاکہ ماڈل کو مخصوص کاموں یا ڈومین کی ضروریات کے مطابق بہتر بنایا جاسکے۔

6.2 فائن ٹیوننگ کی کیونکر ضرورت ہوتی ہے؟

اگرچہ اوپن اے آئی کی فراہم کردہ جی پی ٹی ماڈل ورسٹائل ہے اور مختلف ٹیکسٹ کاموں کے ساتھ نمایاں ہے، مگر خصوصی مواقع پر اس کے کارکردگی قابل قبول نہیں ہوسکتی۔ مثال کے طور پر، ایک کمپنی کو صارفین کے ای میلوں کے رد و بدل کو خود کار بنانا ہوسکتا ہے، مگر عام ماڈل شاید صنعت میں پیش کے مصطلحات کو برابر سے نہیں سمجھے یا مخصوص صارف کی سوالات کا پیش بینی نہیں کرسکتا۔

اس طرح کے مواقع میں، فائن ٹیوننگ کے ذریعے، کمپنی ماڈل کو جمع کردہ ای میل ڈیٹا کا اس کرکے تربیت دے سکتی ہے۔ نتیجتاً، ماڈل کو سیکھنے دے گا کہ وہ ای میلوں کے جوابات دینے میں بہتر طریقے سے کمپنی کے انداز کو ظاہر کرے، اور مشابہ مسائل کا ساتھ دینے کی کامیابی اور بہتر کارگری دکھائے۔ یہ فائن ٹیوننگ کا اہمیت ہے - ماڈل کو زیادہ درست اور بہترین نتائج فراہم کرنے کے لیے مخصوص کرنا۔