اگر شنیدهاید که مردم GPT را طوری تعریف میکنند که انگار کلمهای آشناست، تنها نیستید. این مخفف در نام محصولات، مقالات تحقیقاتی و گفتگوهای روزمره دیده میشود. بخش سادهاش این است: GPT به معنای مبدل مولد از پیش آموزشدیده است . بخش مفیدش این است که بدانید چرا این چهار کلمه مهم هستند - چون جادوی این ترکیب در آن نهفته است. این راهنما آن را به تفصیل شرح میدهد: چند نظر، حاشیهرویهای مختصر و نکات کاربردی فراوان. 🧠✨
مقالاتی که شاید بعد از این مطلب دوست داشته باشید بخوانید:
🔗 هوش مصنوعی پیشبین چیست؟
چگونه هوش مصنوعی پیشبینیکننده، نتایج را با استفاده از دادهها و الگوریتمها پیشبینی میکند.
🔗 مربی هوش مصنوعی چیست؟
نقشها، مهارتها و گردشهای کاری پشت آموزش سیستمهای هوش مصنوعی مدرن.
🔗 هوش مصنوعی متنباز چیست؟
تعریف، مزایا، چالشها و نمونههایی از هوش مصنوعی متنباز.
🔗 هوش مصنوعی نمادین چیست: هر آنچه که باید بدانید
تاریخچه، روشهای اصلی، نقاط قوت و محدودیتهای هوش مصنوعی نمادین.
پاسخ سریع: GPT مخفف چیست؟
GPT = ترانسفورماتور مولد از پیش آموزشدیده.
-
مولد - محتوا را خلق میکند.
-
از پیش آموزشدیده - قبل از تطبیق، بهطور گسترده یاد میگیرد.
-
ترانسفورماتور - یک معماری شبکه عصبی که از خود-توجهی برای مدلسازی روابط در دادهها استفاده میکند.
اگر بخواهید تعریفی یک جملهای ارائه دهید: GPT یک مدل زبانی بزرگ مبتنی بر معماری ترانسفورماتور است که از قبل روی متنهای گسترده آموزش دیده و سپس برای پیروی از دستورالعملها و مفید بودن تطبیق داده شده است [1][2].
چرا مخفف کلمات در زندگی واقعی اهمیت دارد 🤷♀️
کلمات اختصاری خستهکننده هستند، اما این یکی به نحوه رفتار این سیستمها در عمل اشاره دارد. از آنجا که GPTها مولد ، فقط قطعات کوچک را بازیابی نمیکنند - آنها پاسخها را ترکیب میکنند. از آنجا که از قبل آموزش دیدهاند ، دانش گستردهای از پیش آماده دارند و میتوانند به سرعت تطبیق داده شوند. از آنجا که آنها تبدیلکننده ، به خوبی مقیاسپذیر هستند و زمینههای دوربرد را با ظرافت بیشتری نسبت به معماریهای قدیمی [2] مدیریت میکنند. این ترکیب توضیح میدهد که چرا GPTها در ساعت 2 بامداد، وقتی در حال اشکالزدایی یک عبارت منظم یا برنامهریزی لازانیا هستید، مکالمهای، انعطافپذیر و به طرز عجیبی مفید به نظر میرسند. نه اینکه من... هر دو را همزمان انجام داده باشم.
در مورد بخش ترانسفورماتور کنجکاو هستید؟ مکانیسم توجه به مدلها اجازه میدهد تا به جای برخورد یکسان با همه چیز، روی مرتبطترین بخشهای ورودی تمرکز کنند - دلیل اصلی عملکرد خوب ترانسفورماتورها [2].
چه چیزی GPT را مفید میکند؟ ✅
بیایید صادق باشیم - بسیاری از اصطلاحات هوش مصنوعی مورد توجه قرار گرفتهاند. GPT ها به دلایلی که بیشتر کاربردی هستند تا عرفانی، محبوب هستند:
-
حساسیت به متن - خود-توجهی به مدل کمک میکند تا کلمات را در مقابل یکدیگر بسنجد و انسجام و جریان استدلال را بهبود بخشد [2].
-
قابلیت انتقال - پیشآموزش روی دادههای گسترده، مهارتهای عمومی را به مدل میدهد که با حداقل انطباق، به وظایف جدید منتقل میشوند [1].
-
تنظیم همترازی - پیروی از دستورالعمل از طریق بازخورد انسانی (RLHF) پاسخهای غیرمفید یا خارج از هدف را کاهش میدهد و باعث میشود خروجیها حس همکاری ایجاد کنند [3].
-
رشد چندوجهی - GPT های جدیدتر میتوانند با تصاویر (و موارد دیگر) کار کنند و گردشهای کاری مانند پرسش و پاسخ بصری یا درک اسناد را امکانپذیر سازند [4].
آیا آنها هنوز هم اشتباه میکنند؟ بله. اما این بسته مفید است - اغلب به طرز عجیبی لذتبخش - زیرا دانش خام را با یک رابط کاربری قابل کنترل ترکیب میکند.
تجزیه و تحلیل کلمات در عبارت «GPT مخفف چیست» 🧩
مولد
این مدل تولید میکند . درخواست یک ایمیل سرد (cold email) کنید و آن درجا یکی مینویسد.
از پیش آموزش دیده
قبل از اینکه حتی به آن دست بزنید، یک GPT الگوهای زبانی گستردهای را از مجموعههای بزرگ متنی جذب کرده است. پیشآموزش به آن قابلیت کلی میدهد، بنابراین میتوانید بعداً آن را با حداقل دادهها از طریق تنظیم دقیق یا صرفاً راهنمایی هوشمند با حوزه کاری خود تطبیق دهید [1].
ترانسفورماتور
این معماری است که مقیاس را کاربردی کرده است. ترنسفورمرها از لایههای خود-توجهی برای تصمیمگیری در مورد اینکه کدام توکنها در هر مرحله مهم هستند استفاده میکنند - مانند مرور سریع یک پاراگراف و برگشت چشمان شما به کلمات مرتبط، اما قابل تمایز و آموزشپذیر [2].
چگونه GPT ها آموزش دیده اند تا مفید باشند (به طور خلاصه اما نه خیلی کوتاه) 🧪
-
پیشآموزش - یاد بگیرید که نشانه بعدی را در میان مجموعههای عظیم متن پیشبینی کنید؛ این توانایی عمومی زبان را ایجاد میکند.
-
تنظیم دقیق تحت نظارت - انسانها پاسخهای ایدهآل را برای سوالات مینویسند؛ مدل یاد میگیرد که از آن سبک تقلید کند [1].
-
یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) - انسانها خروجیها را رتبهبندی میکنند، یک مدل پاداش آموزش داده میشود و مدل پایه برای تولید پاسخهایی که مردم ترجیح میدهند بهینه میشود. این دستورالعمل InstructGPT همان چیزی است که باعث میشود مدلهای چت به جای صرفاً آکادمیک، مفید به نظر برسند [3].
آیا GPT همان Transformer یا LLM است؟ تقریباً، اما نه دقیقاً 🧭
-
ترانسفورماتور - معماری زیربنایی.
-
مدل زبان بزرگ (LLM) - اصطلاحی کلی برای هر مدل بزرگی که روی متن آموزش دیده است.
-
GPT - خانوادهای از LLM های مبتنی بر ترانسفورماتور که مولد و از پیش آموزش دیده هستند و توسط OpenAI [1][2] محبوب شدهاند.
بنابراین هر GPT یک LLM و یک ترانسفورماتور است، اما هر مدل ترانسفورماتور یک GPT نیست - مستطیلها و مربعها را تصور کنید.
زاویه «GPT مخفف چیست» در زمینهای چندوجهی 🎨🖼️🔊
این مخفف هنوز هم وقتی تصاویر را در کنار متن قرار میدهید، مناسب است. مولد و از پیش آموزشدیده در سراسر روشها گسترش مییابند، در حالی که ترانسفورماتور برای مدیریت انواع ورودیهای متعدد سازگار شده است. برای بررسی عمیقتر درک تصویر و موازنههای ایمنی در GPTهای مبتنی بر بینایی، به کارت سیستم [4] مراجعه کنید.
چگونه GPT مناسب را برای مورد استفاده خود انتخاب کنیم 🧰
-
نمونهسازی اولیه یک محصول - با یک مدل کلی شروع کنید و با ساختار سریع تکرار کنید؛ این کار سریعتر از دنبال کردن تنظیمات دقیق و بینقص در روز اول است [1].
-
وظایف سنگین با صدای پایدار یا سیاستگذاری سنگین - تنظیم دقیق تحت نظارت به علاوه تنظیم مبتنی بر اولویت را برای قفل کردن رفتار در نظر بگیرید [1][3].
-
گردشهای کاری سنگین با بینایی یا سند - GPT های چندوجهی میتوانند تصاویر، نمودارها یا تصاویر را بدون خطوط لوله شکننده OCR تجزیه و تحلیل کنند [4].
-
محیطهای پرخطر یا تحت نظارت - با چارچوبهای ریسک شناختهشده همسو شوید و برای دستورالعملها، دادهها و خروجیها، دروازههای بررسی تعیین کنید [5].
استفاده مسئولانه، خلاصه - چون مهمه 🧯
از آنجایی که این مدلها در تصمیمگیریها گنجانده میشوند، تیمها باید دادهها، ارزیابی و تیمبندی قرمز را با دقت مدیریت کنند. یک نقطه شروع عملی، نگاشت سیستم شما در برابر یک چارچوب ریسک شناختهشده و بیطرف از فروشنده است. چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST، عملکردهای مدیریت، نگاشت، اندازهگیری و مدیریت را تشریح میکند و یک نمایه هوش مصنوعی مولد با شیوههای مشخص ارائه میدهد [5].
اشتباهات رایج در دوران بازنشستگی 🗑️
-
«این یک پایگاه داده است که همه چیز را جستجو میکند.»
نه. رفتار اصلی GPT پیشبینی توکن بعدی مولد است؛ بازیابی را میتوان اضافه کرد، اما پیشفرض نیست [1][2]. -
«مدل بزرگتر به معنای حقیقت تضمینشده است.»
مقیاس کمک میکند، اما مدلهای بهینهسازیشده بر اساس اولویت میتوانند از مدلهای بزرگتر و تنظیمنشده در سودمندی و ایمنی بهتر عمل کنند - از نظر روششناختی، نکتهی RLHF همین است [3]. -
«چندوجهی فقط به معنای OCR است.»
خیر. GPT های چندوجهی ویژگیهای بصری را در خط استدلال مدل ادغام میکنند تا پاسخهای آگاهتر از متن [4] ارائه دهند.
یه توضیح کوچیک که میتونید تو مهمونیها ازش استفاده کنید 🍸
وقتی کسی میپرسد GPT مخفف چیست ، این را امتحان کنید:
«این یک مبدل مولد از پیش آموزشدیده است - نوعی هوش مصنوعی که الگوهای زبانی را از طریق متنهای حجیم یاد گرفته، سپس با بازخورد انسانی تنظیم شده تا بتواند دستورالعملها را دنبال کند و پاسخهای مفید تولید کند.» [1][2][3]
کوتاه، دوستانه و به اندازه کافی عجیب و غریب که نشان دهد مطالب اینترنتی را میخوانید.
GPT به چه معناست - فراتر از متن: گردشهای کاری کاربردی که واقعاً میتوانید اجرا کنید 🛠️
-
طوفان فکری و طرح کلی - پیشنویس محتوا را تهیه کنید، سپس برای بهبودهای ساختاریافته مانند نکات برجسته، تیترهای جایگزین یا برداشتی مخالف، درخواست دهید.
-
تبدیل داده به روایت - یک جدول کوچک بچسبانید و خلاصه اجرایی یک پاراگرافی درخواست کنید، و به دنبال آن دو ریسک و هر کدام یک راهکار برای کاهش ریسک ارائه دهید.
-
توضیحات کد - درخواست کنید که یک تابع پیچیده را گام به گام مطالعه کنید، سپس چند آزمایش انجام دهید.
-
تریاژ چندوجهی - تصویر یک نمودار را به علاوهی موارد زیر ترکیب کنید: «روند را خلاصه کنید، ناهنجاریها را یادداشت کنید، دو بررسی بعدی را پیشنهاد دهید.»
-
خروجی آگاه از سیاستها - مدل را طوری تنظیم یا تنظیم کنید که به دستورالعملهای داخلی ارجاع دهد، و دستورالعملهای صریحی برای اقدامات لازم در مواقع عدم اطمینان ارائه دهد.
هر یک از این موارد بر سهگانهی یکسانی تکیه دارند: خروجی مولد، پیشآموزش گسترده، و استدلال زمینهای ترانسفورماتور [1][2].
گوشهای برای کاوش عمیق: توجه در یک استعارهی کمی ناقص 🧮
تصور کنید که در حالی که یک فنجان قهوه را به سختی مینوشید، یک پاراگراف فشرده در مورد اقتصاد میخوانید. مغز شما مدام چند عبارت کلیدی را که مهم به نظر میرسند، دوباره بررسی میکند و آنها را در برگههای یادداشت ذهنی خود یادداشت میکند. این تمرکز انتخابی مانند توجه . تبدیلشوندگان یاد میگیرند که برای هر نشانه نسبت به هر نشانه دیگر چه میزان «وزن توجه» اعمال کنند. چندین سر توجه مانند چندین خواننده عمل میکنند که با نکات برجسته مختلف، مطالب را سرسری میخوانند و سپس بینشهای خود را جمع میکنند [2]. میدانم که کامل نیست؛ اما ماندگار است.
سوالات متداول: پاسخهای بسیار کوتاه، اغلب
-
آیا GPT همان ChatGPT است؟
ChatGPT یک تجربه محصول است که بر اساس مدلهای GPT ساخته شده است. خانواده یکسان، لایههای مختلف UX و ابزارهای ایمنی [1]. -
آیا GPTها فقط متن را پردازش میکنند؟
خیر. برخی از آنها چندوجهی هستند و تصاویر (و موارد دیگر) را نیز پردازش میکنند [4]. -
آیا میتوانم نحوه نوشتن GPT را کنترل کنم؟
بله. از ساختار سریع، دستورالعملهای سیستم یا تنظیم دقیق برای لحن و پایبندی به سیاستها استفاده کنید [1][3]. -
در مورد ایمنی و ریسک چطور؟
چارچوبهای شناختهشده را اتخاذ کنید و انتخابهای خود را مستند کنید [5].
سخنان پایانی
اگر چیز دیگری را به خاطر ندارید، این را به خاطر داشته باشید: GPT چیزی بیش از یک سوال واژگانی است. این مخفف، دستورالعملی را رمزگذاری میکند که باعث شد هوش مصنوعی مدرن مفید به نظر برسد. Generative به شما خروجی روان میدهد. Pre-trained به شما وسعت عمل میدهد. Transformer به شما مقیاس و زمینه میدهد. تنظیم دستورالعمل را اضافه کنید تا سیستم رفتار کند - و ناگهان یک دستیار عمومی دارید که مینویسد، استدلال میکند و سازگار میشود. آیا بینقص است؟ البته که نه. اما به عنوان یک ابزار عملی برای کارهای علمی، مانند یک چاقوی ارتش سوئیس است که گهگاه هنگام استفاده شما از آن، تیغه جدیدی اختراع میکند... سپس عذرخواهی میکند و خلاصهای به شما میدهد.
خیلی طولانی بود، نخوندم.
-
GPT مخفف چیست : مبدل مولد از پیش آموزشدیده.
-
دلیل اهمیت: سنتز مولد + پیشآموزش گسترده + مدیریت زمینه مبدل [1][2].
-
نحوه انجام آن: پیشآموزش، تنظیم دقیق تحت نظارت و همترازی با بازخورد انسانی [1][3].
-
از آن به خوبی استفاده کنید: ساختار را به سرعت ایجاد کنید، برای ثبات تنظیم دقیق انجام دهید، با چارچوبهای ریسک همسو شوید [1][3][5].
-
به یادگیری ادامه دهید: مقاله اصلی ترانسفورماتور، اسناد OpenAI و راهنماییهای NIST [1][2][5] را به طور اجمالی مرور کنید.
منابع
[1] OpenAI - مفاهیم کلیدی (پیشآموزش، تنظیم دقیق، راهنمایی، مدلها)
ادامه مطلب
[2] واسوانی و همکاران، «توجه تنها چیزی است که نیاز دارید» (معماری ترانسفورماتور)
ادامه مطلب
[3] اویانگ و همکاران، «آموزش مدلهای زبانی برای پیروی از دستورالعملها با بازخورد انسانی» (InstructGPT / RLHF)
ادامه مطلب
[4] OpenAI - کارت سیستم GPT-4V(ision) (قابلیتهای چندوجهی و ایمنی)
ادامه مطلب
[5] NIST - چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی (مدیریت بیطرف از فروشنده)
ادامه مطلب