چت GPT چرا و چگونه؟ (راهنمای ساخت اکانت در ایران)

چت GPT چرا و چگونه؟چند وقت است که خیلی درباره هوش مصنوعی و مخصوصا Chat GPT صحبت میشه. در این مقاله یک معرفی از هوش GPT نوشتم و در ادامه روش استفاده آم را در ایران بیان کردم.این مقاله مون رو حتما بخونید:چرا مادران باید به اکوکاردیوگرافی قلب جنین اهمیت بدهند؟ معرفیGPT یا Generative Pretrained Transformer نوعی مدل زبان است که توسط OpenAI توسعه یافته است که در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) محبوبیت زیادی به دست آورده است. فناوری چت بات مدتی است که وجود داشته است، اما با ظهور GPT، جهشی عظیم داشته است. مدل‌های GPT بر روی حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند و می‌توانند پاسخ‌هایی شبیه انسان به زبان طبیعی ایجاد کنند. هدف این مقاله ارائه یک نمای کلی از چت GPT و توضیح اینکه چرا و چگونه کار می کند.زمینه NLP در سال های اخیر با کمک تکنیک های یادگیری عمیق پیشرفت فوق العاده ای داشته است. مدل‌های سنتی NLP مبتنی بر قانون بودند و قابلیت‌هایشان محدود بود. معرفی مدل های مبتنی بر شبکه عصبی بازی را تغییر داد. با این حال، این مدل‌ها به مقادیر زیادی داده برچسب‌دار برای آموزش نیاز داشتند که مانعی برای پذیرش گسترده آنها بود. اینجاست که مدل‌های ترانسفورماتور پیش‌آموزش‌دهی ژنراتور وارد عمل می‌شوند. مدل‌های GPT بر روی حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش داده می‌شوند و به آن‌ها اجازه می‌دهند پاسخ‌هایی شبیه به انسان تولید کنند.GPT چگونه کار می کندمدل‌های GPT مبتنی بر معماری Transformer هستند که در مقاله‌ای در سال ۲۰۱۷ توسط Vaswani و همکاران معرفی شد. معماری ترانسفورماتور نوعی شبکه عصبی است که از مکانیسم های توجه برای پردازش توالی داده ها مانند متن استفاده می کند. مدل‌های GPT با استفاده از تکنیکی به نام یادگیری بدون نظارت آموزش داده می‌شوند، جایی که در معرض مقادیر زیادی از داده‌های متنی بدون هیچ برچسب صریحی قرار می‌گیرند. مدل‌ها الگوهای موجود در داده‌های متنی را یاد می‌گیرند و سپس برای کارهای خاص مانند ترجمه زبان، پاسخ‌گویی به سؤال و برنامه‌های ربات چت به‌خوبی تنظیم می‌شوند.مدل های GPT دارای چندین لایه هستند که هر کدام وظایف متفاوتی را انجام می دهند. لایه‌های پایین‌تر مدل، الگوهای اساسی در داده‌های متنی را یاد می‌گیرند، در حالی که لایه‌های بالاتر الگوها و روابط پیچیده‌تری را یاد می‌گیرند. این مدل همچنین دارای تعداد زیادی پارامتر است که به آن امکان می دهد جزئیات پیچیده داده های متنی را ثبت کند. خروجی مدل با نمونه گیری از توزیع احتمالات آموخته شده توسط مدل در طول آموزش تولید می شود.موارد استفاده از GPTمدل های GPT کاربردهای گسترده ای دارند که در زیر به برخی از آنها اشاره می شود:ربات‌های گفتگو: مدل‌های GPT را می‌توان برای توسعه ربات‌های چت استفاده کرد که می‌توانند به درخواست‌های کاربر به زبان طبیعی پاسخ دهند. چت بات ها را می توان در حوزه های خاصی مانند خدمات مشتری یا پشتیبانی فنی آموزش داد تا پاسخ های مربوطه را به کاربران ارائه دهد.ترجمه زبان: مدل‌های GPT را می‌توان برای کارهای ترجمه زبان استفاده کرد، جایی که متن ورودی به زبان دیگری ترجمه می‌شود. این مدل‌ها را می‌توان برای جفت‌های زبانی خاص، مانند انگلیسی به اسپانیایی، تنظیم کرد تا دقت ترجمه‌ها بهبود یابد.پاسخ به سؤال: مدل‌های GPT را می‌توان برای وظایف پاسخ‌گویی به سؤال استفاده کرد، در جایی که به مدل سؤال داده می‌شود و انتظار می‌رود پاسخ مربوطه را ارائه دهد. مدل‌ها را می‌توان برای حوزه‌های خاص، مانند پزشکی یا حقوق، تنظیم کرد تا پاسخ‌های مربوط به دامنه ارائه شود.تولید متن: مدل‌های GPT را می‌توان برای وظایف تولید متن استفاده کرد، جایی که مدل بر اساس یک اعلان متن جدید تولید می‌کند. مدل‌ها را می‌توان برای حوزه‌های خاص، مانند داستان‌نویسی، تنظیم کرد تا متنی مرتبط با دامنه تولید کند.محدودیت های GPTمدل‌های GPT با وجود قابلیت‌های چشمگیر، دارای محدودیت‌هایی هستند که در زیر به آن‌ها اشاره می‌شود:سوگیری: مدل‌های GPT بر روی مقادیر زیادی از داده‌های متنی آموزش داده می‌شوند که ممکن است دارای سوگیری باشند. این مدل‌ها ممکن است سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی را در خروجی‌های خود تکرار کنند، که می‌تواند مضر باشد و تعصبات اجتماعی را تداوم بخشد.عدم درک متنی: مدل‌های GPT فاقد درک عمیق از زمینه‌ای هستند که در آن پاسخ‌ها را ایجاد می‌کنند. اگر زمینه به صراحت ارائه نشده باشد، ممکن است پاسخ‌های نامناسب یا بی‌معنی ایجاد کنند.فقدان خلاقیت: مدل‌های GPT می‌توانند پاسخ‌هایی مشابه آنچه در داده‌های آموزشی وجود دارد ایجاد کنند. با این حال، آنها فاقد خلاقیت زبان انسانی هستند، زیرا آنها فقط می توانند بر اساس الگوهایی که در طول آموزش آموخته اند، پاسخ دهند.نتیجهمدل‌های GPT انقلابی در حوزه NLP ایجاد کرده‌اند و کاربردهای متعددی از جمله ربات‌های گفتگو، ترجمه زبان، پاسخ‌گویی به سؤال و تولید متن دارند. این مدل‌ها بر روی حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند و می‌توانند پاسخ‌هایی شبیه انسان به زبان طبیعی ایجاد کنند. با این حال، مهم است که محدودیت‌های مدل‌های GPT مانند سوگیری و عدم درک زمینه‌ای را هنگام استفاده از آنها در نظر داشته باشید. تحقیقات بیشتری برای رفع این محدودیت ها و قدرتمندتر و همه کاره کردن مدل های GPT مورد نیاز است.آموزش ساخت اکانت در ایرانخب ساخت اکانت خیلی پیچیده ای نداره فقط تنها نکتش اینه که نیاز به شماره غیر ایرانی داره. مراحل ساخت اکانت:وارد این سایت بشید New Chat گزینه sign up رو بزنیدایمیلتون رو وارد کنیدنام را وارد کنیدیک ایمیل برای تایید ایمیلتون براتون ارسال شده ، وارد ایمیل بشید و روی لینک کلیک کنیداینجا نیاز به شماره دارید وارد سایت نامبرلند بشید. لینکپس از ثبت نام و شارژ حساب از منو سمت راست chat gpt رو بزنید ارزان ترین کشور رو انتخاب کنید ( حدودا 12 هزار تومان هزینش میشه)آدرس لینکدین من:اینجا کلیک کن