معماری ChatGpt

ChatGPT: معماری و عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

ChatGPT، که بر پایه‌ی معماری ترنسفورمر (Transformer) توسعه یافته، نمونه‌ای پیشرفته از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) است. این مدل‌ها از شبکه‌های عصبی عمیق، به‌ویژه مکانیزم توجه (Attention Mechanism)، بهره می‌برند تا روابط پیچیده‌ی بین کلمات در توالی‌های طولانی متن را درک کنند. هسته‌ی اصلی ترنسفورمر شامل لایه‌های Encoder و Decoder است، که در مدل‌های مبتنی بر Decoder-only مانند سری GPT (Generative Pre-trained Transformer)، تمرکز اصلی بر روی لایه‌ی Decoder قرار دارد.

فرایند “پیش‌آموزش” (Pre-training) بر روی حجم عظیمی از داده‌های متنی از اینترنت، مدل را قادر می‌سازد تا الگوهای زبانی، حقایق عمومی، و سبک‌های نگارشی متنوع را بیاموزد. پس از پیش‌آموزش، از تکنیک‌هایی مانند “تنظیم دقیق” (Fine-tuning) و “یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی” (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF) برای هم‌راستاسازی رفتار مدل با اهداف مشخص، مانند پاسخ‌دهی مفید، صادقانه، و بی‌ضرر، استفاده می‌شود.

مکانیزم Self-Attention در ترنسفورمر اجازه می‌دهد تا مدل به کلمات مختلف در ورودی وزن‌های متفاوتی بدهد و ارتباطات دوربرد را حتی در متون بسیار طولانی تشخیص دهد. این قابلیت، همراه با پارامترهای متعدد (میلیاردها پارامتر در مدل‌های بزرگ)، امکان تولید متن منسجم، مرتبط، و خلاقانه را فراهم می‌آورد. ChatGPT در حقیقت، یک رابط کاربری مکالمه‌محور است که مدل‌های زیربنایی GPT (مانند GPT-3.5 یا GPT-4) را در دسترس قرار می‌دهد.

هوش_مصنوعی #     یادگیری_ماشین #