اگر شما هم جزء کسانی هستید که از چت بات‌ها برای دریافت پاسخ سوالات خود استفاده می‌کنید؛ در این نوشتار قصد داریم شما را با روش ChatGPT برای پاسخ به درخواستها آشنا کنیم.

ChatGPT چیست؟

ChatGPT یک مدل زبان پیشرفته است که توسط OpenAI توسعه یافته، این طراحی شده است تا متنی شبیه انسان بر اساس دستورات یا ورودی های داده شده تولید کند. این دستیار مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند برای اهداف مختلفی مانند نوشتن، پاسخ دادن به سؤالات، ایجاد عوامل مکالمه، تدریس خصوصی، ترجمه زبان ها و موارد دیگر استفاده شود. ChatGPT از تکنیک های پیشرفته پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) و یادگیری ماشین (Machine Leaarning) برای درک و پاسخ به ورودی های کاربر به شیوه ای منسجم و مناسب استفاده کند. ChatGPT با توانایی خود در تولید متن با کیفیت در حوزه های مختلف محبوبیت پیدا کرده است و با تحقیق و توسعه مداوم به تکامل خود ادامه می دهد.

مراحل پاسخگویی ChatGPT

ChatGPT با استفاده از یک مدل زبانی که توسط OpenAI به نام GPT (مبدل پیش‌آموزش‌دهی) توسعه یافته و به پرسش‌ها پاسخ می‌دهد. این مدل بر روی دادگان (dataset) متنوعی از اینترنت آموزش داده شده که آن را قادر می‌سازد متنی شبیه انسان را بر اساس ورودی‌های دریافتی، درک و تولید کند.

فرآیند این کار به ترتیب زیر است:

۱ – توکن سازی (Tokenization):

پرسش ورودی نشانه گذاری می شود؛ به این معنی که به واحدهای کوچکتر به نام توکن تقسیم می گردد. توکن‌‎ها می توانند کلمات، زیرکلمه ها(sub-word) یا کاراکترها باشند.

۲ – نتیجه گیری مدل (Model Inference):

ورودی توکن شده به مدل GPT که نوعی شبکه عصبی مبدّل است، وارد می شود. این مدل، ورودی کاربر را با در نظر گرفتن روابط میان توکن‌های مختلف و در حالت مبتنی بر بافت (context) آن، پردازش می‌کند.

۳ – ایجاد پاسخ (Generating Response):

این مدل پاسخ را به شکل توکن به توکن تولید می‌کند و توکن بعدی را بر اساس بافت مبتنی بر ورودی کاربر و همچنین الگوهای فرا گرفته قبلی در حین آموزش، پیش بینی خواهد کرد.

۴ – رمزگشایی (Decoding):

سپس توکن‌های پاسخ تولید شده، رمزگشایی می‌شوند تا متنی منسجم و قابل خواندن برای انسان ایجاد شود.

توجه به این نکته اهمیت دارد که: ChatGPT به اطلاعات بلادرنگ دسترسی ندارد و تاریخچه‌ای از پرس و جوهای گذشته در همان مکالمه را نگهداری نمی‌کند. هر پرس و جو به طور مستقل بررسی می شود و این مدل، ورودی های کاربر را ذخیره نخواهد کرد.

پاسخ های این مدل بر اساس الگوهایی است که از طیف متنوعی از متن های اینترنتی در طول آموزش فرا گرفته است. از یک سو می‌تواند پاسخ‌های مرتبط و منسجمی را ارائه دهد، از سوی دیگر نیز ممکن است خروجی‌هایی ایجاد کند که گاهی تخیلی یا بی‌معنی هستند. کاربران باید در مورد تکیه بر اطلاعات ارائه شده محتاط بوده و اطلاعات مهم با تائید منابع معتبر استفاده کنند.

ارتباط مدل GPT و زبانشناسی

در ادامه روش ChatGPT برای پاسخ به سئوالات، نگاهی به ارتباط آن با زبانشناسی خواهیم انداخت. ChatGPT از انواع روش های مرتبط با زبان شناسی برای درک و تولید متنی شبیه انسان استفاده می کند. در اینجا برخی از جنبه های کلیدی زبانشناسی که بر عملکرد این مدل تأثیر می گذارد را بیان کرده‌ایم:

نحو (syntax):

این مدل بر روی طیف متنوعی از داده های متنی آموزش داده کار می‌کند که به آن اجازه می دهد تا نحو و ساختار جمله را بیاموزد. ترتیب و چیدمان کلمات را در یک جمله می‌فهمد و آن را قادر می‌سازد تا پاسخ‌های صحیح دستوری ایجاد کند.

معناشناسی (semantics):

ChatGPT با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های متنی، معانی کلمات و روابط بین آنها را می آموزد. این درک از معناشناسی به مدل کمک می‌کند تا پاسخ‌هایی را تولید کند که از نظر زمینه‌ای مرتبط و معنادار هستند.

کارکرد گرایی (Pragmatics):

کارکرد گرایی به استفاده از زبان در بافت می پردازد. ChatGPT تلاش می کند تا با در نظر گرفتن معنای ضمنی، زمینه اجتماعی و هدف کاربر، پاسخ هایی را تولید کند که از نظر بافتی مناسب هستند.

تحلیل گفتمان(discourse analysis):

این مدل قابلیتی برای درگیر شدن در مکالمات چند نوبتی دارد. در حالی که حافظه دقیقی از مکالمه ندارد، از زمینه‌های ارتباطات اخیر برای ایجاد پاسخ‌های منسجم‌تر و مرتبط‌تر استفاده می‌کند.

انتخاب واژگانی (lexical choice):

ChatGPT ارتباط بین کلمات و استفاده معمولی آنها را یاد گرفته است. کلمات را بر اساس احتمال آنها با توجه به بافت انتخاب می کند و به روان بودن و مناسب بودن متن تولید شده کمک می کند.

رفع ابهام (Ambiguity Handling):

این مدل از تکنیک هایی برای مدیریت موقعیت های مبهم با پیش بینی محتمل ترین احتمال بر اساس بافت آن استفاده می کند. ممکن است در موارد خاص برای رفع ابهام، سؤالاتی در آن خصوص بپرسد.

شناسایی موجودیت نامگذاری شده (Named Entity Recognition):

اگرچه این مدل کامل نیست، اما ظرفیت شناسایی موجودیت های نامگذاری شده مانند نام افراد، مکان ها و سازمان ها را دارد. با این حال، ممکن است به طور مداوم اطلاعات دقیق یا به روز ارائه نکند.

توجه به این نکته اهمیت دارد که ، با وجود اینکه ChatGPT در بسیاری از جنبه‌های زبانی مهارت دارد، ممکن است پاسخ‌های نادرست یا بی‌معنی ایجاد کند و می‌تواند به عبارت ورودی حساس باشد. روش ChatGPT برای پاسخ سئوالات همیشه در حال رشد است و نیاز به بهبود دارد تا به حداکثر بلوغ برسد.