چت جی پی تی با چه زبانی نوشته شده؟

چت‌بات‌ها و مدل‌های زبانی در سال‌های اخیر تبدیل به یکی از موضوعات داغ در حوزه فناوری شده‌اند. در این میان، ChatGPT یکی از برجسته‌ترین نمونه‌های این مدل‌هاست که توسط شرکت OpenAI توسعه یافته است. این مدل زبانی توانسته است با درک و تولید زبان طبیعی، کارکردهایی بی‌نظیر در زمینه‌های مختلف از جمله تولید محتوا، پاسخ‌دهی به سوالات، و حتی تعاملات اجتماعی را به نمایش بگذارد. اما سوالی که ممکن است ذهن بسیاری از علاقه‌مندان به حوزه هوش مصنوعی را به خود مشغول کند، این است که چت جی پی تی با چه زبانی نوشته شده است؟

فناوری پشت ChatGPT

برای پاسخ به این سوال، ابتدا باید با فناوری‌های پایه‌ای که در ساخت ChatGPT به کار رفته‌اند، آشنا شویم. ChatGPT یک مدل زبانی بزرگ مبتنی بر معماری Transformer است. این معماری در ابتدا توسط گوگل معرفی شد و به سرعت به یکی از محبوب‌ترین روش‌ها برای ساخت مدل‌های زبانی و یادگیری عمیق تبدیل شد.
1. زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده
یکی از سوالات مهم در مورد ChatGPT، زبان‌های برنامه‌نویسی است که در ساخت این مدل به کار رفته‌اند. در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی ممکن است به کار برده شود. اما برای ChatGPT، زبان‌های برنامه‌نویسی اصلی به شرح زیر هستند:
پایتون (Python)
پایتون به عنوان یکی از اصلی‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در زمینه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی شناخته می‌شود. این زبان به دلیل سادگی، خوانایی و پشتیبانی گسترده از کتابخانه‌های مختلف، به خصوص در توسعه مدل‌های زبانی مانند ChatGPT مورد استفاده قرار می‌گیرد. کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch که برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق به کار می‌روند، به خوبی با پایتون سازگار هستند و امکانات گسترده‌ای را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کنند.

C++
زبان C++ نیز به عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی مهم در ساخت و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی مانند ChatGPT نقش دارد. این زبان به دلیل کارایی بالا و قابلیت‌های بهینه‌سازی پیشرفته، به ویژه در بخش‌هایی که نیاز به محاسبات سنگین و پردازش موازی وجود دارد، مورد استفاده قرار می‌گیرد. بسیاری از کتابخانه‌های پایه‌ای که در یادگیری عمیق به کار می‌روند، مانند CUDA برای پردازش‌های گرافیکی، به زبان C++ نوشته شده‌اند.

2. کتابخانه‌ها و چارچوب‌های مورد استفاده
برای ساخت و آموزش مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT، استفاده از کتابخانه‌ها و چارچوب‌های مناسب امری ضروری است. در این زمینه، برخی از مهم‌ترین کتابخانه‌ها و چارچوب‌هایی که در توسعه ChatGPT به کار رفته‌اند عبارتند از:

PyTorch
PyTorch یکی از محبوب‌ترین چارچوب‌های یادگیری عمیق است که توسط Facebook AI Research توسعه داده شده است. این چارچوب به دلیل انعطاف‌پذیری بالا و سهولت در استفاده، به ویژه در پژوهش‌ها و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی مورد توجه قرار گرفته است. PyTorch امکان ایجاد و آموزش شبکه‌های عصبی پیچیده را فراهم می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به سادگی مدل‌های خود را پیاده‌سازی و بهینه‌سازی کنند.

TensorFlow
TensorFlow که توسط گوگل توسعه داده شده است، یکی دیگر از چارچوب‌های قدرتمند در زمینه یادگیری عمیق است. این چارچوب به ویژه برای پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های بزرگ و مقیاس‌پذیر مناسب است. TensorFlow به دلیل قابلیت‌های گسترده‌ای که در زمینه پردازش موازی و بهینه‌سازی دارد، به عنوان یکی از انتخاب‌های اصلی در توسعه مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT شناخته می‌شود.

Hugging Face Transformers
Hugging Face یک شرکت پیشرو در زمینه مدل‌های زبانی است که کتابخانه Transformers را توسعه داده است. این کتابخانه امکان استفاده از مدل‌های زبانی پیش‌آماده را فراهم می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به سادگی از مدل‌هایی مانند GPT-3 یا BERT استفاده کنند. کتابخانه Transformers به دلیل سهولت در استفاده و پشتیبانی از مدل‌های مختلف، به یکی از ابزارهای مهم در توسعه ChatGPT تبدیل شده است.

3. الگوریتم‌های مورد استفاده
الگوریتم‌های یادگیری عمیق که در ساخت مدل‌های زبانی به کار می‌روند، نقش بسیار مهمی در عملکرد این مدل‌ها دارند. در ChatGPT از الگوریتم‌های پیچیده‌ای برای آموزش و بهینه‌سازی مدل استفاده شده است. برخی از مهم‌ترین الگوریتم‌های مورد استفاده عبارتند از:

بهینه‌سازی با استفاده از Adam
الگوریتم Adam یکی از معروف‌ترین الگوریتم‌های بهینه‌سازی در یادگیری عمیق است که برای به روزرسانی وزن‌های شبکه‌های عصبی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم با ترکیب مزایای SGD و RMSProp، به خوبی می‌تواند وزن‌های شبکه را در طول آموزش بهینه‌سازی کند و سرعت همگرایی را افزایش دهد.

تنظیم یادگیری (Learning Rate Scheduling)
تنظیم یادگیری یک تکنیک مهم در آموزش مدل‌های عمیق است که با تغییر دینامیکی نرخ یادگیری، به بهبود عملکرد مدل کمک می‌کند. در ChatGPT از روش‌های مختلفی برای تنظیم یادگیری استفاده شده است تا مدل بتواند به سرعت و با دقت بهینه‌سازی شود.

مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
مکانیسم توجه یکی از مهم‌ترین اجزای معماری Transformer است که به مدل کمک می‌کند تا بتواند به بخش‌های مهم ورودی توجه بیشتری داشته باشد. این مکانیسم به ویژه در مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT، نقش کلیدی در درک و تولید زبان طبیعی ایفا می‌کند.

4. منابع محاسباتی مورد نیاز
آموزش مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT نیاز به منابع محاسباتی عظیمی دارد. برای آموزش این مدل‌ها، معمولاً از سرورهای قدرتمند با پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و حتی واحدهای پردازش تانسور (TPU) استفاده می‌شود. این منابع محاسباتی به مدل اجازه می‌دهند تا بتواند حجم بزرگی از داده‌ها را پردازش کرده و مدل‌های پیچیده‌ای مانند GPT-3 را آموزش دهد.

پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
GPUها به دلیل قابلیت پردازش موازی، نقش بسیار مهمی در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق دارند. برای آموزش ChatGPT، از GPUهای قدرتمند با حافظه‌های بزرگ استفاده شده است که بتوانند میلیون‌ها پارامتر مدل را به سرعت پردازش کنند.

واحدهای پردازش تانسور (TPU)
TPUها که توسط گوگل توسعه داده شده‌اند، یکی دیگر از منابع محاسباتی مهم در آموزش مدل‌های زبانی هستند. این واحدها به طور ویژه برای پردازش عملیات تانسور طراحی شده‌اند و به مدل‌های بزرگ مانند ChatGPT اجازه می‌دهند تا با سرعت بیشتری آموزش ببینند.

ذخیره‌سازی توزیع‌شده (Distributed Storage)
ذخیره‌سازی داده‌ها در مقیاس بزرگ، یکی دیگر از چالش‌های آموزش مدل‌های زبانی است. برای این منظور، از سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده استفاده می‌شود که امکان مدیریت و دسترسی به داده‌های حجیم را فراهم می‌کند. این سیستم‌ها به مدل اجازه می‌دهند تا به سرعت داده‌ها را بازیابی کرده و عملیات‌های مورد نیاز را انجام دهد.

5. داده‌های آموزشی
مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT نیاز به حجم زیادی از داده‌های متنی برای آموزش دارند. این داده‌ها از منابع مختلفی جمع‌آوری می‌شوند و شامل کتاب‌ها، مقالات، وب‌سایت‌ها و دیگر منابع متنی است.
پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
قبل از آموزش مدل، داده‌های جمع‌آوری‌شده نیاز به پاکسازی و پیش‌پردازش دارند. این فرآیند شامل حذف داده‌های نامرتبط، تصحیح خطاهای متنی و نرمال‌سازی داده‌ها است تا مدل بتواند از داده‌ها به بهترین نحو استفاده کند.

تنوع داده‌ها
یکی از مهم‌ترین عوامل در عملکرد مدل‌های زبانی، تنوع داده‌های آموزشی است. ChatGPT از داده‌های متنوعی استفاده می‌کند تا بتواند پاسخ‌های مختلف و مناسبی به سوالات کاربران ارائه دهد. این داده‌ها شامل متون ادبی، مقالات علمی، محتواهای عمومی و حتی مکالمات روزمره است.

نتیجه‌گیری
چت‌بات‌ها و مدل‌های زبانی مانند ChatGPT نشان داده‌اند که هوش مصنوعی می‌تواند نقش بسیار مهمی در بهبود تعاملات انسانی و کامپیوتری داشته باشد. این مدل با استفاده از ترکیبی از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف، کتابخانه‌ها و چارچوب‌های پیشرفته و همچنین الگوریتم‌های پیچیده، توانسته است به یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبانی تبدیل شود.

جهت مشاهده مقالات درباره علم و فناوری به صفحه مشخص شده مراجعه کنید.