در این مطلب به سوال چگونه از ChatGPT و دیگر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) استفاده کنیم؟ پاسخ خواهیم داد. در ادامه ابتدا به معرفی LLMs میپردازیم.

معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

1. تعریف و توضیح مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models)، که به اختصار LLM نامیده می‌شوند، سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌ای هستند که برای درک پیچیدگی‌های زبان انسانی و تولید پاسخ‌های هوشمندانه و خلاقانه طراحی شده‌اند. این مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) آموزش داده می‌شوند و قادرند متنی مشابه با محتوای تولید شده توسط انسان را درک و تولید کنند. LLM ها بر روی مجموعه‌های داده عظیمی که معمولاً در مقیاس پتابایت (یک میلیون گیگابایت) اندازه‌گیری می‌شوند، آموزش داده شده‌اند. این داده‌ها اغلب از منابعی مانند کتاب‌ها، مقالات، وب‌سایت‌ها و سایر منابع متنی موجود در دامنه عمومی جمع‌آوری می‌شوند.

به عبارت ساده‌تر، LLM ها تلاش می‌کنند تا با تحلیل حجم وسیعی از متن، الگوها و روابط بین کلمات و عبارات را یاد بگیرند و سپس از این دانش برای تولید متن جدید، پاسخ به سوالات، ترجمه زبان‌ها و انجام سایر وظایف مرتبط با زبان استفاده کنند.

2. تاریخچه و توسعه مدل‌های زبانی بزرگ

هوش مصنوعی (AI) تاریخچه‌ای غنی دارد که با دهه‌ها پیشرفت پیوسته، موانع گاه به گاه و پیشرفت‌های دوره‌ای مشخص شده است. اگرچه ریشه‌های برخی ایده‌های اساسی در هوش مصنوعی را می‌توان در اوایل قرن بیستم جستجو کرد، اما هوش مصنوعی کلاسیک (یا سنتی)، که بر سیستم‌های مبتنی بر قاعده متمرکز بود، در دهه 1950 آغاز شد و در دهه‌های بعد به اوج خود رسید. یادگیری ماشین (ML)، که شامل آموزش الگوریتم‌های کامپیوتری برای یادگیری الگوها و پیش‌بینی بر اساس داده‌ها است، در دهه 1980 ظهور کرد. تقریباً در همین زمان، شبکه‌های عصبی با الهام از ساختار و عملکرد مغز انسان محبوبیت یافتند. این سیستم‌های نرم‌افزاری از گره‌های متصل به هم (نورون‌ها) برای پردازش اطلاعات استفاده می‌کنند.

در طول دو دهه اول قرن بیست و یکم، یادگیری عمیق با توانایی خود در مدیریت مقادیر زیادی از داده‌ها و اجرای وظایف پیچیده، چشم‌انداز هوش مصنوعی را متحول کرد. یادگیری عمیق به عنوان نوعی شبکه عصبی، از لایه‌های متعددی از نورون‌های متصل به هم استفاده می‌کند و امکان یادگیری پیشرفته‌تر و نمایش داده‌ها را فراهم می‌کند. این پیشرفت منجر به پیشرفت‌های قابل توجهی در بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی (NLP) شد و عصر ربات‌های هوش مصنوعی با کاربرد عمومی مانند سیری و الکسا را ​​آغاز کرد. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) به ویژه در وظایف بینایی کامپیوتر موفقیت خود را ثابت کردند، در حالی که شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در پردازش داده‌های متوالی، مانند مدل‌سازی زبان، برتری داشتند. این فناوری‌ها پایه‌ای برای هوش مصنوعی مولد ایجاد کردند.

3. نقش LLMs در پردازش زبان طبیعی

مدل‌های زبانی بزرگ نقش مهمی در پردازش زبان طبیعی (NLP) ایفا می‌کنند. آن‌ها به کامپیوترها کمک می‌کنند تا زبان انسان را درک، تفسیر و تولید کنند. LLM ها قادرند وظایف مختلفی را انجام دهند، از جمله:

• تولید متن: نوشتن مقاله، داستان، ایمیل و سایر انواع محتوای متنی.
• ترجمه زبان: ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر.
• خلاصه‌سازی متن: ارائه خلاصه کوتاهی از یک متن طولانی.
• پاسخ به سوالات: پاسخ دادن به سوالات مطرح شده به زبان طبیعی.
• درک احساسات: تشخیص احساسات موجود در یک متن.
• تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده: شناسایی و طبقه‌بندی موجودیت‌های مهم در یک متن، مانند نام افراد، سازمان‌ها و مکان‌ها.

به طور خلاصه، LLM ها ابزارهای قدرتمندی هستند که می‌توانند برای طیف گسترده‌ای از کاربردها در پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار گیرند و به طور مداوم در حال توسعه و بهبود هستند.

## کاربردهای عملی ChatGPT در زندگی روزمره

ChatGPT و سایر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) فراتر از یک ابزار سرگرم‌کننده، کاربردهای عملی گسترده‌ای در زندگی روزمره دارند. این مدل‌ها با توانایی تولید متن منسجم و مرتبط، امکانات جدیدی را در اختیار ما قرار می‌دهند.

1. استفاده در نوشتن و ویرایش متن:
   • تولید محتوا: ChatGPT می‌تواند به شما در نوشتن ایمیل‌ها، مقالات، پست‌های شبکه‌های اجتماعی و حتی داستان‌ها کمک کند. کافی است موضوع و نکات اصلی را مشخص کنید، ChatGPT می‌تواند پیش‌نویس اولیه را برای شما تهیه کند.
   • ویرایش و بازنویسی: اگر متنی دارید که نیاز به ویرایش دارد، ChatGPT می‌تواند به شما در یافتن اشتباهات گرامری، املایی و نگارشی کمک کند. همچنین می‌تواند متن را به سبکی دیگر بازنویسی کند تا خوانایی آن افزایش یابد.
2. کمک به یادگیری و آموزش:
   • پاسخ به سوالات: ChatGPT می‌تواند به سوالات شما در مورد موضوعات مختلف پاسخ دهد. این ابزار می‌تواند به عنوان یک منبع اطلاعاتی سریع و در دسترس مورد استفاده قرار گیرد.
   • توضیح مفاهیم پیچیده: اگر در درک یک مفهوم خاص مشکل دارید، می‌توانید از ChatGPT بخواهید آن را به زبان ساده‌تر توضیح دهد.
   • تمرین زبان: با ChatGPT می‌توانید به زبان‌های مختلف مکالمه کنید و مهارت‌های زبانی خود را تقویت کنید.
3. استفاده در خدمات مشتریان و پشتیبانی:
   • پاسخگویی به سوالات متداول: ChatGPT می‌تواند به سوالات متداول مشتریان پاسخ دهد و بار کاری تیم پشتیبانی را کاهش دهد.
   • ارائه راهنمایی‌های اولیه: این ابزار می‌تواند راهنمایی‌های اولیه را به مشتریان ارائه دهد و آن‌ها را در حل مشکلات ساده کمک کند.
4. مثال‌های کاربردی از استفاده روزمره:
   • برنامه‌ریزی سفر: از ChatGPT بخواهید یک برنامه سفر برای شما طراحی کند.
   • تهیه لیست خرید: از ChatGPT بخواهید یک لیست خرید بر اساس دستور پخت یک غذا تهیه کند.
   • خلاصه‌سازی مقالات: از ChatGPT بخواهید یک مقاله طولانی را برای شما خلاصه کند.
   • ایده‌پردازی: از ChatGPT بخواهید برای یک پروژه یا کسب و کار جدید ایده‌هایی ارائه دهد.

نحوه نوشتن پرسش‌های مؤثر (Prompt Engineering)

۱. تعریف و اهمیت Prompt Engineering

Prompt Engineering به هنر و علم طراحی و بهینه‌سازی پرسش‌ها (prompt) برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند ChatGPT گفته می‌شود. هدف از این کار، هدایت مدل به سمت تولید پاسخ‌های دقیق، مرتبط و با کیفیت است. اهمیت Prompt Engineering از آنجا ناشی می‌شود که کیفیت پاسخ‌های LLM به شدت وابسته به نحوه طرح پرسش است. یک پرسش خوب می‌تواند مدل را قادر سازد تا از دانش و توانایی‌های خود به بهترین شکل استفاده کند، در حالی که یک پرسش بد ممکن است منجر به پاسخ‌های نامربوط یا نادرست شود.

۲. راهکارهای طراحی پرسش‌های مؤثر

برای طراحی پرسش‌های مؤثر، می‌توانید از راهکارهای زیر استفاده کنید:

• وضوح و دقت: پرسش خود را به صورت واضح و دقیق بیان کنید. از ابهام و اصطلاحات تخصصی غیرضروری پرهیز کنید.
• تعیین نقش: به مدل زبانی نقش خاصی بدهید (مثلاً “به عنوان یک متخصص بازاریابی…”).
• ارائه زمینه: اطلاعات کافی در مورد موضوع مورد نظر ارائه دهید تا مدل بتواند پاسخ مناسبی تولید کند.
• تعیین قالب پاسخ: مشخص کنید که پاسخ باید به چه شکلی باشد (مثلاً “یک خلاصه کوتاه”، “یک لیست”، “یک متن توضیحی”).
• استفاده از مثال: در صورت امکان، یک مثال از پاسخ مورد نظر خود ارائه دهید تا مدل بتواند الگوبرداری کند. (one-shot or few-shot prompting)
• تکرار و آزمایش: پرسش‌های مختلف را امتحان کنید و پاسخ‌ها را ارزیابی کنید تا بهترین فرمول را پیدا کنید.

۳. تأثیر پرسش‌های خوب بر کیفیت پاسخ‌ها

پرسش‌های خوب می‌توانند تأثیر چشمگیری بر کیفیت پاسخ‌های LLM داشته باشند. یک پرسش دقیق و هدفمند می‌تواند:

• دقت پاسخ را افزایش دهد: با ارائه اطلاعات کافی و تعیین قالب پاسخ، می‌توانید از تولید پاسخ‌های نادرست یا نامربوط جلوگیری کنید.
• ارتباط پاسخ را بهبود بخشد: با تعیین زمینه و هدف پرسش، می‌توانید مطمئن شوید که پاسخ با نیازهای شما مطابقت دارد.
• خلاقیت پاسخ را تحریک کند: با ارائه یک پرسش چالش‌برانگیز و باز، می‌توانید مدل را به تولید ایده‌های جدید و نوآورانه ترغیب کنید.
• صرفه جویی در زمان و هزینه: با دریافت پاسخ‌های با کیفیت در همان ابتدا، از صرف زمان و هزینه برای اصلاح پاسخ‌های نامناسب جلوگیری کنید.

۴. نکات کاربردی و مثال‌هایی برای طراحی پرسش‌های بهتر

• نکته: قبل از پرسیدن سوال، کمی با مدل صحبت کنید و زمینه را آماده کنید.
• نکته: از مدل بخواهید فرض‌های خود را بیان کند.
• مثال: به جای پرسیدن “تغییرات آب و هوایی چیست؟”، بپرسید “به عنوان یک دانشمند آب و هوا، تغییرات آب و هوایی را به زبان ساده برای یک دانش‌آموز دبیرستانی توضیح دهید.”
• مثال: به جای پرسیدن “یک ایمیل بنویس”، بپرسید “یک ایمیل حرفه‌ای به مدیرم بنویسید و از او برای فرصت‌های یادگیری جدید تشکر کنید، لحن باید رسمی و قدردانی‌آمیز باشد.”