GPT-۳ چگونه کار می‌کند؟
GPT-۳ (مولد پیش‌آموزش دیده ترانسفورمر ۳) یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته است که توسط OpenAI ایجاد شده است. این مدل از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای درک و تولید زبان طبیعی استفاده می‌کند و یکی از پیشرفته‌ترین سیستم‌های نوع خود محسوب می‌شود. در اصل، GPT-۳ یک مدل زبانی است که وظیفه اصلی آن پیش‌بینی کلمه بعدی با توجه به توالی کلمات قبلی است.

GPT-۳ بر اساس معماری ترانسفورمر ساخته شده است - نوعی شبکه عصبی که به طور خاص برای وظایف پردازش زبان طبیعی طراحی شده است. ترانسفورمر از چندین لایه تشکیل شده است که هر کدام شامل چندین مکانیسم خودتوجهی است. این مکانیسم‌ها به مدل اجازه می‌دهند تا هنگام پیش‌بینی، اهمیت کلمات مختلف در توالی input را وزن‌دهی کند، فرآیندی که به آن کمک می‌کند تا روابط زمینه‌ای بین کلمات را بهتر درک کند.

یکی از نقاط قوت کلیدی GPT-۳ توانایی آن در انجام یادگیری چند نمونه‌ای است. این بدان معناست که می‌تواند از تنها چند مثال یاد بگیرد و تعمیم دهد. این از طریق فرآیندی به نام یادگیری انتقالی به دست می‌آید، جایی که مدل بر روی یک مجموعه داده بزرگ آموزش می‌بیند تا پایه‌ای از دانش عمومی ایجاد کند که سپس می‌تواند برای وظایف خاص با تعداد کمی نمونه پالایش شود.

GPT-۳ بر روی حجم عظیمی از داده‌ها پیش‌آموزش دیده است که به آن اجازه می‌دهد متن شبیه انسان تولید کند، به سؤالات پاسخ دهد، ترجمه انجام دهد و حتی برنامه‌های کامپیوتری ایجاد کند. از طریق یادگیری انتقالی و یادگیری چند نمونه‌ای، GPT-۳ می‌تواند یاد بگیرد وظایف جدیدی را بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح برای آنها انجام دهد، که آن را به ابزاری محبوب برای طیف گسترده‌ای از کاربردها تبدیل کرده است.