زبان برنامه نویسی چت جی پی تی چیست؟

شاید برای شما هم سؤال پیش آمده باشد که “Chat GPT“، این هوش مصنوعی جذاب که متن‌ها را به روانی انسان می‌نویسد، با چه زبان برنامه‌ نویسی‌ ساخته شده است. در واقع، چت جی‌پی‌تی خود یک سیستم هوش مصنوعی است که با استفاده از تکنولوژی پیشرفته پردازش زبان طبیعی (NLP) توسعه یافته است. اما پشت پرده این تکنولوژی حیرت‌انگیز، مجموعه‌ای از زبان‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای قدرتمند قرار دارد.

در این مقاله سبزلرن، به زبان ساده به شما توضیح می‌دهیم که Chat GPT با چه زبان‌های برنامه نویسی ساخته شده و چرا این زبان‌ها برای ساخت چنین سیستم پیچیده‌ای انتخاب شده‌اند. حتی اگر تازه‌ کار هستید یا سال‌هاست در دنیای برنامه‌ نویسی فعالیت می‌کنید، این مطلب به شما کمک می‌کند تا دید عمیق‌تری به این تکنولوژی داشته باشید. آماده‌اید؟ بیایید شروع کنیم!

1. چت جی‌پی‌تی: زبان برنامه‌نویسی یا معماری؟

برای درک این موضوع که “زبان برنامه‌ نویسی چت جی‌ پی‌ تی چیست؟“، باید ابتدا بفهمیم چت جی‌ پی‌ تی دقیقاً چیست و چگونه کار می‌کند. چت جی‌پی‌تی یک مدل زبانی بسیار بزرگ (Large Language Model) است که از معماری ترنسفورمر استفاده می‌کند. این معماری، یکی از مهم‌ ترین دستاوردهای هوش مصنوعی در سال‌های اخیر است و قدرت اصلی آن در درک متون و تولید پاسخ‌های انسانی نهفته است.

Chat GPT: فراتر از یک زبان برنامه‌نویسی

Chat GPT را نباید صرفاً یک برنامه ساده بنامیم که با یک زبان برنامه‌ نویسی نوشته شده است. بلکه این سیستم، مجموعه‌ای از فناوری‌ها، زبان‌های برنامه‌ نویسی و الگوریتم‌های پیشرفته است که با همکاری یکدیگر، این عملکرد بی‌ نظیر را ارائه می‌دهند.

اما تفاوت بین “زبان برنامه‌نویسی” و “معماری” چیست؟

• زبان برنامه‌نویسی: ابزاری است که برنامه‌ نویسان برای نوشتن کد و ساخت نرم‌افزار استفاده می‌کنند. زبان‌هایی مثل پایتون، جاوا، یا C++.
• معماری: ساختار یا طراحی کلی یک سیستم است که نحوه عملکرد آن را مشخص می‌کند. معماری ترانسفورمر، پایه‌ای است که چت جی‌پی‌تی بر روی آن ساخته شده است.

معماری ترانسفورمر: انقلابی در پردازش زبان طبیعی

 

معماری ترانسفورمر در مقاله‌ای به نام “Attention Is All You Need“ در سال 2017 توسط گروهی از محققان معرفی شد. این معماری یک تحول بزرگ در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) ایجاد کرد، زیرا قادر است به صورت هم‌زمان:

1. متون طولانی را درک کند.
2. ارتباط معنایی بین کلمات را به دقت بالا تشخیص دهد.
3. محتوایی بسازد که از نظر زبانی و منطقی، طبیعی به نظر برسد.

چرا ترانسفورمرها برای Chat GPT انتخاب شدند؟

• پردازش هم‌زمان: برخلاف مدل‌های سنتی که به صورت ترتیبی داده‌ها را پردازش می‌کردند، ترانسفورمرها می‌توانند تمام داده‌ها را به صورت موازی پردازش کنند. این ویژگی باعث افزایش سرعت و دقت در تولید پاسخ‌ها می‌شود.
• مکانیزم توجه (Attention): یکی از نوآوری‌های کلیدی ترانسفورمرها، مفهوم “توجه” است. این ویژگی به مدل کمک می‌کند تا کلمات کلیدی و ارتباط بین آن‌ها را در یک جمله یا پاراگراف بهتر درک کند.

چت جی‌پی‌تی چطور کار می‌کند؟

چت جی‌پی‌تی از سه بخش اصلی تشکیل شده است:

1. پردازش ورودی:
   • وقتی شما متنی وارد می‌کنید (مثل یک سؤال یا درخواست)، این ورودی به قطعات کوچک‌تر یا توکن‌ها تقسیم می‌شود.
   • این توکن‌ها به زبان کامپیوتر (اعداد) تبدیل می‌شوند تا مدل بتواند آن‌ها را پردازش کند.
2. پردازش توسط مدل:
   • ترانسفورمر، ورودی عددی را دریافت کرده و با استفاده از شبکه عصبی عمیق آن را پردازش می‌کند.
   • مدل، الگوها و ارتباطات بین کلمات را شناسایی کرده و پاسخ احتمالی را محاسبه می‌کند.
3. تولید خروجی:
   • پس از پردازش، مدل پاسخ را به صورت توکن‌های خروجی تولید می‌کند که در نهایت به متن تبدیل می‌شود.

نکته جالب:

مدل‌های زبانی مانند Chat GPT، آموزش دیده‌اند تا از میلیاردها پارامتر استفاده کنند. این پارامترها، داده‌های عددی‌ هستند که مدل برای درک زبان انسانی و تولید پاسخ به آن نیاز دارد.

در نهایت، چت جی‌پی‌تی چیزی فراتر از یک برنامه ساده نوشته شده با یک زبان خاص است. این سیستم بر اساس معماری ترانسفورمر و با استفاده از چندین زبان برنامه‌ نویسی ساخته شده است. معماری ترانسفورمر، مغز متفکر این مدل است که امکان پردازش و تولید زبان انسانی را فراهم می‌کند. در عین حال، زبان‌های برنامه‌ نویسی مثل پایتون و C++ ابزارهایی هستند که برای پیاده‌ سازی و اجرای این معماری مورد استفاده قرار گرفته‌اند.

2. زبان‌های برنامه‌نویسی اصلی در توسعه Chat GPT

توسعه Chat GPT، به عنوان یک مدل زبانی بسیار پیشرفته، به استفاده از زبان‌های برنامه‌ نویسی قدرتمند و انعطاف‌پذیر نیاز داشته است. هر کدام از زبان‌های برنامه‌ نویسی که در ساخت این مدل استفاده شده‌اند، نقش مهمی را ایفا کرده‌اند. در این بخش، زبان‌های اصلی مورد استفاده و دلایل انتخاب آن‌ها را بررسی می‌کنیم.

1. Python: مغز متفکر چت جی‌پی‌تی

پایتون به‌عنوان زبان اصلی در توسعه چت جی‌پی‌تی شناخته می‌شود. دلیل این انتخاب، قدرت و تنوع ابزارها و کتابخانه‌هایی است که این زبان در اختیار توسعه‌ دهندگان قرار می‌دهد.

چرا پایتون؟

• کتابخانه‌های هوش مصنوعی: پایتون دارای مجموعه گسترده‌ای از کتابخانه‌های تخصصی مثل TensorFlow، PyTorch، و Hugging Face است که برای توسعه و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق ضروری هستند.
• سادگی در کدنویسی: پایتون زبانی خوانا و ساده است که کد نویسی را حتی برای پروژه‌های پیچیده آسان می‌کند.
• جامعه کاربری بزرگ: وجود منابع آموزشی و پشتیبانی گسترده از سوی جامعه کاربران، پایتون را به انتخابی عالی برای توسعه‌ دهندگان تبدیل کرده است.

نقش پایتون در Chat GPT:

• پیاده‌ سازی معماری ترانسفورمر.
• پردازش داده‌های آموزشی.
• مدیریت آموزش مدل و بهینه‌ سازی پارامترها.

 

وب سایت seo.ai در مورد نقش پایتون در طراحی چت جی پی تی می‌گوید:

ChatGPT is a machine learning model which is primarily written in Python. The model is implemented using the deep learning framework PyTorch, which is also written in Python

ترجمه فارسی: چت جی‌پی‌تی یک مدل یادگیری ماشین است که عمدتاً با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون توسعه یافته است. این مدل با استفاده از فریم‌ورک یادگیری عمیق PyTorch پیاده‌سازی شده است که خود نیز با زبان پایتون نوشته شده است.

 

2. C++: افزایش سرعت و کارایی

اگرچه پایتون زبان اصلی توسعه چت جی‌پی‌تی است، اما زمانی که نیاز به پردازش سریع‌تر و کارایی بالاتر وجود دارد، از C++ استفاده می‌شود.

چرا C++؟

• سرعت بالا: C++ یک زبان سطح پایین با عملکرد فوق‌العاده سریع است که برای اجرای الگوریتم‌های پیچیده در مقیاس بزرگ مناسب است.
• بهینه‌سازی حافظه: در آموزش مدل‌هایی با میلیاردها پارامتر، مدیریت منابع و حافظه اهمیت زیادی دارد که C++ در این زمینه عملکرد بسیار خوبی دارد.

نقش C++ در چت جی‌پی‌تی:

• پردازش داده‌های حجیم.
• بهینه‌سازی عملکرد مدل در حین اجرا.
• استفاده در بخش‌های حساس به زمان مانند پیش‌بینی پاسخ‌ها.

 

3. CUDA: قلب پردازش‌های گرافیکی

CUDA زبان برنامه‌ نویسی اختصاصی شرکت انویدیا برای پردازش‌های گرافیکی (GPU) است. در مدل‌هایی مثل Chat GPT که نیازمند آموزش‌های طولانی و سنگین هستند، استفاده از GPU به شدت ضروری است.

چرا CUDA؟

• پردازش موازی: توانایی اجرای هم‌ زمان هزاران عملیات.
• سرعت بالا: افزایش چشمگیر سرعت پردازش در مقایسه با پردازنده‌های مرکزی (CPU).

نقش CUDA در چت جی‌پی‌تی:

• آموزش مدل با استفاده از GPU های پیشرفته.
• تسریع محاسبات ماتریسی بزرگ.
• پشتیبانی از عملیات یادگیری عمیق در مقیاس گسترده.

4. JavaScript: پلی بین مدل و کاربر

در حالی که بخش‌های اصلی چت جی‌پی‌تی با پایتون، C++ و CUDA ساخته شده‌اند، JavaScript نیز در توسعه رابط‌های کاربری (UI) و API های ارتباطی نقش مهمی دارد.

چرا JavaScript؟

• انعطاف‌پذیری: برای ساخت برنامه‌های تحت وب و رابط‌ های کاربری عالی است.
• ارتباط با سرور: مدیریت درخواست‌های کاربران به مدل و دریافت پاسخ از آن.

نقش JavaScript در Chat GPT:

• ساخت ابزارهای رابط کاربری.
• توسعه وب‌ سایت‌ها و اپلیکیشن‌های مرتبط با چت جی‌پی‌تی.
• مدیریت ارتباط با API برای ارسال و دریافت داده.

جدول نقش زبان های برنامه نویسی در Chat GPT

در جدول زیر می‌توانید نقش هر زبان برنامه‌نویسی در توسعه Chat GPT را به صورت خلاصه ببینید:

زبان	نقش در چت جی‌پی‌تی
Python	توسعه معماری ترانسفورمر، پردازش داده‌ها، و آموزش مدل.
C++	بهینه‌سازی عملکرد، مدیریت حافظه، و پردازش داده‌های سنگین.
CUDA	استفاده از GPU برای آموزش سریع‌تر و پردازش موازی.
JavaScript	ایجاد رابط‌های کاربری و مدیریت ارتباطات API.

3. نقش داده‌ها در ساخت و عملکرد چت جی‌پی‌تی

هیچ مدل هوش مصنوعی، حتی پیشرفته‌ترین آن‌ها مانند Chat GPT، بدون داده نمی‌تواند به درستی عمل کند. داده‌ها، قلب و روح چت جی‌پی‌تی هستند و این مدل بدون دسترسی به داده‌های عظیم، متنوع و باکیفیت، نمی‌توانست به سطح فعلی خود برسد. در این بخش، اهمیت داده‌ها و نحوه آماده‌سازی و استفاده از آن‌ها در چت جی‌پی‌تی را بررسی می‌کنیم.

1. داده‌ها از کجا می‌آیند؟

چت جی‌پی‌تی از منابع متنی گسترده‌ای برای آموزش خود استفاده کرده است. این منابع شامل موارد زیر هستند:

• کتاب‌ها: داده‌هایی از ژانرهای مختلف شامل علمی، ادبی، تاریخی و آموزشی.
• مقالات علمی: اطلاعات دقیق و تخصصی برای درک موضوعات پیچیده.
• وب‌سایت‌ها: شامل اطلاعات عمومی از اینترنت (مانند ویکی‌پدیا) و پایگاه‌های داده.
• گفتگوهای انسانی: داده‌هایی از مکالمات واقعی برای بهبود توانایی پاسخ‌دهی طبیعی مدل.

2. چگونه داده‌ها آماده می‌شوند؟

آماده‌سازی داده‌ها یکی از مهم‌ترین مراحل در توسعه مدل‌های زبانی است. این فرآیند شامل چند مرحله کلیدی است:

1. جمع‌آوری داده‌ها:
   • داده‌ها از منابع معتبر جمع‌آوری می‌شوند تا مدل اطلاعات صحیح و گسترده‌ای داشته باشد.
   • ابزارهایی مثل Python و SQL برای استخراج و مدیریت داده‌ها استفاده می‌شوند.
2. پاک‌سازی داده‌ها:
   • داده‌ها باید از اشتباهات، اطلاعات نامعتبر، و محتوای نامناسب پاک‌سازی شوند.
   • ابزارهایی مثل Pandas و NumPy در پایتون برای این کار استفاده می‌شوند.
3. پردازش داده‌ها:
   • داده‌ها به توکن‌ها (قطعات کوچک‌تر مثل کلمات یا حروف) تبدیل می‌شوند تا مدل بتواند آن‌ها را درک کند.
   • این فرآیند با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی (NLP) انجام می‌شود.

مرحله	ابزار/زبان مورد استفاده	شرح
جمع‌آوری داده‌ها	Python، SQL	استخراج داده‌ها از منابع مختلف.
پاک‌سازی داده‌ها	Pandas، NumPy	حذف اشتباهات و داده‌های نامعتبر.
پردازش داده‌ها	NLP Techniques	تبدیل داده‌ها به فرمت قابل فهم برای مدل.

3. حجم داده‌ها چقدر است؟

Chat GPT از میلیاردها کلمه و جمله برای آموزش خود استفاده کرده است. حجم دقیق داده‌ها به صورت عمومی منتشر نشده است، اما تخمین زده می‌شود که این داده‌ها شامل صدها ترابایت اطلاعات متنی باشند.

4. چطور داده‌ها به مدل آموزش داده می‌شوند؟

1. داده‌ها به مدل معرفی شده و توسط معماری ترانسفورمر پردازش می‌شوند.
2. مدل تلاش می‌کند الگوها و روابط معنایی بین کلمات را یاد بگیرد.
3. در هر مرحله از آموزش، مدل خطاهای خود را شناسایی کرده و برای بهبود نتایج تنظیم می‌شود.

ابزارهای اصلی در آموزش مدل:

• PyTorch: برای تعریف و اجرای مدل.
• TensorFlow: برای مدیریت فرآیندهای آموزشی.
• CUDA: برای تسریع عملیات محاسباتی با استفاده از GPU.

5. چه چالش‌هایی در استفاده از داده‌ها وجود دارد؟

آماده‌سازی و استفاده از داده‌ها با چالش‌های متعددی همراه است:

• تنوع زبانی: چت جی‌پی‌تی نیاز دارد که به زبان‌ها و لهجه‌های مختلف پاسخ دهد.
• داده‌های حساس: اطمینان از عدم استفاده از داده‌های خصوصی یا حساس اهمیت زیادی دارد.
• سوگیری‌ها (Bias): مدل ممکن است به دلیل داده‌های نادرست یا نامتوازن، پاسخ‌هایی با سوگیری ارائه دهد.

داده‌ها اساس یادگیری و عملکرد چت جی‌پی‌تی هستند. کیفیت و تنوع این داده‌ها، تعیین‌کننده دقت، خلاقیت و کارایی این مدل است. بدون داده‌های گسترده و فرآیندهای دقیق آماده‌سازی، چت جی‌پی‌تی نمی‌توانست به این سطح از درک زبان انسانی دست یابد.

4. نقش پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و فناوری CUDA در چت جی‌پی‌تی

آموزش مدل‌هایی مثل چت جی‌پی‌تی که دارای میلیاردها پارامتر هستند، نیازمند قدرت محاسباتی عظیمی است. اینجاست که GPUها (واحدهای پردازش گرافیکی) و فناوری CUDA وارد میدان می‌شوند. در این بخش، به بررسی اهمیت این تکنولوژی‌ها و نحوه استفاده از آن‌ها در توسعه Chat GPT می‌پردازیم.

1. چرا CPU کافی نیست؟

در گذشته، بیشتر پردازش‌ها توسط CPU (واحد پردازش مرکزی) انجام می‌شد. اما مدل‌های هوش مصنوعی مدرن، مانند چت جی‌پی‌تی، به قدرت بیشتری نیاز دارند. دلایل ناکافی بودن CPU شامل موارد زیر است:

• سرعت پایین در پردازش موازی: CPU به‌طور معمول تعداد محدودی عملیات را به صورت هم‌زمان اجرا می‌کند.
• زمان‌بر بودن محاسبات: پردازش میلیاردها پارامتر و داده توسط CPU به زمان بسیار زیادی نیاز دارد.
• مقیاس‌ناپذیری: CPU در مواجهه با مدل‌های بزرگ، بهینه عمل نمی‌کند.

2. GPU چیست و چرا اهمیت دارد؟

GPU، برخلاف CPU، برای انجام پردازش‌های موازی طراحی شده است. این ویژگی، آن را به ابزاری ایده‌آل برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق تبدیل می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی GPU:

• پردازش هم‌زمان: می‌تواند هزاران عملیات را به صورت موازی انجام دهد.
• سرعت بالا: عملیات ماتریسی و برداری که در هوش مصنوعی بسیار رایج هستند، در GPU سریع‌تر انجام می‌شوند.
• کاهش زمان آموزش: استفاده از GPU زمان لازم برای آموزش مدل را به شدت کاهش می‌دهد.

3. CUDA: تکنولوژی اختصاصی برای GPU

CUDA (Compute Unified Device Architecture) یک پلتفرم و زبان برنامه‌نویسی است که توسط شرکت NVIDIA توسعه یافته است. این فناوری امکان استفاده بهینه از GPUها را برای محاسبات پیچیده فراهم می‌کند.

 

وب سایت aijobs در مورد اهمیت CUDA نوشته است:

CUDA has revolutionized the way we approach high-performance computing, enabling significant advancements in AI, Machine Learning, and data science. Its ability to harness the parallel processing power of GPUs has made it an indispensable tool for developers and researchers.

ترجمه فارسی: فناوری CUDA تحولی بزرگ در دنیای محاسبات با عملکرد بالا ایجاد کرده و باعث پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علوم داده شده است. توانایی این فناوری در استفاده از قدرت پردازش موازی GPUها، آن را به ابزاری ضروری برای توسعه‌دهندگان و محققان تبدیل کرده است.

 

چرا CUDA برای چت جی‌پی‌تی ضروری است؟

• پشتیبانی از پردازش موازی: CUDA با تقسیم وظایف بین هسته‌های مختلف GPU، پردازش را تسریع می‌کند.
• کاهش هزینه و زمان: کاهش زمان آموزش مدل، به معنای کاهش هزینه‌های محاسباتی است.
• یکپارچگی با پایتون: ابزارهای محبوب یادگیری عمیق مثل PyTorch و TensorFlow از CUDA برای بهینه‌سازی عملیات استفاده می‌کنند.

4. نقش GPU و CUDA در چت جی‌پی‌تی

Chat GPT با استفاده از ترکیب GPU و CUDA توانسته است آموزش و اجرای مدل را بهینه کند.

نقش در آموزش مدل:

1. آموزش سریع‌تر: استفاده از GPU باعث شده است که مدل در زمانی معقول و با دقت بالا آموزش ببیند.
2. پردازش داده‌های حجیم: پردازش ترابایت‌ها داده به کمک قدرت محاسباتی GPU انجام می‌شود.
3. مدیریت حافظه: CUDA امکان استفاده بهتر از حافظه GPU را برای مدیریت داده‌ها فراهم می‌کند.

نقش در اجرا (Inference):

1. پاسخ‌دهی سریع: هنگام استفاده از چت جی‌پی‌تی، GPU کمک می‌کند تا پاسخ‌ها در کسری از ثانیه تولید شوند.
2. اجرای موازی درخواست‌ها: GPU به مدل این امکان را می‌دهد که چندین درخواست کاربر را هم‌زمان پردازش کند.

5. چالش‌های استفاده از GPU و CUDA

استفاده از GPU و CUDA با چالش‌هایی همراه است:

• هزینه بالا: GPUهای پیشرفته، مانند NVIDIA A100 یا V100، هزینه زیادی دارند.
• مصرف انرژی: GPUها برای انجام پردازش‌های سنگین، انرژی زیادی مصرف می‌کنند.
• نیاز به تخصص: کار با CUDA نیازمند دانش تخصصی در زمینه برنامه‌نویسی GPU است.

6. آینده GPUها در مدل‌های هوش مصنوعی

با پیشرفت تکنولوژی، GPUها همچنان نقش مهمی در توسعه مدل‌های زبانی خواهند داشت. شرکت‌هایی مانند NVIDIA به‌طور مداوم در حال بهبود GPUها و تکنولوژی CUDA هستند تا مدل‌های هوش مصنوعی سریع‌تر، دقیق‌تر و بهینه‌تر شوند. همچنین، ظهور TPUها (واحدهای پردازش تنسوری) توسط گوگل، نویدبخش آینده‌ای روشن برای پردازش‌های مرتبط با هوش مصنوعی است.

GPUها و فناوری CUDA به چت جی‌پی‌تی این امکان را داده‌اند که به مدلی سریع، دقیق و کارآمد تبدیل شود. این تکنولوژی‌ها نه‌تنها زمان آموزش مدل را کاهش داده‌اند، بلکه در اجرا نیز تجربه‌ای سریع و روان برای کاربران فراهم کرده‌اند.

نتیجه‌گیری

چت جی‌پی‌تی نمایشی است از قدرت هوش مصنوعی و پیشرفت‌هایی که در زمینه پردازش زبان طبیعی به دست آمده است. این مدل با ترکیب معماری ترانسفورمر، زبان‌های برنامه‌نویسی قدرتمند مانند پایتون و C++، و استفاده از فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند CUDA و GPU، توانسته است مرزهای تعامل انسان و ماشین را جابه‌جا کند. اما آنچه این مدل را متمایز می‌کند، نه فقط فناوری‌های پشت پرده، بلکه حجم عظیمی از داده‌ها و تلاش بی‌وقفه متخصصانی است که توانسته‌اند چنین سیستمی را طراحی و پیاده‌سازی کنند.

برای بازسازی یا حتی درک عملکرد چنین مدلی، نیاز به ترکیبی از دانش تخصصی، منابع مالی و زیرساخت‌های قوی وجود دارد. اگرچه این کار برای تیم‌های کوچک یا افراد تازه‌کار دشوار است، اما مدل‌های آماده و متن‌باز مانند GPT-Neo فرصت‌هایی را برای یادگیری و ساخت نسخه‌های ساده‌تر فراهم می‌کنند. این نشان می‌دهد که هوش مصنوعی نه‌تنها در دست غول‌های فناوری، بلکه در دسترس عموم نیز قرار گرفته است.

در نهایت، چت جی‌پی‌تی فقط یک ابزار نیست؛ بلکه پنجره‌ای است به دنیای جدیدی از فرصت‌ها. اگر شما به دنیای هوش مصنوعی علاقه‌مند هستید، یادگیری زبان‌هایی مثل پایتون و آشنایی با معماری‌های مدرن می‌تواند شروع خوبی باشد. آینده، جایی است که فناوری و خلاقیت انسان‌ها با هم ترکیب می‌شوند، و چت جی‌پی‌تی یکی از اولین قدم‌ها در این مسیر است.