در حال بارگذاری صفحه...
هوش مصنوعی دانشی است که هر روز باب های جدیدی را به روی شما باز می کند و هر بار هم شگفت زده تر از قبل می شوید. جدید ترین پدیده ای که توسط این دانش خاص و جذاب به وجود آمده است، هوش مصنوعی مولد (generative AI) است. ChatGPT نام آشنا ترین دستاورد این حوزه است. موج جدیدی که به واسطه generative AI ایجاد شده است، پتانسیل این را دارد که کلی از صنایع را تغییر دهد.
اگر خاطر شریفتان هم باشد با ظهور چت جی پی تی؛ وارد هر پلتفرمی که می شدید؛ بحث درباره نابودی مشاغلی بود که چت جی پی تی می توانست کار آن ها را انجام دهد که اتفاقا یکی از این مشاغل؛ برنامه نویسی بود. همه شما عزیزان نه فورا ولی حتما تحت تاثیر این سیستم های نوین هوش مصنوعی قرار خواهید گرفت، پس بهتر است همین امروز به فکر یادگیری هوش مصنوعی باشید و با حوزه های مختلف آن آشنا شوید.
دانشمندان معتقد هستند، همه ما در حال ورود به دوره ای جدید هستیم. تا به الان ماشین ها نتوانسته اند رفتاری از خودشان نشان دهند که برای انسان غیر قابل تشخیص باشد. اما با ظهور مدل های جدید هوش مصنوعی مثل هوش مصنوعی مولد قادر به انجام مکالمات پیچیده هستند. این حوزه یکی از متفاوت ترین ها و حیرت انگیز ترین بخش های هوش مصنوعی است که در ادامه هر آنچیزی را که باید درباره آن بدانید، به شما خواهیم گفت، پس تا انتهای داستان همراه ما باشید.
هوش مصنوعی مولد، نوعی از هوش مصنوعی است که می تواند محتوا را در فرمت های مختلف مانند، متن، تصویر، ویدیو، صدا و داده های مصنوعی تولید کند. این مدل از هوش مصنوعی سروصدای زیادی به پا کرد و همه افراد در سراسر دنیا را شگفت زده کرد. چیزی که توجه افراد را جلب کرده بود، رابط کاربری ساده آن برای ایجاد انواع محتوا متنی با بالاترین کیفیت و در محتوا های تصویری؛ با بالاترین گرافیک بود. در سطح بعدی نیز انجام همه این کار ها در عرض چند ثانیه همه کاربران را به وجد آورده بود.
هر تعریفی که درباره این نوع از هوش مصنوعی می شود، واقعا شگفت انگیز است. جالب اینجاست که این تکنولوژی برای دیروز و امروز نیست و سال ها از ایجاد آن می گذرد. اولین بار در دهه 1960 بود که این تکنولوژی در چت بات ها به کار رفته بود. این قضیه تا سال 2014 ادامه داشت و در این بین شبکه های متخاصم مولد یا همان GAN که یک الگوریتم معروف در یادگیری ماشین است، به وجود آمد تا به این نوع از هوش مصنوعی کمک کند تا ویدیو ها، تصاویر، متون و صداهای واقعی و قانع کننده ای ایجاد کند.
حالا بالا رفتن کیفیت و باورپذیرتر شدن این تکنولوژی چه فایده ای داشت؟ این پیشرفت شگرف باعث شده بود تا فرصت های جدید در حوزه های مختلف به وجود بیاید که از جمله آن ها می توان به دوبله بهتر فیلم ها، انیمیشنها و ویدیو های آموزشی اشاره کرد. البته این تکنولوژی هم مثل هر تکنولوژی دیگری جنبه های بد هم داشت که از جمله آن ها می توان به دیپ فیک اشاره کرد. حملات سایبری نیز از جمله مضرات ایجاد این تکنولوژی بود، اما از آنجایی که فواید آن بر بدی هایش برتری دارد، پس قطعا ایجاد آن به نفع بشر بوده است.
با گذشت زمان پیشرفت های زیادی در این تکنولوژی ایجاد شد که توانستند هوش مصنوعی مولد را به کلی دگرگون کنند. ترنسفورماتور ها و مدل های زبان از جمله تکنولوژی هایی هستند که به این پیشرفت کمک شایانی کرده اند. قطعا این سوال برای شما ایجاد شده است که ترنسفورماتور و مدل های گسترده زبان چیست؟ در پاسخ به این سوال باید بگوییم که ترنسفورماتور نوعی یادگیری ماشین است که کار آن آموزش مدل های بزرگ تر بدون نیاز به برچسب زدن داده ها از قبل است. این تکنولوژی کار محققان را به شدت آسان کرده است.
اما فایده استفاده از این ترنسفورماتورها چیست؟ فایده آن ها این است که می توانید مدل های جدید را در حجم عظیم تری آموزش دهید که نتیجه آموزش در ابعاد گسترده نیز این است که می توان پاسخ های دقیق تر و عمیق تری دریافت کرد. ترنسفورماتور ها باعث شدند مدل های یادگیری ماشین بتوانند بین کلمات، صفحه ها، متن ها و حتی کتاب ها ارتباطات را پیدا کنند و دیگر محدود به جملات مستقل نباشند. ترنسفورماتور ها محدود به متون نیستند و می توانند کد های ایجاد شده را تجزیه و تحلیل کنند.
تکنولوژی بعدی که دنیای هوش مولد را به کلی تغییر داد، مدل های زبان بزرگ یا large language models (LLM) است. این نوع مدل زبان؛ مدل هایی هستند که میلیارد ها یا تریلیون ها پارامتر دارند. وجود این مدل ها باعث شد تا همه انسان ها پا به عصر جدیدی بگذارند. عصری که هوش مصنوعی می تواند در آن متن های جذاب و باورپذیر بسازد، تصاویر واقعی ایجاد کند و تا اندازه ای غیر قابل باورشما را سرگرم کند.
قسمت جالب و شاید ترسناک این قضیه این است که ما هنوز در مراحل ابتدایی استفاده از هوش مصنوعی مولفد هستیم و راه زیادی پیش روی همه ما قرار دارد. چرا این حرف را می زنیم؟ اگر تاکنون از فناوری هایی مانند چت جی پی تی استفاده کرده باشید، متوجه می شوید که پاسخ هایی که این فناوری نوین در اختیار شما قرار می دهد، روز به روز در حال عمیق شدن و دقیق شدن است و همچنان هم مسیر پیشرفت را طی می کند و روز به روز به کیفیت این پاسخ ها اضافه می شود. به شما قول می دهیم که در آینده ای نه چندان دور این تکنولوژی می تواند داروهای جدید ایجاد کند، فناوری های نوین بسازد و زنجیره تامین را به کلی تغییر دهد.
چت بات Eliza که در سال 1960 توسط جوزف وایزنبام ساخته شده بود، یکی از اولین نمونه های این تکنولوژی به حساب می آید. در پیاده سازی Eliza از رویکرد های مبتنی بر قانون استفاده می شد که این امر باعث شده بود واژگان محدود باشد و الگو هانیز دچار فقدان شوند. قطعا توسعه ربات هایی با این ویژگی کار دشواری بوده است.
با پیشرفت شبکه های عصبی و یادگیری عمیق در سال 2010 این فناوری نیز جان دوباره ای گرفت و توانست کارهای جدید مثل تجزیه و تحلیل خودکار متون، طبقه بندی عناصر تصویر و تبدیل صدا به متن و بر عکس آن را انجام دهد. در سال 2014، آقای ایان گودفلو GAN ها را معرفی کرد. این تکنیک جدید باعث شد سازماندهی شبکه های عصبی به کلی تغییر کند. این بار هوش مصنوعی می توانست متن، تصویر، ویدیو و صدا های واقع بینانه تولید کند.
از آن زمان تا کنون، پیشرفت های بسیاری در تکنیک های شبکه های عصبی حاصل شده است که همه آن ها موجب پیشرفت این فناوری نوین شده اند. از جمله این تکنیک ها می توان به ترنفورماتور ها، حافظه کوتاه مدت، حافظه بلند مدت؛ مدل های انتشار، میدان های تابشی عصبی و VAE ها اشاره کرد.
این نوع از هوش مصنوعی با یک اعلان که به آن پرامپت (prompt) گفته می شود، کارش را شروع می کند. این اعلان می تواند در فرمت های متن، تصویر، ویدیو، طرح گرافیکی، نت موسیقی یا هر چیز دیگری باشد. البته هر چیزی که هوش مصنوعی قابلیت پردازش آن را داشته باشد. بعد از دریافت ورودی ها، الگوریتم های هوش مصنوعی دست به کار می شوند تا نتیجه درخواست شما را برگردانند. محتوایی که توسط هوش مصنوعی در پاسخ ایجاد می شود نیز می تواند یک مقاله، تصویر، ویدیو یا صدا باشد.
نسخه های اولیه این تکنولوژی به اندازه الان پیشرفته نبود و برای آن که بتوانید داده ای را ارسال کنید، باید از یک API یا فرآیند های پیچیده دیگر استفاده می کردید. توسعه دهندگان این نوع از هوش مصنوعی باید با زبان برنویسی پایتون و ابزار های مختلف هوش مصنوعی آشنا می شدند. توسعه دهندگان هوش مصنوعی خواب های زیادی برای این تکنولوژی نوین و کار راه انداز دیده اند و همچنان به توسعه آن ادامه می دهند. این جاه طلبی و ایده آل گرایی محققان باعث می شود تا شما بتوانید درخواست هایتان را به زبان ساده و خودمانی بگویید و از آن خروجی های ساده و روان تری دریافت کنید.
این مدل از هوش مصنوعی؛ الگوریتم های مختلف هوش مصنوعی را ادغام می کند تا از آن ها برای ایجاد و پردازش انواع محتوا استفاده کند. اجازه دهید یک مثال بزنیم. به طور مثال برای تولید یک متن منسجم، این هوش مصنوعی از تکنیک های پردازش طبیعی زبان استفاده می کند تا نوشته های خام و پراکنده را تبدیل به محتوا های منسجم و با معنا کند. توسعه دهندگان هوش مصنوعی برای آن که محتوای جدید تولید کنند، از شبکه های عصبی نیز کمک می گیرند.
در هوش مصنوعی از تکنیک های اعجاب انگیزی مثل رمز گذاری خودکار متغیر ها (VAE)، GAN، شبکه های عصبی رمزگذار و رمزگشا استفاده می شود تا چهره های واقعی انسان را بسازند. Transformers (BERT) ، Google AlphaFold و OpenAI's GPT همگی از دستاورد های اخیر ترانسفورماتور ها هستند که منجر به ایجاد شبکه های عصبی شده اند که می توانند زبان ها و تصاویر را رمزگذاری کنند و در ادامه آن محتوا های جدید نیز تولید کنند.
محققان و توسعه دهندگان هوش مصنوعی از همان ابتدای ایجاد این فناوری به فکر توسعه ابزار های مرتبط با آن و تولید محتوا با استفاده از هوش مصنوعی بودند. «سیستم های خبره» به عنوان اولین رویکرد به حساب می آیند و به عنوان سیستم های مبتنی بر قوانین شناخته می شوند که به صراحت می توان دید که به قوانین پایبند هستند و به تولید پاسخ و مجموعه ای از داده ها که مبتنی بر قاون است، مشغول اند.
اساس و پایه همه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ، شبکه های عصبی است. شبکه های عصبی با هدف تقلید از نحوه عملکرد مغز انسان به وجود آمده اند و کاری کردند که سیستم های خبره قوانین را از الگوهایی که در داده ها است، یاد بگیرند. اولین شبکه های عصبی در دهه 1950 تا 1960 توسعه یافته است. در آن زمان قدرت پردازش و محاسبات داده ها به اندازه الان نبود. با ظهور کلان داده ها در سال 2000 میلادی، ساختار شبکه های عصبی نیز گسترش یافت و قدرتشان نیز بیشتر از قبل شد.
اوج این پیشرفت زمانی بود که محققان راهی پیدا کردند که در آن شبکه های عصبی در واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) به صورت موازی اجرا شدند. طی دهه گذشته تکنیک های زیادی از یادگیری ماشین گسترش یافتند که از جمله آن ها می توان به شبکه های عصبی متخاصم و ترنسفورماتور های مولد اشاره کرد که این پیشرفت توانست فرآیند تولید محتوا توسط هوش مصنوعی را کن فیکون کند.
ChatGPT، Bard و Dall-E سه رابط شناخته شده هوش مصنوعی مولد هستند. ChatGPT یک ربات محبوب و شناخته شده هوش مصنوعی است که در نوامبر 2022 ظهور کرد و دنیا را با وجودش شگفت زده کرد. این ربات بر اساس OpenAI GPT-3.5 ساخته شده است. OpenAI که یک شرکت تحقیقاتی هوش مصنوعی است، راهی ساخت که در آن می شد با رابط چت تعامل بر قرار کرد و از آن سوال پرسید و پاسخ متنی دریافت کرد. نسخه های قبلی GPT فقط از طریق یک API قابل دسترسی بودند که این عامل باعث شده بود تا هر کسی توانایی استفاده از آن را نداشته باشد.
نسخه بعدی چت جی پی تی در 14 مارس 2023 با نام GPT-4 منتشر شد. سیستم ChatGPT به این صورت است که تاریخچه مکالمه خود با کاربر را در نتایج خودش نمایش می دهد تا یک مکالمه واقعی و باور پذیر را شبیه سازی کند. حالا که این فناوری توانسته بود نظر افراد بسیاری را جلب کند و کاربران زیادی داشته باشد، ابر کمپانی های فعال در حوزه فناوری نیز به فکر ساخت رقیب برای این تکنولوژی بودند. این بار نوبت به مایکروسافت رسیده بود که سرمایه گذاری قابل توجهی در OpenAI داشته باشد و نسخه ای از این چت بات معروف را در موتور جستجوی خودش؛ یعنی Bing ادغام کند.
Bard یکی دیگر از رهبران اولیه در تکنیکهای هوش مصنوعی و رقیب جدی برای چت جی پی تی بود. این سیستم هوش مصنوعی منبع باز بود که باعث شد محققان بتوانند روی این مدل ها تحقیق کنند. تصمیم مایکروسافت برای پیادهسازی GPT در موتور جستجو بینگ باعث شد تا گوگل هم وادار شود که یک ربات چت عمومی به نام Google Bard را ارائه دهد.
اما گوگل نتوانست به اندازه open AI خوش شانس باشد و از این جریانات استفاده کند که علت آن نیز سوتی بود که چت باتGoogle Bard داده بود. این سوتی باعث شد که گوگل متحمل ضرر مالی قابل توجهی در قیمت سهام شود، زیرا Google Bard به اشتباه گفته بود که تلسکوپ وب اولین تلسکوپی بود که یک سیاره را در یک منظومه شمسی خارجی کشف کرد.
در همین بین، پیادهسازی مایکروسافت و ChatGPT نیز به مشکل خورده بود و رفتار های نامنظم و جواب های نادرست می داد که این موارد باعث شد در اوایل فعالیت های خود، وجه خود را از دست بدهند. گوگل آن زمان بیکار نماند و تصمیم گرفت تا از نسخه جدیدی Bard رونمایی کند. این نسخه که روی پیشرفته ترین LLM یعنی PalM 2 ساخته شده است، به Bard اجازه می دهد در پاسخ به پرسش های که از آن می شود، پاسخ های درست تر و کارآمد تری بدهد.
Dall-E نیز که از جمله مدل های زبانی هوش مصنوعی است، روی مجموعه داده های بزرگی از تصاویر و توضیحات متنی مرتبط با آن ها آموزش دیده است. این مدل زبانی، نمونه ای از یک برنامه کاربردی هوش مصنوعی چند وجهی است که ارتباط بین بینایی، متن و صدا شناسایی می کند. با این کار می تواند معنای کلمات را به عناصر بصری متصل کند.
این نوع از هوش مصنوعی را می توان برای تولید هر نوع محتوایی استفاده کرد. خوشبختانه تکنولوژی هایی مانند بارد و چت جی پی تی کاری کرده اند که همه افراد بتوانند از این تکنولوژی استفاده کنند و برای همه افراد در دسترس باشد. در ادامه تعدادی از کاربرد های این نوع از هوش مصنوعی را آورده ایم:
هوش مصنوعی مولد از جمله فناوری هایی است که در هر کسب و کاری قابل استفاده و پیاده سازی است. با استفاده از این تکنولوژی می توان درک محتوا را برای کاربران آسان کرد. حتی با این فناوری می توان محتوا های جدید هم تولید کرد. محققان همچنان در حال بررسی هستند که از این تکنولوژی در بهبود جریان های کاری استفاده کنند. در ادامه تعدادی از مزایای بالقوه پیاده سازی این نوع از هوش مصنوعی را آورده ایم:
با پیاده سازی این فناوری، کم کم محدودیت های آن به وضوح خودشان را نشان دادند. خیلی از این محدودیت ها نشات گرفته از رویکرد های خاصی است که برای پاسخ دادن به سوالات استفاده می کند. به طور مثال خواندن خلاصه ای از یک موضوع پیچیده آسان تر از این است که چندین منبع مختلف استفاده شود تا موضوعی خاص پوشش داده شود. در ادامه برخی از محدودیت هایی که ممکن است هنگام کار یا پیاده سازی این نوع از هوش مصنوعی با آن برخورد کنید را آورده ایم:
این نوع از هوش مصنوعی همانقدر که راهگشا است، همانقدر نیز نگران کننده است. بیشترین حجم از این نگرانی ها به کیفیت نتایجی که برگردانده می شود، سو استفاده از پتانسیل آن و ایجاد اختلال در مدل های تجاری بر می گردد. در ادامه مواردی را آورده ایم که نشان دهنده مشکلات به وجود آمده پس از ظهور این تکنولوژی است:
ابزارهای هوش مصنوعی مولد برای تولید محتوا در فرمت های مختلفی چون متن، تصویر، صدا، کد و موسیقی به کار گرفته می شوند. در ادامه تعدادی از ابزار های معروفی که تولیدکنندگان محتوا از آن استفاده می کنند را آورده ایم تا شما نیز با آن ها آشنا شوید:
فناوری های جدید هوش مصنوعی آنقدر کارآمد هستند که از آن ها به عنوان فناوری های همه منظوره یاد می شود و آن ها را مشابه قدرت بخار و الکتریسیته تشبیه می کنند، چرا که می تواند بر صنایع بسیاری اثر بگذارد. البته فرایند تاثیرگذاری می تواند دهه ها به طول بیانجامد. در ادامه صنایعی را آورده ایم که این هوش نوع از هوش مصنوعی تاثیرات زیادی روی آن ها داشته است:
کاربرد ها وکارایی های هوش مصنوعی سنتی و نوع مولد آن باعث شده تا تفاوت هایی در این بین به وجود بیاید. هوش مصنوعی مولد می تواند محتوای جدیدی تولید کند، پاسخ کاربران را بدهد، طرح های جدیدی بسازد و دیپ فیک تولید کند. از سویی دیگر؛ هوش مصنوعی سنتی بر شناسایی الگو ها، تجزیه و تحلیل داده ها، طبقه بندی آن ها و کشف تقلب متمرکز است.
هوش مصنوعی مولد از تکنیک های شبکه های عصبی مانند ترانسفورماتور، GAN و VAE استفاده می کند. این در حالی است که انواع دیگر هوش مصنوعی از تکنیک هایی مانند شبکه های عصبی کانولوشن، شبکه های عصبی تکراری و یادگیری تقویتی استفاده می کنند.
هوش مصنوعی مولد با یک پرامپت یا اعلان کار خودش را شروع می کند و به کاربران اجازه می دهد یک سوال یا مجموعه ای از داده های اولیه را برای تولید محتوا ارسال کنند. در مقابل آن؛ هوش مصنوعی سنتی داده ها را پردازش می کند تا یک نتیجه ساده به دست بیاید.
انتخاب بهترین روش برای استفاده از این فناوری به هدف شما بر می گردد. با این حال عواملی مانند سهولیت، دقت و شفافیت از جمله مواردی هستند که باید در نظر بگیرید. در ادامه فعالیت هایی را به شما خواهیم گفت که با انجام آن ها می توانید به دقت و شفافیت دست پیدا کنید:
ظهور ChatGPT و نشان دادن توانایی هایش، موجب شد تا کاربران و صد البته توسعه دهندگان این فناوری به آینده آن امیدوار شوند. قطعا مشکلات بسیاری در سر راه این نوع از هوش مصنوعی به وجود می آید که از جمله آن ها می توان به راه اندازی ایمن اشاره کرد. تمامی مطالعاتی که برای توسعه این تکنولوژی انجام شد، موجب شد که ابزار های کار آمدی برای تولید محتوای متنی، تصویری، ویدیویی و صدا به وجود بیاید.
قطعا در آینده ای نزدیک ابزار هایی به وجود خواهند آمد که منابع الهام بخش در تولید محتوا را شناسایی کنند و از این نوع هوش مصنوعی، ورژن قابل اعتماد تری بسازند. علاوه بر تلاش برای اعتماد سازی، در این پلتفرم ها روی موضوعاتی چون ارائه نتایج در سرعت های بالاتر و توسعه آن در حوزه های مختلفی چون تولید انواع محتوا، تولید محتوای سه بعدی، زنجیره تامین، داروسازی، تجارت و تدارکات است.
در آینده ای نزدیک، چک کننده های گرامر، دقیق تر و سریع تر می شوند. ابزار های مورد استفاده در طراحی به طور موثری گسترش پیدا می کنند. ابزار های مورد استفاده در آموزش به کلی تغییر می کنند تا آموزش ها موثر تر شود. این موارد تنها بخش کوچکی از تغییراتی هستند که در آینده رخ می دهند.
در این مطلب شما را با خاص ترین نوع هوش مصنوعی، یعنی هوش مصنوعی مولد آشنا کردیم. ابتدا به شما گفتیم که این فناوری چیست و از کجا آمده است. پس از آن به سراغ شیوه عملکرد آن را رفتیم تا درک کنید که این نوع از هوش مصنوعی به چه شکل کار می کند. در ادامه از انواع مختلف مدل های این هوش مصنوعی صحبت کردیم. جلوتر که رفتیم، متوجه شدیم که ظهور شبکه های عصبی چه تاثیرات زیادی روی این فناوری داشته است و تا چه میزان تحولات اساسی ایجاد کرده است.
آشنایی با ChatGPT ،Bard و Dall-E مقصد بعدی در این سفر دور و دراز بود. این سه مورد، ابزار هایی هستند که دنیا را به وجد آوردند و کاری کردند که تغییرات زیادی در حوزه های مختلف رخ دهد. پس ازآن، به سراغ مزایا وکاربرد های این تکنولوژی خاص و جذاب رفتیم و از غیر ممکن هایی که ممکن شده بودند، گفتیم. البته نگرانی کاربران اینترنت را نیز دست کم نگرفتیم و این مورد هم پرداختیم. صد البته که معروف ترین ابزار های این نوع از هوش مصنوعی را از قلم نیانداختیم که توصیه می کنیم، حتما حتما این بخش را بخوانید.
در انتهای این داستان هم تصمیم گرفتیم، هوش مصنوعی سنتی را در مقابل این هوش مصنوعی قرار دهیم. پیشگویی هایی که از آینده این هوش مصنوعی متحیر کننده داشتیم را نیز به انتهای مطلبمان افزودیم تا مبادا چیزی از قلم بیفتد. امیدواریم این مطلب نیز تاثیر خودش را گذاشته باشد و برای شما مفید بوده باشد. اگر هر سوالی درباره این فناوری و ابزار های آن دارید، کامنت ها با آغوش باز منتظر شما هستند.
باورش سخت است، اما این فناوری می تواند جایگزین مشاغل مختلفی شود. خیلی از شرکت ها به دنبال جایگزینی هوش مصنوعی به جای انسان هستند که در مقابل این افراد عده زیادی نیز به دنبال توانمند سازی نیروهایشان با استفاده از هوش مصنوعی هستند. از جمله مشاغلی که تحت تاثیر این فناوری ها قرار می گیرند، می توان به موارد زیر اشاره کرد:
یک مدل مولد هوش مصنوعی با یک رمزگذاری کارآمد کار خودش را شروع می کند، به طور مثال هوش مصنوعی برای تولید یک متن راهی پیدا می کند که کلمات مشابهی را که در یک متن استفاده می شوند، پیدا کرده و محتوای خودش را تولید کند. پیشرفت های اخیر در این حوزه موجب شده تا شیوه های موثر تری برای پیاده سازی انواع محتوا به وجود بیاید.
یک مدل مولد هوش مصنوعی باید آموزش ببیند تا بتواند به کار خودش ادامه دهد و کیفیت کارش را بالا ببرد. پیشرفت های اخیر در LLM یک نقطه شروع ایده آل برای استفاده از فناوری در حوزه های مختلف، فراهم کرده است. به عنوان مثال، مدل محبوب ChatGPT که توسط مجموعه OpenAI توسعه یافته است، برای نوشتن متن، ایجاد تصاویر و تولید کد بر اساس اطلاعات اولیه ای که به آن داده شده است، عمل می کند. این مدل و هر مدل دیگری نیاز به آموزش دارند تا بتوانند کارآمد تر عمل کنند. آموزش این مدل ها با ارائه و تنظیم پارامتر های مختلف اتفاق می افتد. پس شما می توانید با ارائه داده های بیشتر، این مدل ها را آموزش دهید.
هنوز اینجا کامنتی ثبت نشده
شما تا به حال با پیش پردازنده های css کار کرده اید؟ در این مقاله بایکی از پیش پردازنده های css به نام sass آشنا می شوید،می خواهیم بدانیم sass چیست و چه کاربردهایی دارد؟
