در چند سال اخیر، ChatGPT به یکی از برجستهترین نمونههای هوش مصنوعی در حوزهی پردازش زبان طبیعی (NLP) تبدیل شده است. این مدل قادر است متنهایی بنویسد که از نظر روانی و انسجام، شباهت زیادی به نوشتههای انسان دارد. اما سؤال اصلی اینجاست: ChatGPT چگونه آموزش دیده است؟
۱. مدل زبانی بزرگ چیست؟
مدل زبانی (Language Model) سیستمی است که یاد میگیرد زبان انسان را درک و تولید کند. به بیان سادهتر، این مدلها با دیدن حجم عظیمی از متون یاد میگیرند که پس از یک جمله یا کلمه، چه عبارتی باید بیاید تا معنا حفظ شود.
مدلهای زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT-4 یا GPT-5 بر پایهی شبکههای عصبی عمیق (Deep Neural Networks) ساخته شدهاند که میلیاردها پارامتر دارند. هر پارامتر در واقع بخشی از دانش مدل دربارهی روابط بین واژهها، مفاهیم و ساختار زبان است.
۲. ChatGPT بر چه مدلی ساخته شده است؟
ChatGPT بر پایهی خانوادهی مدلهای GPT (Generative Pre-trained Transformer) توسعه یافته است که توسط شرکت OpenAI طراحی شدهاند. GPT مخفف سه واژهی زیر است:
- Generative – توانایی تولید متن
- Pre-trained – آموزش اولیه روی دادههای گسترده
- Transformer – معماری خاصی از شبکههای عصبی که برای پردازش متوالی دادهها طراحی شده است
۳. معماری Transformer چگونه کار میکند؟
برای درک GPT، باید معماری آن یعنی Transformer را بشناسیم. Transformer برخلاف مدلهای قدیمیتر مثل RNN یا LSTM، میتواند کل جمله یا پاراگراف را بهصورت همزمان تحلیل کند.
اجزای کلیدی Transformer:
Self-Attention Mechanism (توجه به خود): این بخش به مدل کمک میکند تا ارتباط بین کلمات را در هر نقطه از جمله درک کند. مثلاً بداند که در جملهی «کتاب را روی میز گذاشتم چون سنگین بود»، واژهی «سنگین» به «کتاب» اشاره دارد، نه «میز».
Encoder و Decoder: در GPT فقط از Decoder استفاده میشود که مسئول تولید خروجی مرحلهبهمرحله است. در هر مرحله، مدل پیشبینی میکند که «کلمهی بعدی» چه خواهد بود.
۴. مراحل آموزش ChatGPT
فرآیند آموزش ChatGPT در چند مرحلهی اصلی انجام شده است:
۱. پیشآموزش (Pre-training)
در این مرحله، مدل با استفاده از حجم عظیمی از دادههای متنی آموزش میبیند — شامل کتابها، مقالات، وبسایتها و منابع عمومی اینترنت. هدف در این مرحله یادگیری ساختار زبان، دستور زبان و اطلاعات عمومی است. به بیان ساده، مدل میآموزد چگونه متن بنویسد.
مثلاً مدل جملهی ناقص زیر را میبیند: «تهران پایتخت ____ است.» و یاد میگیرد که بهترین پیشبینی برای کلمهی بعدی «ایران» است.
۲. تنظیم با دادههای انسانی (Fine-tuning)
پس از پیشآموزش، مدل خام هنوز ممکن است پاسخهای غیرمنطقی، بیربط یا گاهی نادرست تولید کند. برای اصلاح این مشکل، مهندسان OpenAI از روشی به نام Supervised Fine-Tuning استفاده میکنند.
در این مرحله، انسانها نمونههایی از ورودی و پاسخ درست را به مدل نشان میدهند. مدل با تکرار این فرایند، یاد میگیرد در مکالمهها بهتر رفتار کند و پاسخهای انسانیتری ارائه دهد.
۳. یادگیری از بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback – RLHF)
این بخش یکی از نوآوریهای مهم در ChatGPT است.
چگونه انجام میشود؟
- چند پاسخ مختلف برای یک ورودی تولید میشود.
- داوران انسانی آن پاسخها را رتبهبندی میکنند (مثلاً از بهترین تا بدترین).
- سپس یک مدل کمکی به نام Reward Model یاد میگیرد که چه نوع پاسخهایی توسط انسانها ترجیح داده میشود.
- در نهایت مدل اصلی با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) تنظیم میشود تا پاسخهایی شبیهتر به ترجیحات انسانی تولید کند.
نتیجه: مدلی که نهتنها زبان را درک میکند، بلکه میداند چه نوع پاسخی برای انسان طبیعیتر و مفیدتر است.
۵. دادههای آموزشی از کجا میآیند؟
دادههای آموزشی ChatGPT از منابع متنی عمومی و معتبر در اینترنت استخراج شدهاند. OpenAI از مجموعهای شامل:
- کتابهای دیجیتال
- مقالات علمی
- سایتهای آموزشی
- محتوای متنی با کیفیت بالا
البته دادههای خصوصی کاربران یا اطلاعات محرمانه هرگز برای آموزش مدل استفاده نمیشوند.
۶. ChatGPT چگونه پاسخ تولید میکند؟
زمانی که پرسشی از ChatGPT میپرسید، مدل با استفاده از الگوریتمی به نام Sampling یا احتمالسازی زبانی، مرحلهبهمرحله کلمات بعدی را پیشبینی میکند.
به طور ساده:
- ورودی شما به بردارهای عددی (Embedding) تبدیل میشود.
- مدل بر اساس آن، توزیع احتمالاتی برای واژههای بعدی محاسبه میکند.
- سپس با توجه به تنظیماتی مانند Temperature، یکی از گزینههای مناسب را انتخاب میکند.
- این روند تا تشکیل جملهی کامل ادامه پیدا میکند.
به همین دلیل، ممکن است دو پاسخ مشابه از ChatGPT دقیقاً یکسان نباشند — چون در انتخاب نهایی، کمی تصادفی عمل میشود.
۷. بهروزرسانی و نسخههای مختلف ChatGPT
OpenAI در طول زمان نسخههای مختلف GPT را توسعه داده است:
| نسخه | سال انتشار | ویژگیهای کلیدی |
|---|---|---|
| GPT-1 | 2018 | شروع استفاده از معماری Transformer |
| GPT-2 | 2019 | افزایش قابل توجه پارامترها و توانایی نوشتن متنهای طبیعی |
| GPT-3 | 2020 | جهش عظیم در درک و تولید زبان |
| GPT-4 | 2023 | پشتیبانی از چند زبان، دقت بالاتر و توانایی درک تصاویر |
| GPT-5 | 2025 | تعامل چندوجهی، حافظهی موقت و پاسخهای زمینهمحور |
۸. محدودیتها و چالشها
با وجود پیشرفتهای چشمگیر، ChatGPT هنوز کامل نیست. برخی از چالشهای مهم عبارتند از:
- تولید اطلاعات نادرست یا نادقیق (Hallucination): گاهی مدل اطلاعات غیرواقعی تولید میکند
- ناتوانی در درک واقعی از معنا یا احساس: مدل معنا یا احساسات را واقعاً درک نمیکند
- محدودیت در دانش پس از زمان آموزش: دانش مدل تا زمان آموزش محدود است
- خطرات اخلاقی و سوگیری دادهها: مسائل اخلاقی و تعصبات الگوریتمی
OpenAI و سایر شرکتها به طور مداوم در تلاشاند تا با فیلترینگ دادهها، بازخورد انسانی و بهروزرسانی مدلها، این مشکلات را کاهش دهند.
۹. جمعبندی
ChatGPT نتیجهی سالها تحقیق و توسعه در زمینهی مدلهای زبانی بزرگ و شبکههای عصبی عمیق است. این مدل با یادگیری از دادههای متنی گسترده و اصلاح مداوم از طریق بازخورد انسانی، توانسته توانایی شگفتانگیزی در درک و تولید زبان طبیعی پیدا کند.
اما مهم است بدانیم که ChatGPT هنوز ابزاری آماری است، نه آگاه یا دارای احساسات انسانی. قدرت آن در الگوهای یادگیری و پیشبینی واژههاست — نه در درک واقعی مفاهیم.
نتیجهگیری نهایی: هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT، مسیر جدیدی در تعامل انسان و ماشین باز کرده است. درک نحوهی آموزش و عملکرد این مدلها به ما کمک میکند تا از آنها بهصورت آگاهانه، اخلاقی و مؤثر استفاده کنیم.
