کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
ChatGPT ایک قابل ذکر مصنوعی ذہانت زبان کا ماڈل ہے۔ ہم سب اسے مختلف کاموں میں ہماری مدد کے لیے استعمال کرتے ہیں۔
کیا آپ نے کبھی سوال کیا ہے کہ ایسے جوابات تیار کرنے کی تربیت کیسے کی گئی جو انسان کی طرح لگتے ہیں؟ اس مضمون میں، ہم ChatGPT کی تربیت کا جائزہ لیں گے۔
ہم اس کی وضاحت کریں گے کہ یہ کس طرح سب سے شاندار میں سے ایک میں تبدیل ہوا ہے۔ زبان کے ماڈل. جیسا کہ ہم ChatGPT کی دلچسپ دنیا کو دریافت کرتے ہیں، دریافت کے سفر پر آئیں۔
تربیت کا جائزہ
ChatGPT ایک قدرتی لینگویج پروسیسنگ ماڈل ہے۔
ChatGPT کے ساتھ، ہم انٹرایکٹو مکالموں اور انسانوں کی طرح کی بات چیت میں مشغول ہو سکتے ہیں۔ یہ اس کی طرح کے نقطہ نظر کو ملازمت دیتا ہے۔ جی پی ٹی کو ہدایت دیں۔، جو ایک جدید زبان کا ماڈل ہے۔ اسے ChatGPT سے کچھ دیر پہلے تیار کیا گیا تھا۔
یہ زیادہ پرکشش طریقہ استعمال کرتا ہے۔ یہ قدرتی صارف کی بات چیت کو قابل بناتا ہے۔ لہذا، یہ متعدد ایپلی کیشنز جیسے کہ چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹس کے لیے ایک بہترین ٹول ہے۔
چیٹ جی پی ٹی کا تربیتی طریقہ کار ایک کثیر مرحلہ عمل ہے۔ جنریٹو پری ٹریننگ چیٹ جی پی ٹی کی تربیت کا پہلا قدم ہے۔
اس مرحلے میں، ماڈل کو متنی ڈیٹا کے بڑے کارپس کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے۔ پھر، ماڈل قدرتی زبان میں پائے جانے والے شماریاتی ارتباط اور نمونوں کو دریافت کرتا ہے۔ لہذا، ہم گرائمر کے لحاظ سے درست اور مربوط جواب دے سکتے ہیں۔
پھر ہم زیر نگرانی فائن ٹیوننگ کے ایک قدم کی پیروی کرتے ہیں۔ اس حصے میں، ماڈل کو ایک خاص کام پر تربیت دی جاتی ہے۔ مثال کے طور پر، یہ زبان میں ترجمہ یا سوال کا جواب دے سکتا ہے۔
آخر میں، ChatGPT انسانی تاثرات سے انعامی سیکھنے کا استعمال کرتا ہے۔
اب، آئیے ان اقدامات کا جائزہ لیں۔
جنریٹو پری ٹریننگ
تربیت کی ابتدائی سطح جنریٹو پری ٹریننگ ہے۔ یہ زبان کے ماڈلز کی تربیت کا ایک عام طریقہ ہے۔ ٹوکن کی ترتیب بنانے کے لیے، طریقہ "اگلے قدم کی پیشین گوئی کی تمثیل" کا اطلاق کرتا ہے۔
اس کا کیا مطلب ہے؟
ہر ٹوکن ایک منفرد متغیر ہے۔ وہ کسی لفظ یا لفظ کے کسی حصے کی نمائندگی کرتے ہیں۔ ماڈل اس بات کا تعین کرنے کی کوشش کرتا ہے کہ اس سے پہلے کے الفاظ کو دیکھتے ہوئے اس کے بعد کون سا لفظ آنے کا زیادہ امکان ہے۔ یہ اپنی ترتیب میں تمام شرائط میں امکانی تقسیم کا استعمال کرتا ہے۔
لینگویج ماڈلز کا مقصد ٹوکن کی ترتیب بنانا ہے۔ یہ ترتیب انسانی زبان کے نمونوں اور ساخت کی نمائندگی کرتی ہے۔ یہ ٹیکسٹ ڈیٹا کی بھاری مقدار پر ماڈلز کی تربیت کے ذریعے ممکن ہے۔
پھر، اس ڈیٹا کو یہ سمجھنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے کہ زبان میں الفاظ کیسے تقسیم ہوتے ہیں۔
تربیت کے دوران، ماڈل امکانات کی تقسیم کے پیرامیٹرز کو تبدیل کرتا ہے۔
اور، یہ متن میں الفاظ کی متوقع اور حقیقی تقسیم کے درمیان فرق کو کم کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ یہ نقصان کے فنکشن کے استعمال سے ممکن ہے۔ نقصان کا فنکشن متوقع اور حقیقی تقسیم کے درمیان فرق کی گنتی کرتا ہے۔
قدرتی زبان پروسیسنگ اور کمپیوٹر وژن ان علاقوں میں سے ایک ہے جہاں ہم جنریٹو پری ٹریننگ استعمال کرتے ہیں۔
صف بندی کا مسئلہ
صف بندی کا مسئلہ جنریٹو پری ٹریننگ میں مشکلات میں سے ایک ہے۔ اس سے مراد اصل ڈیٹا کی تقسیم سے ماڈل کی امکانی تقسیم کو ملانے میں دشواری ہے۔
دوسرے لفظوں میں، ماڈل کے تیار کردہ جوابات زیادہ انسان نما ہونے چاہئیں۔
ماڈل کبھی کبھار غیر متوقع یا غلط جوابات فراہم کر سکتا ہے۔ اور، یہ مختلف وجوہات کی وجہ سے ہو سکتا ہے، جیسے کہ تربیتی ڈیٹا کا تعصب یا ماڈل کی سیاق و سباق سے آگاہی کی کمی۔ زبان کے ماڈلز کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے صف بندی کے مسئلے کو حل کیا جانا چاہیے۔
اس مسئلے پر قابو پانے کے لیے، ChatGPT جیسے زبان کے ماڈل فائن ٹیوننگ تکنیکوں کو استعمال کرتے ہیں۔
زیر نگرانی فائن ٹیوننگ
چیٹ جی پی ٹی ٹریننگ کا دوسرا حصہ فائن ٹیوننگ کی نگرانی میں ہے۔ انسانی ڈویلپر اس مقام پر مکالموں میں مشغول ہوتے ہیں، انسانی صارف اور چیٹ بوٹ دونوں کے طور پر کام کرتے ہیں۔
یہ بات چیت ریکارڈ کی جاتی ہے اور ڈیٹاسیٹ میں جمع کی جاتی ہے۔ ہر تربیتی نمونے میں "چیٹ بوٹ" کے طور پر کام کرنے والے انسانی ڈویلپر کے اگلے جواب سے مماثل گفتگو کی ایک الگ تاریخ شامل ہوتی ہے۔
نگرانی شدہ فائن ٹیوننگ کا مقصد ماڈل کے ذریعہ متعلقہ جواب میں ٹوکن کی ترتیب کو تفویض کردہ امکان کو زیادہ سے زیادہ کرنا ہے۔ یہ طریقہ "تقلید سیکھنے" یا "رویے کی کلوننگ" کے نام سے جانا جاتا ہے۔
اس طرح ماڈل زیادہ قدرتی آواز دینے والے اور مربوط جوابات فراہم کرنا سیکھ سکتا ہے۔ یہ انسانی ٹھیکیداروں کے جوابات کی نقل تیار کر رہا ہے۔
زیر نگرانی فائن ٹیوننگ وہ جگہ ہے جہاں زبان کے ماڈل کو کسی خاص کام کے لیے ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے۔
آئیے ایک مثال دیتے ہیں۔ فرض کریں کہ ہم فلم کی سفارشات فراہم کرنے کے لیے ایک چیٹ بوٹ سکھانا چاہتے ہیں۔ ہم زبان کے ماڈل کو فلم کی تفصیل کی بنیاد پر فلم کی درجہ بندی کی پیش گوئی کرنے کی تربیت دیں گے۔ اور، ہم فلم کی تفصیل اور درجہ بندی کا ڈیٹاسیٹ استعمال کریں گے۔
الگورتھم آخر کار یہ پتہ لگائے گا کہ فلم کے کون سے پہلو اعلی یا ناقص درجہ بندی سے مطابقت رکھتے ہیں۔
اس کی تربیت کے بعد، ہم انسانی صارفین کو فلمیں تجویز کرنے کے لیے اپنے ماڈل کا استعمال کر سکتے ہیں۔ صارفین ایک ایسی فلم کی وضاحت کر سکتے ہیں جس سے وہ لطف اندوز ہوں، اور چیٹ بوٹ اس سے موازنہ کرنے والی مزید فلموں کی سفارش کرنے کے لیے بہتر زبان کا ماڈل استعمال کرے گا۔
نگرانی کی حدود: تقسیمی شفٹ
زیر نگرانی فائن ٹیوننگ ایک مخصوص مقصد کو انجام دینے کے لیے زبان کے ماڈل کو سکھا رہی ہے۔ یہ ماڈل a کو کھلانے سے ممکن ہے۔ ڈیٹاسیٹ اور پھر اسے پیشن گوئی کرنے کی تربیت دیں۔ تاہم، اس نظام کی حدود ہیں جنہیں "نگرانی کی پابندیاں" کہا جاتا ہے۔
ان پابندیوں میں سے ایک "تقسیم شفٹ" ہے۔ یہ اس امکان کی طرف اشارہ کرتا ہے کہ ٹریننگ ڈیٹا ان پٹس کی حقیقی دنیا کی تقسیم کو درست طریقے سے ظاہر نہیں کرتا ہے جس کا ماڈل کو سامنا ہوگا۔
آئیے پہلے کی مثال کا جائزہ لیں۔ مووی تجویز کی مثال میں، ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جانے والا ڈیٹاسیٹ مختلف قسم کی فلموں اور صارف کی ترجیحات کو درست طریقے سے ظاہر نہیں کر سکتا جن کا سامنا چیٹ بوٹ کو ہوگا۔ ہو سکتا ہے کہ چیٹ بوٹ ہماری مرضی کے مطابق کارکردگی کا مظاہرہ نہ کرے۔
نتیجے کے طور پر، یہ ان پٹس کو پورا کرتا ہے جو تربیت کے دوران مشاہدہ کیے گئے ان پٹ سے مختلف ہوتے ہیں۔
زیر نگرانی سیکھنے کے لیے، جب ماڈل کو صرف مثالوں کے مخصوص سیٹ پر تربیت دی جاتی ہے، تو یہ مسئلہ پیدا ہوتا ہے۔
مزید برآں، ماڈل تقسیمی تبدیلی کی صورت میں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے اگر کمک سیکھنے کا استعمال اسے نئے سیاق و سباق کے مطابق ڈھالنے اور اس کی غلطیوں سے سیکھنے میں مدد کے لیے کیا جائے۔
ترجیحات، انعامی تعلیم کی بنیاد پر
چیٹ بوٹ تیار کرنے میں انعام سیکھنا تیسرا تربیتی مرحلہ ہے۔ ریوارڈ لرننگ میں، ماڈل کو ریوارڈ سگنل کو زیادہ سے زیادہ کرنا سکھایا جاتا ہے۔
یہ ایک اسکور ہے جو اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ ماڈل کس حد تک مؤثر طریقے سے کام کو پورا کر رہا ہے۔ انعام کا اشارہ ان لوگوں کے ان پٹ پر مبنی ہے جو ماڈل کے جوابات کی درجہ بندی کرتے ہیں یا اس کا اندازہ لگاتے ہیں۔
ریوارڈ لرننگ کا مقصد ایک چیٹ بوٹ تیار کرنا ہے جو اعلیٰ معیار کے جوابات تیار کرتا ہے جسے انسانی صارفین ترجیح دیتے ہیں۔ ایسا کرنے کے لیے مشین لرننگ تکنیک کہا جاتا ہے۔ کمک سیکھنے - جس میں تاثرات سے سیکھنا شامل ہے۔ انعامات کی شکل میں — ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
چیٹ بوٹ صارف کے استفسارات کا جواب دیتا ہے، مثال کے طور پر، اس کام پر اس کی موجودہ گرفت پر منحصر ہے، جو اسے انعامی تعلیم کے دوران فراہم کیا جاتا ہے۔ اس کے بعد ایک انعام کا اشارہ دیا جاتا ہے اس بنیاد پر کہ چیٹ بوٹ کس حد تک مؤثر طریقے سے کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے ایک بار جب انسانی ججوں کے ذریعہ جوابات کا جائزہ لیا جاتا ہے۔
اس انعامی سگنل کو چیٹ بوٹ اپنی ترتیبات میں ترمیم کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ اور، یہ کام کی کارکردگی کو بڑھاتا ہے۔
انعامی تعلیم پر کچھ حدود
ریوارڈ لرننگ کی ایک خرابی یہ ہے کہ چیٹ بوٹ کے جوابات پر فیڈ بیک کچھ وقت کے لیے نہیں آسکتا ہے کیونکہ ریوارڈ سگنل بہت کم اور تاخیر کا شکار ہو سکتا ہے۔ نتیجے کے طور پر، چیٹ بوٹ کو کامیابی کے ساتھ تربیت دینا مشکل ہو سکتا ہے کیونکہ ہو سکتا ہے کہ اسے کچھ دیر تک مخصوص جوابات پر رائے موصول نہ ہو۔
ایک اور مسئلہ یہ ہے کہ انسانی ججوں کی مختلف آراء یا تشریحات ہو سکتی ہیں کہ کامیاب ردعمل کیا ہوتا ہے، جو انعام کے اشارے میں تعصب کا باعث بن سکتا ہے۔ اس کو کم کرنے کے لیے، کئی ججوں کے ذریعہ زیادہ قابل اعتماد انعامی سگنل فراہم کرنے کے لیے اسے کثرت سے استعمال کیا جاتا ہے۔
مستقبل میں کیا انعقاد ہے؟
ChatGPT کی کارکردگی کو مزید بڑھانے کے لیے مستقبل کے کئی ممکنہ اقدامات ہیں۔
ماڈل کی فہم کو بڑھانے کے لیے، مستقبل کا ایک ممکنہ راستہ مزید تربیتی ڈیٹاسیٹس اور ڈیٹا کے ذرائع کو شامل کرنا ہے۔ غیر متنی آدانوں کو سمجھنے اور اسے مدنظر رکھنے کے لیے ماڈل کی صلاحیت کو بڑھانا بھی ممکن ہے۔
مثال کے طور پر، زبان کے ماڈل بصری یا آوازوں کو سمجھ سکتے ہیں۔
مخصوص تربیتی تکنیکوں کو شامل کرکے ChatGPT کو بھی کچھ کاموں کے لیے بہتر بنایا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ انجام دے سکتا ہے۔ جذبات تجزیہ یا قدرتی زبان کی پیداوار۔ آخر میں، ChatGPT اور متعلقہ زبان کے ماڈل آگے بڑھنے کے لیے بہت اچھا وعدہ ظاہر کرتے ہیں۔
جواب دیجئے