آشنایی با ChatGPT در پروژه‌های n8n

در سال‌های اخیر، نام ChatGPT و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) دیگر از OpenAI، به‌ویژه در حوزه‌های فناوری و اتوماسیون، به‌طور گسترده‌ای شنیده شده است. اما فراتر از تعاریف و کاربردهای مقدماتی، چگونه می‌توان از پتانسیل واقعی این ابزارها برای دستیابی به نتایج ملموس و پیشرفته بهره برد؟ این بخش با هدف ارائه دیدگاهی عمیق‌تر به شما کمک می‌کند تا با تکنیک‌های کلیدی، از جمله مهندسی پرامپت و زنجیره‌سازی پرامپت، تعامل خود را با ChatGPT و سایر مدل‌ها بهبود بخشیده و شکاف میان قابلیت‌های این مدل‌ها و ابزارهای قدرتمند اتوماسیون جریان کار مانند n8n را پر کنید. با ادغام هوشمندانه این فناوری‌ها، می‌توان به سطح جدیدی از اتوماسیون هوشمند، به‌ویژه در حوزه‌های نوظهور مانند وب۳ و بلاکچین دست یافت.

مقدمه‌ای بر GPT و انقلاب هوش مصنوعی

قبل از غواصی در اعماق تکنیک‌های پیشرفته، ضروری است که درک درستی از ریشه‌های مدل‌های زبان داشته باشیم. در سال ۲۰۱۷، محققان گوگل مغز (Google Brain) مدلی از یادگیری عمیق به نام ترانسفورمر (Transformer) را ابداع کردند. این اختراع زمینه‌ساز پیشرفت‌های چشمگیر در پردازش زبان طبیعی شد. به سرعت پس از آن، تیم OpenAI با استفاده از این تکنیک، مدل‌های پردازش زبان طبیعی را ارتقا داد و یک چت‌بات انقلابی به نام "Generative pre-trained transformers" یا به اختصار GPT را منتشر کرد. GPT-3، که احتمالاً نام آن را شنیده‌اید، نسل سوم از این مدل‌هاست؛ بزرگ‌تر، قدرتمندتر، اما نه لزوماً سریع‌تر. این مدل‌ها، به دلیل توانایی‌های بی‌نظیرشان در درک و تولید متن، زمینه‌ساز انقلاب عظیمی در نحوه تعامل ما با کامپیوترها و داده‌ها شده‌اند. این تحولات، چشم‌انداز مدل‌های زبانی را به شدت تغییر داده است، به طوری که امروزه ده‌ها مدل مختلف صرفاً برای پردازش زبان وجود دارد که هر کدام دارای ویژگی‌ها و کاربردهای منحصربه‌فردی هستند. در اکوسیستم وب۳، این مدل‌ها می‌توانند نقش مهمی در تحلیل داده‌ها، تولید محتوا، و حتی تعاملات کاربران با قراردادهای هوشمند ایفا کنند.

پل زدن ChatGPT با n8n: تکنیک‌های پیشرفته اتوماسیون

همان‌طور که هوش مصنوعی تکامل می‌یابد، نیاز به ابزارهایی برای یکپارچه‌سازی و اتوماسیون آن نیز افزایش می‌یابد. n8n، به عنوان یک ابزار قدرتمند اتوماسیون جریان کار، قابلیت بی‌نظیری برای اتصال و هماهنگ‌سازی ChatGPT و سایر مدل‌های OpenAI با سایر سیستم‌ها فراهم می‌کند. این ادغام، امکان ساختن جریان‌های کاری پیچیده و هوشمند را میسر می‌سازد که فراتر از قابلیت‌های یک چت‌بات ساده عمل می‌کنند. تکنیک‌هایی که برای پر کردن این شکاف و بهینه‌سازی تعاملات مورد بحث قرار می‌گیرند، شامل موارد زیر است:

• درخواست‌های تک‌مرحله‌ای ساده (Simple one-step requests): این روش شامل ارسال درخواست‌های مستقیم و مجزا به مدل است که برای کارهای ساده و مشخصی که نیاز به پاسخ فوری دارند، ایده‌آل است. این می‌تواند شامل خلاصه‌سازی یک متن، تولید یک پاسخ کوتاه، یا تبدیل فرمت داده باشد.
• مهندسی پرامپت (Prompt Engineering): این تکنیک، هنر و علم طراحی ورودی‌ها (پرامپت‌ها) به گونه‌ای است که مدل زبان، بهترین و دقیق‌ترین خروجی ممکن را تولید کند. با درک نحوه فکر کردن مدل و آزمایش با ساختارهای مختلف پرامپت، می‌توان کیفیت نتایج را به طور چشمگیری افزایش داد. این رویکرد برای بهبود دقت در وظایف پیچیده‌تر، مانند تحلیل داده‌ها یا تولید محتوای تخصصی در حوزه کریپتو، حیاتی است.
• زنجیره‌سازی پرامپت (Prompt Chaining): این تکنیک پیشرفته‌تر، شامل اتصال چندین پرامپت به صورت متوالی است که خروجی یک پرامپت، ورودی پرامپت بعدی می‌شود. این رویکرد برای حل مسائل پیچیده‌ای که نیاز به چندین مرحله استدلال یا پردازش دارند، بسیار کارآمد است. به عنوان مثال، می‌توان از یک پرامپت برای استخراج اطلاعات کلیدی، از پرامپت بعدی برای تحلیل آن اطلاعات، و از پرامپت سوم برای تولید گزارش نهایی استفاده کرد. این قابلیت، دروازه‌ای را به سوی اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار و حتی عملیات‌های پیچیده در فضای دیفای (DeFi) می‌گشاید، البته با تاکید بر اهمیت امنیت و اعتبار سنجی دقیق.

این تکنیک‌ها، فراتر از ChatGPT، قابل تعمیم به سایر مدل‌های پیشرفته مانند GPT-4 هستند، که به محض عمومی شدن و قابلیت اتصال به n8n، می‌توانند قدرت اتوماسیون را چندین برابر کنند. این امر به کاربران اجازه می‌دهد تا با صرف زمان و تلاش کمتر، نتایج دقیق‌تر و کارآمدتری را در پروژه‌های خود، از جمله آن‌هایی که در اکوسیستم بلاکچین هستند، به دست آورند.

فراتر از متن: کاربردهای چندوجهی هوش مصنوعی در n8n

پتانسیل هوش مصنوعی فقط به پردازش متن محدود نمی‌شود. مدل‌های پیشرفته‌ای مانند Whisper-1 برای تشخیص صدا و DALL-E 2 برای تولید تصویر، مرزهای قابلیت‌های هوش مصنوعی را گسترش داده‌اند. هنگامی که این مدل‌های چندوجهی با n8n ادغام می‌شوند، امکانات جدیدی برای اتوماسیون جریان کار به وجود می‌آیند:

• تشخیص صدا با Whisper-1: تصور کنید سیستمی که می‌تواند دستورات صوتی را دریافت کرده، آن‌ها را به متن تبدیل کند و سپس این متن را برای پردازش بیشتر به ChatGPT ارسال کند. این می‌تواند در سناریوهایی مانند مدیریت یک کیف پول دیجیتال از طریق دستورات صوتی (با رعایت شدید پروتکل‌های احراز هویت دو مرحله‌ای برای امنیت بیشتر) یا خودکارسازی فرآیندهای ورودی داده از طریق گفتار کاربرد داشته باشد. با این حال، در محیط‌های حساس، مانند مدیریت دارایی‌های کریپتو، استفاده از چنین اتوماسیونی باید با بالاترین استانداردهای امنیتی و پیشگیری از فیشینگ همراه باشد.
• تولید تصویر با DALL-E 2: n8n می‌تواند درخواست‌های متنی را از کاربران یا سیستم‌های دیگر دریافت کند و سپس آن‌ها را به DALL-E 2 برای تولید تصاویر خلاقانه ارسال کند. این قابلیت در تولید NFTهای سفارشی بر اساس توضیحات متنی، طراحی رابط‌های کاربری (UI) برای اپلیکیشن‌های غیرمتمرکز (dApps)، یا حتی ایجاد محتوای بصری برای کمپین‌های بازاریابی در وب۳ بسیار مفید است. ترکیب اتوماسیون بصری با منطق تجاری می‌تواند به سرعت‌بخشیدن فرآیندهای طراحی و توسعه کمک شایانی کند.

این کاربردهای چندوجهی نشان می‌دهند که چگونه با ادغام هوش مصنوعی در ابزارهای اتوماسیون مانند n8n، می‌توان به فراتر از پردازش‌های متنی رفته و به ایجاد سیستم‌های هوشمندتر و جامع‌تر در اکوسیستم دیجیتال دست یافت. بهره‌برداری از این پتانسیل‌ها نیازمند درک عمیق از مدل‌های موجود و همچنین مهارت در طراحی جریان‌های کاری ایمن و کارآمد است. همواره باید به خاطر داشت که در محیط دارایی‌های دیجیتال، امنیت سایبری و دقت در اتوماسیون، دو فاکتور حیاتی برای موفقیت و پیشگیری از هرگونه سوءاستفاده یا کلاهبرداری هستند.

تکنیک‌های مهندسی پرامپت و زنجیره‌سازی

چند بار تا کنون دربارهٔ مدل‌های هوش مصنوعی مولد، به‌ویژه ChatGPT، مطالبی خوانده‌اید؟ و از این میان، چند مطلب واقعاً برای شما کاربردی و مفید بوده است؟ در دنیای پرشتاب کریپتو و بلاکچین، که در آن ابزارهای جدید به سرعت ظهور می‌کنند، یادگیری نحوهٔ استفادهٔ مؤثر از هوش مصنوعی برای فعالان وب۳ یک مزیت رقابتی محسوب می‌شود. این بخش از مقاله به شما نشان می‌دهد چگونه فراتر از تعاملات اولیه با ChatGPT و سایر مدل‌های OpenAI بروید و به نتایج واقعاً تأثیرگذار دست یابید. ما مجموعه‌ای از تکنیک‌های پیشرفته را معرفی می‌کنیم که شکاف بین توانمندی‌های مدل‌های زبانی و نیازهای خاص حوزهٔ بلاکچین را پر می‌کند.

آشنایی با مدل‌های زبان و نقش GPT-3 در تحول وب۳

پیش از هر چیز، ضروری است که چشم‌انداز مدل‌های زبان را درک کنیم. ده‌ها مدل در این حوزه وجود دارند و ما تنها در مورد پردازش زبان صحبت می‌کنیم. ریشهٔ این تحول به سال ۲۰۱۷ بازمی‌گردد، زمانی که محققان گوگل برین مدلی یادگیری عمیق به نام ترانسفورمر را ابداع کردند. به فاصلهٔ کوتاهی پس از آن، تیم OpenAI از این تکنیک برای بهبود مدل‌های پردازش زبان طبیعی بهره گرفتند. آن‌ها یک چت‌بات با نام ترانسفورمرهای از پیش آموزش‌دیدهٔ مولد (GPT) منتشر کردند که یک نقطه عطف و بازیگر اصلی در عرصهٔ هوش مصنوعی بود.

GPT-3 اساساً نسل سوم این مدل‌هاست: بزرگ‌تر، قوی‌تر، اما نه لزوماً سریع‌تر. این مدل‌های پیشرفته نه تنها در تولید متن، بلکه در تحلیل داده‌های پیچیده مرتبط با تراکنش‌های بلاکچین و قراردادهای هوشمند نیز قابلیت‌هایی ارائه می‌دهند. درک این مدل‌ها به کاربران وب۳ کمک می‌کند تا محتوای مرتبط با پروژهٔ کریپتو، گزارش‌های تحلیل بازار یا حتی هشدار دربارهٔ طرح‌های فیشینگ و کلاهبرداری را بهتر درک و تولید کنند. تکنیک‌هایی که امروز مورد بحث قرار می‌گیرند، یعنی مهندسی پرامپت و زنجیره‌سازی پرامپت، قابل انتقال هستند و می‌توانند با مدل‌های دیگر مانند GPT-4، به محض عمومی شدن و اتصال آن‌ها به ابزارهای اتوماسیون مانند n8n، نیز استفاده شوند.

مهندسی پرامپت: کلید دستیابی به نتایج دقیق

مهندسی پرامپت فراتر از درخواست‌های ساده و تک مرحله‌ای است. این یک رویکرد سیستماتیک برای طراحی ورودی‌های (پرامپت‌ها) مؤثر است که مدل‌های هوش مصنوعی را به سمت تولید خروجی‌های دقیق، مرتبط و مفید هدایت می‌کند. در مثال‌های ۱.x ما با درخواست‌های تک مرحله‌ای ساده آشنا شدیم، اما مهندسی پرامپت (مثال‌های ۲ تا ۴) به شما امکان می‌دهد تا با فراهم کردن دستورالعمل‌های واضح‌تر، محدودیت‌ها و حتی نمونه‌ها، نتایج بسیار بهتری از مدل دریافت کنید.

برای مثال، یک کاربر کریپتو می‌تواند از مهندسی پرامپت برای تحلیل ریسک یک قرارداد هوشمند استفاده کند، به این صورت که نه تنها کد را ارائه دهد، بلکه از مدل بخواهد آسیب‌پذیری‌های امنیتی رایج مانند reentrancy یا overflow را بررسی کند. این مهارت در افزایش امنیت دارایی‌های دیجیتال بسیار حیاتی است. همچنین، مفهوم احراز هویت دو مرحله‌ای (2FA) در مهندسی پرامپت می‌تواند به‌طور غیرمستقیم مورد اشاره قرار گیرد؛ همان‌طور که 2FA لایه‌ای از امنیت به حساب‌های کاربری اضافه می‌کند، مهندسی پرامپت نیز لایه‌ای از دقت و کنترل را به تعاملات ما با هوش مصنوعی می‌افزاید.

زنجیره‌سازی پرامپت: اتوماسیون گردش کارهای پیچیده

در دنیای وب۳، انجام کارهای پیچیده که نیازمند چندین مرحله پردازش اطلاعات هستند، بسیار رایج است. اینجا است که زنجیره‌سازی پرامپت (مثال‌های ۳.x) وارد عمل می‌شود. این تکنیک شامل اتصال چندین درخواست هوش مصنوعی به یکدیگر است، به گونه‌ای که خروجی یک پرامپت به عنوان ورودی برای پرامپت بعدی عمل می‌کند. این کار، با ابزارهایی مانند n8n که یک ابزار اتوماسیون گردش کار است، بسیار قدرتمند می‌شود.

فرض کنید می‌خواهید داده‌های تراکنش‌های بلاکچین را جمع‌آوری کرده، سپس آن‌ها را تحلیل کنید تا الگوهای مشکوک مرتبط با فیشینگ یا کلاهبرداری را شناسایی کنید و در نهایت، یک گزارش خلاصه‌سازی شده تولید کنید. این یک گردش کار چند مرحله‌ای است که با زنجیره‌سازی پرامپت‌ها قابل اجراست. مدل‌های زبان می‌توانند ابتدا داده‌ها را استخراج کنند، سپس یک مدل دیگر این داده‌ها را برای ناهنجاری‌ها بررسی کند و در نهایت، یک مدل دیگر یافته‌ها را به زبانی ساده و قابل فهم برای کاربران ارائه دهد. امنیت عبارات بازیابی (Seed Phrase) که کلید دسترسی به کیف پول‌های کریپتویی است، نیز می‌تواند با کمک این تکنیک‌ها مورد بررسی و آموزش قرار گیرد، مثلاً مدل به کاربران در مورد بهترین روش‌های نگهداری امن آن هشدار دهد. علاوه بر این، مثال‌های پیشرفته‌ای برای تشخیص صدا (Whisper-1) و تولید تصویر (DALLE-2) نیز وجود دارد که پتانسیل هوش مصنوعی را در ایجاد تجربیات چندرسانه‌ای برای پلتفرم‌های غیرمتمرکز (dApps) نشان می‌دهد. در نهایت، تسلط بر این تکنیک‌ها، شما را قادر می‌سازد تا از هوش مصنوعی نه تنها به عنوان یک ابزار مولد، بلکه به عنوان یک دستیار قدرتمند در ارتقاء امنیت و بهره‌وری در اکوسیستم کریپتو استفاده کنید.

کاربرد ChatGPT برای تشخیص صوت و تصویر

در دنیای پرشتاب فناوری، بسیاری از ما با قابلیت‌های خیره‌کننده ChatGPT در پردازش و تولید متن آشنا شده‌ایم. این مدل که خود از نسل سوم مدل‌های زبانی بزرگ (GPT-3) نشأت گرفته و بر پایه نوآوری ترنسفورمرهای ابداع‌شده توسط محققان گوگل مغز بنا شده، توانایی‌های بی‌نظیری در درک زبان طبیعی ارائه می‌دهد. اما اکوسیستم هوش مصنوعی شرکت OpenAI تنها به پردازش متن محدود نمی‌شود. این مقاله به شما نشان می‌دهد که چگونه می‌توان فراتر از درخواست‌های متنی ساده رفت و به نتایج چشمگیری در تشخیص صوت و تولید تصویر دست یافت؛ قابلیتی که با مدل‌هایی نظیر Whisper-1 برای صدا و DALL-E-2 برای تصویر، مکملی قدرتمند برای مدل‌های زبانی مانند ChatGPT محسوب می‌شوند و امکانات جدیدی را در تعامل با جهان دیجیتال و حتی در حوزه وب۳ و بلاکچین فراهم می‌آورند.

فراتر از متن: چشم‌انداز چندوجهی هوش مصنوعی OpenAI

درحالی‌که ChatGPT و مدل‌های پیشین آن، مانند GPT-3 که "بزرگ‌تر، قوی‌تر، اما لزوماً سریع‌تر نیست"، زمینه‌های پردازش زبان طبیعی را متحول کرده‌اند، OpenAI سرمایه‌گذاری قابل‌توجهی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی نیز داشته است. این مدل‌ها به رایانه‌ها امکان می‌دهند تا علاوه بر متن، با انواع دیگری از داده‌ها مانند صدا و تصویر نیز کار کنند. این گسترش قابلیت‌ها، نه‌تنها دنیای خلاقیت و کارایی را متحول می‌سازد، بلکه در ایجاد ابزارهای قدرتمندتر برای اتوماسیون و تعامل انسانی نیز نقش کلیدی دارد. توانایی این مدل‌ها در ترکیب، تجزیه‌وتحلیل و تولید داده‌های صوتی و بصری، در کنار پردازش متن، افق‌های جدیدی را پیش روی توسعه‌دهندگان و کاربران، به‌ویژه در اکوسیستم‌های نوظهور مانند وب۳ و کاربردهای بلاکچین، می‌گشاید.

تشخیص صدا با Whisper-1: گامی به سوی تعاملات طبیعی‌تر

مدل Whisper-1 یکی از دستاوردهای برجسته OpenAI در زمینه تشخیص صوت است. این مدل پیشرفته، قابلیت تبدیل گفتار به متن را با دقت بی‌نظیری ارائه می‌دهد و قادر به درک طیف وسیعی از زبان‌ها و لهجه‌ها است. تصور کنید در یک جلسه آنلاین مربوط به یک پروژه بلاکچین یا یک DAO (سازمان خودمختار غیرمتمرکز) هستید؛ Whisper-1 می‌تواند تمام گفتارها را به متن تبدیل کرده و سپس این متن را برای خلاصه‌سازی، استخراج نکات کلیدی، یا حتی بررسی مطابقت با دستورالعمل‌های خاص، به ChatGPT ارسال کند. این قابلیت نه‌تنها دسترسی‌پذیری را افزایش می‌دهد، بلکه می‌تواند در زمینه امنیت اطلاعات و احراز هویت نیز نقش‌آفرین باشد. به‌عنوان‌مثال، بررسی اصالت ارتباطات صوتی در یک تراکنش مهم یا شناسایی الگوهای مشکوک در مکالمات که می‌تواند نشانه‌ای از تلاش برای فیشینگ صوتی یا کلاهبرداری باشد، ازجمله کاربردهای حیاتی آن در دنیای کریپتو و وب۳ است. استفاده از این فناوری می‌تواند به شفافیت و امنیت بیشتر در تعاملات دیجیتالی کمک کند.

تولید تصویر با DALL-E-2: آفرینش بصری از دل کلمات

در سوی دیگر، DALL-E-2 دریچه‌ای به سوی آفرینش بصری از طریق کلمات می‌گشاید. این مدل، با دریافت توضیحات متنی (پرامپت)، قادر است تصاویر منحصربه‌فرد و باکیفیتی را تولید کند. اینجاست که "مهندسی پرامپت" (prompt engineering)، که در بحث‌های ما پیرامون ChatGPT نیز مطرح شد، اهمیت دوچندانی پیدا می‌کند. با طراحی دقیق و خلاقانه پرامپت‌ها، می‌توان مفاهیم پیچیده‌ای را به تصاویر تبدیل کرد. کاربردهای این مدل در حوزه وب۳ بی‌شمار است: از طراحی NFT‌های خاص و منحصر‌به‌فرد برای هنرمندان و کلکسیونرها گرفته تا تولید عناصر بصری برای متاورس‌ها، یا حتی تجسم‌سازی داده‌های پیچیده بلاکچینی در قالب اینفوگرافیک‌ها و تصاویر واضح‌تر. این توانایی، فاصله بین ایده‌های انتزاعی و واقعیت بصری را از بین می‌برد و ابزاری قدرتمند برای بازاریابان، توسعه‌دهندگان، و هنرمندان در اکوسیستم Web3 فراهم می‌آورد. البته، این فناوری سؤالاتی را نیز در مورد مالکیت دیجیتال و اصالت آثار ایجاد می‌کند که باید با دقت بررسی شوند.

مهندسی پرامپت و زنجیره‌سازی: کلید یکپارچه‌سازی و کارایی

استفاده مؤثر از مدل‌های Whisper-1 و DALL-E-2، به‌ویژه هنگام یکپارچه‌سازی آن‌ها با مدل‌های زبانی مانند ChatGPT، به‌شدت به "مهندسی پرامپت" و "زنجیره‌سازی پرامپت" (prompt chaining) متکی است. همان‌طور که برای دریافت خروجی‌های دقیق و مطلوب از ChatGPT نیازمند پرامپت‌های دقیق هستیم، برای DALL-E-2 نیز باید توصیفات متنی را با ظرافت و دقت فراوان طراحی کنیم تا تصویر موردنظر تولید شود. حتی پس از تبدیل صدا به متن توسط Whisper-1، پرامپت‌های هوشمندانه به ChatGPT کمک می‌کنند تا متن را به بهترین شکل تجزیه‌وتحلیل کرده یا به فرمت‌های مشخصی تبدیل کند. زنجیره‌سازی پرامپت‌ها امکان ایجاد گردش کارهای چندمرحله‌ای را فراهم می‌آورد: ورودی صوتی توسط Whisper-1 به متن تبدیل می‌شود، سپس ChatGPT این متن را تحلیل یا پردازش می‌کند و درنهایت، DALL-E-2 بر اساس خروجی متنی، تصویری را تولید می‌کند. این رویکرد، مشابه ابزارهای اتوماسیون گردش کار مانند n8n است که در متن مرجع به آن اشاره شد، و اجازه می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی مختلف باهم همکاری کنند تا نتایج پیچیده‌تر و هوشمندانه‌تری حاصل شود. این تکنیک‌ها قابل‌انتقال هستند و در آینده می‌توانند با مدل‌های پیشرفته‌تر مانند GPT-4 نیز به کار گرفته شوند.

افق‌های آینده و ملاحظات امنیتی در وب۳

همگرایی قابلیت‌های هوش مصنوعی مانند تشخیص صوت و تولید تصویر با فناوری‌های وب۳، هم فرصت‌های بی‌نظیری را ارائه می‌دهد و هم چالش‌های امنیتی جدیدی را مطرح می‌کند. از یک‌سو، این ابزارها می‌توانند تجربه کاربری را بهبود بخشند، شکل‌های جدیدی از هنر دیجیتال (NFT) را ممکن سازند، حکمرانی غیرمتمرکز را با پردازش بازخورد جامعه تسهیل کنند و در شناسایی کلاهبرداری‌ها و حملات فیشینگ در تراکنش‌های مالی یا بازارهای دارایی دیجیتال (مانند بازارهای توکن‌های غیرمثلی) کمک‌کننده باشند. به‌عنوان‌مثال، هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای صوتی را برای تأیید هویت در یک سیستم احراز هویت چندعاملی (2FA) تحلیل کند، البته با رعایت دقیق حریم خصوصی و امنیت. از سوی دیگر، پتانسیل بالای تولید رسانه‌های مصنوعی یا "دیپ‌فیک" (deepfake) نیازمند توسعه مکانیزم‌های تأیید هویت و اصالت قدرتمند است. اطمینان از صحت و اصالت اطلاعات، چه متنی، چه صوتی و چه بصری، در دنیای غیرمتمرکز وب۳ از اهمیت حیاتی برخوردار است. درک نحوه عملکرد این مدل‌ها و به‌کارگیری مسئولانه تکنیک‌هایی مانند مهندسی پرامپت، کلید استفاده از قدرت آن‌ها و درعین‌حال کاهش خطرات در چشم‌انداز دیجیتال و بلاکچینی درحال‌توسعه است. آینده بدون شک شاهد نقش‌آفرینی مدل‌های هوش مصنوعی "بزرگ‌تر و قوی‌تر" در نحوه تعامل ما با دارایی‌ها و هویت‌های دیجیتالی‌مان خواهد بود.

مروری بر مدل‌های زبانی و فناوری آنها

معرفی مدل‌های زبانی پیشرفته و اهمیت آن‌ها

در سال‌های اخیر، نام چت‌جی‌پی‌تی (ChatGPT) بارها و بارها به گوش ما خورده است و بسیاری از ما با قابلیت‌های اولیه آن آشنا هستیم. اما آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که فراتر از این مقدمات، چگونه می‌توان از این مدل‌ها و سایر فناوری‌های مشابه، نتایج واقعاً تأثیرگذار و کاربردی به دست آورد؟ دنیای مدل‌های زبانی فراتر از تنها یک یا دو ابزار شناخته شده است؛ در واقع، ده‌ها مدل زبانی مختلف وجود دارند که هر یک با ویژگی‌ها و توانایی‌های خاص خود، در حال متحول کردن نحوه تعامل ما با داده‌ها و اطلاعات هستند. این مدل‌ها، هسته اصلی بسیاری از نوآوری‌ها در فضای وب۳ (Web3) و بلاکچین محسوب می‌شوند و توانایی‌های آن‌ها از تحلیل متون پیچیده گرفته تا بهبود رابط کاربری برنامه‌های غیرمتمرکز (dApps) را در بر می‌گیرد. درک این چشم‌انداز گسترده از مدل‌های زبانی، نخستین گام برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل آن‌هاست. همانطور که در نمودارهای جامع متخصصان حوزه هوش مصنوعی نیز دیده می‌شود، تنوع این مدل‌ها بر اساس اندازه و پیچیدگی، بسیار چشمگیر است و این تنها در حوزه پردازش زبان است.

ظهور ترانسفورمرها و انقلاب GPT-3

بنیان فناوری‌های مدل‌های زبانی که امروز می‌بینیم، ریشه‌های عمیقی در تحقیقات پیشرفته دارد. نقطه عطف این مسیر را می‌توان در سال ۲۰۱۷ یافت، زمانی که محققان گوگل بِرِین (Google Brain) مدلی از یادگیری عمیق به نام «ترانسفورمر» (Transformer) را معرفی کردند. این نوآوری، زمینه را برای پیشرفت‌های چشمگیر در پردازش زبان‌های طبیعی (NLP) فراهم آورد. طولی نکشید که تیم اوپن‌ای‌آی (OpenAI) با استفاده از این تکنیک، مدل‌های خود را بهبود بخشید و چت‌باتی به نام ترانسفورمرهای از پیش آموزش‌دیده مولد (Generative pre-trained transformers) یا به اختصار GPT را معرفی کرد که به معنای واقعی کلمه، یک «تغییردهنده بازی» در این صنعت بود. GPT-3، که سومین نسل از این مدل‌ها به شمار می‌رود، تجسم این پیشرفت‌هاست: بزرگتر، قدرتمندتر، اما لزوماً سریع‌تر از نسل‌های قبلی نیست. این مدل‌ها، به دلیل توانایی‌های خارق‌العاده خود در درک و تولید متن، ابزارهای ارزشمندی برای تحلیل قراردادهای هوشمند، بررسی مکانیزم‌های حاکمیتی در پروتکل‌های بلاکچین، و حتی کمک به شناسایی الگوهای مشکوک در تراکنش‌ها یا پیام‌هایی که می‌توانند به تلاش‌های فیشینگ (Phishing) مرتبط باشند، شده‌اند. شناخت عمیق از معماری این مدل‌ها، کاربران را قادر می‌سازد تا درک بهتری از نحوه کارکرد آن‌ها داشته باشند و در نتیجه، بتوانند از آن‌ها به نحو مؤثرتری در اکوسیستم وب۳ استفاده کنند.

فراتر از اصول: مهندسی پرامپت و زنجیره پرامپت

برای اینکه بتوانیم از پتانسیل کامل مدل‌های زبانی بهره‌برداری کنیم، باید فراتر از درخواست‌های ساده و تک‌مرحله‌ای برویم. در اینجا، تکنیک‌هایی نظیر «مهندسی پرامپت» (Prompt Engineering) و «زنجیره پرامپت» (Prompt Chaining) نقش حیاتی ایفا می‌کنند. مهندسی پرامپت به معنای هنر و علم طراحی ورودی‌های (پرامپت‌ها) کارآمد است تا مدل، خروجی‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری تولید کند. این مهارت برای هر کسی که می‌خواهد از این مدل‌ها در کاربردهای پیچیده، مانند تحلیل و تدوین اسناد فنی مرتبط با بلاکچین یا حتی ایجاد محتوای آموزشی برای پروژه‌های رمزنگاری (کریپتو) استفاده کند، ضروری است. زنجیره پرامپت نیز با شکستن یک وظیفه بزرگ به چندین مرحله کوچک‌تر و هدایت خروجی هر مرحله به عنوان ورودی مرحله بعدی، امکان انجام کارهای پیچیده‌تر را فراهم می‌آورد. این رویکرد می‌تواند در سناریوهایی مانند تحلیل جامع یک قرارداد هوشمند، ردیابی تاریخچه تراکنش‌های یک آدرس EOA (Externally Owned Account) یا حتی تولید هشدار در مورد تلاش‌های فیشینگ که از طریق پیام‌های پیچیده انجام می‌شوند، بسیار مفید باشد. این تکنیک‌ها قابل انتقال هستند و می‌توانند با مدل‌های پیشرفته‌تری مانند GPT-4، زمانی که به طور عمومی در دسترس قرار گیرند، مورد استفاده قرار گیرند. علاوه بر این، فناوری مدل‌های هوش مصنوعی تنها به پردازش متن محدود نمی‌شود؛ مدل‌هایی مانند وایسپر-۱ (Whisper-1) برای تشخیص گفتار و دالی-۲ (DALLE-2) برای تولید تصویر، نشان‌دهنده تنوع و گستردگی کاربردهای این فناوری‌ها در ایجاد تجربیات کاربری غنی‌تر در وب۳ و فراتر از آن هستند. آموزش صحیح مدل‌ها برای تشخیص کلیدهای امنیتی مانند Seed Phrase (عبارت بازیابی) یا راهنمایی کاربران در فعال‌سازی 2FA (Two-Factor Authentication) (احراز هویت دو مرحله‌ای) در کیف پول‌های دیجیتال، نمونه‌هایی از کاربردهای امنیتی حیاتی هستند که با این تکنیک‌ها قابل دستیابی‌اند. حتی می‌توان از این ابزارها برای تحلیل پیشنهادهای بهبود اتریوم (EIP) مانند EIP-7702 (یک پیشنهاد برای استانداردسازی تغییرات پروتکل) برای درک بهتر تغییرات پروتکل استفاده کرد، البته با تکیه بر اطلاعات عمومی و بدون ارائه توصیه سرمایه‌گذاری.

GPT-3 چیست و چگونه توسعه یافت؟

در دنیای امروز که هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به سرعت در حال پیشرفت هستند، نام ChatGPT به کرات به گوش می‌رسد. اما چند بار مقالاتی را خوانده‌اید که فراتر از کلیات رفته و واقعاً کاربردی باشند؟ این مقاله قصد دارد شما را به فراتر از اصول اولیه کار با ChatGPT و سایر مدل‌های OpenAI ببرد تا به نتایج قابل توجهی دست یابید. پیش از ورود به جزئیات، لازم است نگاهی عمیق‌تر به زیربنای این تکنولوژی، یعنی مدل‌های زبانی متعدد و به‌ویژه GPT-3، داشته باشیم. درک تاریخچه و معماری این مدل‌ها کلیدی است تا بتوانیم از قابلیت‌های آن‌ها به بهترین شکل بهره ببریم و حتی تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند مهندسی پرامپت و زنجیره‌سازی پرامپت را در ابزارهایی مانند n8n پیاده‌سازی کنیم.

ریشه‌های نوآوری: از ترنسفورمر تا GPT

داستان توسعه مدل‌های زبانی پیشرفته‌ای که امروزه می‌شناسیم، در سال ۲۰۱۷ با یک نوآوری کلیدی آغاز شد. در آن سال، محققان برجسته آزمایشگاه Google Brain، مدل یادگیری عمیق پیشگامی را تحت عنوان «ترنسفورمر» (Transformer) ابداع کردند. این معماری نوین، که بر پایه مکانیسم توجه (attention mechanism) بنا شده بود، روش پردازش زبان طبیعی را متحول ساخت. قبل از ترنسفورمر، مدل‌های قبلی در درک وابستگی‌های بلندمدت در متن‌ها با چالش‌هایی روبرو بودند، اما ترنسفورمر با پردازش موازی داده‌ها و توانایی درک ارتباطات پیچیده‌تر بین کلمات، راه را برای پیشرفت‌های عظیم در این حوزه هموار کرد. این دستاورد، سنگ بنای تمامی مدل‌های زبانی پیشرفته‌ای شد که در سال‌های آتی توسعه یافتند و قدرت پردازش بی‌سابقه‌ای را به ارمغان آورد.

ظهور چت‌بات‌های تحول‌آفرین

به زودی پس از معرفی مدل ترنسفورمر توسط گوگل، تیم تحقیقاتی OpenAI پتانسیل عظیم این تکنیک را درک کرده و از آن برای بهبود مدل‌های پردازش زبان طبیعی خود استفاده کرد. حاصل این تلاش‌ها، معرفی سری مدل‌های «Generative Pre-trained Transformers» یا به اختصار GPT بود. این چت‌بات‌ها، که قادر به تولید متون منسجم و پاسخ‌های انسان‌گونه بودند، به سرعت به یک عامل تغییردهنده بازی (game changer) در عرصه هوش مصنوعی تبدیل شدند. اولین نسل‌های GPT نشان دادند که چگونه یک مدل می‌تواند با آموزش روی حجم عظیمی از داده‌های متنی، نه تنها زبان را درک کند، بلکه بتواند به خلاقیت نیز دست یابد. این رویکرد جدید، افق‌های تازه‌ای را برای کاربردهای هوش مصنوعی در مکالمه، تولید محتوا، و حل مسئله گشود.

GPT-3: نسل سوم و قابلیت‌های آن

GPT-3 در واقع نسل سوم از این مدل‌های مولد پیش‌آموزش‌دیده است. این مدل، با ابعاد بسیار بزرگ‌تر و قدرت پردازش و درک زبان به مراتب قوی‌تر نسبت به نسل‌های قبلی خود، مرزهای توانایی هوش مصنوعی در حوزه زبان را جابجا کرد. حجم عظیم داده‌هایی که GPT-3 بر روی آن‌ها آموزش دیده بود، به آن اجازه می‌داد تا در طیف وسیعی از وظایف پردازش زبان طبیعی، از جمله ترجمه، خلاصه‌سازی، پاسخ به سوالات، و حتی تولید کد، عملکردی خیره‌کننده از خود نشان دهد. اگرچه ممکن است سرعت آن لزوماً بیشتر از مدل‌های کوچک‌تر نباشد، اما عمق درک و کیفیت خروجی آن، آن را به ابزاری بی‌بدیل برای توسعه‌دهندگان و محققان تبدیل کرده است. این مدل نمادی از اوج پیشرفت در معماری ترنسفورمر و یادگیری عمیق در زمان خود بود.

فراتر از GPT-3: تکنیک‌های پیشرفته و مدل‌های آینده

جهان مدل‌های زبانی تنها به GPT-3 محدود نمی‌شود و ده‌ها مدل زبانی دیگر با ابعاد و رویکردهای متفاوت وجود دارند. تکنیک‌هایی که امروزه برای بهره‌برداری حداکثری از این مدل‌ها به کار گرفته می‌شوند، نظیر «مهندسی پرامپت» (Prompt Engineering) و «زنجیره‌سازی پرامپت» (Prompt Chaining)، قابلیت انتقال به سایر مدل‌ها را نیز دارند. این به آن معناست که با درک این اصول، می‌توان از آن‌ها با مدل‌های جدیدتر مانند GPT-4، به محض عمومی شدن و امکان اتصال به ابزارهایی نظیر n8n، نیز استفاده کرد. علاوه بر پردازش زبان، OpenAI مدل‌های دیگری نیز توسعه داده است؛ برای مثال، Whisper-1 برای تشخیص صدا و DALLE-2 برای تولید تصاویر از متن، قابلیت‌های هوش مصنوعی را به ابعاد جدیدی گسترش داده‌اند. این ابزارها در کنار هم، بستر قدرتمندی را برای اتوماسیون و خلق محتوای هوشمند فراهم می‌آورند، و n8n به عنوان یک ابزار اتوماسیون گردش کار، می‌تواند پلی بین این مدل‌های قدرتمند و نیازهای پروژه‌های شما باشد.

جمع‌بندی و توصیه‌های نهایی

در این بخش، به ریشه‌ها و تکامل GPT-3 پرداختیم و نقش آن را در انقلاب هوش مصنوعی بررسی کردیم. درک چگونگی توسعه این مدل‌ها از ترنسفورمر گوگل تا چت‌بات‌های پیشرفته OpenAI، بینشی عمیق برای استفاده مؤثر از آن‌ها ارائه می‌دهد. با توجه به سرعت پیشرفت هوش مصنوعی، تسلط بر تکنیک‌هایی مانند مهندسی پرامپت و آشنایی با مدل‌های متنوع، از جمله مدل‌های تشخیص صدا و تولید تصویر، برای هر توسعه‌دهنده یا علاقه‌مندی که قصد دارد از ابزارهایی مانند n8n برای اتوماسیون بهره ببرد، حیاتی است. توصیه می‌شود همواره دانش خود را به روز نگه دارید و با آزمایش این مدل‌ها در پروژه‌های خود، خلاقیت را با قدرت اتوماسیون هوشمند در هم آمیزید. آینده از آن کسانی است که می‌دانند چگونه از این ابزارهای قدرتمند به بهترین شکل استفاده کنند.