مدل‌های زبانی بزرگ به چه دردی می‌خورند؟ - اپیزود هفتم ایستگاه هوش مصنوعی

برای تولید بقیه متن‌های این صفحه از جمله خلاصه اپیزود و زمان‌بندی اون از مدل‌های هوش‌مصنوعی استفاده کردم و فکر می‌کنم حداقل انتظاری که میشه از پادکستی که راجع به هوش‌مصنوعی حرف می‌زنه، داشت همینه! وگرنه اگر قرار بود که همش رو دستی بنویسم که هوش مصنوعی دیگه چه فایده‌ای داره.

طبق قراری که با خودم گذاشتم، هر جا از مدل هوش‌مصنوعی استفاده می‌کنم، اشاره می‌کنم که فلان جا از مدل‌ هوش مصنوعی استفاده شده و مثلاً متن توسط انسان تولید نشده. البته که روی محتوا نظارت داشته و دارم و مسئولیت همه چیزهایی که اینجا می‌نویسم با خودمه.

برای تولید بخش بعد، متن تولید شده توسط مدل تبدیل صوت به متن رو به عنوان ورودی به مدل ChatGPT میدم و با این پرامپت ازش می‌خوام خلاصه و زمان‌بندی رو برام تولید کنه!

خلاصه این قسمت

سلام، من امیر پورمند هستم و در این قسمت از پادکست ایستگاه هوش مصنوعی، قصد دارم درباره کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ مثل چت‌پی‌تی صحبت کنم.

از دو سال پیش که این مدل‌ها معرفی شدند، هر روز مدت زمانی را با آن‌ها صرف می‌کنم و می‌خواستم تجربه‌ها و افکارم را با شما به اشتراک بگذارم. در این قسمت به بیان تاثیرات این مدل‌ها در زندگی روزمره و کاربردهای مختلف آن‌ها پرداختم.

تو این قسمت به کاربردهایی که این مدل‌ها برای استفاده شخصی و استفاده صنعتی دارند، اشاره کردم و گفتم که چه ایده‌هایی تا به حال حول این ایده‌ها شکل گرفتند یا قراره شکل بگیرند.

من خودم این قسمت رو به طور خاص خیلی دوست داشتم. امیدوارم شما هم خوشتون بیاد.

لیست موضوعات مهم پادکست

مقدمه و معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (مثل ChatGPT) و تجربه شخصی من با آن‌ها. [0:00 -> 0:60]
تاریخچه هوش مصنوعی: از دهه ۱۹۶۰ تا موج جدید پیشرفت‌ها در دهه اخیر با ظهور یادگیری عمیق. [1:00 -> 1:30]
چالش‌های اولیه استفاده عمومی از مدل‌های هوش مصنوعی: استفاده محدود و ترکیب با محصولات شرکت‌های بزرگ. [1:30 -> 3:00]
تعامل مستقیم با مدل‌های زبانی بزرگ: تجربه کاربری و تعاملات روزانه با این مدل‌ها. [3:00 -> 4:00]
نقش دستیارهای متنی در سیستم‌عامل‌ها و اپلیکیشن‌ها: مانند مایکروسافت، گیت‌هاب و پیش‌بینی‌های آتی. [4:00 -> 4:30]
رقابت بین شرکت‌ها در زمینه هوش مصنوعی: کاهش هزینه‌ها و بهبود مدل‌ها توسط شرکت‌های مختلف. [4:30 -> 7:30]
تاثیر مدل‌های زبانی بزرگ در پلتفرم‌های مختلف: از مقاومت Stackoverflow تا سیستم‌های پرسش و پاسخ. [7:30 -> 10:00]
ارزیابی توانایی‌های مدل‌های زبانی بزرگ: مقایسه با توانایی‌های انسانی. [10:00 -> 15:00]
کاربردهای شخصی مدل‌های زبانی بزرگ: مدیریت کد، نوشتن، ترجمه، تهیه سوالات و کمک به معلمان. [15:00 -> 25:00]
کاربردهای بیزنسی مدل‌های زبانی بزرگ: تحلیل کامنت‌ها، خلاصه‌سازی محتوای ویدیوها، سیستم‌های پیشنهاددهنده، کاربردهای پزشکی. [25:00 -> 35:00]
چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ: عدم دسترسی به آخرین اطلاعات، تحلیل‌های پیچیده و اعتماد به نتایج. [35:00 -> 40:00]
پیش‌بینی درباره آینده مدل‌های زبانی بزرگ و دستیارهای شخصی: استفاده گسترده‌تر در زندگی روزمره و بیزنس‌ها. [40:00 -> 43:30]