GPT-3

المفاهيم الأساسية والبنية الأساسية

بُنيت GPT-3 على بنية المحوّل، والتي تعتمد بشكل كبير على آليات الانتباه الذاتي لمعالجة النص المُدخل. تسمح هذه البنية، التي تم تقديمها في الورقة البحثية "الانتباه هو كل ما تحتاجه"، للنموذج بتقييم أهمية الكلمات المختلفة عند توليد المخرجات، والتقاط التبعيات المعقدة في اللغة. تم تدريب نموذج GPT-3 مسبقًا على مجموعة بيانات ضخمة تضم نصًا من الإنترنت ومصادر مرخصة، مما مكنه من تعلم القواعد والحقائق والقدرات المنطقية وحتى بعض مهارات الترميز. مع 175 مليار معلمة كانت أكبر بكثير من سابقتها، GPT-2، مما ساهم في تحسين أدائها عبر مجموعات بيانات معيارية مختلفة في البرمجة اللغوية العصبية. ويعني جانب "التدريب المسبق" أنه اكتسب فهمًا لغويًا عامًا يمكن تطبيقه على مهام محددة، وغالبًا ما يكون ذلك بأقل قدر من الأمثلة(التعلم من خلال لقطات قليلة).

القدرات والتطبيقات الرئيسية

تتفوق GPT-3 في توليد نص متماسك ومرتبط بالسياق عبر أنماط وتنسيقات متنوعة. تشمل قدراته الرئيسية ما يلي:

• توليد النصوص: إنشاء المقالات، والقصص، والقصائد، والقصائد، والنسخ التسويقية، وغيرها.
• الإجابة عن الأسئلة: تقديم إجابات على الأسئلة بناءً على معرفته المكتسبة.
• تلخيص النص: تلخيص المقاطع الطويلة من النص في ملخصات أقصر.
• الترجمة الآلية: ترجمة النصوص بين اللغات المختلفة.
• توليد التعليمات البرمجية: كتابة مقتطفات التعليمات البرمجية بلغات برمجة مختلفة بناءً على أوصاف اللغة الطبيعية.

أمثلة من العالم الحقيقي

تمت الاستفادة من قدرات GPT-3 في العديد من التطبيقات:

1. أدوات إنشاء المحتوى: تستخدم منصات مثل Jasper وCopy.ai نماذج GPT-3 أو نماذج مشابهة لمساعدة المستخدمين على إنشاء منشورات المدونات ومحتوى وسائل التواصل الاجتماعي ورسائل البريد الإلكتروني والنسخ الإعلانية بسرعة، والتغلب على مشكلة الكاتب وتوسيع نطاق إنتاج المحتوى.
2. مساعدة المطورين: تساعد الأدوات التي تدمج GPT-3، مثل الإصدارات المبكرة من GitHub Copilot، المبرمجين من خلال اقتراح إكمال التعليمات البرمجية، وإنشاء التعليمات البرمجية النمطية، وحتى كتابة وظائف كاملة بناءً على التعليقات أو التعليمات البرمجية الموجودة، مما يسرّع بشكل كبير من سير عمل التطوير. وتتضمن التطبيقات الأخرى تشغيل روبوتات الدردشة الآلية المتقدمة، وتعزيز محركات البحث الدلالي، والمساعدة في تحليل البيانات.

GPT-3 في السياق

تُعد GPT-3 جزءًا من سلسلة المحولات التوليدية سابقة التدريب (GPT) وهي بمثابة مقدمة لنماذج مثل GPT-4، والتي تقدم عمومًا قدرات محسّنة وميزات تعلم متعددة الوسائط (معالجة الصور بالإضافة إلى النصوص). في حين أن نماذج GPT هي نماذج توليدية في المقام الأول، فإن نماذج المحولات التوليدية مسبقة التدريب مثل BERT غالباً ما يتم تحسينها للمهام التي تتطلب فهماً عميقاً ثنائي الاتجاه للغة، مثل التصنيف أو التعرف على الكيانات المسماة (NER).

من المهم أيضًا التمييز بين نماذج LLMs مثل GPT-3، التي تعالج النصوص، والنماذج التي تركز على الرؤية الحاسوبية (CV). نماذج السيرة الذاتية، مثل Ultralytics YOLO (على سبيل المثال YOLOv8 أو YOLO11)، تحليل البيانات المرئية مثل الصور ومقاطع الفيديو لأداء مهام مثل اكتشاف الأجسام أو تصنيف الصور أو تجزئة النماذج. وعلى الرغم من أن البرمجة اللغوية العصبية والسيرة الذاتية متميزتان، إلا أنه يمكن الجمع بين البرمجة اللغوية العصبية والسيرة الذاتية في أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة، على سبيل المثال، استخدام السيرة الذاتية للكشف عن الأشياء والبرمجة اللغوية العصبية لوصف المشهد أو الإجابة عن الأسئلة المتعلقة به. يمكن إدارة هذه الأنظمة المتكاملة ونشرها من خلال منصات مثل Ultralytics HUB.

يظل GPT-3 نموذجًا أساسيًا بارزًا في تطور التعلم الآلي (ML). ومع ذلك، يجب أن يكون المستخدمون على دراية بمحدوديته، بما في ذلك الهلوسة المحتملة (توليد معلومات معقولة ولكنها خاطئة)، والحساسية تجاه صياغة المدخلات(الهندسة الفورية)، وإمكانية عكس التحيزات الموجودة في بيانات التدريب الخاصة به، مما يسلط الضوء على الأهمية المستمرة لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي والتطوير المسؤول للذكاء الاصطناعي.