اكتشف إمكانات GPT-3 الرائدة في مجال البرمجة اللغوية العصبية: توليد النصوص، وروبوتات الدردشة الآلية، والمساعدة في التعليمات البرمجية، وغير ذلك الكثير. استكشف تطبيقاته الواقعية الآن!
GPT-3، وهو اختصار لـ GPT-3، وهو اختصار لـ "المحول التوليدي المُدرَّب مسبقًا 3"، وهو نموذج لغوي كبير (LLM) ذو تأثير كبير تم تطويره بواسطة OpenAI. تم إصداره في عام 2020، وكان بمثابة تقدم كبير في قدرات معالجة اللغات الطبيعية (NLP). تم تصميم GPT-3 لفهم وتوليد نص شبيه بالبشر بناءً على المدخلات التي يتلقاها، مما يجعله متعدد الاستخدامات لمجموعة واسعة من المهام القائمة على اللغة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI).
يستخدم GPT-3 بنية المحوّل، وتحديداً الجزء الخاص بفك التشفير، والذي يعتمد بشكل كبير على آليات الانتباه الذاتي لتقييم أهمية الكلمات المختلفة (الممثلة كرموز) في تسلسل الإدخال. وتعني طبيعته "المُدرّبة مسبقًا" أنه تم تدريبه على مجموعة بيانات ضخمة تضم نصوصًا من الإنترنت والكتب المرقمنة قبل إصداره. يسمح هذا التدريب المكثف على بيانات متنوعة للنموذج بتعلم قواعد اللغة والحقائق والقدرات المنطقية وأنماط الكتابة المختلفة. يحتوي الإصدار الأكبر من GPT-3 على 175 مليار متغير، وهي المتغيرات التي يتعلمها النموذج أثناء التدريب. كان هذا المقياس غير مسبوق وقت إصداره وساهم بشكل كبير في أدائه، كما هو موثق في الورقة البحثية الأصلية لنموذج GPT-3.
تتفوق GPT-3 في توليد نص متماسك وذي صلة بالسياق. تمتد قدراته عبر مختلف مهام البرمجة اللغوية اللغوية العصبية المختلفة، وغالبًا ما يتطلب الحد الأدنى من الأمثلة الخاصة بالمهمة، وهو مفهوم يُعرف باسم التعلم قليل اللقطات أو حتى التعلم بدون لقطات. تشمل التطبيقات الرئيسية ما يلي:
يتضمن مثالان ملموسان على تطبيق GPT-3 تشغيل الإصدارات الأولى من الذكاء الاصطناعي التخاطبي مثل ChatGPT لإجراء حوارات تفاعلية وتمكين أدوات المساعدة في التعليمات البرمجية مثل GitHub Copilot الذي يقترح على المطورين إكمال التعليمات البرمجية.
تُعد GPT-3 جزءًا من سلسلة المحولات التوليدية مسبقة التدريب (GPT ) وهي بمثابة مقدمة لنماذج مثل GPT-4، والتي تقدم عمومًا قدرات محسّنة وميزات تعلم متعددة الوسائط محتملة. في حين أن نماذج GPT هي نماذج توليدية في المقام الأول، إلا أن نماذج المحول التوليدي المسبق التدريب (GPT) الأخرى مثل BERT غالباً ما يتم تحسينها للمهام التي تتطلب فهماً عميقاً ثنائي الاتجاه للغة، مثل التصنيف أو التعرف على الكيانات.
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)، بتحليل البيانات المرئية مثل الصور ومقاطع الفيديو لأداء مهام مثل اكتشاف الأجسام أو تصنيف الصور أو تجزئة النماذج. وعلى الرغم من اختلافهما، إلا أنه يمكن دمج البرمجة اللغوية العصبية والسيرة الذاتية في أنظمة ذكاء اصطناعي معقدة، تتم إدارتها ونشرها من خلال منصات مثل Ultralytics HUB. تظل GPT-3 نموذجاً أساسياً بارزاً في تطور التعلم الآلي.
AR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
