اكتشف قوة نماذج GPT: ذكاء اصطناعي متقدم قائم على المحولات لتوليد النصوص، ومهام البرمجة اللغوية العصبية، وروبوتات الدردشة الآلية، والترميز، وغير ذلك الكثير. تعرّف على الميزات الرئيسية الآن!
GPT (المحول التوليدي المُدرَّب مسبقًا) هو عائلة من نماذج اللغات الكبيرة القوية (LLMs) التي طوّرتها OpenAI. صُممت هذه النماذج لفهم وتوليد نصوص شبيهة بالنصوص البشرية، مما يجعلها حجر الزاوية في الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديث. ويصف الاسم نفسه مكوناتها الأساسية: فهي "توليدية" لأنها تنشئ محتوى جديدًا، و"مدربة مسبقًا" على كميات هائلة من البيانات النصية، ومبنية على بنية المحولات، وهو نهج ثوري في معالجة اللغات الطبيعية (NLP).
تكمن قوة نماذج GPT في عمليتها المكونة من مرحلتين. أولاً، خلال مرحلة ما قبل التدريب، يتعلم النموذج القواعد والحقائق والقدرات المنطقية والأنماط اللغوية من مجموعة هائلة من النصوص والرموز من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف. وتستخدم هذه المرحلة بنية المحوّل، التي تستفيد من آلية الانتباه لتقييم أهمية الكلمات المختلفة في تسلسل ما، مما يسمح لها بفهم السياق المعقد. هذه المعرفة التأسيسية تجعل نماذج GPT متعددة الاستخدامات للغاية. أما المرحلة الثانية، وهي مرحلة الضبط الدقيق، فتعمل على تكييف النموذج المُدرّب مسبقًا لأداء مهام محددة، مثل الترجمة أو التلخيص، باستخدام مجموعة بيانات أصغر حجمًا ومحددة المهام.
تم دمج نماذج GPT في مجموعة واسعة من التطبيقات، مما أحدث ثورة في كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا. ومن أبرز الأمثلة على ذلك:
من المهم تمييز GPT عن الأنواع الأخرى من نماذج الذكاء الاصطناعي:
تُعتبر نماذج GPT نماذج أساسية نظرًا لقدراتها الواسعة وقابليتها للتكيف، وهو مفهوم درسته مؤسسات مثل CRFM في ستانفورد. كما أدى التطور من GPT-3 إلى GPT-4 وما بعده إلى إدخال التعلّم متعدد الوسائط، مما مكّن النماذج من معالجة وتفسير الصور والصوت والنصوص في آن واحد. ومع ازدياد قوة هذه النماذج، يعتمد التفاعل الفعال بشكل متزايد على هندسة سريعة ماهرة، في حين يجب على المطورين معالجة تحديات مثل الهلوسة وتعزيز أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي المسؤول.