تمثل نماذج المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) تقدمًا كبيرًا في مجال معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها. تُعد نماذج GPTs نوعًا من النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) التي تستفيد من بنية المحولات لتحقيق أحدث أداء في مختلف المهام القائمة على اللغة. يتم تدريب هذه النماذج مسبقاً على كميات هائلة من البيانات النصية ويمكن بعد ذلك ضبطها لتطبيقات محددة، مما يجعلها أدوات متعددة الاستخدامات بشكل لا يصدق في مجال الذكاء الاصطناعي.
ما هو المحول التوليدي المدرب مسبقاً (GPT)؟
إن نموذج GPT هو في جوهره عبارة عن بنية شبكة عصبية تُعرف باسم المحولات، وهي مصممة خصيصًا لمعالجة البيانات المتسلسلة مثل النص. يسلط مصطلح "توليدية" الضوء على قدرتها على توليد نص جديد مشابه للبيانات التي تم تدريبها عليها، بدلاً من مجرد تصنيف أو تحليل نص موجود. يشير مصطلح "مُدرَّب مسبقًا" إلى أن هذه النماذج تخضع لمرحلة أولية من التدريب على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص، وتتعلم الأنماط العامة وبنى اللغة. هذا التدريب المسبق يسمح لها بتطوير فهم واسع للنحو والدلالات وحتى مستوى معين من المعرفة العالمية. بعد التدريب المسبق، يمكن ضبط نماذج GPT بعد التدريب المسبق على مهام نهائية محددة، مثل تلخيص النص، أو الإجابة على الأسئلة، أو حتى توليد الشيفرات البرمجية. ويتضمن هذا الضبط الدقيق تدريب النموذج المدرّب مسبقًا على مجموعة بيانات أصغر حجمًا ومحددة المهام، مما يسمح له بتخصيص معرفته للتطبيق المطلوب. ترتبط نماذج GPT بنماذج لغوية أخرى ولكنها تتميز ببنيتها ومنهجية التدريب الخاصة بها. على عكس النماذج السابقة القائمة على الشبكة العصبية المتكررة (RNN)، تتفوق المحولات في نماذج GPTs في التقاط التبعيات بعيدة المدى في النص، وذلك بفضل آلية الانتباه. وتسمح هذه الآلية للنموذج بتقييم أهمية الأجزاء المختلفة من تسلسل المدخلات عند معالجة المعلومات، مما يؤدي إلى توليد نص أكثر تماسكاً وملاءمة للسياق.
الميزات الرئيسية لنماذج GPT
تتميز نماذج GPT بالعديد من السمات الرئيسية التي تساهم في فعاليتها:
- بنية المحولات: تستخدم محولات GPTs بنية المحولات، والتي تتميز بكفاءة عالية في معالجة البيانات المتسلسلة والتقاط التبعيات بعيدة المدى في النص. تعرف على المزيد حول المحولات ودورها في الذكاء الاصطناعي الحديث.
- التدريب المسبق: تسمح مرحلة التدريب المسبق المكثف على مجموعات بيانات نصية ضخمة لنماذج GPT بتعلّم فهم واسع وعام للغة، مما يقلل من الحاجة إلى بيانات خاصة بمهمة محددة. هذا هو شكل من أشكال التعلّم الذاتي الخاضع للإشراف، والاستفادة من النصوص غير المُسمّاة المتاحة بسهولة.
- القدرات التوليدية: تم تصميم GPTs لتوليد النصوص. ويمكنها إنتاج مخرجات نصية متماسكة وذات صلة بالسياق وغالباً ما تكون إبداعية، مما يجعلها مناسبة لتطبيقات مثل إنشاء المحتوى وروبوتات الدردشة. استكشف توليد النصوص وتطبيقاته في الذكاء الاصطناعي.
- قابلية التوسع: يمكن زيادة حجم نماذج GPT (عدد المعلمات) لتحسين الأداء. وقد أظهرت النماذج الأكبر حجماً، مثل GPT-3 و GPT-4، قدرات لغوية مثيرة للإعجاب بشكل متزايد.
- الضبط الدقيق: في حين أن التدريب المسبق يوفر أساسًا قويًا، إلا أن الضبط الدقيق يسمح بتكييف نماذج GPT لمهام محددة. يقلل نهج التعلّم التحويلي هذا بشكل كبير من كمية البيانات الخاصة بالمهمة المطلوبة لتحقيق أداء جيد. استكشف مفهوم التعلّم التحويلي وفوائده في التعلّم الآلي.
التطبيقات الواقعية ل GPT في العالم الحقيقي
لقد وجدت نماذج GPT تطبيقات عبر مجموعة واسعة من الصناعات، مما يدل على تنوعها وقوتها في حل مشاكل العالم الحقيقي:
- روبوتات الدردشة الآلية لخدمة العملاء: تعمل نماذج GPT على تشغيل روبوتات الدردشة الآلية المتطورة القادرة على فهم استفسارات العملاء والرد عليها بطريقة طبيعية وشبيهة بالبشر. يمكن لروبوتات الدردشة الآلية هذه التعامل مع مجموعة واسعة من المهام، بدءاً من الإجابة عن الأسئلة المتداولة إلى تقديم الدعم المخصص، وتعزيز تجربة العملاء وتقليل عبء العمل على الوكلاء البشريين. تعرّف على المزيد حول كيفية قيام روبوتات الدردشة الآلية بإحداث ثورة في خدمة العملاء.
- إنشاء المحتوى والتسويق: تُستخدَم نماذج GPT لإنشاء أشكال مختلفة من المحتوى، بما في ذلك المقالات ومنشورات المدوّنات والنسخ التسويقية وتحديثات وسائل التواصل الاجتماعي. ويمكنها المساعدة في العصف الذهني للأفكار، وصياغة المحتوى بسرعة، وحتى تخصيص الرسائل التسويقية لمختلف الجماهير، وتحسين الكفاءة والإبداع في سير عمل إنشاء المحتوى. استكشف كيف يعمل توليد النصوص على تغيير استراتيجيات إنشاء المحتوى واستراتيجيات التسويق.
بالإضافة إلى هذه الأمثلة، يتم أيضًا استكشاف نماذج GPT للتطبيقات في مجالات مثل الترجمة الآلية، وتوليد الأكواد، والبحث الدلالي، وحتى أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)، مما يدل على قابليتها للتطبيق على نطاق واسع في حلول متنوعة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
GPT مقابل المفاهيم المماثلة
من المهم تمييز GPT عن المفاهيم الأخرى ذات الصلة في الذكاء الاصطناعي والبرمجة اللغوية العصبية:
- GPT مقابل نماذج اللغات الأخرى: في حين أن GPT هو نوع من النماذج اللغوية، إلا أن النماذج اللغوية ليست كلها نماذج لغوية GPT. تشمل البنى الأخرى النماذج القائمة على الشبكة الشبكية العصبية الراديوية والنماذج التي لا تستخدم بنية المحول. يتم تعريف نماذج GPTs على وجه التحديد من خلال طبيعتها التوليدية، ومنهجية التدريب المسبق، وبنية المحول.
- GPT مقابل الذكاء الاصطناعي العام (AGI): تُعتبر نماذج الذكاء العام الاصطناعي، حتى المتقدمة منها، ذكاءً اصطناعيًا ضيقًا (ANI)، مع التركيز على مهام محددة متعلقة باللغة. أما الذكاء الاصطناعي العام الاصطناعي، أو الذكاء الاصطناعي القوي، فهو شكل نظري للذكاء الاصطناعي مع قدرات معرفية شبيهة بقدرات الإنسان عبر مجموعة واسعة من المجالات، وهو هدف أوسع بكثير وغير محقق حاليًا. فهم الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي الذاتي والذكاء الاصطناعي المتقدم في مجال الذكاء الاصطناعي.
- GPT مقابل Ultralytics YOLO: Ultralytics YOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط) تم تصميم نماذج GPT مقابل : (أنت تنظر مرة واحدة فقط) للكشف عن الأجسام في الوقت الحقيقي وتجزئة الصور في الرؤية الحاسوبية. في حين أن كلاً من GPT و Ultralytics YOLO هما نموذجان قويان للذكاء الاصطناعي، إلا أنهما يعملان في مجالات مختلفة - البرمجة اللغوية العصبية لـ GPT والرؤية الحاسوبية لـ Ultralytics YOLO - ويحلان أنواعًا مختلفة من المشاكل. Ultralytics يوفر HUB منصة لتدريب ونشر نماذج Ultralytics YOLO ، بينما يتم الوصول إلى نماذج GPT غالبًا عبر واجهات برمجة التطبيقات التي توفرها منظمات مثل OpenAI.
