GPT (المحول التوليدي المدرب مسبقاً)

ما هو المحول التوليدي المدرب مسبقاً (GPT)؟

يستخدم نموذج GPT بنية شبكة عصبية تُدعى المحولات، وهي فعالة بشكل خاص في معالجة البيانات المتسلسلة مثل النصوص. دعنا نحلل الاسم

• التوليدية: يسلط هذا الضوء على القدرة الأساسية للنموذج - توليد نص جديد متماسك يحاكي أسلوب ومحتوى البيانات التي تم تدريبه عليها. على عكس النماذج التي تركز فقط على التحليل أو التصنيف، تقوم النماذج التوليدية بإنشاء محتوى أصلي.
• التدريب المسبق: يشير هذا إلى مرحلة التدريب الأولية التي تستهلك الكثير من الموارد، حيث يتعلم النموذج الفهم اللغوي العام من كميات هائلة من البيانات النصية. هذه المعرفة التأسيسية تجعل النموذج قابلاً للتكيف مع مختلف المهام المحددة لاحقًا.
• المحول: هذه هي بنية الشبكة العصبية الأساسية (NN). وتستخدم المحولات آلية الانتباه، مما يسمح لها بتقييم أهمية الكلمات المختلفة في تسلسل المدخلات، مما يسمح لها بالتقاط السياق والتبعيات بعيدة المدى في النص بشكل فعال، وهو ما يمثل تحسناً كبيراً مقارنةً بالبنى القديمة مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs).

بعد التدريب المسبق، يمكن أن تخضع نماذج GPT لضبط دقيق للتطبيقات المتخصصة مثل الإجابة عن الأسئلة، أو تلخيص النصوص، أو حتى توليد شيفرة برمجية.

الميزات الرئيسية لنماذج GPT

تتميز نماذج GPT بالعديد من الخصائص التي تساهم في قوتها وتعدد استخداماتها:

• قابلية التوسع: تأتي نماذج GPT بأحجام مختلفة، من الإصدارات الأصغر المناسبة للبيئات محدودة الموارد إلى النماذج الكبيرة للغاية مثل GPT-3 و GPT-4 التي تقدم أداءً فائقًا. غالباً ما يرتبط حجم النموذج بالقدرة.
• تعدد الاستخدامات: نظرًا لنموذج التدريب المسبق/الضبط الدقيق، يمكن تكييف نموذج GPT واحد مدرب مسبقًا مع مجموعة واسعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية دون الحاجة إلى تدريب نموذج جديد من الصفر لكل مهمة.
• التعلّم بقليل من اللقطات والتعلّم الصفري: غالبًا ما تُظهر نماذج GPT الأكبر حجمًا قدرات تعلّم مثيرة للإعجاب في اللقطات القليلة وقدرات تعلّم اللقطة الصفرية، مما يعني أنها تستطيع أداء مهام لم يتم ضبطها بشكل صريح، وأحيانًا بأمثلة قليلة فقط أو لا شيء على الإطلاق.
• الفهم السياقي: تُمكِّن بنية المحوِّل أجهزة GPTs من الحفاظ على السياق والاستفادة منه عبر مقاطع طويلة من النص، مما يؤدي إلى مخرجات أكثر تماسكاً وملاءمة.

التطبيقات الواقعية ل GPT في العالم الحقيقي

تعمل تقنية GPT على تشغيل العديد من التطبيقات في مختلف المجالات:

1. إنشاء المحتوى: تُستخدم نماذج GPT لتوليد النصوص، والمساعدة في كتابة المقالات، والنسخ التسويقية، ورسائل البريد الإلكتروني، والكتابة الإبداعية، وتوليد الأكواد. تستفيد أدوات مثل GitHub Copilot من النماذج الشبيهة بـ GPT للمساعدة في الترميز.
2. الذكاء الاصطناعي للمحادثات: تشكل العمود الفقري لروبوتات الدردشة الآلية المتقدمة والمساعدين الافتراضيين، مثل ChatGPTالقادرة على الدخول في حوارات معقدة والإجابة عن الأسئلة وأداء المهام بناءً على تعليمات اللغة الطبيعية.
3. التلخيص والتحليل: يمكن لـ GPTs تلخيص المستندات أو المقالات المطولة بسرعة(تلخيص النص) وإجراء تحليل المشاعر لقياس الآراء المعبر عنها في النص.

GPT مقابل المفاهيم المماثلة

من المفيد التفريق بين GPT والمصطلحات ذات الصلة:

• GPT مقابل AGI: نماذج GPT هي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، وهي مصممة لمهام محددة متعلقة باللغة. وهي ليست ذكاءً اصطناعيًا عامًا اصطناعيًا (AGI)، والذي يشير إلى الذكاء الاصطناعي الافتراضي الذي يتمتع بقدرات معرفية شبيهة بقدرات الإنسان في مجالات متنوعة.
• GPT مقابل Ultralytics YOLO: تتخصص نماذج GPT في معالجة النصوص وتوليدها. في المقابل، فإن نماذج Ultralytics YOLO مثل YOLOv8هي أحدث النماذج التي تركز على مهام الرؤية الحاسوبية (CV) مثل اكتشاف الأجسام، وتجزئة الصور، وتقدير الوضعية داخل الصور ومقاطع الفيديو. في حين أن كلاهما قد يستخدمان مكونات المحول (خاصةً نماذج السيرة الذاتية الأحدث)، إلا أن مجالاتهما الأساسية (اللغة مقابل الرؤية) ومخرجاتهما (النص مقابل المربعات/المربعات المحدودة) مختلفة اختلافًا جوهريًا. يمكنك تدريب نماذج Ultralytics YOLO ونشرها باستخدام منصات مثل Ultralytics HUB.