GPT (المحول التوليدي المدرب مسبقاً)

كيفية عمل GPT

اسم "GPT" في حد ذاته يحلل مكوناته الأساسية:

• توليدية: تُنشئ النماذج التوليدية مخرجات نصية جديدة وأصلية متماسكة وذات صلة بالسياق بمطلب الإدخال. على عكس النماذج التمييزية التي تصنف البيانات، تنتج النماذج التوليدية محتوى جديدًا. يمكن أن يتراوح ذلك بين مواصلة قصة أو كتابة رسالة بريد إلكتروني أو إنشاء رمز.
• مدرّبة مسبقاً: قبل استخدامها لمهام محددة، تخضع نماذج GPT لمرحلة تدريب مكثف على مجموعات بيانات نصية ضخمة مصدرها الإنترنت ومواد أخرى مرخصة. يسمح هذا التدريب المسبق للنموذج باكتساب معرفة واسعة حول اللغة والحقائق والمنطق. يمكن بعد ذلك تكييف هذه القدرة العامة مع تطبيقات محددة من خلال عملية تُسمى الضبط الدقيق أو من خلال الهندسة السريعة.
• المحول: البنية الأساسية هي المحول الذي تم تقديمه في الورقة البحثية المؤثرة"الانتباه هو كل ما تحتاجه". تستخدم المحولات آلية انتباه ذاتي تسمح للنموذج بتقييم أهمية الكلمات المختلفة في تسلسل المدخلات، بغض النظر عن موضعها. يتغلب هذا على قيود البنى الأقدم مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) في التعامل مع التبعيات بعيدة المدى، ويتيح معالجة أكثر توازياً على أجهزة مثل وحدات معالجة الرسومات.

الميزات الرئيسية والتطور

شهدت سلسلة GPT تطوراً كبيراً، حيث يقدم كل تكرار لها قدرات محسّنة:

• GPT-2: أظهر قدرات مثيرة للإعجاب في توليد النصوص، ولكن تم إصداره في البداية بحذر بسبب المخاوف من إساءة الاستخدام.
• GPT-3: مثلت قفزة كبيرة في الحجم والأداء، حيث كانت قادرة على أداء مجموعة واسعة من المهام بأقل قدر من بيانات التدريب الخاصة بالمهام، وغالبًا ما كانت تتفوق في التعلم في لقطات قليلة.
• GPT-4: زيادة تحسين قدرات التفكير والإبداع وحل المشكلات. والجدير بالذكر أن GPT-4 هو نموذج متعدد الوسائط، قادر على معالجة كل من المدخلات النصية والصور على حد سواء، مما يوسع نطاق تطبيقه بشكل كبير. اقرأ التقرير التقني GPT-4 للاطلاع على التفاصيل.

تتفوق هذه النماذج في مهام مثل توليد النصوص، وتلخيص النصوص، والترجمة الآلية، والإجابة على الأسئلة، وتوليد الرموز. يمكن الوصول إلى العديد من نماذج GPT عبر منصات مثل Hugging Face ويمكن تنفيذها باستخدام أطر عمل مثل PyTorch أو TensorFlow.

التطبيقات الواقعية

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

1. إنشاء المحتوى والمساعدة في إنشائه: تستخدم أدوات مثل Jasper أو Writesonic نماذج GPT لمساعدة المستخدمين على إنشاء منشورات المدونات، والنسخ التسويقية، ورسائل البريد الإلكتروني، وغيرها من المحتوى المكتوب، مما يسرّع بشكل كبير من سير العمل الإبداعي. كما يستخدم المطورون أيضًا نماذج مثل GitHub Copilot (مدعوم من OpenAI Codex، وهو سليل GPT) لإكمال وإنشاء التعليمات البرمجية.
2. روبوتات المحادثة المتقدمة والمساعدين الافتراضيين: تتيح GPT الذكاء الاصطناعي للمحادثات الأكثر تطوراً وطبيعية. يمكن لروبوتات الدردشة الآلية لخدمة العملاء التعامل مع الاستفسارات المعقدة، وفهم السياق بشكل أفضل، وتقديم استجابات أكثر شبهاً بالبشر، مما يحسّن تجربة المستخدم. تشمل الأمثلة على ذلك عمليات التكامل داخل المنصات مثل Intercom أو الحلول المخصصة التي تم إنشاؤها باستخدام واجهات برمجة تطبيقات OpenAI.

GPT مقابل النماذج الأخرى

من المهم تمييز GPT عن الأنواع الأخرى من نماذج الذكاء الاصطناعي:

• مقابل BERT: على الرغم من أن كلاهما عبارة عن نموذج تشفير ثنائي الاتجاه من المحولات، إلا أن BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) هو في المقام الأول نموذج تشفير مصمم لفهم السياق ثنائي الاتجاه. وهو يتفوق في مهام مثل تحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات المسماة (NER)، وتصنيف النصوص. أما نموذج GPT، كونه يركز على فك التشفير، فهو مُحسَّن لتوليد النص.
• مقابل نماذج الرؤية الحاسوبية: تقوم نماذج GPT بمعالجة وتوليد النصوص (وأحياناً الصور، مثل GPT-4). وهي تختلف اختلافاً جوهرياً عن نماذج الرؤية الحاسوبية (CV) مثل Ultralytics YOLO (على سبيل المثال, YOLOv8, YOLO11). تقوم نماذج YOLO بتحليل البيانات المرئية (الصور ومقاطع الفيديو) لأداء مهام مثل اكتشاف الأجسام أو تصنيف الصور أو تجزئة النماذج، وتحديد الأجسام الموجودة ومكان وجودها باستخدام المربعات أو الأقنعة المحدودة. في حين يمكن لنظام GPT-4 وصف الصورة، يتفوق YOLO في تحديد الموقع والتصنيف الدقيق داخل الصور بسرعة عالية، وهو مناسب للاستدلال في الوقت الفعلي. قد تجمع الأنظمة المعقدة بين الاثنين معاً، ويمكن إدارتها عبر منصات مثل Ultralytics HUB.

تُعد نماذج GPT نماذج أساسية نظرًا لقدراتها الواسعة وقدرتها على التكيف، حيث تمثل حجر الزاوية في التعلم الآلي الحديث.