ما هو جي بي تي؟ كل ما يجب أن تعرفه

GPT هي عائلة نماذج الذكاء الاصطناعي التي تقف وراء العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية الشائعة، مثل برامج الدردشة الآلية ومساعدي البرمجة. تقدم هذه المقالة نظرة عامة على هذا الابتكار الذي غيّر قواعد اللعبة.

جدول المحتويات

• ما هو جي بي تي؟
• كيف تعمل نماذج GPT؟
• كيف تطورت نماذج GPT
• تطبيقات جي بي تي
• إيجابيات نماذج GPT
• سلبيات نماذج GPT
• خاتمة

ما هو جي بي تي؟

يشير GPT، الذي يرمز إلى "المحول التوليدي المُدرب مسبقًا"، إلى كل من نموذج محدد ومجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) الأكثر تطورًا بشكل تدريجي. بدءًا من GPT الأصلي، تطور النموذج من خلال عدة إصدارات، بما في ذلك GPT-2، وGPT-3، وGPT-4، وكل تكرار يتوسع في الحجم والقدرة ويمتلك قدرة متزايدة على التعامل مع المهام اللغوية المعقدة بمهارة تشبه المهارات البشرية. تم تطوير عائلة نماذج GPT بواسطة OpenAI، وهي شركة أبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي تأسست عام 2015 على يد مجموعة من خبراء الذكاء الاصطناعي وبدعم من مؤسسين معروفين مثل Elon Musk وReid Hoffman.

يعد نموذج GPT الأساس للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية الشائعة، بما في ذلك ChatGPT وDALL-E. نماذج GPT هي نوع من نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، والتي تم تصميمها لمعالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات النصية. يتم تدريب LLMs على تقليد وإنشاء لغة شبيهة بالبشر بكفاءة، مما يمكنهم من أداء المهام المختلفة التي تتطلب فهم اللغة الطبيعية وتوليدها.

ما الذي يعنيهGPT؟

يرمز GPT إلى "المحول التوليدي المُدرب مسبقًا"، وهو وصف يلخص جوهر كيفية عمله.

توليدي

تسمى نماذج GPT "الذكاء الاصطناعي التوليدي" لأنها تولد محتوى جديدًا من المطالبات أو بيانات الإدخال. وهذا ما يميزها عن نماذج الذكاء الاصطناعي المصممة لتصنيف مدخلات البيانات الحالية المحددة مسبقًا والتنبؤ بها. في المقابل، لا تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل GPT بتصنيف البيانات فحسب. وبدلاً من ذلك، يقومون بإنتاج مخرجات نصية أو أكواد برمجية أو صور أو وسائط إبداعية أخرى جديدة تمامًا كوظيفة لتدريبهم.

مدربة مسبقا

قبل تخصيصها لتطبيق معين، تخضع نماذج GPT لمرحلة ما قبل التدريب الأولية. يحدد التدريب المسبق القدرة الأساسية للنموذج على توليد استجابات شبيهة بالبشر من المطالبات التعسفية من خلال تدريب النموذج على مجموعة بيانات جيدة التنظيم. وهذا يضع الأساس لقدرات فهم اللغة العامة للنموذج.

بمجرد اكتمال التدريب المسبق الأساسي، يمكن للمطورين ضبط النموذج لأغراض أكثر تخصصًا من خلال تدريب إضافي على البيانات الخاصة بالمهمة. على سبيل المثال، يمكن ضبط نموذج GPT المُدرب مسبقًا على مجموعات بيانات المحادثة ليعمل كروبوت محادثة. وبدلاً من ذلك، يمكن ضبطه على قواعد تعليمات برمجية أو وثائق محددة للمساعدة في مهام البرمجة وإنشاء التعليمات البرمجية. يوفر التدريب المسبق المهارات اللغوية العامة التي يمكن تحسينها لتحسين النموذج لحالات الاستخدام المستهدفة.

محول

تقوم بنيات الذكاء الاصطناعي المعروفة مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) وشبكات الذاكرة الطويلة قصيرة المدى (LSTM) بمعالجة تسلسل النص بشكل تدريجي، مما يجعل من الصعب التقاط السياق الكامل وهياكل الكلمات المعقدة. أحدث المحول ثورة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) من خلال آليات الاهتمام الذاتي التي تحلل جميع الكلمات في تسلسل بالتوازي وتبني اتصالات بناءً على العلاقات المحددة.

ومن خلال المعالجة الشاملة للتسلسلات بأكملها بدلاً من الكلمات الفردية، يمكن للمحولات فهم الهياكل اللغوية المعقدة بشكل أفضل بكثير من البنى الأخرى. ومع ذلك، فإن "فهم" المحول هو في الواقع مجرد أنماط إحصائية وليس فهمًا أو تفكيرًا مثل البشر.

تم طرحه لأول مرة للترجمة الآلية في عام 2017، وكانت قدرات الاهتمام الذاتي للمحول بمثابة إنجاز كبير، مما أتاح التدريب على مجموعات البيانات الضخمة. على هذا النحو، تدعم بنية المحولات الآن معظم منصات الذكاء الاصطناعي التوليدية الحديثة باعتبارها المكون المعماري القياسي.

من المطالبة إلى الاستجابة - كيف تعمل نماذج GPT

تعمل نماذج GPT من خلال التنبؤ بالاستجابة المناسبة لإدخال مستخدم معين، والذي يشار إليه بالموجه. في الأصل، كانت هذه النماذج تتفاعل بشكل أساسي من خلال المطالبات النصية، لكن التطورات قدمت القدرة على معالجة المستندات والصور التي تم تحميلها، بالإضافة إلى الوصول إلى واجهات برمجة التطبيقات والأدوات الخارجية لإدخال البيانات.

تقوم نماذج GPT بتقسيم المطالبات إلى أجزاء أصغر تُعرف باسم الرموز المميزة، ثم تقوم بتحليل هذه الرموز المميزة باستخدام خوارزميات معقدة. تساعد هذه العملية في فك رموز معاني الرموز المميزة داخل الموجه. بمجرد استخلاص المعنى، تقوم النماذج بإنشاء استجابات من المرجح أن تتوافق إحصائيًا مع الإجابة المتوقعة.

كيف يتم تدريب نماذج GPT

على الرغم من أن عمليات التدريب لكل نموذج GPT تختلف، إلا أنه يمكنك تصنيفها بشكل عام إلى مرحلتين: غير خاضعة للإشراف وخاضعة للإشراف.

التدريب غير الخاضع للرقابة

خلال مرحلة ما قبل التدريب الأولية، تستوعب نماذج GPT كميات هائلة من البيانات غير المسماة من مصادر متنوعة مثل مقالات ويكيبيديا والكتب الرقمية والمناقشات عبر الإنترنت. على سبيل المثال، تم تدريب GPT-2 على 8 ملايين صفحة ويب، في حين أن أحدث GPT-4 استخدم بيتابايت من البيانات النصية، أي ما يعادل 500 مليار صفحة كتاب. الهدف من هذا التدريب المسبق الخاضع للإشراف الذاتي، والمشار إليه بالمرحلة غير الخاضعة للإشراف، هو تمكين النموذج من فهم مطالبات اللغة الطبيعية وتوليد استجابات شبيهة بالاستجابات البشرية بشكل متماسك. في هذه المرحلة، لا يتم إخبار النموذج بشكل صريح بما تمثله البيانات. وبدلاً من ذلك، يستخدم النموذج بنية المحولات الخاصة به لتحديد الأنماط والعلاقات في البيانات.

التدريب تحت الإشراف

بعد اكتمال المرحلة غير الخاضعة للإشراف، يتم تحسين نماذج GPT باستخدام التدريب الخاضع للإشراف. في التدريب الخاضع للإشراف، يقوم البشر بتدريب النموذج باستخدام المطالبات والاستجابات المخصصة والمصنفة بهدف تعليم النموذج الاستجابات التي من المحتمل أن يريدها البشر وأيها ضارة أو غير دقيقة.

يتضمن التدريب الخاضع للإشراف أيضًا عملية تسمى التعلم المعزز بالتغذية الراجعة البشرية (RLHF). في عملية RLHF، يقوم البشر بتقييم الاستجابات للحصول على النموذج لتوليد استجابات ذات جودة أعلى مع مرور الوقت.

أثناء الضبط الدقيق، يمكن أيضًا تزويد نماذج GPT بأنواع محددة من البيانات المتعلقة بالوظيفة التي ستؤديها. على سبيل المثال، تم ضبط ChatGPT بدقة على حوارات المحادثة ورمز الكمبيوتر المتاح للعامة لدعم قدرته العامة على إنشاء نص محادثة ورمز كمبيوتر دقيق.

كيف تطورت نماذج GPT

منذ عام 2018، أصدرت OpenAI عدة إصدارات من نموذج GPT، بما في ذلك GPT-2 وGPT-3 وأحدث GPT-4، حيث يعتمد كل إصدار على الإصدار الأخير لتحقيق قدر أكبر من التعقيد والقدرة في مهام معالجة اللغة.

جي بي تي-1

تم تقديم GPT-1 في عام 2018، وقد أظهر إمكانات بنية GPT ونهج التدريب. وكان قادرًا على أداء المهام اللغوية الأساسية مثل الإجابة على الأسئلة البسيطة وإعادة صياغة الجمل. ومع ذلك، كان GPT-1 هو الأنسب للمطالبات والاستجابات الأقصر نظرًا لمجموعة بيانات التدريب الأصغر حجمًا والأبسط. تسببت هذه القيود في معاناتها من أجل الحفاظ على السياق في المحادثات الطويلة، مما أدى غالبًا إلى مخرجات أقل تماسكًا مع زيادة طول النص.

جي بي تي-2

تم إطلاق GPT-2 في فبراير 2019، وهو يمثل ترقية مهمة، حيث تم تدريبه على مجموعة بيانات أكبر بعشر مرات من مجموعة GPT-1. سمحت قاعدة التدريب الموسعة هذه لـ GPT-2 بإنشاء نص أطول وأكثر تماسكًا والتعامل مع المهام مثل تلخيص النص والإجابة على الأسئلة وترجمة اللغة دون تدريب خاص بالمهمة. على الرغم من هذه التطورات، لا يزال GPT-2 يواجه تحديات تتعلق بالفهم الدقيق للسياق وينتج أحيانًا استجابات تفتقر إلى الصلة أو تبتعد عن نوايا المستخدم.

جي بي تي-3 و جي بي تي-3.5

تم إصدار GPT-3 في يونيو 2020، وهو يمثل تقدمًا كبيرًا عن النماذج السابقة، حيث يتميز بقدرات محسنة في معالجة اللغة الطبيعية، وتوليد الأكواد، ومهام الاستدلال الأساسية مثل فك تشفير الجمل. بفضل نطاقه الهائل الذي يبلغ 175 مليار معلمة، أدى GPT-3 إلى تحسين الاحتفاظ بالسياق والتماسك بشكل كبير على امتدادات نصية أطول. ومع ذلك، فإن حجمها الأكبر قدم أيضًا تحديات في المتطلبات الحسابية والضبط الدقيق، مما أدى أحيانًا إلى نتائج غير متوقعة أو متحيزة.

في عام 2022، طرحت OpenAI GPT-3.5، وهو نسخة محسنة من GPT-3. ومن خلال التدريب على مجموعة بيانات أحدث ومن خلال الضبط الدقيق الإضافي، تم تصميم هذا الإصدار لتقليل احتمالية توليد استجابات ضارة أو غير مناسبة. بينما استمر GPT-3.5 في التقدم من حيث الدقة والأمان، ظل الحفاظ على الدقة السياقية في السياقات المعقدة أو المتخصصة يمثل تحديًا.

جي بي تي-4

في مارس 2023، أصدرت OpenAI GPT-4، حيث قدمت تفاصيل محدودة حول التدريب الخاص بها. بفضل قدرته على معالجة المطالبات الأطول والأكثر تعقيدًا وتحسين الاحتفاظ بالسياق بشكل ملحوظ، يمثل GPT-4 تقدمًا كبيرًا في بنية GPT. يعد GPT-4 أيضًا نموذجًا متعدد الوسائط، مما يعني أنه يمكنه تفسير المطالبات التي تتضمن النص والصور. على الرغم من أن GPT-4 يوفر دقة ووظائف محسنة، إلا أنه لا يزال يواجه تحديات من خلال ضمان الموثوقية المتسقة عبر المهام المتنوعة والدقيقة.

تطبيقات جي بي تي

توفر نماذج GPT وظائف تمكن كلاً من المستخدمين غير التقنيين والمطورين من معالجة مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك إنشاء محتوى إبداعي، وتحليل المستندات المعقدة، وتبسيط خدمة العملاء.

روبوتات الدردشة

تعد Chatbots من بين التطبيقات الأكثر شيوعًا لنماذج GPT. باستخدام الضبط الدقيق، يمكن للمطورين تخصيص نماذج GPT بشكل أكبر لإنشاء روبوتات محادثة متخصصة لأغراض محددة، مثل توفير خدمة العملاء للشركات أو تعليم ألعاب الورق مثل البوكر. يدعم هذا التخصيص التفاعلات الجذابة وذات الصلة بالسياق، مما يخلق تجربة مستخدم أكثر تخصيصًا وإفادة.

المهام الإبداعية

يمكن أن تدعم نماذج GPT مجموعة متنوعة من المهام الإبداعية، مثل تبادل الأفكار أو تقديم أفكار لتحسين المحتوى الحالي. فيما يلي بعض الطرق التي يمكن أن تساعدك بها نماذج GPT في المهام الإبداعية:

• كتابة مسودات للمحتوى الأصلي، مثل الخيال أو الشعر أو الإعلانات
• توليد أفكار للمساعي الإبداعية مثل الخطوط العريضة لسيناريو الفيلم أو موضوعات جدارية
• اقتراح طرق لجعل المحتوى الحالي أسهل في القراءة أو أكثر جاذبية لجماهير مختلفة

تتيح لك العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي الإبداعية إنشاء محتوى إبداعي، بما في ذلك Grammarly. يتعلم Grammarly أسلوبك في الكتابة ويتكامل بسهولة مع الأدوات المألوفة، مثل Gmail وMicrosoft Word.

الدعم الأكاديمي

يمكن تطبيق نماذج GPT في الأوساط الأكاديمية للمساعدة في شرح المفاهيم الرياضية المعقدة، وإنشاء محتوى تعليمي جذاب، والعمل كمساعدين للأبحاث، وتطوير الاختبارات وأسئلة الامتحانات.

تحليل البيانات

في حين أن جميع نماذج GPT يمكن أن تساعد في مهام تحليل البيانات، فإن GPT-4، على وجه الخصوص، يتفوق في تحليل المستندات المعقدة، وتلخيص اتجاهات البيانات، وإعداد التقارير عن المقاييس من مصادر البيانات المنظمة مثل مستندات Microsoft Excel. يمكنه أيضًا تحليل معنويات العملاء من تعليقات ومراجعات واستطلاعات وسائل التواصل الاجتماعي.

تحليل الصور

باستخدام GPT-4، يمكن للمستخدمين تحميل الصور لتحليلها بالإضافة إلى المطالبات النصية. تعد هذه الميزة مفيدة لمجموعة واسعة من المهام، مثل تحويل صور النص إلى تنسيقات قابلة للتحرير، وإنشاء تسميات توضيحية لمنشورات الوسائط الاجتماعية، وصياغة أوصاف المنتج، وإنشاء أوصاف صور لاستخدامها مع التقنيات المساعدة للمستخدمين ضعاف البصر.

المساعدة في الترميز

يمكن لنماذج GPT مساعدة المطورين من خلال شرح برنامج كمبيوتر، وتحسين التعليمات البرمجية لتحقيق الكفاءة وقابلية الصيانة، وإنشاء حالات اختبار، وتحويل التعليمات البرمجية بين لغات البرمجة. تساعد هذه القدرات في تبسيط عملية التطوير.

ما هي إيجابيات نماذج GPT؟

توفر نماذج GPT طرقًا مرنة وفعالة لأتمتة المهام، مع دعم التخصيص الكبير. فهي تسمح للمستخدمين بإنشاء تطبيقات مصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات المتنوعة، مثل تحليل العقود والتحليلات التنبؤية واكتشاف تهديدات الأمن السيبراني. وقد سهلت هذه القدرة على التكيف اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع في مختلف القطاعات.

ما هي سلبيات نماذج GPT؟

على الرغم من تعقيدها، فإن نماذج GPT لها حدود. نظرًا لأنه يتم تدريبهم على مجموعات بيانات ثابتة، عادةً ما يكون لها تاريخ نهائي، فلا يمكنهم دمج التحديثات أو البيانات في الوقت الفعلي بعد آخر انقطاع للتدريب. بالإضافة إلى ذلك، في حين أن GPT-4 يمكنه تحليل الصور، فإن نماذج GPT تعتمد على النص، لذلك يستخدم GPT-4 في الواقع نموذجًا توليديًا آخر للذكاء الاصطناعي، DALL-E، لتحليل الصور وإنشائها. في حين أن هذا قد لا يهم المستخدم العادي، فقد يجد المطورون أن النماذج متعددة الوسائط تخدم حالات الاستخدام الخاصة بهم بشكل أفضل. وأخيرا، لا تزال المخاوف الأخلاقية قائمة بشأن التحيزات المحتملة، وقضايا الخصوصية، وإمكانية إساءة الاستخدام، على سبيل المثال، من خلال نشر معلومات مضللة، أو انتهاك حماية حقوق الطبع والنشر، أو توليد محتوى خطير.

GPT: أداة تغير قواعد اللعبة في مجال الذكاء الاصطناعي

لقد ساهمت سلسلة نماذج الذكاء الاصطناعي GPT في تطوير قدرات الآلات بشكل كبير في محاكاة التفاعلات الشبيهة بالإنسان والمساعدة في المهام المعقدة عبر قطاعات متعددة. ومع تطورها المستمر، تعد هذه النماذج بتعزيز المساعي الإبداعية والتحليلية. ومع ذلك، فإنها تثير مخاوف أخلاقية وخصوصية كبيرة تتطلب دراسة وإجراءات دؤوبة. وبالنظر إلى المستقبل، من المرجح أن يظل تطوير تقنية GPT موضوعًا رئيسيًا في أبحاث الذكاء الاصطناعي، مما يشكل مستقبل اعتماد التكنولوجيا في جميع أنحاء العالم.