أحدثت نماذج المحولات (GPT) التوليدية المدربة مسبقًا موجات في عالم الذكاء الاصطناعي. مع الأداء المحسّن مقارنة ببنيات الشبكات العصبية الحالية والنطاق غير المسبوق ، أحدثت نماذج معالجة اللغة هذه ثورة في الذكاء الاصطناعي المستند إلى اللغة الطبيعية.
المحولات التوليدية سابقة التدريب 3 (GPT-3) والمحولات التوليدية سابقة التدريب 4 (GPT-4) هما من أحدث الأدوات لتطوير الذكاء الاصطناعي (AI) وتحسينه. تم إصدار GPT-3 في مايو 2020 ومن المتوقع أن يتم إطلاق خليفته ، GPT-4 ، للجمهور في وقت ما في أوائل عام 2023. سيوفر كلا الفريقين GPT إمكانات متقدمة لمعالجة اللغة الطبيعية ، ولكن هناك بعض الاختلافات المهمة بين الاثنين.
ما هو GPT؟
المحولات التوليدية ما قبل التدريب (GPT) هي بنية شبكة عصبية متطورة تستخدم لتدريب نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). فهو يستخدم كميات كبيرة من نصوص الإنترنت المتاحة للجمهور لمحاكاة الاتصال البشري.
يمكن استخدام نموذج لغة GPT لتوفير حلول ذكاء اصطناعي تتعامل مع مهام الاتصال المعقدة. بفضل LLM المستندة إلى GPT ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعامل مع عمليات مثل تلخيص النص والترجمة الآلية والتصنيف وإنشاء الكود. تسمح GPT أيضًا بإنشاء ذكاء اصطناعي للمحادثة ، قادر على الإجابة على الأسئلة وتقديم رؤى قيمة حول المعلومات التي تعرضت لها النماذج.
GPT هو نموذج نصي فقط. يسمح التركيز فقط على توليد النص للذكاء الاصطناعي بالتنقل وتحليل النص بشكل أكثر فاعلية دون تشتيت الانتباه. في حين أن GPT-3 هو نموذج نصي فقط ، ما زلنا لا نعرف ما إذا كان GPT-4 سيستمر في هذا الاتجاه أم أنه سيكون شبكة عصبية متعددة الوسائط.
ما سبب أهمية GPT؟
تمثل GPT ثورة في طريقة إنشاء المحتوى النصي الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. نماذج GPT – مع معلمات التعلم التي تتراوح في مئات المليارات – ذكية بشكل لا يصدق ولها ميزة كبيرة على جميع الإصدارات السابقة من نماذج اللغة.
استخدامات GPT
يمكن تطبيق GPT على مجموعة واسعة من التطبيقات مثل:
- إنشاء المحتوى: من شعر القرن الثامن عشر إلى استعلامات SQL ، يمكن تغذية نماذج GPT بأي نوع من المطالبات وستبدأ في إنتاج نتائج نصية متماسكة وشبيهة بالبشر.
- تلخيص النص: من خلال القدرة على إنشاء نص شبيه بالبشر بطلاقة ، سيكون GPT-4 قادرًا على إعادة تفسير أي نوع من المستندات النصية وتشكيل ملخص بديهي له من خلال قدرته على إنشاء نص بطلاقة شبيهة بالبشر. هذا مفيد لتكثيف كميات طويلة من البيانات لجمع الأفكار وتحليلها بشكل أكثر فعالية.
- الإجابة على الأسئلة: تتمثل إحدى الكفاءات الرئيسية لبرنامج GPT في قدرته على فهم الكلام ، بما في ذلك الأسئلة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تقدم إجابات دقيقة أو تفسيرات مفصلة ، حسب احتياجات المستخدم. هذا يعني أنه يمكن تحسين وظائف خدمة العملاء والدعم الفني بشكل كبير من خلال الحلول التي تعمل بنظام GPT-4.
- الترجمة الآلية: مهام الترجمة اللغوية التي تتم معالجتها بواسطة برنامج مدعوم من GPT فورية ودقيقة. من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات كبيرة من المواد المترجمة بالفعل ، يمكن تحسين دقتها وطلاقة. في الواقع ، يمكن لـ GPT أن تفعل أكثر من مجرد الترجمة من لغة إلى أخرى. يمكن لنماذج GPT AI أن تأخذ الكلام القانوني وتحوله إلى لغة طبيعية بسيطة.
- الأمان المدعوم بالذكاء الاصطناعي: نظرًا لأن GPT AI قادر على التعرف على النص ، يمكن استخدامه لتحديد أي شكل من أشكال اللغة. يمكن استخدام هذه الإمكانية لتحديد أنواع معينة من الاتصالات والإبلاغ عنها ، لذا يمكن تحديد محتوى الإنترنت السام والتعامل معه بشكل أكثر فاعلية.
- الذكاء الاصطناعي للمحادثة: يمكن أن تصبح تقنية Chatbot المطورة باستخدام برنامج GPT ذكية بشكل لا يصدق. يسمح ذلك بإنشاء مساعدين افتراضيين للتعلم الآلي ، قادرين على مساعدة المهنيين لأداء مهامهم بغض النظر عن الصناعة. على سبيل المثال ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للمحادثة في صناعة الرعاية الصحية لتحليل بيانات المريض لاقتراح التشخيصات وخيارات العلاج.
- إنشاء التطبيقات: قد تصبح نماذج الذكاء الاصطناعي الشبيهة بـ GPT قادرة على إنشاء تطبيقات وأدوات تخطيط بأقل قدر من ردود الفعل البشرية. مع استمرارهم في التحسن ، من الممكن أن يقوموا بإنشاء المزيد من التعليمات البرمجية المشاركة في إنشاء المكونات الإضافية وأنواع أخرى من البرامج مع مجرد وصف لما يريد المرء تحقيقه.
ما هي الاختلافات بين GPT-3 و GPT-4؟
يعد GPT-4 بتحقيق قفزة هائلة في الأداء مقارنة بـ GPT-3 بما في ذلك تحسين توليد النص الذي يحاكي السلوك البشري وأنماط السرعة.
GPT-4 قادر على التعامل مع ترجمة اللغة وتلخيص النص والمهام الأخرى بطريقة أكثر تنوعًا وقابلية للتكيف. ستكون البرامج التي يتم تدريبها من خلالها قادرة على استنتاج نوايا المستخدمين بدقة أعلى ، حتى عندما يتداخل الخطأ البشري مع التعليمات.
مزيد من القوة على نطاق أصغر
يُفترض أن يكون GPT-4 أكبر بقليل من GPT-3. يزيل النموذج الأحدث الاعتقاد الخاطئ بأن الطريقة الوحيدة للتحسن هي من خلال الاعتماد على معايير التعلم الآلي أكثر من الاعتماد على الحجم. في حين أنه سيظل أكبر من معظم الشبكات العصبية من الجيل السابق ، إلا أن حجمه لن يكون ذا صلة بأدائه.
تطبق بعض أحدث حلول برامج اللغة نماذج كثيفة بشكل لا يصدق ، تصل إلى أكثر من ثلاثة أضعاف حجم GPT-3. ومع ذلك ، لا يُترجم الحجم في حد ذاته بالضرورة إلى مستويات أداء أعلى. على العكس من ذلك ، يبدو أن النماذج الأصغر هي الطريقة الأكثر فاعلية لتدريب الذكاء الرقمي. تقوم العديد من الشركات بالتحول نحو أنظمة أصغر والاستفادة من التغيير. لم يتم تحسين أدائهم فحسب ، بل يمكنهم أيضًا تقليل تكاليف الحوسبة وانبعاثات الكربون وحواجز الدخول.
ثورة في التحسين
واحدة من أكبر عيوب النماذج اللغوية هي الموارد التي تدخل في تدريبهم. غالبًا ما تقرر الشركات تداول الدقة مقابل سعر أقل ، مما يؤدي إلى عدم استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ. في كثير من الأحيان ، يتم تدريس الذكاء الاصطناعي مرة واحدة فقط ، مما يمنعه من الحصول على أفضل مجموعة من المعلمات الفائقة لمعدل التعلم ، وحجم الدفعة ، وطول التسلسل ، من بين ميزات أخرى.
لفترة طويلة جدًا ، كان يُعتقد أن أداء النموذج يتأثر بشكل أساسي بحجم النموذج. وقد أدى ذلك إلى قيام العديد من الشركات الكبيرة بما في ذلك Google و Microsoft و Facebook بإنفاق مبالغ كبيرة من رأس المال لبناء أكبر الأنظمة. ومع ذلك ، لم تأخذ هذه الطريقة في الاعتبار كمية البيانات التي تم تغذيتها بالنماذج.
في الآونة الأخيرة ، تبين أن ضبط المعلمة الفائقة هو أحد أهم محركات تحسين الأداء. ومع ذلك ، هذا لا يمكن تحقيقه للنماذج الأكبر. يمكن تدريب نماذج المعلمات الجديدة على جزء بسيط من التكلفة على نطاق أصغر لنقل المعلمات الفائقة إلى نظام أكبر بدون تكلفة تقريبًا على الإطلاق.
نتيجة لذلك ، لا يلزم أن يكون GPT-4 أكبر بكثير من GPT-3 ليكون أكثر قوة. يعتمد التحسين على تحسين المتغيرات بخلاف حجم النموذج – مثل البيانات عالية الجودة – على الرغم من أننا لن نتمكن من الحصول على الصورة بأكملها حتى يتم إصدارها. يمكن تحقيق تطورات لا تصدق في جميع المعايير من خلال GPT-4 مضبوط بدقة قادر على استخدام المجموعة الصحيحة من المعلمات الفائقة وأحجام النماذج المثلى وعدد دقيق من المعلمات.
ماذا يعني ذلك لنمذجة اللغة؟
يعد GPT-4 قفزة هائلة إلى الأمام في مجال تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية. لديها القدرة على أن تصبح أداة لا تقدر بثمن لأي شخص يحتاج إلى إنشاء نص.
ينصب تركيز GPT-4 على توفير وظائف أكبر واستخدام أكثر فاعلية للموارد. بدلاً من الاعتماد على الطرز الكبيرة ، تم تحسينه لتحقيق أقصى استفادة من النماذج الأصغر. مع التحسين الكافي ، يمكن للنماذج الصغيرة مواكبة أكبر النماذج بل وحتى تجاوزها. علاوة على ذلك ، يسمح تنفيذ نماذج أصغر بإنشاء حلول أكثر فعالية من حيث التكلفة وصديقة للبيئة.
ماذا يعني ذلك للمستخدمين والشركات؟
في حين أن مستخدم الإنترنت العادي قد لا يلاحظ تغيرًا كبيرًا بعد تنفيذ GPT-4 ، إلا أنه سيغير الطريقة التي تعمل بها العديد من الشركات. سيكون GPT-4 قادرًا على إنشاء كميات هائلة من المحتوى بسرعة مذهلة ، مما يسمح للشركات بتشغيل جوانب مختلفة من أعمالها بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
تكتسب الشركات التي تحصل على GPT-4 القدرة على إنشاء المحتوى تلقائيًا ، مما يوفر الوقت والمال مع زيادة انتشارها. نظرًا لأن التكنولوجيا يمكن أن تعمل مع أي نوع من النصوص ، فإن التطبيقات العملية لـ GTP-4 لا حدود لها عمليًا.
كيف يمكن أن ينمو عملي؟
يُترجم تركيز GPT-4 على الوظائف إلى زيادة في الكفاءة التشغيلية. يمكن للشركات استخدام الذكاء الاصطناعي لرفع مستوى جهود دعم العملاء ، واستراتيجيات إنشاء المحتوى ، وحتى لتحسين أنشطة المبيعات والتسويق.
تُمكِّن GPT-4 الشركات من:
- إنشاء كميات كبيرة من المحتوى: تمكّن نماذج اللغة المتقدمة من الجيل التالي الشركات من إنشاء محتوى عالي الجودة بوتيرة سريعة جدًا. على سبيل المثال ، يمكن للشركة الاعتماد على الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى وسائط اجتماعية على أساس ثابت. يساعد هذا النشاط التجاري في الحفاظ على تواجد جيد عبر الإنترنت دون الحاجة إلى التفكير كثيرًا فيه.
- تعزيز قدرات دعم العملاء: تعد أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على إنتاج ردود شبيهة بالبشر مفيدة بشكل لا يصدق لدعم العملاء. من خلال تقديم ردود واضحة على استفسارات العملاء ، يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي التعامل مع الغالبية العظمى من مواقف دعم العملاء الشائعة. يساعد هذا في تقليل كمية تذاكر الدعم مع تزويد العملاء أيضًا بطريقة مباشرة للحصول على إجابات.
- إضفاء الطابع الشخصي على تجربة التسويق: بفضل GPT-4 ، سيكون من الأسهل إنشاء محتوى إعلاني يلبي احتياجات التركيبة السكانية المتنوعة. يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء محتوى مستهدف وإعلانات أكثر صلة بالأشخاص الذين سيستهلكونها. يمكن أن تساعد هذه الإستراتيجية في زيادة معدلات التحويل بين المستخدمين عبر الإنترنت.
ما هو تأثير ذلك على إنشاء البرامج؟
من المتوقع أن يواصل GPT-4 تأثيره على صناعة تطوير البرمجيات. يمكن للمطورين أن يتوقعوا تلقي المساعدة من الذكاء الاصطناعي أثناء إنشاء رمز لبرامج جديدة لأتمتة الجزء الأكبر من مهام البرمجة اليدوية المتكررة.
ما هي أهمية GPT؟
في الختام ، يمثل GPT-3 و GPT-4 تطورات حاسمة في مجال نماذج اللغة. كان اعتماد GPT-3 عبر مجموعة متنوعة من التطبيقات دليلاً على الاهتمام الشديد بالتكنولوجيا وإمكاناتها المستمرة لمستقبلها. على الرغم من عدم إصداره بعد ، من المتوقع أن يستفيد GPT-4 من التطورات الكبيرة التي ستجعل نماذج اللغة القوية هذه أكثر تنوعًا. سيكون من الرائع أن نرى كيف تتطور هذه النماذج في المستقبل نظرًا لأن لديها القدرة على تغيير طريقة تواصلنا مع الروبوتات وتفسير اللغة الطبيعية بشكل أساسي.