كيف يعمل Gpt-3؟

ما هو GPT-3؟

GPT-3 ، أو Transformer 3 Generative مسبق التدريب ، هو نموذج تعلم آلي للشبكة العصبية تم تدريبه لإنشاء أي نوع من النصوص. وصف أوبن إيه آي سيو ، سام ألتمان تطوير GPT-3 ، وهو الجيل الثالث من “نموذج اللغة الحديث”. أيضًا ، GPT-3 هي الخطوة الأولى وفقًا لبعض الأشخاص في البحث عن الذكاء العام الاصطناعي.

يحتوي GPT-3 على أكثر من 175 مليار معلمة للتعلم الآلي بينما يحتوي GPT-2 على 1.5 مليون معلمة فقط. قبل GPT-3 ، كان أكبر نموذج للغة مدربة هو نموذج Turing Natural Language Generation (NLG) من Microsoft ، والذي كان يحتوي على 10 مليارات معلمة. تم تدريب GPT-3 على عدة مجموعات بيانات ، لكل منها أوزان مختلفة ، بما في ذلك الزحف المشترك ، نص الويب 2 ، ويكيبيديا.

لماذا يعتبر GPT-3 مفيدًا؟

فيما يلي قائمة بالأسباب التي تجعل GPT-3 مفيدًا:

• يمثل GPT-3 طفرة كبيرة في لغة الذكاء الاصطناعي.
• من خلال فهم وإنشاء نص يشبه الإنسان ، يمكن أن يساعد نموذج GPT-3 في سد الفجوة بين البشر والآلات. لذلك سيكون من السهل على الأشخاص التفاعل مع أجهزة الكمبيوتر والأجهزة الذكية الأخرى.
• يُنشئ نموذج اللغة GPT-3 روبوتات محادثة ومساعدين افتراضيين أكثر تفاعلاً وفعالية. هذا يمكن أن يحسن خدمة العملاء والدعم.
• ينشئ GPT-3 مواد تعليمية مخصصة للطلاب. يمكن أن يوفر أيضًا دروسًا افتراضية ودعمًا للأشخاص الذين يتعلمون لغة جديدة.
• تمتلك GPT-3 القدرة على أتمتة مجموعة واسعة من المهام التي تتطلب مهارات لغوية شبيهة بالإنسان. وتشمل هذه الترجمة الآلية والتلخيص وحتى البحوث القانونية والطبية.
• أدى تطوير GPT-3 إلى تطوير مجال مهام معالجة اللغة الطبيعية بشكل كبير. وقد ألهم نجاحها المزيد من البحث والتطوير في هذا المجال.

ما هو تاريخ GPT-3؟

• 2015: تأسست OpenAI بهدف تطوير الذكاء الاصطناعي بطريقة آمنة.
• 2018: أصدرت شركة أوبن إيه آي الإصدار الأول من نموذج لغة المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT 1). أظهرت نماذج اللغات الكبيرة السابقة ، مثل BERT و Turing NLG ، جدوى طريقة إنشاء النص. أنتجت هذه الأدوات سلاسل طويلة من النصوص التي بدت غير قابلة للتحقيق من قبل.
• 2019: أوبن إيه آي تطلق GPT-2 ، نسخة محسنة من نموذج GPT التوليدي مع المزيد من المعلمات. ينشئ GPT-2 نصًا بجودة غير مسبوقة ولكن لم يتم إصداره بالكامل بسبب مخاوف بشأن إساءة استخدامه المحتملة.
• 2020: تُصدر OpenAI GPT-3 ، الإصدار الأحدث والأقوى من نموذج لغة GPT. تحتوي GPT-3 على 175 مليار معلمة ، مما يجعلها أكبر نموذج لغة تم إنشاؤه على الإطلاق وأكثرها تعقيدًا. يقوم بإنشاء نص بدقة وطلاقة أكبر من GPT-2. إنه قادر على أداء مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية باستخدام القليل من اللقطات ، واللقطات الصفرية ، والتعلم بلقطة واحدة.

ما الذي يمكن أن يفعله GPT-3؟

1. توليد اللغة: يمكن لـ GPT-3 إنشاء نص يشبه الإنسان استجابةً للمطالبات ، مما يجعله مفيدًا للتطبيقات مثل روبوتات الدردشة وإنشاء المحتوى وحتى الكتابة الإبداعية.
2. ترجمة اللغة: لديها القدرة على ترجمة النص من لغة إلى أخرى ، مما يجعلها مفيدة للتواصل الدولي والتعريب.
3. إكمال اللغة: يمكن لـ GPT-3 إكمال الجمل أو الفقرات بناءً على موجه معين ، مما يجعلها مفيدة للإكمال التلقائي والتلخيص.
4. سؤال وجواب: يمكن لـ GPT-3 الإجابة على الأسئلة بلغة طبيعية ، مما يجعلها مفيدة للمساعدين الافتراضيين وتطبيقات خدمة العملاء.
5. الحوار: يمكنه المشاركة في محادثات ذهابًا وإيابًا مع المستخدمين ، مما يجعله مفيدًا لروبوتات المحادثة ووكلاء المحادثة الآخرين.
6. إنشاء الكود: يمكن لـ GPT-3 إنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية بناءً على أوصاف اللغة الطبيعية ، مما يجعلها مفيدة للمطورين والمبرمجين.
7. تحليل المشاعر: يمكن لـ GPT-3 تحليل المشاعر في نص معين ، مما يجعله مفيدًا للتطبيقات مثل مراقبة الوسائط الاجتماعية وتحليل ملاحظات العملاء.
8. توليد النص: يمكنه إنشاء نص إلى فئات مختلفة بناءً على محتواه ، مما يجعله مفيدًا للتطبيقات مثل تعديل المحتوى وتصفية البريد العشوائي.
9. التلخيص: يمكن لـ GPT-3 تلخيص النصوص الطويلة إلى نصوص أقصر مع الحفاظ على الأفكار الرئيسية ، مما يجعلها مفيدة للتطبيقات مثل تجميع الأخبار والبحث الأكاديمي.

كيف يعمل GPT-3؟

1. التدريب المسبق التوليدي: تم تدريب GPT-3 مسبقًا على كمية هائلة من البيانات النصية من الإنترنت ، بما في ذلك الكتب والمقالات والمواقع الإلكترونية. خلال هذه العملية ، يستخدم النموذج شبكة محولات عصبية لتحليل سياق كل كلمة أو عبارة وإنشاء تمثيل لها يتنبأ بالكلمة التالية في الجملة. يحسب GPT-3 مدى احتمالية ظهور بعض الكلمات في النص بالنظر إلى الكلمة الأخرى في هذا النص. يُعرف باسم الاحتمال الشرطي للكلمات.
2. الضبط الدقيق: بمجرد اكتمال التدريب المسبق ، يتم ضبطه لمهام محددة من خلال تعريضه لكمية أقل من البيانات الخاصة بالمهمة. تساعد عملية الضبط الدقيق هذه النموذج على تعلم كيفية أداء مهمة معينة ، مثل ترجمة اللغة أو إنشاء الكود مثل Python ، من خلال تعديل الخوارزميات الخاصة به لتناسب البيانات الجديدة بشكل أفضل.
3. تحليل السياق: عند إعطاء نص موجه أو إدخال ، يستخدم GPT-3 الحالات وشبكة المحولات الخاصة به لتحليل سياق كل كلمة أو عبارة وإنشاء تمثيل لها. يساعد هذا النموذج على فهم المعنى والعلاقات بين الكلمات في نص الإدخال.
4. توليد اللغة: بناءً على تحليله السياقي لنص الإدخال ، فإنه يولد نصًا يشبه الإنسان استجابةً للموجه. يستخدم النموذج فهمه لمهام اللغة والعلاقات بين الكلمات والعبارات للتنبؤ بالكلمة أو العبارة الأكثر احتمالًا التي ستأتي بعد ذلك.
5. التحسين المتكرر: يمكن لـ GPT-3 إنشاء مخرجات متعددة بناءً على نفس نص الإدخال ، مما يسمح للمستخدم باختيار أفضلها. يمكن أيضًا تدريب النموذج على التعليقات الواردة من المستخدمين لتحسين مخرجاته بمرور الوقت ، وزيادة تحسين قدرته على إنشاء نص يشبه الإنسان.