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.

أوبن إيه آي يطلق gpt-3

لماذا يعتبر GPT-3 مفيدًا؟

فيما يلي قائمة بالأسباب التي تجعل GPT-3 مفيدًا:

ما هو تاريخ GPT-3؟

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.