توضح الخطوات التالية كيفية عمل GPT-3 لتوليد الردود:
- 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.
- الضبط الدقيق: بمجرد اكتمال التدريب المسبق ، يتم ضبطه لمهام محددة من خلال تعريضه لبيانات أقل تحديدًا للمهمة. تساعد عملية الضبط 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.
- 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.
- 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.
- 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.
لماذا يعتبر GPT-3 مفيدًا؟
فيما يلي قائمة بالأسباب التي تجعل GPT-3 مفيدًا:
- من خلال فهم وإنشاء نص يشبه الإنسان ، يساعد نموذج GPT-3 على 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 يحسن خدمة العملاء والدعم.
- ينشئ GPT-3 مواد تعليمية مخصصة للطلاب. كما يوفر دروسًا خصوصية 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؟
يعد تطوير GPT-3 عملية تكرارية. فيما يلي التطورات في تاريخ GPT-3:
- 2015: تأسست OpenAI بهدف تطوير الذكاء الاصطناعي بأمان.
- 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 هي قدرات GPT-3؟
GPT-3 بارع في العديد من المجالات بما في ذلك:
- توليد اللغة: ينشئ GPT-3 نصًا شبيهًا بالبشر يستجيب للمطالبات ، مما يجعله مفيدًا للتطبيقات مثل روبوتات المحادثة وإنشاء المحتوى والكتابة الإبداعية.
- ترجمة اللغة: لديها القدرة على ترجمة النص من لغة إلى أخرى ، مما يجعلها مفيدة للتواصل الدولي والتعريب.
- إكمال اللغة: تكمل GPT-3 الجمل أو الفقرات بناءً على موجه معين ، مما يجعلها مفيدة للإكمال التلقائي والتلخيص.
- سؤال وجواب: يجيب GPT-3 على الأسئلة بلغة طبيعية ، مما يجعلها مفيدة للمساعدين الافتراضيين وتطبيقات خدمة العملاء.
- الحوار: يشارك في محادثات ذهابًا وإيابًا مع المستخدمين ، مما يجعله مفيدًا لروبوتات المحادثة ووكلاء المحادثة الآخرين.
- إنشاء الكود: يُنشئ GPT-3 مقتطفات التعليمات البرمجية بناءً على أوصاف اللغة الطبيعية ، مما يجعلها مفيدة للمطورين والمبرمجين.
- تحليل المشاعر: يحلل المشاعر في نص معين ، مما يجعله مفيدًا للتطبيقات مثل مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي وتحليل ملاحظات العملاء.
- توليد النص: يقوم بإنشاء نصوص إلى فئات مختلفة بناءً على المحتوى ، مما يجعله مفيدًا لتطبيقات مثل تعديل المحتوى وتصفية البريد العشوائي.
- التلخيص: وهو يلخص النصوص الطويلة إلى أقصر منها مع الحفاظ على الأفكار الرئيسية ، مما يجعلها مفيدة للتطبيقات مثل تجميع الأخبار والبحث الأكاديمي.
أسئلة مكررة
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. يصف الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI ، سام ألتمان ، تطوير GPT-3 بأنه “نموذج لغة حديث” من الجيل الثالث. أيضًا ، يُنظر إليه على أنه خطوة أولى في البحث عن الذكاء العام الاصطناعي .
كيف تم تدريب GPT-3؟
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.
