GPT-3

GPT-3، الذي يرمز إلى Generative Pre-trained Transformer 3، هو نموذج لغوي كبير (LLM) بارز تم تطويره بواسطة OpenAI. تم إصداره في عام 2020، ويمثل قفزة كبيرة في قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال إظهار قدرة غير مسبوقة على فهم وإنشاء نصوص شبيهة بالنصوص البشرية عبر مجموعة واسعة من المهام. كان تطويره لحظة محورية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، حيث أظهر قوة الحجم الهائل في التعلم العميق. تم تفصيل بنية النموذج وحجمه في الورقة البحثية المؤثرة "نماذج اللغة هي متعلمات قليلة اللقطات".

كيف يعمل

تستمد قوة GPT-3 من حجمه الهائل وهندسته المعمارية. لقد تم بناؤه باستخدام بنية Transformer، التي تعتمد على آلية الانتباه لتقدير أهمية الكلمات المختلفة في التسلسل. مع 175 مليار معلمة، تم تدريب GPT-3 على كمية هائلة من البيانات النصية من الإنترنت. تسمح بيانات التدريب الواسعة هذه للنموذج بتعلم القواعد والحقائق وقدرات الاستدلال وأنماط النصوص المختلفة.

تتمثل إحدى القدرات الرئيسية لـ GPT-3 في إتقانه للتعلم القليل. على عكس النماذج التي تتطلب ضبطًا دقيقًا مكثفًا لكل مهمة جديدة، يمكن لـ GPT-3 غالبًا أداء مهمة بكفاءة عالية بعد إعطائه بضعة أمثلة فقط في المطالبة. هذه المرونة تجعلها قابلة للتكيف بدرجة كبيرة مع مجموعة واسعة من التطبيقات دون الحاجة إلى تدريب جديد.

تطبيقات واقعية

تم تطبيق قدرات GPT-3 المتنوعة في إنشاء النصوص في العديد من الصناعات. ومن الأمثلة البارزة على ذلك:

1. إنشاء محتوى متقدم (Advanced Content Creation): أدوات التسويق وإنشاء المحتوى، مثل تلك التي تقدمها Copy.ai و Jasper، تستفيد من واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ GPT-3. إنها تمكن المستخدمين من إنشاء منشورات مدونات ورسائل بريد إلكتروني تسويقية وتسميات توضيحية لوسائل التواصل الاجتماعي ومواد مكتوبة أخرى عالية الجودة تلقائيًا، مما يؤدي إلى تسريع سير عمل المحتوى بشكل كبير.
2. إنشاء التعليمات البرمجية والمساعدة: تم تشغيل GitHub Copilot، وهو مبرمج زوجي يعمل بالذكاء الاصطناعي، في البداية بواسطة نموذج مشتق من GPT-3. يساعد المطورين عن طريق الإكمال التلقائي لأسطر التعليمات البرمجية، واقتراح وظائف كاملة، وحتى ترجمة تعليقات اللغة الطبيعية إلى تعليمات برمجية قابلة للتنفيذ داخل بيئات التطوير مثل VS Code، التي لديها تكامل Ultralytics.

GPT-3 في السياق

من المهم التمييز بين GPT-3 ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى:

• مقارنة مع نماذج GPT الأحدث: يعتبر GPT-3 جزءًا من سلسلة Generative Pre-trained Transformer (GPT) (المحول التوليدي المدرب مسبقًا) وقد خلفته إصدارات أكثر قوة مثل GPT-4. توفر هذه النماذج الأحدث قدرات محسنة في الاستنتاج، ونوافذ سياق أكبر، وقدرات التعلم متعدد الوسائط، مما يسمح لها بمعالجة الصور بالإضافة إلى النصوص.
• مقابل BERT: في حين أن كلاهما يعتمد على Transformer، فإن GPT-3 هو في الأساس نموذج توليدي قائم على وحدة فك التشفير فقط ومُحسَّن لـ إنشاء النصوص. في المقابل، BERT هو نموذج قائم على وحدة التشفير فقط ومصمم لفهم اللغة بعمق وثنائي الاتجاه، مما يجعله أكثر ملاءمة لمهام مثل تصنيف النصوص و تحليل المشاعر و التعرف على الكيانات المسماة (NER).
• مقابل نماذج رؤية الحاسوب: تم تصميم GPT-3 لمعالجة النصوص وإنشائها. هذا يختلف اختلافًا جوهريًا عن نماذج رؤية الحاسوب (CV) مثل عائلة Ultralytics YOLO. تتخصص نماذج مثل YOLO11 في تحليل البيانات المرئية لأداء مهام مثل اكتشاف الكائنات أو تصنيف الصور أو تقسيم الحالات. في حين أن GPT-3 يمكنه وصف مشهد، يمكن لنموذج YOLO تحديد موقع الكائنات بدقة داخله باستخدام مربعات محيطة. يمكن دمج هذه التقنيات التكميلية في أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة، والتي غالبًا ما تتم إدارتها من خلال منصات مثل Ultralytics HUB.

لا يزال GPT-3 يمثل نموذجًا تأسيسيًا بارزًا في تاريخ التعلم الآلي (ML). ومع ذلك، يجب أن يكون المستخدمون على دراية بقيوده، بما في ذلك الميل إلى الهلوسة (إنشاء معلومات خاطئة)، والحساسية لصياغة الإدخال (هندسة المطالبات)، وخطر إدامة التحيزات من بيانات التدريب الخاصة به. تسلط هذه التحديات الضوء على الأهمية المستمرة لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي و تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول، وهو محور رئيسي لمؤسسات الأبحاث مثل معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي المرتكز على الإنسان (HAI).