GPT-3

كيف تعمل

تنبع قوة GPT-3 من حجمه الهائل وبنيته الهائلة. فقد تم بناؤه باستخدام بنية Transformer، والتي تعتمد على آلية انتباه لتقييم أهمية الكلمات المختلفة في تسلسل ما. تم تدريب GPT-3 على كمية هائلة من البيانات النصية من الإنترنت باستخدام 175 مليار معلمة. تسمح بيانات التدريب المكثفة هذه للنموذج بتعلم قواعد اللغة والحقائق والقدرات المنطقية والأنماط المختلفة للنصوص.

تتمثل إحدى القدرات الرئيسية لـ GPT-3 في كفاءته في التعلم في لقطات قليلة. على عكس النماذج التي تتطلب ضبطاً دقيقاً مكثفاً لكل مهمة جديدة، يمكن لـ GPT-3 في كثير من الأحيان أداء مهمة بكفاءة عالية بعد إعطائه بضعة أمثلة فقط في المطالبة. هذه المرونة تجعله قابلاً للتكيف بشكل كبير مع مجموعة واسعة من التطبيقات دون الحاجة إلى تدريب جديد.

التطبيقات الواقعية

تم تطبيق قدرات GPT-3 متعددة الاستخدامات لتوليد النصوص في العديد من الصناعات. ومن أبرز الأمثلة على ذلك:

1. إنشاء محتوى متقدم: تستفيد أدوات التسويق وإنشاء المحتوى، مثل تلك التي تقدمها Copy.ai وجاسبر، من واجهة برمجة تطبيقات GPT-3. فهي تُمكِّن المستخدمين من إنشاء منشورات مدوّنات ورسائل بريد إلكتروني تسويقية عالية الجودة تلقائياً، وتعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي، وغيرها من المواد المكتوبة، مما يُسرّع بشكل كبير من سير عمل المحتوى.
2. توليد التعليمات البرمجية والمساعدة: تم تشغيل GitHub Copilot، وهو مبرمج ذكاء اصطناعي ثنائي، في البداية بواسطة نموذج مشتق من GPT-3. وهو يساعد المطورين من خلال 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 تحتوي على تكامل Ultralytics.

GPT-3 في السياق

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

• مقابل نماذج GPT اللاحقة GPT-3 هي جزءٌ من سلسلة المحولات التوليدية سابقة التدريب (GPT) وقد خلفتها إصدارات أكثر قوة مثل GPT-4. تُقدّم هذه النماذج اللاحقة قدرات استدلالية مُحسّنة، ونوافذ سياق أكبر، وقدرات تعلّم متعددة الوسائط، مما يسمح لها بمعالجة الصور بالإضافة إلى النصوص.
• مقابل BERT: على الرغم من أن كلاهما يعتمد على المحوّل، فإن GPT-3 هو في المقام الأول نموذج توليد وفك ترميز فقط مُصمّم لتوليد النصوص. على النقيض من ذلك، فإن BERT هو نموذج مشفر فقط مصمم لفهم اللغة العميق ثنائي الاتجاه، مما يجعله أكثر ملاءمة لمهام مثل تصنيف النصوص وتحليل المشاعر والتعرف على الكيانات المسماة (NER).
• مقابل نماذج الرؤية الحاسوبية: تم تصميم GPT-3 لمعالجة النصوص وتوليدها. ويختلف هذا اختلافًا جوهريًا عن نماذج الرؤية الحاسوبية (CV) مثل عائلة Ultralytics YOLO. تتخصص النماذج مثل YOLO11 في تحليل البيانات المرئية لأداء مهام مثل اكتشاف الأجسام أو تصنيف الصور أو تجزئة النماذج. في حين يمكن لنموذج GPT-3 وصف المشهد، يمكن لنموذج YOLO تحديد موقع الكائنات بدقة داخله باستخدام المربعات المحدودة. يمكن دمج هذه التقنيات التكميلية في أنظمة ذكاء اصطناعي معقدة، وغالباً ما تُدار من خلال منصات مثل Ultralytics HUB.

يظل GPT-3 نموذجًا أساسيًا بارزًا في تاريخ التعلم الآلي (ML). ومع ذلك، يجب أن يكون المستخدمون على دراية بمحدوديته، بما في ذلك الميل إلى الهلوسة (توليد معلومات خاطئة)، والحساسية تجاه صياغة المدخلات(الهندسة الفورية)، وخطر إدامة التحيزات من بيانات التدريب الخاصة به. تُسلط هذه التحديات الضوء على الأهمية المستمرة لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي والتطوير المسؤول للذكاء الاصطناعي، وهو محور تركيز رئيسي للمؤسسات البحثية مثل معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان.