GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) هو نموذج متعدد الوسائط واسع النطاق تم تطويره بواسطة OpenAI. باعتباره خليفة GPT-3، فإنه يمثل قفزة كبيرة في قدرات الذكاء الاصطناعي (AI)، لا سيما في فهم وإنشاء نصوص شبيهة بالنصوص البشرية وتفسير مدخلات الصور. تم بناء GPT-4 على بنية Transformer ويعتبر نموذجًا تأسيسيًا نظرًا لطبيعته الواسعة ذات الأغراض العامة، مما يسمح بتكييفه لمجموعة واسعة من المهام اللاحقة من خلال تقنيات مثل هندسة المطالبات و الضبط الدقيق.

الميزات والقدرات الرئيسية

قدم GPT-4 العديد من التحسينات الرئيسية مقارنة بالنماذج السابقة، مما جعله أحد أقوى النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وأكثرها تنوعًا المتاحة. تم تفصيل تطوراته في ورقة تقنية لـ OpenAI.

• إدخال متعدد الوسائط: على عكس سابقاتها النصية فقط، يمكن لـ GPT-4 قبول كل من النصوص والصور كمدخلات. يتيح له ذلك أداء مهام مثل وصف محتوى الصورة وتحليل المخططات والإجابة على الأسئلة بناءً على المعلومات المرئية. تسد هذه القدرة الفجوة بين معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية.
• تحسين الاستدلال والقدرة على التوجيه: يُظهر GPT-4 مهارات استدلال أكثر تقدمًا، مما يسمح له بحل المشكلات المعقدة واتباع التعليمات الدقيقة بشكل أكثر موثوقية. يمكن للمستخدمين توجيه نبرة النموذج وأسلوبه بشكل أكثر فعالية، مما يجعله أداة أكثر قابلية للتحكم في الكتابة الإبداعية والتقنية.
• نافذة سياق أكبر: يمكن للنموذج معالجة والإشارة إلى كمية أكبر بكثير من النص في مطالبة واحدة، مما يتيح محادثات وتحليلات مستندات أكثر تماسكًا ووعيًا بالسياق.
• تحسين الدقة الواقعية: على الرغم من أن GPT-4 ليس محصنًا ضد الأخطاء، إلا أنه يُظهر تحسنًا ملحوظًا في الدقة الواقعية وأقل عرضة لإنتاج هلوسات مقارنة بالإصدارات السابقة.

تطبيقات واقعية

أدت قدرات GPT-4 المتقدمة إلى دمجه في العديد من التطبيقات عبر مختلف الصناعات.

1. إنشاء التعليمات البرمجية والمساعدة: يستخدم المطورون GPT-4 كمساعد برمجة قوي. يمكنه إنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية بلغات متعددة، وتصحيح التعليمات البرمجية الحالية، وشرح الخوارزميات المعقدة، وحتى اقتراح تحسينات معمارية. تستخدم أدوات مثل GitHub Copilot نماذج مثل GPT-4 لتقديم اقتراحات ترميز في الوقت الفعلي مباشرةً داخل المحرر.
2. الأدوات التعليمية والتدريس: يتم استخدام GPT-4 لإنشاء تجارب تعليمية مخصصة. على سبيل المثال، يستخدم تطبيق تعلم اللغات Duolingo لتزويد الطلاب بتفسيرات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لأخطائهم وإشراكهم في الممارسة الحوارية.

GPT-4 في سياق النماذج الأخرى

من المهم التمييز بين GPT-4 وأنواع نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى لفهم نقاط قوته وحالات استخدامه المحددة.

• مقارنة مع نماذج رؤية الكمبيوتر المتخصصة: في حين أن GPT-4 هو نموذج تأسيسي متعدد الاستخدامات وقادر على تفسير الصور بشكل أساسي، إلا أنه يختلف عن النماذج المتخصصة في مجال رؤية الكمبيوتر (CV). على سبيل المثال، تم تصميم نماذج Ultralytics YOLO مثل YOLOv8 أو YOLO11 خصيصًا باستخدام التعلم العميق (DL) للكشف السريع والدقيق عن الكائنات وتقسيم الصور. يمكن لـ GPT-4 وصف صورة (على سبيل المثال، "هناك قطة على حصيرة")، ولكن يمكن لنموذج YOLO تحديد موقعها الدقيق باستخدام مربع إحاطة، مما يجعله مناسبًا لمهام رؤية الكمبيوتر المختلفة. يمكن أن تكون هذه النماذج متكاملة في أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة؛ على سبيل المثال، يمكن لنموذج YOLO اكتشاف الكائنات، ويمكن لـ GPT-4 إنشاء أوصاف لتفاعلاتها.
• مقابل BERT: يعتمد كل من GPT-4 و BERT على بنية Transformer. ومع ذلك، فإن GPT-4 هو في الأساس نموذج قائم على وحدة فك التشفير ومُحسَّن لـ إنشاء النصوص. في المقابل، BERT هو نموذج قائم على وحدة التشفير ومصمم لفهم السياق من كلا الاتجاهين، مما يجعله فعالاً للغاية في مهام مثل تحليل المشاعر و التعرف على الكيانات المسماة (NER).

يمكن تبسيط إدارة تطوير نشر النماذج لهذه الأنظمة المتنوعة باستخدام منصات مثل Ultralytics HUB أو أدوات من مجتمعات مثل Hugging Face. للحصول على مزيد من الأفكار، يمكنك قراءة أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي على مدونة Ultralytics.