اكتشف قوة نماذج GPT: الذكاء الاصطناعي المتقدم القائم على المحولات لتوليد النصوص ومهام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) وبرامج الدردشة الآلية والبرمجة والمزيد. تعرف على الميزات الرئيسية الآن!
يشير مصطلح GPT (المحول التوليدي المدرب مسبقًا) إلى عائلة من نماذج نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة القادرة على فهم وتوليد نصوص شبيهة بالنصوص البشرية. تم تطوير هذه النماذج من قبل OpenAI هذه النماذج هي نوع محدد من نماذج اللغة الكبيرة (LLM) التي أحدثت أحدث ثورة في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يشرح الاختصار الخصائص الأساسية للنموذج: "التوليدي" يشير إلى قدرته على إنشاء محتوى جديد محتوى جديد، ويشير مصطلح "مدرّب مسبقًا" إلى مرحلة التعلّم الأولية على مجموعات بيانات ضخمة، ويشير مصطلح "محوّل" إلى البنية الأساسية البنية الأساسية للشبكة العصبية التي تجعل هذه هذه المعالجة المتطورة ممكنة.
إن العمود الفقري لنموذج GPT هو بنية المحولات، التي تم تقديمها في الورقة البحثية الأساسية " الانتباه هو كل ما تحتاجه". على عكس الشبكات العصبية الشبكات العصبية (RNNs) السابقة التي تعالج البيانات بالتتابع، تستخدم المحولات آلية آلية انتباه لمعالجة تسلسلات كاملة من البيانات في وقت واحد. وهذا يسمح للنموذج بتقييم أهمية الكلمات المختلفة في الجملة بغض النظر عن بصرف النظر عن المسافة التي تفصلها عن بعضها البعض، مما يسمح بالتقاط السياق والفوارق الدقيقة بفعالية.
تتضمن عملية التدريب مرحلتين حاسمتين:
انتقلت نماذج GPT من مختبرات الأبحاث إلى أدوات تجارية مستخدمة على نطاق واسع. ومن الأمثلة البارزة على ذلك:
في حين أن GPT يتمحور حول النص، إلا أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة غالبًا ما تجمعه مع الرؤية الحاسوبية (CV). على سبيل المثال، يمكن لنموذج الرؤية "رؤية" صورة، ويمكن لنموذج GPT بعد ذلك "التحدث" عنها. من المهم التمييز بين أدوار هذه النماذج.
يوضح المثال التالي سير عمل حيث YOLO11 يكتشف كائنات لإنشاء موجه منظم لنموذج GPT.
from ultralytics import YOLO
# Load the YOLO11 model for object detection
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Run inference on an image to "see" the scene
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Extract detected class names to construct a context-aware prompt
detected_objects = [model.names[int(cls)] for cls in results[0].boxes.cls]
prompt = f"Write a creative short story involving these items: {', '.join(detected_objects)}"
# This prompt can now be sent to a GPT API for generation
print(f"Generated Prompt: {prompt}")
على الرغم من قدراتها، تواجه نماذج GPT تحديات مثل الهلوسة، حيث يولد النموذج معلومات واثقة ولكنها غير صحيحة من الناحية الواقعية. هناك أيضًا مخاوف تتعلق بـ أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والتحيز المتأصل في بيانات التدريب.
المستقبل يكمن في التعلم متعدد الوسائط، حيث يمكن لنماذج مثل GPT-4 معالجة النصوص والصور والصوت في وقت واحد في وقت واحد. تعمل منظمات مثل معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي الذي يركز على الإنسان (HAI) تبحث بنشاط عن طرق لجعل هذه النماذج الأساسية أكثر قوة وقابلة للتفسير ومتوافقة مع القيم الإنسانية. كما أن التفاعل الفعال مع هذه النماذج المتطورة قد أدى أيضًا إلى ظهور إلى مهارة الهندسة الفورية التي التي تعمل على تحسين المدخلات للحصول على أفضل مخرجات نموذجية ممكنة.
