GPT (محول توليدي مُدرَّب مسبقًا)

GPT (Generative Pre-trained Transformer) هي عائلة من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) القوية التي طورتها OpenAI. تم تصميم هذه النماذج لفهم وإنشاء نص شبيه بالنص البشري، مما يجعلها حجر الزاوية في الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديث. يصف الاسم نفسه مكوناته الأساسية: فهو "توليدي" لأنه ينشئ محتوى جديدًا، و"مدرب مسبقًا" على كميات هائلة من البيانات النصية، ومبني على بنية Transformer، وهو نهج ثوري في معالجة اللغة الطبيعية (NLP).

تكمن قوة نماذج GPT في عمليتها المكونة من مرحلتين. أولاً، خلال مرحلة التدريب المسبق، يتعلم النموذج القواعد والحقائق وقدرات الاستدلال وأنماط اللغة من مجموعة ضخمة من النصوص والأكواد من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف. تستخدم هذه المرحلة بنية Transformer، التي تستفيد من آلية الانتباه لتقدير أهمية الكلمات المختلفة في التسلسل، مما يسمح لها بفهم السياق المعقد. هذه المعرفة الأساسية تجعل نماذج GPT متعددة الاستخدامات للغاية. المرحلة الثانية، الضبط الدقيق، تعمل على تكييف النموذج المدرب مسبقًا لأداء مهام محددة، مثل الترجمة أو التلخيص، باستخدام مجموعة بيانات أصغر خاصة بالمهمة.

تطبيقات واقعية

تم دمج نماذج GPT في مجموعة واسعة من التطبيقات، مما أحدث ثورة في كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا. ومن الأمثلة البارزة على ذلك:

1. روبوتات الدردشة المتقدمة والمساعدون الافتراضيون (Advanced Chatbots and Virtual Assistants): تعمل GPT على تشغيل روبوتات محادثة (chatbots) متطورة للغاية قادرة على الدخول في محادثات دقيقة وسياقية. على عكس الروبوتات الأبسط القائمة على القواعد، يمكن للمساعدين الذين تعتمد عليهم GPT الإجابة على أسئلة معقدة وكتابة رسائل بريد إلكتروني وحتى إنشاء محتوى إبداعي، مما يوفر تجربة مستخدم أكثر طبيعية لمنصات خدمة العملاء مثل Intercom.
2. إنشاء المحتوى والمساعدة: يستخدم المحترفون في مجال التسويق والكتابة وتطوير البرامج أدوات تعتمد على GPT لـ إنشاء النصوص. يمكن لهذه الأدوات صياغة المقالات وكتابة النصوص التسويقية وإنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية وتلخيص المستندات الطويلة، مما يعزز الإنتاجية بشكل كبير. تجسد خدمات مثل Jasper هذا التطبيق.

GPT مقابل النماذج الأخرى

من المهم التمييز بين GPT وأنواع نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى:

• مقابل BERT: في حين أن كلاهما من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) القائمة على Transformer، فإن BERT (تمثيلات المشفر ثنائي الاتجاه من المحولات) هو في الأساس نموذج مشفر مصمم لفهم السياق ثنائي الاتجاه. إنه يتفوق في مهام مثل تحليل المشاعر و التعرف على الكيانات المسماة (NER) وتصنيف النصوص. GPT، بتركيزه على وحدة فك التشفير، مُحسَّن لإنشاء النصوص.
• مقابل نماذج رؤية الحاسوب: تعالج نماذج GPT النصوص وتنشئها (وأحيانًا الصور، مثل GPT-4). وهي تختلف اختلافًا جوهريًا عن نماذج رؤية الحاسوب (CV) مثل Ultralytics YOLO. تحلل نماذج YOLO البيانات المرئية لأداء مهام مثل اكتشاف الكائنات أو تصنيف الصور أو تقسيم الحالات، وتحديد ما هي الكائنات و أين توجد باستخدام مربعات محيطة. في حين أن GPT-4 يمكنه وصف صورة، فإن نموذجًا مثل YOLO11 يتفوق في التحديد والتصنيف الدقيق داخل الصور بسرعة عالية، وهو مناسب لـ الاستدلال في الوقت الفعلي. قد تجمع الأنظمة المعقدة بين الاثنين، والتي يحتمل إدارتها عبر منصات مثل Ultralytics HUB.

تعتبر نماذج GPT نماذج أساسية نظرًا لقدراتها الواسعة وقابليتها للتكيف، وهو مفهوم درسته مؤسسات مثل CRFM بجامعة ستانفورد. كما أن التطور من GPT-3 إلى GPT-4 وما بعده قد أدخل التعلم متعدد الوسائط، مما يمكّن النماذج من معالجة وتفسير الصور والصوت والنص في وقت واحد. مع تزايد قوة هذه النماذج، يعتمد التفاعل الفعال بشكل متزايد على هندسة المطالبات الماهرة، بينما يجب على المطورين معالجة تحديات مثل الهلوسة وتعزيز أخلاقيات الذكاء الاصطناعي و الذكاء الاصطناعي المسؤول.