GPT-1 إلى GPT-4: شرح ومقارنة كل من نماذج GPT الخاصة بـ OpenAI

خطت شركة OpenAI خطوات كبيرة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) من خلال نماذج GPT الخاصة بها. من GPT-1 إلى GPT-4 ، كانت هذه النماذج في طليعة المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي ، من إنشاء النثر والشعر إلى روبوتات الدردشة وحتى الترميز.

ولكن ما هو الفرق بين كل نموذج GPT ، وما هو تأثيرها على مجال البرمجة اللغوية العصبية؟

ما هي المحولات التوليدية سابقة التدريب؟

المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPTs) هي نوع من نماذج التعلم الآلي المستخدمة في مهام معالجة اللغة الطبيعية. تم تدريب هذه النماذج مسبقًا على كميات هائلة من البيانات ، مثل الكتب وصفحات الويب ، لإنشاء لغة ذات صلة بالسياق ومترابطة لغويًا.

بعبارات أبسط ، GPTs هي برامج كمبيوتر يمكنها إنشاء نص يشبه الإنسان دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. نتيجة لذلك ، يمكن ضبطها لمجموعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية ، بما في ذلك الإجابة على الأسئلة وترجمة اللغة وتلخيص النص.

إذن ، ما سبب أهمية GPTs؟ تمثل GPTs طفرة كبيرة في معالجة اللغة الطبيعية ، مما يسمح للآلات بفهم اللغة وتوليدها بطلاقة ودقة غير مسبوقين. أدناه ، نستكشف نماذج GPT الأربعة ، من الإصدار الأول إلى أحدث GPT-4 ، ونفحص أدائها وقيودها.

GPT-1

تم إصدار GPT-1 في 2018 بواسطة OpenAI كأول تكرار لنموذج اللغة باستخدام بنية المحولات. كان يحتوي على 117 مليون معلمة ، مما أدى إلى تحسن كبير في النماذج اللغوية الحديثة السابقة.

تتمثل إحدى نقاط القوة في GPT-1 في قدرتها على إنشاء لغة طلاقة ومتماسكة عند إعطاء موجه أو سياق. تم تدريب النموذج على مجموعة من مجموعتي بيانات: الزحف المشترك، مجموعة بيانات ضخمة من صفحات الويب بمليارات الكلمات ، ومجموعة بيانات BookCorpus ، وهي مجموعة تضم أكثر من 11000 كتاب حول مجموعة متنوعة من الأنواع. سمح استخدام مجموعات البيانات المتنوعة هذه لـ GPT-1 بتطوير قدرات نمذجة لغوية قوية.

بينما كان GPT-1 إنجازًا مهمًا في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، كان لديها بعض القيود. على سبيل المثال ، كان النموذج عرضة لإنشاء نص متكرر ، خاصة عند إعطاء مطالبات خارج نطاق بيانات التدريب الخاصة به. كما أنه فشل في التفكير في المنعطفات المتعددة للحوار ولم يتمكن من تتبع التبعيات طويلة المدى في النص. بالإضافة إلى ذلك ، كان تماسكها وطلاقتها مقصورًا فقط على تسلسلات نصية أقصر ، وستفتقر المقاطع الأطول إلى التماسك.

على الرغم من هذه القيود ، فقد أرسى GPT-1 الأساس لنماذج أكبر وأكثر قوة بناءً على بنية المحولات.

GPT-2

تم إصدار GPT-2 في عام 2019 بواسطة OpenAI كخلف لـ GPT-1. احتوت على 1.5 مليار معلمة ، أكبر بكثير من GPT-1. تم تدريب النموذج على مجموعة بيانات أكبر وأكثر تنوعًا ، تجمع بين الزحف المشترك ونص الويب.

كانت إحدى نقاط قوة GPT-2 هي قدرتها على إنشاء تسلسلات نصية متماسكة وواقعية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تولد استجابات شبيهة بالبشر ، مما يجعلها أداة قيمة للعديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية ، مثل إنشاء المحتوى والترجمة.

ومع ذلك ، لم يكن GPT-2 بدون قيود. لقد كافح مع المهام التي تتطلب تفكيرًا أكثر تعقيدًا وفهمًا للسياق. بينما تميز GPT-2 في فقرات قصيرة ومقتطفات من النص ، إلا أنها فشلت في الحفاظ على السياق والتماسك عبر المقاطع الأطول.

مهدت هذه القيود الطريق لتطوير التكرار التالي لنماذج GPT.

GPT-3

حققت نماذج معالجة اللغة الطبيعية قفزات هائلة مع إصدار GPT-3 في عام 2020. مع 175 مليار معلمة ، يكون GPT-3 أكبر 100 مرة من GPT-1 وأكثر بعشر مرات من GPT-2.

تم تدريب GPT-3 على مجموعة متنوعة من مصادر البيانات ، بما في ذلك BookCorpus و Common Crawl و Wikipedia وغيرها. تتكون مجموعات البيانات من ما يقرب من تريليون كلمة ، مما يسمح لـ GPT-3 بإنشاء استجابات معقدة على نطاق واسع من مهام البرمجة اللغوية العصبية ، حتى بدون تقديم أي أمثلة سابقة للبيانات.

تتمثل إحدى التحسينات الرئيسية لـ GPT-3 مقارنة بنماذجها السابقة في قدرتها على إنشاء نص متماسك وكتابة رمز الكمبيوتر وحتى إنشاء فن. على عكس النماذج السابقة ، يفهم GPT-3 سياق نص معين ويمكنه توليد الاستجابات المناسبة. إن القدرة على إنتاج نص يبدو طبيعيًا لها آثار هائلة على تطبيقات مثل روبوتات المحادثة وإنشاء المحتوى وترجمة اللغة. أحد الأمثلة على ذلك هو ChatGPT ، روبوت AI للمحادثة ، والذي انتقل من الغموض إلى الشهرة بين عشية وضحاها تقريبًا.

بينما يمكن لـ GPT-3 القيام ببعض الأشياء المذهلة ، إلا أنه لا يزال به عيوب. على سبيل المثال ، يمكن أن يعرض النموذج ردودًا متحيزة أو غير دقيقة أو غير ملائمة. تنشأ هذه المشكلة لأن GPT-3 مُدرَّب على كميات هائلة من النصوص التي ربما تحتوي على معلومات متحيزة وغير دقيقة. هناك أيضًا حالات يولد فيها النموذج نصًا غير ذي صلة تمامًا بالموجه ، مما يشير إلى أن النموذج لا يزال يواجه صعوبة في فهم السياق والمعرفة الخلفية.

أثارت قدرات GPT-3 أيضًا مخاوف بشأن الآثار الأخلاقية و إساءة استخدام محتملة لمثل هذه النماذج اللغوية القوية. يشعر الخبراء بالقلق من إمكانية استخدام النموذج لأغراض ضارة ، مثل إنشاء أخبار مزيفة ورسائل بريد إلكتروني تصيدية وبرامج ضارة. في الواقع ، لقد رأينا بالفعل يستخدم المجرمون ChatGPT لإنشاء برامج ضارة.

أصدرت OpenAI أيضًا نسخة محسنة من GPT-3 ، GPT-3.5 ، قبل إطلاق GPT-4 رسميًا.

GPT-4

GPT-4 هو أحدث طراز في سلسلة GPT ، التي تم إطلاقها في 14 مارس 2023. إنها خطوة مهمة عن طرازها السابق ، GPT-3 ، والذي كان مثيرًا للإعجاب بالفعل. على الرغم من عدم الإعلان رسميًا عن تفاصيل بيانات التدريب وبنيته ، إلا أنه يعتمد بالتأكيد على نقاط القوة في GPT-3 ويتغلب على بعض قيودها.

GPT-4 حصري لمستخدمي ChatGPT Plus ، لكن حد الاستخدام محدود. يمكنك أيضًا الوصول إليها من خلال الانضمام إلى قائمة انتظار GPT-4 API ، والتي قد تستغرق بعض الوقت بسبب الحجم الكبير للتطبيقات. ومع ذلك ، فإن أسهل طريقة للحصول على يديك على GPT-4 هي باستخدام Microsoft Bing Chat. إنه مجاني تمامًا ولا داعي للانضمام إلى قائمة الانتظار.

الميزة البارزة لـ GPT-4 هي قدراتها متعددة الوسائط. هذا يعني أن النموذج يمكنه الآن قبول صورة كمدخلات وفهمها كموجه نصي. على سبيل المثال ، أثناء البث المباشر لإطلاق GPT-4 ، قام مهندس OpenAI بتغذية النموذج بصورة لنموذج موقع ويب مرسومة يدويًا ، وقدم النموذج بشكل مفاجئ رمز عمل لموقع الويب.

يتفهم النموذج أيضًا المطالبات المعقدة بشكل أفضل ويعرض أداءً على مستوى الإنسان في العديد من المعايير المهنية والتقليدية. بالإضافة إلى ذلك ، يحتوي على نافذة سياق أكبر وحجم سياق أكبر ، مما يشير إلى البيانات التي يمكن للنموذج الاحتفاظ بها في ذاكرته أثناء جلسة الدردشة.

تعمل GPT-4 على دفع حدود ما هو ممكن حاليًا باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي ، ومن المحتمل أن يكون لها تطبيقات في مجموعة واسعة من الصناعات. ومع ذلك ، كما هو الحال مع أي تقنية قوية ، هناك مخاوف بشأن احتمال إساءة استخدام و الآثار الأخلاقية لمثل هذه الأداة القوية.

رحلة عبر نماذج لغة GPT

أحدثت نماذج GPT ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي وفتحت عالمًا جديدًا من الاحتمالات. علاوة على ذلك ، فإن الحجم الهائل لهذه النماذج وقدراتها وتعقيدها جعلها مفيدة بشكل لا يصدق لمجموعة واسعة من التطبيقات.

ومع ذلك ، كما هو الحال مع أي تقنية ، هناك مخاطر وقيود محتملة يجب مراعاتها. تثير قدرة هذه النماذج على إنشاء نص واقعي للغاية ورمز عمل مخاوف بشأن إساءة الاستخدام المحتملة ، لا سيما في مجالات مثل إنشاء البرامج الضارة والمعلومات المضللة.

ومع ذلك ، مع تطور نماذج GPT وأصبحت أكثر سهولة في الوصول إليها ، ستلعب دورًا بارزًا في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية.