OpenAI GPT-3: كيف يعمل ولماذا هو مهم

ربما سمعت عن نموذج لغوي مبتكر يسمى GPT3. كان الضجيج ساحقًا لدرجة أننا قررنا البحث في جوهره وعواقبه على اللاعبين التقنيين . دعنا نستكشف ما إذا كانت اللغة تستحق هذا القدر من الاهتمام وما يجعلها استثنائية للغاية.

ما هو GPT-3؟


GPT-3 عبارة عن شبكة عصبية لإنشاء النصوص تم إصدارها في يونيو 2020 وتم اختبارها مقابل 14 مليون دولار. منشئها هي وكالة أبحاث الذكاء الاصطناعي OpenAI برئاسة سام ألتمان ومارك بينيوف وإيلون موسك وريد هوفمان.

تعتمد اللغة على 175 مليار معلمة وهي أكثر دقة بكثير من سابقاتها. على سبيل المثال ، كان لدى GPT-2 1.5 مليار فقط من المعلمات ، و Microsoft Turing NLG – 17 مليار منهم. وبالتالي ، فإن قوة GPT-3 تفوق البدائل بشكل كبير.

ما هي المعلمات؟


المعلمات هي حسابات الشبكة التي تطبق أوزانًا معينة على جوانب مختلفة من البيانات. وبالتالي ، يتلقى كل جانب من جوانب البيانات قيمته ومنظور البيانات. بفضل هذه الكمية الهائلة من البيانات ، فإن اللغة قادرة على التعلم التلوي. هذا يعني أن GPT-3 يمكنه القيام بالمهام دون أي تدريب ، من مثال واحد.

يتمتع OpenAI GPT-3 أيضًا ببعض القدرات الإبداعية المتقدمة نظرًا لطبيعته القائمة على السياق. بمجرد أن يقدم المستخدم طلبًا ، تقوم اللغة بتحليله وتوفر الإجابة الأكثر احتمالية. يعالج متنبئ النص كل النص الموجود على الإنترنت ، ويحسب أكثر المخرجات المتوقعة إحصائيًا.

لذلك ، GPT-3 قوي للغاية دون فهم كلمة واحدة ينتجها. بدون ضبط وتعديلات محددة ، يمكن للغة كتابة القصص ومقالات المدونة ومواد العلاقات العامة وحتى الوثائق الفنية. في معظم الأوقات ، تبدو المخرجات مشابهة جدًا لتلك التي يكتبها الإنسان.

قد يحتاج رواد الأعمال الذين يبحثون عن الإلهام بشدة لمولد هذه الفكرة.
يمكن لـ GPT-3 حتى إنتاج أغنية بعنوانها واسم الفنان.

قد يبدو كل هذا وكأنه خيال ، على الرغم من أن هذه أمثلة حقيقية لتطبيقات GPT-3.

حاليًا ، يتوفر GPT-3 كواجهة برمجة تطبيقات في إصدار تجريبي خاص. استخدم Designer Jordan Singer GPT-3 لبناء مكون إضافي فيجما وأطلق عليه “المصمم”. يمكن أن ينتج البرنامج المساعد تصميم التطبيق من وصف تصميم بسيط. فيما يلي مثال على كيفية إنشاء Instagram باستخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه:

مذهل ، قد تعتقد. هل ستحل GPT محل وظائفنا؟ حسنًا ، بقدر استمرار تطور لغات البرمجة اللغوية العصبية ، فإن بعض التغييرات لا مفر منها. ومع ذلك ، فإن لغة GPT-3 لا تزال بعيدة جدًا عن الكمال. إنه يرتكب بعض الأخطاء الفادحة التي سنقوم بدراستها أدناه.

ماذا عن البرمجة؟ هل ستقتل GPT-3 الترميز؟


أثبتت التجارب الحديثة مع اللغة أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تبسيط عمل المطورين من خلال إنتاج كود مخصص. على سبيل المثال ، إليك كيفية قيام شريف شميم بضبط لغة OpenAI تلقائيًا لإنشاء تخطيطات متنوعة من طلبات بسيطة:

يمكن لـ GPT-3 الترميز في Python و CSS و JSX. في النهاية ، قد يصبح تعلم Java و .Net واللغات الأخرى غير ضروري حيث ستكون هناك لغة ترميز واحدة لجميع الحالات. يعد GPT-3 بمثابة أداة عالمية للمبرمجين ، وهو خطوة أخرى إلى الأمام نحو هذا التفاعل البسيط مع أنظمة البرامج. على المدى الطويل ، قد يغير الصناعة بأكملها.

تختلف الآراء حول دور GPT-3. في مقابلة حديثة ، صرح شميم أنه يمكن أن يقلل من المهارات المطلوبة لتصبح مبرمجًا. بدلاً من ذلك ، يمكنه أيضًا زيادة إنتاجيتهم وإلغاء الحاجة إلى المهندسين ذوي المهارات المنخفضة.

أضرار جانبية

قبل أن تطغى عليك الأخبار ، دعنا نحدد نقاط الضعف في هذه اللغة. على الرغم من أن لغة GPT-3 هي تقدم منطقي للذكاء الاصطناعي الذكي ، إلا أنها تفتقر إلى الدقة في استدلال اللغة الطبيعية العدائية (NLI). الهدف من اختبار NLI هو إيجاد علاقة بين عبارتين. “يبدو أن GPT-3 ضعيف في إعداد اللقطات القليلة أو اللقطة الواحدة في بعض المهام التي تتضمن مقارنة جملتين أو مقتطفات ، على سبيل المثال ، ما إذا كانت الكلمة تُستخدم بنفس الطريقة في جملتين (WiC) ، سواء كانت جملة واحدة هي إعادة صياغة لأخرى ، أو ما إذا كانت جملة ما تعني أخرى ، ” كشفت دراسة.

اللغة تفتقر إلى الفهم البشري والحس السليم. تتضمن بعض الأخطاء العنصرية والتعصب. على سبيل المثال ، التغريدات التي يتم إنشاؤها تلقائيًا من كلمة “أسود” هي: “الأسود إلى الأبيض كما هو الأسفل للأعلى” و “#blacklivesmatter حملة ضارة”.

غالبًا ما تكون توقعات رد المستخدم خاطئة أو غير صحيحة نحويًا. على عكس البشر ، يفتقر النظام إلى فهم عميق للسياق ويفشل أحيانًا في الاستجابة للطلبات غير العادية.

وبالتالي ، يمكننا تلخيص أن تحليل تيرابايت من البيانات لا يكفي لمعرفة القصد البشري الأساسي. بعبارة أخرى ، فإن الضجيج حول GPT-3 كثير جدًا ، حيث لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به.

حتى الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI يوافق على هذا البيان . ومع ذلك ، تعد اللغة تقدمًا كبيرًا في معالجة اللغة الطبيعية.

ملخص

يمكن تفسير الضجيج حول لغة GPT-3 من خلال الاستجابة الشبيهة بالإنسان وقدرات التعلم السريع. على عكس النماذج الأخرى مثل BERT ، لا يحتاج OpenAI GPT-3 إلى مئات الأمثلة وأيام التدريب للتعلم. يمكنك أن تطلب منه أداء مهمة والحصول على الإجابة على الفور. إنه تحسين كبير لعلماء البيانات يجعلهم متحمسين مثل أي أداة أخرى ، على الأقل في الوقت الحالي.

Tags:

سنكون سعداء برؤية أفكارك

ترك الرد

منصة جواب
Logo
إعادة تعيين كلمة المرور
مقارنة البنود
  • مجموع (0)
قارن
0