جي بي تي-3 مقابل جي بي تي-4 | ما هو الفارق؟

تحدث نماذج المحولات التوليدية المدربة مسبقا (GPT) موجات في عالم الذكاء الاصطناعي. مع تحسين الأداء على بنى الشبكات العصبية الحالية والنطاق غير المسبوق ، أحدثت نماذج معالجة اللغة هذه ثورة في الذكاء الاصطناعي القائمة على اللغة الطبيعية.

يعد المحولات التوليدية المدربة مسبقا 3 (GPT-3) والمحولات التوليدية المدربة مسبقا 4 (GPT-4) من أحدث الأدوات لتطوير وتحسين الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي). تم إصدار GPT-3 في مايو 2020 ومن المتوقع أن يتم إطلاق خليفته ، GPT-4 ، للجمهور في وقت ما في أوائل عام 2023. سيوفر كلا GPTs إمكانات متقدمة لمعالجة اللغة الطبيعية ، ولكن هناك بعض الاختلافات المهمة بين الاثنين.

ما هو GPT؟

المحول التوليدي المدرب مسبقا (GPT) هو بنية شبكة عصبية متطورة تستخدم لتدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يستخدم كميات كبيرة من نصوص الإنترنت المتاحة للجمهور لمحاكاة الاتصال البشري.

يمكن استخدام نموذج لغة GPT لتوفير حلول الذكاء الاصطناعي التي تتعامل مع مهام الاتصال المعقدة. بفضل LLMs المستندة إلى GPT ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعامل مع عمليات مثل تلخيص النص والترجمة الآلية والتصنيف وإنشاء التعليمات البرمجية. يسمح GPT أيضا بإنشاء الذكاء الاصطناعي محادثة ، قادرة على الإجابة على الأسئلة وتقديم رؤى قيمة حول المعلومات التي تعرضت لها النماذج.

ابدأ على روبوت الدردشة الخاص بك الذكاء الاصطناعي المحادثة

GPT هو نموذج نصي فقط. يسمح التركيز فقط على إنشاء النص للذكاء الاصطناعي بالتنقل وتحليل النص بشكل أكثر فعالية دون تشتيت الانتباه. في حين أن GPT-3 هو نموذج نصي فقط ، ما زلنا لا نعرف ما إذا كان GPT-4 يستمر في هذا الاتجاه أو ما إذا كان سيكون شبكة عصبية متعددة الوسائط.

لماذا GPT مهم جدا؟

يمثل GPT ثورة في طريقة إنشاء المحتوى النصي الذكاء الاصطناعي. نماذج GPT - مع معلمات التعلم التي تتراوح في مئات المليارات - ذكية بشكل لا يصدق ولها ميزة كبيرة على جميع الإصدارات السابقة من نماذج اللغة. 

استخدامات GPT

يمكن تطبيق GPT على مجموعة واسعة من التطبيقات مثل:

• إنشاء المحتوى: من شعر القرن 18 إلى استعلامات SQL ، يمكن تغذية نماذج GPT بأي نوع من المطالبات وستبدأ في إنتاج نتائج نصية متماسكة وشبيهة بالبشر.
• تلخيص النص: من خلال القدرة على إنشاء نص بطلاقة يشبه الإنسان ، سيكون GPT-4 قادرا على إعادة تفسير أي نوع من المستندات النصية وتشكيل ملخص بديهي لها مع قدرتها على إنشاء نص بطلاقة يشبه الإنسان. هذا مفيد لتكثيف كميات طويلة من البيانات لجمع وتحليل أكثر فعالية.
• الإجابة على الأسئلة: واحدة من الكفاءات الرئيسية لبرنامج GPT هي قدرته على فهم الكلام ، بما في ذلك الأسئلة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يوفر إجابات دقيقة أو تفسيرات مفصلة ، اعتمادا على احتياجات المستخدم. هذا يعني أنه يمكن تحسين وظائف خدمة العملاء والدعم الفني بشكل كبير من خلال الحلول التي تعمل بالطاقة GPT-4.
• الترجمة الآلية: مهام ترجمة اللغة التي يتم التعامل معها بواسطة برنامج مدعوم من GPT فورية ودقيقة. من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات كبيرة من المواد المترجمة بالفعل ، يمكن تحسين دقتها وطلاقتها. في الواقع ، يمكن ل GPT أن تفعل أكثر من الترجمة من لغة إلى أخرى. يمكن لنماذج GPT الذكاء الاصطناعي أن تأخذ خطابا قانونيا وتحوله إلى لغة طبيعية بسيطة.
• سلامة تعمل بالطاقة الذكاء الاصطناعي: نظرا لأن GPT الذكاء الاصطناعي قادر على التعرف على النص ، فيمكن استخدامه لتحديد أي شكل من أشكال اللغة. يمكن استخدام هذه القدرة لتحديد أنواع معينة من communication.so يمكن تحديد محتوى الإنترنت السام والتعامل معه بشكل أكثر فعالية.
• الذكاء الاصطناعي المحادثة: يمكن أن تصبح تقنية Chatbot التي تم تطويرها باستخدام برنامج GPT ذكية بشكل لا يصدق. يتيح ذلك إنشاء مساعدين افتراضيين للتعلم الآلي ، قادرين على مساعدة المحترفين على أداء مهامهم بغض النظر عن الصناعة. على سبيل المثال ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي المحادثة في صناعة الرعاية الصحية لتحليل بيانات المريض لاقتراح التشخيصات وخيارات العلاج.
• إنشاء التطبيق: قد تصبح نماذج الذكاء الاصطناعي الشبيهة ب GPT قادرة على إنشاء تطبيقات وأدوات تخطيط بأقل قدر من التعليقات البشرية. مع استمرارهم في التحسن ، من الممكن أن ينشئوا المزيد من التعليمات البرمجية المتضمنة في إنشاء المكونات الإضافية وأنواع البرامج الأخرى مع وصف فقط لما يريد المرء تحقيقه.

ما هي الاختلافات بين GPT-3 و GPT-4؟

يعد GPT-4 بقفزة هائلة في الأداء على GPT-3 بما في ذلك تحسين في إنشاء النص الذي يحاكي السلوك البشري وأنماط السرعة.

GPT-4 قادر على التعامل مع ترجمة اللغة وتلخيص النص والمهام الأخرى بطريقة أكثر تنوعا وقابلية للتكيف. ستكون البرامج المدربة من خلالها قادرة على استنتاج نوايا المستخدمين بدقة أعلى ، حتى عندما يتداخل الخطأ البشري مع التعليمات.

المزيد من الطاقة على نطاق أصغر

من المتوقع أن يكون GPT-4 أكبر قليلا من GPT-3. يزيل النموذج الأحدث الاعتقاد الخاطئ بأن الطريقة الوحيدة للتحسن هي من خلال زيادة الحجم من خلال الاعتماد على معايير التعلم الآلي أكثر من الاعتماد على الحجم. في حين أنه سيظل أكبر من معظم الشبكات العصبية من الجيل السابق ، إلا أن حجمه لن يكون ذا صلة بأدائه.

تنفذ بعض أحدث حلول برامج اللغة نماذج كثيفة بشكل لا يصدق ، تصل إلى أكثر من ثلاثة أضعاف حجم GPT-3. ومع ذلك ، فإن الحجم في حد ذاته لا يترجم بالضرورة إلى مستويات أداء أعلى. على العكس من ذلك ، يبدو أن النماذج الأصغر هي الطريقة الأكثر فعالية لتدريب الذكاء الرقمي. تقوم العديد من الشركات بالتحول نحو أنظمة أصغر وتستفيد من التغيير. لم يتم تحسين أدائها فحسب ، بل يمكنها أيضا تقليل تكاليف الحوسبة والبصمة الكربونية وحواجز الدخول.

ثورة في التحسين

واحدة من أكبر عيوب نماذج اللغة كانت الموارد التي تدخل في تدريبهم. غالبا ما تقرر الشركات تداول الدقة بسعر أقل ، مما يؤدي إلى نماذج الذكاء الاصطناعي غير محسنة بشكل ملحوظ. في كثير من الأحيان ، يتم تدريس الذكاء الاصطناعي مرة واحدة فقط ، مما يمنعه من الحصول على أفضل مجموعة من المعلمات الفائقة لمعدل التعلم وحجم الدفعة وطول التسلسل ، من بين ميزات أخرى.

لفترة طويلة جدا ، كان يعتقد أن أداء النموذج يتأثر بشكل أساسي بحجم النموذج. وقد أدى ذلك إلى قيام العديد من الشركات الكبيرة بما في ذلك Google و Microsoft و Facebook بإنفاق مبالغ كبيرة من رأس المال لبناء أكبر الأنظمة. ومع ذلك ، لم تأخذ هذه الطريقة في الاعتبار كمية البيانات التي تم تغذية النماذج.

في الآونة الأخيرة ، ثبت أن ضبط المعلمات الفائقة هو أحد أهم محركات تحسين الأداء. ومع ذلك ، لا يمكن تحقيق ذلك للطرز الأكبر. يمكن تدريب نماذج المعلمات الجديدة مقابل جزء بسيط من التكلفة على نطاق أصغر ثم نقل المعلمات الفائقة إلى نظام أكبر بدون تكلفة على الإطلاق.

نتيجة لذلك ، لا يلزم أن يكون GPT-4 أكبر بكثير من GPT-3 ليكون أكثر قوة. يعتمد تحسينه على تحسين المتغيرات بخلاف حجم النموذج - مثل البيانات عالية الجودة - على الرغم من أننا لن نتمكن من الحصول على الصورة الكاملة حتى يتم إصدارها. يمكن تحقيق تطورات لا تصدق في جميع المعايير من خلال GPT-4 مضبوط بدقة قادر على استخدام المجموعة الصحيحة من المعلمات الفائقة وأحجام النماذج المثلى وعدد دقيق من المعلمات.

ماذا يعني ذلك بالنسبة لنمذجة اللغة؟

GPT-4 هو قفزة هائلة إلى الأمام في مجال تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية. لديها القدرة على أن تصبح أداة لا تقدر بثمن لأي شخص يحتاج إلى إنشاء نص.

ينصب تركيز GPT-4 على توفير وظائف أكبر واستخدام أكثر فعالية للموارد. بدلا من الاعتماد على النماذج الكبيرة ، تم تحسينه لتحقيق أقصى استفادة من النماذج الأصغر. مع التحسين الكافي ، يمكن للنماذج الصغيرة مواكبة النماذج الأكبر بل وتجاوزها. علاوة على ذلك ، يسمح تنفيذ النماذج الأصغر بإنشاء حلول أكثر فعالية من حيث التكلفة وصديقة للبيئة.

كيف يعمل فهم اللغة الطبيعية (NLU)؟

ماذا يعني ذلك للمستخدمين والشركات؟

في حين أن مستخدم الإنترنت العادي قد لا يلاحظ الكثير من التغيير بعد تنفيذ GPT-4 ، إلا أنه سيغير الطريقة التي تعمل بها العديد من الشركات. سيكون GPT-4 قادرا على توليد كميات هائلة من المحتوى بسرعة عمياء ، مما يسمح للشركات بتشغيل جوانب مختلفة من أعمالها بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

تكتسب الشركات التي تحصل على GPT-4 القدرة على إنشاء المحتوى تلقائيا ، مما يوفر الوقت والمال مع زيادة وصولها. نظرا لأن التكنولوجيا يمكن أن تعمل مع أي نوع من النصوص ، فإن التطبيقات العملية ل GTP-4 لا حدود لها عمليا.

كيف يمكن أن تنمو أعمالي؟

يترجم تركيز GPT-4 على الوظائف إلى زيادة في الكفاءة التشغيلية. يمكن للشركات استخدام الذكاء الاصطناعي لرفع مستوى جهود دعم العملاء ، واستراتيجيات إنشاء المحتوى الخاصة بها ، وحتى لتحسين أنشطة المبيعات والتسويق.

يمكن GPT-4 الشركات من:

• إنشاء كميات كبيرة من المحتوى: تمكن نماذج اللغة المتقدمة من الجيل التالي الشركات من إنشاء محتوى عالي الجودة بوتيرة سريعة جدا. على سبيل المثال ، يمكن للشركة الاعتماد على الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى وسائط اجتماعية على أساس ثابت. يساعد هذا النشاط التجاري في الحفاظ على وجود جيد عبر الإنترنت دون الحاجة إلى التفكير فيه كثيرا.
• تعزيز قدرات دعم العملاء: تعد أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على إنتاج استجابات شبيهة بالبشر مفيدة بشكل لا يصدق لدعم العملاء. من خلال إنتاج ردود واضحة على استفسارات العملاء ، يمكن للحلول الذكاء الاصطناعي التعامل مع الغالبية العظمى من مواقف دعم العملاء الشائعة. يساعد هذا في تقليل كمية تذاكر الدعم مع تزويد العملاء أيضا بطريقة أكثر مباشرة للحصول على إجابات. ‍
• إضفاء الطابع الشخصي على تجربة التسويق: بفضل GPT-4 ، سيكون من الأسهل إنشاء محتوى إعلاني يلبي احتياجات التركيبة السكانية المتنوعة. يمكن الذكاء الاصطناعي إنشاء محتوى مستهدف وإعلانات أكثر صلة بالأشخاص الذين سيستهلكونها. يمكن أن تساعد هذه الإستراتيجية في زيادة معدلات التحويل بين مستخدمي الإنترنت.

ما هو تأثيره على إنشاء البرمجيات؟

من المتوقع أن يواصل GPT-4 تأثيره على صناعة تطوير البرمجيات. يمكن للمطورين توقع تلقي المساعدة من الذكاء الاصطناعي أثناء إنشاء التعليمات البرمجية للبرامج الجديدة لأتمتة الجزء الأكبر من مهام البرمجة اليدوية المتكررة.

ما هي أهمية GPT؟

في الختام ، يمثل GPT-3 و GPT-4 تطورات حاسمة في مجال نماذج اللغة. كان اعتماد GPT-3 في مجموعة متنوعة من التطبيقات دليلا على الاهتمام الشديد بالتكنولوجيا والإمكانات المستمرة لمستقبلها. على الرغم من عدم إصداره بعد ، من المتوقع أن يستفيد GPT-4 من التطورات الكبيرة التي ستجعل نماذج اللغة القوية هذه أكثر تنوعا. سيكون من الرائع أن نرى كيف تتطور هذه النماذج في المستقبل لأن لديها القدرة على تغيير جذري في كيفية تواصلنا مع الروبوتات وتفسير اللغة الطبيعية.

اكتشف التأثير الذي يمكن أن يحدثه روبوت الدردشة على عملك

‍