GPT-3 مقابل GPT-4 | ما الفرق؟

أحدثت نماذج المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) طفرة في عالم الذكاء الاصطناعي. وبفضل الأداء المحسّن مقارنةً بالبنى الحالية للشبكات العصبية والنطاق غير المسبوق، أحدثت نماذج معالجة اللغة هذه ثورة في الذكاء الاصطناعي القائم على اللغة الطبيعية.

يعد المحول التوليدي المسبق التدريب التوليدي 3 (GPT-3) والمحول التوليدي المسبق التدريب التوليدي 4 (GPT-4) من أحدث أدوات تطوير وتحسين الذكاء الاصطناعي (AI). GPT تم إصدار -3 في مايو 2020، ومن المتوقع إطلاق خليفته GPT-4 للجمهور في وقت ما في أوائل عام 2023. سيقدم كلاهما GPTs قدرات متقدمة لمعالجة اللغة الطبيعية، ولكن هناك بعض الاختلافات الكبيرة بينهما.

ما هو GPT ؟

المحول التوليدي المدرب مسبقًا (GPT ) هو بنية شبكة عصبية متطورة تستخدم لتدريب نماذج لغوية كبيرة (LLMs). وهو يستخدم كميات كبيرة من نصوص الإنترنت المتاحة للجمهور لمحاكاة التواصل البشري.

يمكن استخدام نموذج اللغة GPT لتوفير حلول الذكاء الاصطناعي التي تتعامل مع مهام التواصل المعقدة. وبفضل LLMs القائم على الموقع الإلكتروني GPT ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعامل مع عمليات مثل تلخيص النصوص والترجمة الآلية والتصنيف وتوليد الرموز. GPT يسمح أيضًا بإنشاء ذكاء اصطناعي للمحادثة قادر على الإجابة عن الأسئلة وتقديم رؤى قيمة حول المعلومات التي تعرضت لها النماذج.

ابدأ العمل على الذكاء الاصطناعي التخاطبي الخاص بك chatbot

GPT هو نموذج نصي فقط. يتيح التركيز على توليد النص فقط للذكاء الاصطناعي التنقل 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 سيستمر في هذا الاتجاه أو ما إذا كان سيكون شبكة عصبية متعددة الوسائط.

ما سبب أهمية GPT ؟

GPT يمثل ثورة في الطريقة التي يتم بها إنشاء المحتوى النصي المُنشأ بالذكاء الاصطناعي. GPT نماذج - مع معلمات تعلم تصل إلى مئات المليارات - ذكية بشكل لا يُصدق، وتتمتع بميزة كبيرة على جميع الإصدارات السابقة من النماذج اللغوية. 

استخدامات GPT

GPT يمكن تطبيقها على مجموعة واسعة من التطبيقات مثل:

• إنشاء المحتوى: من شعر القرن الثامن عشر 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 توليد نص طليق شبيه بالإنسان، سيكون GPT-4 قادرًا على إعادة تفسير أي نوع من المستندات النصية وتكوين ملخص بديهي لها بفضل قدرته على توليد نص طليق شبيه بالإنسان. وهذا مفيد لتكثيف أحجام طويلة من البيانات لجمع وتحليل الرؤى بشكل أكثر فعالية.
• الإجابة عن الأسئلة: تتمثل إحدى الكفاءات الرئيسية لبرنامج GPT في قدرته على فهم الكلام، بما في ذلك الأسئلة. بالإضافة إلى ذلك، يمكنه تقديم إجابات دقيقة أو توضيحات مفصّلة، حسب احتياجات المستخدم. وهذا يعني أنه يمكن تحسين وظائف خدمة العملاء والدعم الفني بشكل كبير من خلال الحلول التي تعمل بالطاقة GPT-4.
• الترجمة الآلية: تتسم مهام الترجمة اللغوية التي تتولاها البرمجيات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي GPT بالدقة والفورية. من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات كبيرة من المواد المترجمة بالفعل، يمكن تحسين دقتها وطلاقتها. في الواقع، يمكن لموقع GPT القيام بأكثر من مجرد الترجمة من لغة إلى أخرى. GPT يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي حتى أن تأخذ الخطاب القانوني وتحوله إلى لغة طبيعية بسيطة.
• الأمان المدعوم بالذكاء الاصطناعي: نظرًا لأن GPT الذكاء الاصطناعي قادر على التعرف على النصوص، يمكن استخدامه لتحديد أي شكل من أشكال اللغة. ويمكن استخدام هذه القدرة للتعرف على أنواع معينة من الاتصالات والإبلاغ عنها.
• الذكاء الاصطناعي للمحادثة: يمكن أن تصبح تقنية Chatbot المطورة باستخدام برنامج GPT ذكية بشكل لا يصدق. وهذا يسمح بإنشاء مساعدين افتراضيين للتعلم الآلي، قادرين على مساعدة المتخصصين في أداء مهامهم بغض النظر عن المجال الذي يعملون فيه. على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التخاطبي في مجال الرعاية الصحية لتحليل بيانات المرضى لاقتراح التشخيصات وخيارات العلاج.
• إنشاء التطبيقات: قد تصبح نماذج الذكاء الاصطناعي التي تشبهGPT قادرة على إنشاء تطبيقات وأدوات تخطيط بأقل قدر من الملاحظات البشرية. ومع استمرارها في التحسن، من الممكن أن تصبح قادرة على إنشاء المزيد من التعليمات البرمجية التي ينطوي عليها إنشاء المكونات الإضافية وأنواع أخرى من البرامج بمجرد وصف ما يريد المرء تحقيقه.

ما هي الاختلافات بين GPT-3 و GPT-4؟

GPT-4 يعد بتحقيق قفزة هائلة في الأداء مقارنةً بـ GPT-3 بما في ذلك تحسين في توليد النصوص التي تحاكي السلوك البشري وأنماط السرعة.

GPT-4 قادر على التعامل مع الترجمة اللغوية وتلخيص النصوص وغيرها من المهام بطريقة أكثر تنوعًا وقابلية للتكيف. ستكون البرامج المدربة من خلاله قادرة على استنتاج نوايا المستخدمين بدقة أعلى، حتى عندما يتداخل الخطأ البشري مع التعليمات.

المزيد من الطاقة على نطاق أصغر

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

تقوم بعض أحدث الحلول البرمجية اللغوية بتنفيذ نماذج كثيفة بشكل لا يصدق، حيث يصل حجمها إلى أكثر من ثلاثة أضعاف حجم GPT-3. ومع ذلك، فإن الحجم في حد ذاته لا يترجم بالضرورة إلى مستويات أداء أعلى. بل على العكس، يبدو أن النماذج الأصغر حجماً هي الطريقة الأكثر فعالية لتدريب الذكاء الرقمي. تقوم العديد من الشركات بالتحول نحو الأنظمة الأصغر وتستفيد من هذا التغيير. لا يقتصر الأمر على تحسين أدائها فحسب، بل يمكنها أيضًا 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.

ونتيجة لذلك، لا يحتاج GPT-4 إلى أن يكون أكبر بكثير من GPT-3 ليكون أكثر قوة. يعتمد تحسينه على تحسين متغيرات أخرى غير حجم النموذج - مثل البيانات عالية الجودة - على الرغم من أننا لن نتمكن من الحصول على الصورة الكاملة حتى يتم إصداره. يمكن تحقيق تطورات لا تصدق في جميع المعايير من خلال ضبط GPT-4 دقيقة قادرة على استخدام المجموعة الصحيحة من المعلمات الفائقة وأحجام النماذج المثلى وعدد دقيق من المعلمات.

ماذا يعني ذلك بالنسبة لنمذجة اللغة؟

GPT-4 قفزة هائلة إلى الأمام في مجال تكنولوجيا معالجة اللغات الطبيعية. ومن المحتمل أن تصبح أداة لا تقدر بثمن لأي شخص يحتاج إلى إنشاء نص.

ينصب تركيز GPT-4 على توفير وظائف أكبر واستخدام أكثر فعالية للموارد. فبدلاً من الاعتماد على النماذج الكبيرة، يتم تحسينها لتحقيق أقصى استفادة من النماذج الصغيرة. مع التحسين الكافي، يمكن للنماذج الصغيرة مواكبة النماذج الكبيرة بل والتفوق عليها. 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؟

على الرغم من أن مستخدم الإنترنت العادي قد لا يلاحظ الكثير من التغيير بعد تطبيق GPT-4، إلا أنه سيغير الطريقة التي تعمل بها العديد من الشركات. GPT سيكون -4 قادرًا على توليد كميات هائلة من المحتوى بسرعة فائقة، مما سيتيح للشركات تشغيل مختلف جوانب أعمالها بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

تكتسب الشركات التي تحصل على GPT-4 القدرة على إنشاء المحتوى تلقائيًا، مما يوفر الوقت والمال مع زيادة انتشارها. نظرًا لأن هذه التقنية يمكن أن تعمل مع أي نوع من النصوص، فإن التطبيقات العملية لـ GTP-4 لا حدود لها عمليًا.

كيف يمكن أن تنمو أعمالي؟

GPTيُترجم تركيز -4 على الوظائف إلى زيادة في الكفاءة التشغيلية. يمكن للشركات استخدام الذكاء الاصطناعي للارتقاء بجهود دعم العملاء، واستراتيجيات إنشاء المحتوى، وحتى لتحسين أنشطة المبيعات والتسويق.

GPT-4 يمكّن 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 مختلف الفئات السكانية. يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء محتوى وإعلانات مستهدفة أكثر ملاءمة للأشخاص الذين سيستهلكونها. يمكن أن تساعد هذه الاستراتيجية في زيادة معدلات التحويل بين المستخدمين عبر الإنترنت.

ما هو تأثيره على إنشاء البرمجيات؟

GPT-4 من المتوقع أن يستمر تأثيرها على صناعة تطوير البرمجيات. ويمكن للمطورين أن يتوقعوا الحصول على مساعدة من الذكاء الاصطناعي أثناء إنشاء التعليمات البرمجية للبرامج الجديدة لأتمتة الجزء الأكبر من مهام البرمجة اليدوية المتكررة.

ما هي أهمية GPT ؟

وختامًا، يمثل GPT-3 و GPT-4 تقدمًا حاسمًا في مجال النماذج اللغوية. GPT وقد كان اعتماد -3 -3 في مجموعة متنوعة من التطبيقات دليلاً على الاهتمام الشديد بهذه التقنية والإمكانات المستمرة لمستقبلها. وعلى الرغم من عدم إصداره بعد، من المتوقع أن يستفيد GPT-4 من التطورات الكبيرة التي ستجعل هذه النماذج اللغوية القوية أكثر تنوعًا. سيكون من الرائع أن نرى كيف ستتطور هذه النماذج في المستقبل لأنها تتمتع بالقدرة على إحداث تغيير جذري في كيفية تواصلنا مع الروبوتات وتفسير اللغة الطبيعية.

اكتشف التأثير الذي يمكن أن يحدثه موقع chatbot على عملك التجاري

‍