حتى إذا كنت تستخدمه بشكل يومي، فقد تكون لديك أسئلة حول كيفية ChatGPT يعمل.
دعونا نتعمق في كواليس أكثر برامج الذكاء الاصطناعي شهرة في العالم chatbot.
نظرة عامة على كيفية عمل ChatGPT
إذا كان لديك 20 ثانية فقط، فإليك كيفية عمل ChatGPT :
- أنت ترسل طلباً 'يرجى كتابة بريد إلكتروني
- ChatGPT تقسيم المدخلات إلى رموز للمعالجة.
- يستخدم البرمجة اللغوية العصبية لتحليل المدخلات وفهم السياق.
- يتنبأ بالكلمة التالية باستخدام الأنماط التي تعلمها من بيانات التدريب.
- يركز على الأجزاء الأكثر صلة بمدخلاتك (باستخدام آلية الانتباه).
- ChatGPT يُنشئ الرد الكامل، كلمة بكلمة، ويرسله إليك مرة أخرى.
هذه هي الخطوات الأساسية لكيفية تلقي ChatGPT الاستفسارات والرد عليها.
ال G-P-T في ChatGPT
يرمز GPT في ChatGPT إلى "المحول التوليدي المدرب مسبقاً". كل عنصر من هذه العناصر الثلاثة أساسي لفهم كيفية عمل ChatGPT .
التوليدية
ChatGPT هو نموذج ذكاء اصطناعي توليدي - يمكنه توليد النصوص والرموز والصور والصوت. ومن الأمثلة الأخرى على الذكاء الاصطناعي التوليدي أدوات توليد الصور مثل DALL-E أو مولدات الصوت.
التدريب المسبق
الجانب "المدرب مسبقًا" من ChatGPT هو السبب في أنه يبدو أنه يعرف كل شيء على الإنترنت. وقد تم تدريب نموذج GPT على مساحات كبيرة من البيانات في عملية تسمى "التعلم غير الخاضع للإشراف".
قبل ChatGPT ، كانت نماذج الذكاء الاصطناعي تُبنى باستخدام التعلّم تحت الإشراف - حيث كانت تُمنح مدخلات ومخرجات مصنفة بوضوح ويتم تعليمها لتعيين أحدهما للآخر. كانت هذه العملية بطيئة للغاية، حيث كان يجب تجميع مجموعات البيانات بواسطة البشر.
عندما تعرضت النماذج المبكرة GPT لمجموعات البيانات الكبيرة التي تم تدريبها عليها، استوعبت النماذج أنماط اللغة والمعنى السياقي من مجموعة واسعة من المصادر.
هذا هو السبب في أن ChatGPT هو معرفة عامة chatbot - فقد تم تدريبه بالفعل على مجموعة بيانات ضخمة قبل طرحه للجمهور.
يمكن للمستخدمين الذين يرغبون في زيادة تدريب محرك GPT - ليصبح متخصصًا في مهام معينة، مثل كتابة التقارير الخاصة بمؤسستك الفريدة - استخدام تقنيات لتخصيص LLMs.
المحول
المحولات هي نوع من هندسة الشبكات العصبية التي تم تقديمها في ورقة بحثية صدرت عام 2017 بعنوان "الانتباه هو كل ما تحتاجه" لفاسواني وآخرين. قبل المحولات، كانت النماذج مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) وشبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTM) تُستخدم عادةً لمعالجة تسلسلات النصوص.
تقوم شبكات RNNs وشبكات LSTM بقراءة مدخلات النص بالتتابع، بنفس الطريقة التي يقوم بها الإنسان. لكن البنية التحويلية قادرة على معالجة وتقييم كل كلمة في الجملة في نفس الوقت، مما يسمح لها بتسجيل بعض الكلمات على أنها أكثر صلة، حتى لو كانت في منتصف الجملة أو في نهايتها. يُعرف هذا بآلية الانتباه الذاتي.
خذ هذه الجملة: "لم يتسع القفص للفأر لأنه كان كبيراً جداً."
يمكن أن يسجل المحول كلمة "فأر" على أنها أكثر أهمية من كلمة "قفص"، ويحدد بشكل صحيح أن كلمة "هو" في الجملة تشير إلى الفأر.
لكن نموذجًا مثل شبكة RNN قد يفسر "هو" على أنه القفص، لأنه كان الاسم الذي تمت معالجته مؤخرًا.
يسمح جانب "المحول" لموقع ChatGPT بفهم السياق بشكل أفضل وإنتاج استجابات أكثر ذكاءً من سابقاتها.
معالجة اللغات الطبيعية
جزء مما يجعل ChatGPT يبدو وكأنه سحر هو أنه يستخدم معالجة اللغة الطبيعية. يمكنه الدردشة معنا ذهاباً وإياباً لأنه يستطيع معالجة اللغة البشرية الطبيعية ومن ثم فهمها.
ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر والبشر من خلال اللغة الطبيعية.
فهو يمكّن الآلات من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها بطريقة مفيدة وذات مغزى.
البرمجة اللغوية العصبية اللغوية العصبية مقابل البرمجة اللغوية اللغوية العصبية
البرمجة اللغوية العصبية مجال واسع يشمل العديد من التخصصات الفرعية، بما في ذلك فهم اللغة الطبيعية (NLU) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG).
البرمجة اللغوية العصبية هي المجال الشامل، في حين أن معالجة اللغات الطبيعية هي مجال شامل، بينما تعد معالجة اللغات الطبيعية وتوليدها مجالات متخصصة داخلها. وذلك لأن معالجة اللغة الطبيعية يجب أن تتضمن الفهم ثم التوليد أثناء المحادثة ذهابًا وإيابًا.
كيف تعمل البرمجة اللغوية العصبية اللغوية العصبية؟
تقوم NLU بتفكيك اللغة البشرية لتفسير معناها ومقصدها. إليك كيفية عملها خطوة بخطوة:
- تتم معالجة النص مسبقًا لإزالة العناصر غير الضرورية (مثل علامات الترقيم وكلمات التوقف).
- يحدد النظام المكونات الرئيسية مثل الكيانات والكلمات الرئيسية والعبارات من النص.
- يقوم بتحليل بنية الجملة لفهم العلاقات بين الكلمات والمفاهيم.
- يقوم نموذج NLU بتعيين العناصر المعترف بها إلى مقاصد أو أهداف محددة.
- يقوم محرك NLU بتحسين فهمه بناءً على السياق وسجل تفاعل المستخدم.
يوفر النظام مخرجات منظمة يمكن أن تؤدي إلى اتخاذ الإجراءات أو الاستجابات المناسبة.
عملية تدريب ChatGPT
ChatGPT من خلال عملية من خطوتين: التدريب المسبق والضبط الدقيق.
ما قبل التدريب
أولاً، يتعرض نموذج الذكاء الاصطناعي لكمية هائلة من البيانات النصية - من الكتب والمواقع الإلكترونية والملفات الأخرى.
أثناء التدريب المسبق، يتعلم النموذج التنبؤ بالكلمة التالية في الجملة، مما يساعده على فهم الأنماط في اللغة. فهو يبني بشكل أساسي فهمًا إحصائيًا للغة، مما يمكّنه من توليد نص يبدو متماسكًا.
الضبط الدقيق
بعد التدريب المسبق، يتم ضبط النموذج على مجموعات بيانات أكثر تحديدًا. بالنسبة إلى ChatGPT ، يتضمن ذلك مجموعات بيانات منسقة للمحادثات.
ويتضمن جزء أساسي من هذه الخطوة التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)، حيث يقوم المدربون البشريون بتصنيف استجابات النموذج. تساعد حلقة التغذية الراجعة هذه ChatGPT على تحسين قدرته على توليد استجابات مناسبة ومفيدة ودقيقة من حيث السياق.
المصطلحات الرئيسية لـ ChatGPT
التوكنات
وحدات النص (كلمات أو أجزاء من الكلمات) التي يعالجها النموذج. ChatGPTيتم ترميز المدخلات والمخرجات من أجل إجراء عملية حسابية فعالة.
التعلم بدون طلقة واحدة
قدرة النموذج على أداء المهام التي لم يتم تدريبه عليها تحديداً بالاعتماد على معرفته العامة.
يتضمن التعلّم بلقطة واحدة إعطاء النموذج مثالاً واحداً، بينما يتضمن التعلّم بلقطة واحدة إعطاء النموذج العديد من الأمثلة لكي يتعلم.
آلية الانتباه
مكون من مكونات نموذج المحول الذي يسمح له بالتركيز على أجزاء مختلفة من نص الإدخال عند توليد الاستجابات.
الهلوسة
"يهلوس" نموذج الذكاء الاصطناعي عندما يولد معلومات غير صحيحة أو غير منطقية. يمكن التخفيف من الهلوسة باستخدام استراتيجيات مثل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).
تسلسل التفكير المنطقي
طريقة تساعد النموذج على التفكير خطوة بخطوة، وتحسين قدرته على التعامل مع المطالبات أو المهام المعقدة.
بعض نماذج ChatGPT مجهزة تلقائيًا بهذه الاستراتيجية - مثل أحدث نماذجOpenAI o1. ولكن يمكنك أن تطلب من أي إصدار القيام باستراتيجية التفكير المتسلسل: فقط اطلب منه أن يشرح لك طريقة تفكيره خطوة بخطوة.
ما قبل التدريب
المرحلة الأولية التي يتم فيها تدريب النموذج على مجموعة بيانات ضخمة لتعلم الأنماط اللغوية قبل أن يتم ضبطه لمهام محددة.
الضبط الدقيق
عملية تحسين النموذج على مجموعة بيانات أو مهمة أضيق نطاقًا لتحسين أدائه في حالات استخدام محددة.
نافذة السياق
الحد الأقصى لمقدار النص المدخل الذي يمكن للنموذج أخذه بعين الاعتبار عند توليد استجابة.
تعني النافذة ذات السياق المنخفض أنه لا يمكنك إرسال تقرير طويل وطلب ملخص له - فالنموذج سيكون قد "نسي" بداية المستند.
كيفية تخصيص ChatGPT
هناك عدة طرق مختلفة لتخصيص وكلاء LLMs الأقوياء، مثل محرك GPT الذي يشغل ChatGPT. تخصيص وكيلLLM الخاص بك ليس صعباً كما قد تعتقد.
مخصص GPTs
OpenAI يسمح لمستخدميه بتخصيص GPTs حسب رغبتهم. يمكنك توجيه تعليمات مخصصة GPT لمساعدتك في تعلم قواعد لعبة لوحية معينة، أو تصميم ملصقات لفرقة روك ميتال أو تعليمك مفاهيم الذكاء الاصطناعي.
وكلاء الذكاء الاصطناعي المخصصين
مع التقدم في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، أصبح من السهل (ومجاناً) إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي خاصين بك LLM.
بدءاً من أدوات إنشاء التعليمات البرمجية المنخفضة السحب والإفلات وصولاً إلى أنظمة البرمجة المتقدمة، هناك منصات بناء ذكاء اصطناعي رائعة لأي حالة استخدام ومستوى مهارة.
يعني إنشاء وكيلك الخاص المدعوم من LLM أنه يمكنك تصميم مساعد ذكاء اصطناعي مخصص يقوم بجدولة اجتماعاتك وإنشاء تقارير المقاييس الأسبوعية الخاصة بك. أو يمكنك إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي لدعم العملاء يمكنك نشره على WhatsApp. لا يوجد نقص في الاحتمالات.
إنشاء Chatbot GPT مجاناً
ChatGPT هو محرك عام chatbot ، ولكن يمكنك استخدام محرك GPT القوي من OpenAI لبناء ذكاء اصطناعي مخصص خاص بك chatbot.
استفد من قوة أحدث LLMs مع خاصية chatbot.
Botpress هي منصة chatbot مرنة وقابلة للتمديد إلى ما لا نهاية للذكاء الاصطناعي . تتيح للمستخدمين إنشاء أي نوع من وكلاء الذكاء الاصطناعي أو chatbot لأي حالة استخدام.
ادمج chatbot الخاص بك مع أي منصة أو قناة، أو اختر من مكتبة التكامل المدمجة مسبقًا. ابدأ مع البرامج التعليمية من قناة يوتيوب Botpress أو مع الدورات التدريبية المجانية من Botpress Academy .
ابدأ البناء اليوم. إنه مجاني.
.svg)
