• صاحب المنشور: الهادي التونسي
  
  ملخص النقاش:
  

  في عالم الذكاء الاصطناعي، أحدثت مجموعة نماذج لغة Generative Pre-trained Transformer (GPT) ثورة في مجال معالجة اللغة الطبيعية. منذ الإصدار الأولي عام 2018 حتى أحدث نسخة لها وهي GPT-4, تطورت هذه النماذج بشكل كبير من حيث القوة والقدرة على فهم واستيعاب التعبيرات اللغوية المعقدة. هذا المقال يهدف إلى مقارنة النسخ الأصلية لهذه النماذج بكيفية أدائها وأهم التحديثات التي شهدتها خلال مسار تطورها.

مقدمة في نماذج GPT

بدأت رحلة GPT مع OpenAI عندما قدموا النموذج الأصلي العام 2018. كانت القدرة الرئيسية لهذا النموذج هي قدرته على توليد نصوص طويلة بناءً على بيانات التدريب الخاصة به. وقد تم تدريبه باستخدام تقنية "التعلم الخفيف"، مما يعني أنه يمكن استخدامه مباشرة بعد التدريب دون الحاجة لإعادة التدريب لكل مهمة جديدة. ولكن رغم قدراته الواعدة، واجه النموذج مشكلات متعددة متعلقة بالدقة والموضوعية.

الظهور والتقدم: GPT-2 و GPT-3

مع تصاعد الطلب على دقة أعلى ومزيدا من العمق الفكري، جاء ظهور GPT-2 في فبراير 2019 لتلبية تلك الاحتياجات. كان حجم البيانات المستخدمة في تدريب هذا النموذج أكبر بعشر مرات من سابقه، ما جعله قادراً على إنتاج نص أكثر تعقيدا وانتظاما. إضافة لذلك، أصبح بإمكانه التعامل بشكل أفضل مع المسائل المتعلقة بالأسلوب الصوتي والنغم اللغوي.

ثم جاء الفرع الأكبر والأكثر تقدماً حتى الآن وهو GPT-3 الذي صدر لأول مرة في يونيو 2020. هذا النموذج يحمل حوالي 175 مليار معلمة، مما يجعله أحد أكبر الشبكات العصبونية المصنفة حتى اليوم. لقد حققت زيادة كبيرة في الدقة والكفاءة مقارنة بسلفيهما. لكن أهم تحديث فيه ربما كان خاصية Auto-Regressive Language Modeling والتي سمحت له بتقديم جمل أو فقرات كاملة بناءً على جزء صغير من السياق فقط.

التحديات المستقبلية: نحو GPT-4 وما بعدها

رغم الجودة الهائلة لـGPT-3 ، مازالت هناك مجالات تحتاج تحسينًا. مثلاً، قد يعاني النموذج أحياناً عند التعامل مع المعلومات الجديدة خارج نطاق البيانات المدربة عليها أصلا. بالإضافة لذلك، فإن عملية التدريب تستلزم موارد هائلة بسبب كمية البيانات الضخمة اللازمة للحصول على نتائج دقيقة. بالتالي، سيكون التركيز مستقبلاً حول كيفية تحقيق نفس مستوى الأداء باستخدام موارد أقل وكيف يمكن لنماذج مثل GPT-4 المحافظة على رصانة النتائج أثناء مواجهة حالات غير مرئية سابقاً.

هذه المقارنة توضح كيف تطورت نماذج GPT عبر الزمن وتشير أيضاً إلى الاتجاهات المحتملة للتكنولوجيا في المستقبل.