المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) هي نموذج لغة ذكاء اصطناعي يمكنه إنشاء لغة متماسكة وذات مغزى. يستخدم بنية التعلم العميق التي أحدثت ثورة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) من خلال القدرة على فهم سياق النص وإنشاء لغة متماسكة وذات صلة بالمدخلات المحددة.
كيف تنشيء GPT لغة متماسكة وذات مغزى
- تنشئ GPT اللغة باستخدام تقنية تسمى الانحدار التلقائي ، حيث تتنبأ بالكلمة التالية في الجملة بناءً على الكلمات السابقة. يقوم بذلك عن طريق استخدام آلية الانتباه الذاتي التي تسمح له بالحضور إلى أجزاء مختلفة من نص الإدخال وإنشاء روابط بينها.
- آلية الانتباه الذاتي هي ميزة أساسية في GPT تساعدها على إنشاء لغة متماسكة وذات مغزى. إنه يعمل عن طريق السماح للنموذج بالحضور إلى أجزاء مختلفة من نص الإدخال وتحديد العلاقات بينها. يمكّن هذا النموذج من إنشاء سياق للغة التي يولدها وإنشاء لغة ذات صلة بنص الإدخال.
- ميزة أخرى مهمة في بنية GPT هي استخدامها لنموذج المحولات. يستخدم هذا النموذج بنية وحدة فك التشفير التي تمكن النموذج من ترميز نص الإدخال وإنشاء نص جديد بناءً على هذا الترميز. يستخدم نموذج المحول أيضًا الانتباه متعدد الرؤوس للسماح للنموذج بالحضور إلى أجزاء متعددة من نص الإدخال في وقت واحد ، مما يساعد على إنشاء اتصالات بين أجزاء مختلفة من النص.
- يلعب نص الإدخال دورًا مهمًا في إنشاء لغة GPT. يعتمد النموذج على مجموعة كبيرة من النصوص لتوليد لغة متماسكة وذات مغزى. كلما كانت مجموعة النصوص أكبر وأكثر تنوعًا ، كان بإمكان النموذج إنشاء لغة أفضل. هذا لأن النموذج يتعلم التعرف على الأنماط والعلاقات بين أجزاء مختلفة من النص واستخدام تلك المعرفة لتوليد لغة ذات صلة وذات مغزى.
