المحولات التوليدية المدربة مسبقًا ، أو GPT ، هي نموذج لغة حديث أحدث ثورة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في السنوات الأخيرة. إن تطوير GPT هو نتيجة عقود من البحث في البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي ، والتي بلغت ذروتها في اختراق في توليد اللغة.
كيف تم تطوير GPT
- يمكن إرجاع تاريخ تطوير GPT إلى أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، عندما بدأ الباحثون في تجربة نماذج الشبكات العصبية لمعالجة اللغة الطبيعية. كان أحد أقدم الإنجازات في هذا المجال هو تطوير الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لنمذجة اللغة ، والتي سمحت للنماذج بتوليد تنبؤات بناءً على سياق تسلسل معين من الكلمات.
- في عام 2014 ، قدم باحثون في Google بنية شبكة عصبية جديدة تسمى المحول ، والتي حلت محل الاتصالات المتكررة في شبكات RNN بآليات الانتباه الذاتي. مكنت هذه البنية النموذج من حضور جميع الكلمات في جملة في وقت واحد ، بدلاً من معالجتها واحدة تلو الأخرى. هذا جعل المحول أكثر كفاءة وأكثر فاعلية في نمذجة التبعيات طويلة المدى في اللغة.
- في عام 2018 ، قدم الباحثون في OpenAI الإصدار الأول من GPT ، والذي تم تدريبه مسبقًا على مجموعة ضخمة من البيانات النصية باستخدام بنية المحولات. كان هذا النموذج قادرًا على توليد لغة متماسكة وشبيهة بالبشر ، مما جعله طفرة كبيرة في توليد اللغة.
- في عام 2019 ، أصدرت شركة OpenAI نسخة أكبر وأكثر قوة من GPT ، تسمى GPT-2. تم تدريب هذا النموذج مسبقًا على مجموعة أكبر من البيانات النصية وكان قادرًا على توليد لغة معقدة للغاية ومقنعة. أثار إصدار GPT-2 اهتمامًا وجدلًا كبيرين ، حيث تم اعتباره قويًا جدًا ويحتمل أن يكون خطيرًا في الأيدي الخطأ.
- في عام 2020 ، أصدرت شركة OpenAI نسخة GPT-3 التي طال انتظارها ، والتي تعد أكبر وأقوى نسخة من النموذج حتى الآن. يحتوي GPT-3 على أكثر من 175 مليار معلمة ، مما يجعله أكبر نموذج لغة تم إنشاؤه على الإطلاق. هذا النموذج قادر على توليد لغة لا يمكن تمييزها تقريبًا عن الكتابة البشرية ، ولديه إمكانات كبيرة للتطبيقات في البرمجة اللغوية العصبية ، بما في ذلك إنشاء المحتوى وترجمة اللغة والمزيد.
