تعد نماذج GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا) فئة من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تختلف اختلافًا جوهريًا عن نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى. فيما يلي بعض الاختلافات الرئيسية بين نماذج GPT ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى.
كيف تختلف GPT عن نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى
- الهندسة المعمارية: تستخدم نماذج GPT بنية قائمة على المحولات ، والتي تختلف عن بنية الشبكة العصبية التقليدية التي تستخدمها نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى. تم تصميم المحولات لمعالجة البيانات المتسلسلة ، مما يجعلها مناسبة تمامًا لمهام معالجة اللغة الطبيعية مثل إنشاء النص وتحليل المشاعر. في المقابل ، تم تصميم نماذج أخرى للذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) لمهام معالجة الصور والكلام.
- التدريب المسبق: تم تدريب نماذج GPT مسبقًا على كميات هائلة من البيانات النصية باستخدام تقنيات التعلم غير الخاضعة للإشراف. يتيح هذا التدريب المسبق للنموذج تعلم أنماط اللغة العامة وبناء الجملة ، والتي يمكن ضبطها لمهام معالجة لغة طبيعية محددة مثل ترجمة اللغة أو تصنيف النص. في المقابل ، غالبًا ما تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى كميات كبيرة من البيانات المصنفة للتعلم تحت الإشراف.
- تعلم النقل: تستخدم نماذج GPT التعلم عن طريق النقل ، مما يعني أنه يمكن ضبط النموذج المدرب مسبقًا بشكل دقيق لمهام معالجة اللغة الطبيعية المحددة مع الحد الأدنى من بيانات التدريب الإضافية. هذا يجعل نماذج GPT مرنة وقابلة للتكيف بدرجة عالية ، مما يسمح لها بأداء جيد في مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية. في المقابل ، غالبًا ما تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى كميات كبيرة من بيانات التدريب المسمى لكل مهمة محددة.
- النطاق: تم تصميم نماذج GPT لتلائم الأحجام الضخمة ، حيث أصبحت النماذج التي تحتوي على مليارات من المعلمات شائعة بشكل متزايد. تسمح قابلية التوسع هذه لنماذج GPT بالتعامل مع مهام معالجة اللغة الطبيعية المعقدة التي سيكون من الصعب أو المستحيل على نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى تنفيذها. في المقابل ، غالبًا ما تكافح نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى للتعامل مع المهام التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات أو الأنماط المعقدة.
