المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) والشبكات الخصومة التوليدية (GANs) هما نموذجان قويان للتعلم الآلي يستخدمان لتوليد اللغة الطبيعية وتوليد الصور على التوالي. ومع ذلك ، يستكشف الباحثون الآن إمكانية الجمع بين هذين النموذجين لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تقدمًا وابتكارًا. في هذه المقالة ، سوف نستكشف كيف يمكن أن تعمل GPT و GAN معًا وتطبيقاتهما المحتملة.
طريقة عمل GPT و GAN معًا وتطبيقاتهما المحتملة
- GPT هو نموذج لغوي تم تدريبه مسبقًا على كميات هائلة من البيانات النصية ، مما يسمح له بإنشاء استجابات لغة طبيعية عالية الجودة للمطالبات. من ناحية أخرى ، تعد شبكات GAN فئة من نماذج التعلم العميق التي تُستخدم لتوليد الصور عن طريق تدريب شبكتين عصبيتين ضد بعضهما البعض – مولد ومميز. ينشئ المولد صورًا جديدة ، بينما يحاول أداة التمييز بين الصور الحقيقية والمولدة. من خلال عملية التغذية الراجعة والتحسين المستمرة ، ينتج المولد صورًا واقعية بشكل متزايد.
- من خلال الجمع بين GPT و GANs ، يمكن للباحثين إنشاء نظام ذكاء اصطناعي يُنشئ أوصافًا نصية عالية الجودة للصور ، والتي يمكن استخدامها في تطبيقات مثل التسمية التوضيحية للصور ووصفها. يمكن لنموذج GPT إنشاء أوصاف باللغة الطبيعية للصور ، بينما يمكن لنموذج GANs إنشاء الصورة المقابلة بناءً على وصف النص. يمكن أن ينتج عن هذا المزيج من النماذج صورًا واقعية للغاية مع أوصاف مفصلة ودقيقة ، مما يجعلها خيارًا جذابًا للتطبيقات في مجالات مثل التجارة الإلكترونية والواقع الافتراضي والألعاب.
- هناك تطبيق محتمل آخر لـ GPT و GANs في مجال الكتابة الإبداعية. من خلال تدريب GPT على كميات كبيرة من البيانات النصية ، ثم دمجها مع نموذج GANs المُدرَّب على الأدب أو الشعر ، يمكن للباحثين إنشاء نظام ذكاء اصطناعي يمكنه إنشاء أجزاء كتابية إبداعية وجذابة للغاية. هذا لديه القدرة على إحداث ثورة في مجال الكتابة الإبداعية من خلال السماح للكتاب بتوليد الأفكار والحصول على الإلهام من المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.
