نظام الذكاء الاصطناعي ChatGpt
 |
| نظام الذكاء الاصطناعي ChatGpt |
ماهو الذكاء الإصطناعي
ChatGPT هو نظام يستند إلى تقنية معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي يُطلق عليه اسم "Generative Pre-trained Transformer" أو GPT. يتم تطويره من قبل شركة OpenAI. GPT هو عبارة عن نموذج ذكاء اصطناعي يعتمد على تقنية الشبكات العصبية العميقة، وتحديداً على معمارية Transformer.
تم تدريب نماذج GPT على كميات ضخمة من البيانات اللغوية من الإنترنت، وهي مصممة لفهم اللغة الطبيعية وإنتاج نصوص جديدة بناءً على السياق المقدم لها. في حالة ChatGPT، تم تدريبه على محادثات منتقاة من الإنترنت، ويمكن استخدامه لإجراء محادثات مع المستخدمين.
معالجة اللغة الطبيعية
معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing أو NLP) هي فرع من مجال الذكاء الاصطناعي يعنى بفهم ومعالجة اللغة الطبيعية التي يستخدمها البشر. الهدف من NLP هو تمكين الأنظمة الحاسوبية من التفاعل بشكل فعّال مع اللغة البشرية. إليك بعض المفاهيم الرئيسية في معالجة اللغة الطبيعية:
تحليل النص (Text Analysis):
تقسيم الجمل (Tokenization): تقسيم الجمل أو النص إلى وحدات أصغر مثل الكلمات أو الجمل.
تحديد أجزاء الكلام (Part-of-Speech Tagging): تحديد دور كل كلمة في الجملة، مثل اسم أو فعل.
فهم اللغة (Language Understanding):
استخراج المعنى (Semantic Analysis): فهم معنى الجمل والعبارات.
تعلم السياق (Contextual Understanding): فهم السياق الذي يحيط بكلمة أو جملة.
توليد النص (Text Generation):
إنشاء جمل ونصوص جديدة (Text Creation): إنشاء نصوص جديدة باستخدام نماذج توليد اللغة.
استخراج المعلومات (Information Extraction):
استخراج المعلومات الهامة من النصوص (Entity Recognition): تحديد الكيانات مثل الأشخاص أو الأماكن أو التواريخ.
ترجمة اللغات (Machine Translation):
ترجمة النص من لغة إلى أخرى باستخدام نماذج الترجمة الآلية.
التعلم الآلي في NLP (Machine Learning in NLP):
استخدام تقنيات التعلم الآلي لتدريب نماذج NLP على تحقيق مهام محددة.
معالجة اللغة الطبيعية التطبيقية:
تطبيق تقنيات NLP في مجالات مثل محركات البحث، مساعدي الصوت الذكية، تحليل ردود الفعل عبر وسائل التواصل الاجتماعي، والترجمة الآلية.مع تقدم التكنولوجيا، تطورت تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لتشمل تحسينات كبيرة في الأداء وقدرة النظم على التعامل مع التحديات اللغوية
انتاج النصوص
إنتاج النصوص بناءً على السياق المقدم يعتبر جزءًا مهمًا من تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي. تقنيات توليد النصوص تعتمد على نماذج تعلم عميق مثل النماذج المبنية على معمارية Transformer، وهي التي تستخدمها ChatGPT والنماذج الأخرى في هذا السياق.
الخطوات الرئيسية لإنتاج نص بناءً على السياق تتضمن:
تحليل السياق:
تحليل الجمل أو النصوص المقدمة للنموذج لفهم السياق.
تمثيل السياق:تمثيل السياق بشكل رقمي أو تمثيل وصفي يمكن فهمه من قبل النموذج.
توليد النص:
استخدام النموذج لتوليد النص الجديد بناءً على السياق المقدم.
تقنيات توليد اللغة تعتمد على الشبكات العصبية العميقة وتقنيات التعلم الآلي.
تحسين الإخراج:قد يتم تطبيق تقنيات لتحسين جودة النص المنتج، مثل تصفية الإخراج أو ضبط المعلمات.
التفاعل مع السياق الإضافي:في حالة الدردشة أو التفاعل المتكرر، يمكن أن يتم استخدام السياق السابق لتحسين الردود.من خلال تدريب هذه النماذج على مجموعات ضخمة من البيانات، يمكنها أن تكتسب فهماً عميقاً للسياق وتوليد نصوص طبيعية تبدو وكأنها منشورة بواسطة إنسان. ومع تقدم التقنيات، تزداد قدرة هذه النماذج على إنتاج نصوص جديدة بشكل دقيق
تقنية الشبكات العصبية العميقة
تقنية الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks أو DNNs) هي جزء من مجال التعلم العميق في مجال الذكاء الاصطناعي. يستند هذا النوع من الشبكات إلى مفهوم الشبكات العصبية، ولكن يتم توسيعها وتعميقها بشكل كبير للتعامل مع مجموعة واسعة من المهام التي تتطلب تمثيلات متقدمة وتفاعلات معقدة.بعض النقاط الرئيسية حول تقنية الشبكات العصبية العميقة تشمل:
التمثيل التسلسلي:يتيح تصميم الشبكات العميقة التمثيل التسلسلي للمعلومات، مما يسمح لها بفهم السياق والتفاعل بين العناصر المتعلقة في البيانات.
التعلم التمثيلي:تقوم الشبكات العميقة بتعلم تمثيلات متدرجة ومتقدمة للبيانات، مما يسمح لها بفهم وتمثيل البيانات بشكل أكثر فعالية.
الطبقات العميقة:تتألف هذه الشبكات من عدة طبقات (Layers)، حيث يتم استخدام تقنيات التعلم العميق لتدريب هذه الطبقات على التمثيلات المستوحاة من البيانات.
التعلم العميق:يعتمد على القدرة على تعلم تمثيلات متقدمة من البيانات باستخدام العديد من الطبقات. يستفيد التعلم العميق من تقنيات مثل تعلم الضغط التشابكي وتعلم البث المستمر.
تقنيات التعلم العميق:تشمل العديد من تقنيات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية العميقة التقليدية، والشبكات العصبية العميقة التقائية (Convolutional Neural Networks - CNNs) المستخدمة في مجال الرؤية الحاسوبية، والشبكات العصبية العميقة التلافيفية (Recurrent Neural Networks - RNNs) المستخدمة في مجال معالجة اللغة الطبيعية والتسلسلات.
تطبيقات واسعة:يستخدم التعلم العميق في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل التعرف على الصوت، والترجمة الآلية، وتصنيف الصور، والتعلم التعاوني، وتحليل النصوص.تقنية الشبكات العصبية العميقة قد أحدثت ثورة في مجال معالجة البيانات والتعلم الآلي، وقد أسهمت في تحقيق إنجازات كبيرة في مجالات متعددة.
معمارية Transformer
معمارية Transformer هي إحدى المعماريات الرئيسية في مجال التعلم العميق، وقد أثبتت نجاحاً كبيراً في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية والترجمة الآلية. تم تقديمها لأول مرة في البحث الذي نشره علماء الحوسبة في Google في ورقة علمية بعنوان "Attention is All You Need" من قبل Vaswani وآخرين في عام 2017.المعمارية Transformer تستند إلى فكرة "الانتباه" (Attention)، حيث تتيح للنماذج أن تركز على أجزاء مختلفة من الإدخال أثناء معالجتها. وفيما يلي بعض السمات الرئيسية لمعمارية Transformer:
الطبقات المتعددة:تتألف الشبكة من عدة طبقات متكررة، ويُعرف كل طبقة بالتحويل (Transformer layer).
الانتباه المتعدد:يعتمد الانتباه المتعدد (Multi-Head Attention) على فكرة تمكين النموذج من التركيز على مواقع متعددة في السياق. يسمح هذا بتمثيل أفضل للعلاقات البعيدة بين الكلمات.
تمثيل الموقع:تستخدم المعمارية تمثيل الموقع (Positional Encoding) لتزويد النموذج بمعلومات حول مواقع الكلمات في الجملة.
الشبكات العصبية العميقة:تحتوي المعمارية على شبكات عصبية عميقة في كل طبقة، مما يتيح للنموذج تعلم تمثيلات معقدة للبيانات.
التحويل التسلسلي:يستخدم النموذج التحويل التسلسلي (Sequential Transformation) لمعالجة السلاسل المتتالية مثل الجمل والترجمات.
التعلم الذاتي الشرطي (Self-Attention):يتيح التعلم الذاتي الشرطي للنموذج فهم العلاقات بين الكلمات في السياق بشكل مرن.تمثل معمارية Transformer تطوراً هاماً في مجال التعلم العميق، وتعتبر أساساً للعديد من النماذج الناجحة التي تستخدم في العديد من التطبيقات مثل GPT (Generative Pre-trained Transformer) وBERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)