1. مفهوم النماذج
في مجال الذكاء الاصطناعي، "النموذج" يشير عادة إلى نموذج حسابي، وهو تمثيل مجرد للأحداث أو البيانات الحقيقية. في تعلم الآلة والتعلم العميق، تحدد النماذج أنماطًا في البيانات وتستخدم هذه الأنماط لتوقع سلوك أو اتجاهات البيانات الجديدة. أهمية النموذج حاسمة، حيث أنه يؤثر مباشرة على أداء ودقة الأنظمة الذكية.
النموذج = بيانات + هيكل + خوارزمية التعلم
تكشف هذه الصيغة أن النموذج يتكون من ثلاث مكونات أساسية: البيانات (حيث يتعلم منها)، الهيكل (تكوينه الداخلي)، وخوارزمية التعلم (كيفية تعلمه من البيانات). دمج هذه العناصر الثلاث يمكن أن يطور نماذج قادرة على القيام بمهام معقدة، مثل التعرف على الصور وترجمة اللغة.
في علم الحاسوب، الوظيفة هي كتلة شفرة تقوم بتغليف سلسلة من العمليات. تقبل معلمات الإدخال، تعالجها، وتنتج إخراجًا. بالطريقة نفسها، يمكننا أن نفكر في نماذج OpenAI كنوع خاص من "الوظيفة". يمكن رؤية هذه النماذج، مثل GPT-4، على أنها وظائف خاصة بمدخلات (مؤشرات) ومخارج (ردود). يقدم المطورون المدخلات، ويقوم النموذج، المدرب على كمية هائلة من البيانات، بمعالجة معلومات الإدخال باستخدام خوارزميات معقدة وإرجاع إخراج ذو صلة عالية.
2. نموذج توليد النصوص (GPT)
2.1 مقدمة في نموذج GPT
نموذج GPT هو نموذج توليد نصوص ممثل يطوره OpenAI، وأشهرها GPT-4 وGPT-3.5. يمكن لهذه النماذج، المدربة على كميات هائلة من البيانات، فهم اللغة الطبيعية وحتى المستندات الرسمية. عند استخدام مثل هذا النموذج، نقدم له "مؤشر"، ويقوم بتوليد النصوص بناءً على هذا المؤشر. على سبيل المثال، عندما تسأل GPT-4 سؤالًا، سيحاول تقديم إجابة دقيقة ومفيدة.
2.2 تطبيقات نموذج GPT
يمكن تطبيق نموذج GPT على مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك ولكن لا تقتصر على:
- توليد المحتوى: إنشاء مقالات الأخبار تلقائيًا، ومشاركات المدونات، وأي نوع من المحتوى الأصلي.
- تلخيص: إنتاج ملخصات موجزة للمقالات، والتقارير، أو النصوص الطويلة.
- المحادثات: محاكاة الدردشة، وتقديم الدعم للعملاء، أو المشاركة في استشارات افتراضية.
3. المساعدين
تشير المساعدين عادة إلى الكيانات التي يمكنها القيام بمهام نيابة عن المستخدمين. في واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ OpenAI، يعمل هؤلاء المساعدين بواسطة نماذج لغوية كبيرة مثل GPT-4. تعتمد المهام التي يقوم بها المساعدين على التعليمات المضمنة في نافذة سياق النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمساعدين غالبًا الوصول إلى أدوات تمكنهم من تنفيذ مهام أكثر تعقيدًا، مثل تشغيل الشفرة أو استرداد المعلومات من الملفات.
على سبيل المثال، يمكنك تصميم مساعد للرد تلقائيًا على الأسئلة المتكررة في خدمة العملاء، أو لتلخيص النقاط الرئيسية لتقرير طويل بالنسبة لك. يمكن أن يعزز استخدام المساعدين كفاءة العمل بشكل كبير، مما يتيح للبشر التركيز على المهام الأكثر إبداعًا واستراتيجية.
import openai
openai.api_key = 'Your API key'
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-004", # استخدام إصدار من نموذج GPT-4 هنا
prompt="هذا مثال بسيط لتوضيح كيفية استخدام مساعد. هل يمكنك مساعدتي في تلخيص النقطة الرئيسية للفقرة التالية؟ 'في سوق اليوم، تعدد الاستثمارات جزءًا مهمًا من التخطيط المالي، ويمكن أن توازن توزيع الأصول عبر الأسواق المختلفة المخاطر والعائد بفعالية.'",
max_tokens=150
)
print(response.choices[0].text.strip())
في هذا المثال، نقوم بالاستدعاء لإصدار من واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ OpenAI وتصميم مؤشر بسيط لتمكين المساعد من تلخيص المحتوى الرئيسي لفقرة نصية بالنسبة لنا. في الممارسة العملية، يمكن توسيع هذه الوظيفة إلى مهام معالجة النصوص المختلفة مثل الكتابة، والتحرير، والترجمة، وغيرها.
4. التضمينات
تشير التضمينات إلى تحويل البيانات (مثل قطعة نص) إلى تمثيل بياني بصورة ناقلة، بهدف الحفاظ على الجوانب الدلالية والميزات الخاصة بالبيانات. من خلال التضمينات، ستكون البلوكات البيانية ذات المحتوى المماثل أقرب إلى بعضها البعض في الفضاء البياني. توفر OpenAI نموذج تضمين نصي يمكنه أخذ سلسلة نصية كإدخال وتوليد متجه تضمين كإخراج. التضمينات مفيدة للغاية في المهام مثل البحث، التجميع، أنظمة التوصية، اكتشاف الشوائب، والتصنيف.
على سبيل المثال، يمكننا استخدام التضمينات لتحسين نظام التوصية. يمكن للنظام أن يجد العناصر الأكثر تطابقًا من خلال مقارنة المسافة بين متجهات التضمين لأوصاف إدخال المستخدم وأوصاف العناصر.
عادةً ما يتم تطبيق التضمينات في السيناريوهات التالية:
- استرجاع المعلومات (البحث): مقارنة التضمينات لمستندات مختلفة للعثور على الوثائق الأكثر صلة لاستعلام.
- تجميع النصوص: تجميع الوثائق أو مقاطع النص بناءً على المحتوى أو الشبه الدلالي.
- أنظمة التوصية: تحليل سلوك المستخدم والتفضيلات للعثور على العناصر أو المحتوى المثيرة بالمقارنة بالتضمينات.
- اكتشاف الشوائب: تحديد نقاط البيانات غير المعتادة في الفضاء البياني، مما قد يشير إلى أخطاء أو اكتشافات مهمة.
- التصنيف: بعد تضمين الوثائق إلى متجهات، يمكن استخدام نماذج التصنيف للتعلم الآلي مثل دعم نظام التصنيف البياني أو الشبكات العصبية لمهام التصنيف.
تقنية التضمين هي مفهوم أساسي في مجالات معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي، خاصة عند التعامل مع بيانات نصية ذات مقياس كبير، حيث يقلل بشكل فعال من الأبعاد ويستخرج معلومات السمات المفيدة.
5. الرموز
تلعب الرموز دورًا حاسمًا في نماذج معالجة اللغة الطبيعية. بإختصار، الرموز هي الوحدات الأساسية التي تقوم النموذج بمعالجة المعلومات النصية وفهمها. في نماذج OpenAI، تمثل الرموز عادة سلاسل الأحرف الشائعة. على سبيل المثال، يمكن تجزئة كلمة "كمبيوتر" إلى رمزين: "كومب" و "يوتر". يُطلق على هذه العملية اسم "توکينة".
في تطبيقات OpenAI، يتم أيضًا فحص الفواتير للنموذج استنادًا إلى الرموز. يتم حساب تكلفة كل طلب استنادًا إلى عدد الرموز المعالجة - أي عدد الرموز الإجمالي في النص المشجع والنص المولد. وهذا يعني أن كلما طلب النص أطول، كلما استهلك المزيد من الرموز، وبالتالي زادت التكلفة.
6. ضبط النموذج
6.1 نظرة عامة على ضبط النموذج
الضبط النموذجي هو استراتيجية شائعة في مجال التعلم العميق. في التطبيقات القائمة على نماذج GPT، الضبط الدقيق يعني التدريب الإضافي على النموذج الأصلي، لكن باستخدام مجموعات بيانات محددة لتكييف النموذج بشكل أفضل لبعض المهام أو احتياجات المجال.
6.2 لماذا نحتاج إلى الضبط الدقيق؟
على الرغم من أن نموذج GPT الذي توفره OpenAI متعدد الاستخدامات وقادر على التعامل مع مختلف المهام النصية، قد لا تكون أداؤه مرضٍ في سيناريوهات معينة. على سبيل المثال، قد ترغب الشركة في أتمتة الردود على رسائل البريد الإلكتروني، ولكن قد لا يفهم النموذج القياسي بشكل كامل المصطلحات المهنية في الصناعة أو يتنبأ باستفسارات العملاء المحددة.
في مثل هذه الحالات، يمكن للشركة من خلال الضبط الدقيق، تدريب النموذج باستخدام البيانات البريدية المجمعة. نتيجة لذلك، يمكن للنموذج أن يتعلم تمثيل أسلوب الشركة بشكل أفضل في الرد على رسائل البريد الإلكتروني، ويظهر دقة وكفاءة أعلى عند التعامل مع قضايا مماثلة. هذا هو مغزى الضبط الدقيق - تخصيص النموذج لتقديم نتائج أكثر دقة وأعلى جودة.