1. نظرة عامة على نماذج OpenAI
أصدرت OpenAI سلسلة من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تهدف إلى التعامل مع مستويات مختلفة من التعقيد في حل المشكلات. من سلسلة GPT لفهم وإنشاء اللغة الطبيعية أو الشفرة، إلى DALL·E لإنشاء وتحرير الصور، وكذلك TTS وWhisper لتحويل النص والكلام، فإن هذه النماذج لديها نقاط قوتها الخاصة وتغطي مجموعة واسعة من سيناريوهات التطبيق.
- GPT-4 وGPT-4 Turbo: يمثلان أحدث التقنيات في معالجة اللغة الطبيعية، قادران على أداء مهام معقدة بدقة وتوفير فهم عميق للغة الطبيعية.
- GPT-3.5: تحسين إضافي على GPT-3، مع التركيز على كفاءة تكلفة عالية مع قدرات قوية في إنشاء اللغة الطبيعية والشفرة.
- DALL·E: يستخدم تقنيات التعلم العميق المتقدمة لإنشاء صور واقعية.
- TTS: يحول النص إلى كلام، مناسب لمختلف التطبيقات التي تبحث عن إخراج صوتي.
- Whisper: نموذج متعدد الاستخدامات للتعرف على الكلام والترجمة (من الكلام إلى النص)، يدعم عدة لغات.
- Embeddings: يحول النص إلى تمثيلات رقمية، تستخدم على نطاق واسع في البحث، تجميع البيانات، أنظمة التوصية، وغيرها.
- الاعتدال: قادرة على كشف المحتوى الحساس في النصوص، مساعدة في الامتثال لسياسات الاستخدام.
يتم تحديث نماذج OpenAI بانتظام وفقًا لاحتياجات مختلفة وتوفير الإصدارات القديمة الثابتة للمطورين لضمان استمرارية التطبيق.
2. نموذج GPT-4 وGPT-4 Turbo
GPT-4 هو نموذج كبير متعدد الوسائط يقبل ليس فقط إدخال النص ولكن أيضًا يعالج الإدخال من الصور ويخرج النص. يتفوق GPT-4 في مجموعة واسعة من المعرفة الشائعة والاستدلال العميق، مع دقة أعلى من أي نموذج سابق.
قدم GPT-4 Turbo تحسينات في التعامل مع "السلوك الكسول"، بمعنى عندما يفشل النموذج في إكمال مهمة. بالإضافة إلى ذلك، يدعم GPT-4 ميزات متقدمة أكثر مثل:
- قدرة اتباع التعليمات المحسنة
- وضع JSON
- النواتج القابلة للتكرار
- دعوات وظيفية متوازية
بالنسبة للتطبيقات التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات وتعليمات معقدة، يوفر GPT-4 نافذة سياقية ضخمة تحتوي على 128,000 رمز، مما يمنحه ميزة طبيعية في معالجة نصوص طويلة متسقة.
3. نموذج GPT-3.5
نموذج GPT-3.5 هو نموذج فعال من حيث التكلفة بامتياز مع القدرة على فهم وتوليد اللغة الطبيعية أو الشفرة. GPT-3.5 Turbo هو النسخة المحسنة من GPT-3.5، مصممة خصيصًا لتحسين الدردشة، بالإضافة إلى أدائها الجيد في إكمال المهام التقليدية.
بالنسبة لمعظم المهام الأساسية، ليست الفارق كبيرًا بين نماذج GPT-4 وGPT-3.5. ومع ذلك، في سيناريوهات الاستدلال الأكثر تعقيدًا، تفوق قدرات GPT-4 بشكل كبير تلك التابعة لـ GPT-3.5 وأجدادها.
4. نموذج إنشاء الصور DALL·E
DALL·E هي تقنية مبتكرة أخرى من OpenAI التي يمكنها إنشاء صور واقعية بناءً على وصف اللغة الطبيعية. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين طلب منها إنشاء "أخطبوط يرتدي بدلة فضائية"، وستقوم DALL·E بإنشاء صورة تتناسب مع الوصف.
5. نماذج تحويل النص إلى كلام (TTS)
تحويل النص إلى كلام (TTS) هي تقنية تحول المعلومات النصية إلى لغة محكية، ولها تطبيقات كبيرة في مختلف السيناريوهات مثل مساعدة الأشخاص المكفوفين بصريًا في القراءة، وتمكين الردود الذكية للمساعدات الذكية، والإشعارات الصوتية الآلية.
تقدم OpenAI نوعين من نماذج TTS — tts-1 و tts-1-hd. من بينهما، يتم تحسين tts-1 لسيناريوهات التحويل الفوري من النص إلى كلام، بسرعة أسرع، في حين يتم تحسين tts-1-hd لنوعية أعلى وهو أكثر مناسبة للسيناريوهات ذات الطلبات المرتفعة لجودة الصوت.
6. نموذج التعرف على الكلام Whisper
Whisper هو نموذج متعدد الاستخدامات للتعرف على الكلام (من الكلام إلى النص) المدرب على التعرف على الكلام بعدة لغات، مع قدرات للترجمة الصوتية والتعرف على اللغة. يتم تدريب Whisper باستخدام مجموعات بيانات كبيرة متنوعة لتحقيق تطبيقات واسعة النطاق.
ميزات نموذج Whisper
- تعرف الكلام بدقة عالية.
- دعم لترجمة الكلام في عدة لغات.
- قدرات التعرف على اللغة.
7. نموذج تضمين النصوص Embeddings
يمكن لنموذج تضمين النص تحويل النص إلى أشكال رقمية، مما يتيح حساب الارتباط بين النصوص. يستخدم على نطاق واسع في البحث والتجميع وأنظمة التوصية وكشف الشذوذ ومهام التصنيف، وغيرها.
8. نموذج مراجعة المحتوى Moderation
يمكن لنموذج مراجعة المحتوى التحقق مما إذا كان المحتوى يتوافق مع سياسات الاستخدام لدى OpenAI، عبر تحديد بشكل تلقائي مختلف أنواع المحتوى الحساس، ومساعدة في الحفاظ على معايير المجتمع.