المحول التوليدي المُدرب مسبقًا (GPT) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي يستخدم التعلم غير الخاضع للرقابة لفهم وإنشاء نص يشبه الإنسان. يتم تدريب نماذج GPT مسبقًا على كميات هائلة من البيانات النصية ويمكن ضبطها بدقة لمهام محددة مثل إنشاء النص والترجمة والتلخيص والإجابة على الأسئلة.
في سياق التعلم الآلي، وخاصة في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يمكن أن يكون المحول التوليدي المدرب مسبقًا أداة قيمة لمختلف المهام المتعلقة بالمحتوى. تتضمن هذه المهام على سبيل المثال لا الحصر:
1. إنشاء النص: يمكن لنماذج GPT إنشاء نص متماسك وذو صلة بالسياق بناءً على مطالبة معينة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لإنشاء المحتوى وروبوتات الدردشة وتطبيقات المساعدة في الكتابة.
2. ترجمة اللغة: يمكن ضبط نماذج GPT بشكل دقيق لمهام الترجمة، مما يمكنها من ترجمة النص من لغة إلى أخرى بدقة عالية.
3. تحليل المشاعر: من خلال تدريب نموذج GPT على البيانات المسماة بالمشاعر، يمكن استخدامه لتحليل المشاعر الخاصة بنص معين، وهو أمر مفيد لفهم تعليقات العملاء ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي وتحليل السوق.
4. تلخيص النص: يمكن لنماذج GPT إنشاء ملخصات موجزة لنصوص أطول، مما يجعلها مفيدة لاستخراج المعلومات الأساسية من المستندات أو المقالات أو التقارير.
5. أنظمة الإجابة على الأسئلة: يمكن ضبط نماذج GPT للإجابة على الأسئلة بناءً على سياق معين، مما يجعلها مناسبة لبناء أنظمة ذكية للإجابة على الأسئلة.
عند النظر في استخدام محول توليدي مُدرب مسبقًا للمهام المتعلقة بالمحتوى، من الضروري تقييم عوامل مثل حجم وجودة بيانات التدريب، والموارد الحسابية المطلوبة للتدريب والاستدلال، والمتطلبات المحددة للمهمة. في المتناول.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي الضبط الدقيق لنموذج GPT المُدرب مسبقًا على البيانات الخاصة بالمجال إلى تحسين أدائه بشكل كبير لمهام إنشاء المحتوى المتخصصة.
يمكن استخدام المحول التوليدي المُدرب مسبقًا بشكل فعال لمجموعة واسعة من المهام المتعلقة بالمحتوى في مجال التعلم الآلي، خاصة في مجال معالجة اللغة الطبيعية. ومن خلال الاستفادة من قوة النماذج المدربة مسبقًا وضبطها لمهام محددة، يمكن للمطورين والباحثين إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي متطورة تولد محتوى عالي الجودة يتمتع بطلاقة وتماسك أشبه بالإنسان.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ما هو تحويل النص إلى كلام (TTS) وكيف يعمل مع الذكاء الاصطناعي؟
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- ماذا تعني مجموعة البيانات الأكبر في الواقع؟
- ما هي بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
- ما هو التعلم المجمع؟
- ماذا لو لم تكن خوارزمية التعلم الآلي المختارة مناسبة وكيف يمكن التأكد من اختيار الخوارزمية الصحيحة؟
- هل يحتاج نموذج التعلم الآلي إلى الإشراف أثناء التدريب؟
- ما هي المعلمات الأساسية المستخدمة في الخوارزميات القائمة على الشبكة العصبية؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning