هل سوف يقرب GPT-4 من ثورة حقيقية في مجال الذكاء الاصطناعي؟

لقد مر ما يقرب من ثلاث سنوات منذ إطلاق GPT-3 في مايو 2020. منذ ذلك الحين، حصل نموذج توليد النصوص بالذكاء الاصطناعي على الكثير من الاهتمام ل能力ه في إنشاء نصوص تبدو وكأنها كتبت بواسطة إنسان. الآن يبدو أن الجيل التالي من البرنامج، GPT-4، على وشك الظهور، مع تاريخ إطلاق متوقع في وقت ما من عام 2023.

على الرغم من التوقعات الكبيرة لهذا الخبر في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن التفاصيل حول GPT-4 كانت غامضة. لم تكشف OpenAI، الشركة وراء GPT-4، عن الكثير من المعلومات حول النموذج الجديد، مثل ميزاته أو قدراته. ومع ذلك، فإن التقدم الأخير في مجال الذكاء الاصطناعي، وخاصة فيما يتعلق بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، قد يقدم بعض الدلائل على ما يمكن توقعَه من GPT-4.

ما هو GPT؟

قبل النظر في التفاصيل، من المفيد أولاً تحديد أساس ما هو GPT. GPT هو اختصار للترجمة التحويلية المسبقة للتدريب ويشير إلى نموذج شبكة عصبونية глубينة مدرب على بيانات متاحة من الإنترنت لإنشاء كميات كبيرة من النصوص المولدة آليًا. GPT-3 هو الجيل الثالث من هذه التكنولوجيا ويعتبر واحدًا من أكثر نماذج توليد النصوص بالذكاء الاصطناعي تقدماً المتاحة حاليًا.

يمكن اعتبار GPT-3 كأنه يعمل قليلاً مثل المساعدين الصوتيين، مثل Siri أو Alexa، ولكن على نطاق أكبر بكثير. بدلاً من طلب Alexa تشغيل أغنيتك المفضلة أو كتابة نص بواسطة Siri، يمكنك طلب من GPT-3 كتابة كتاب إلكتروني كامل في بضع دقائق أو توليد 100 فكرة منشور على وسائل التواصل الاجتماعي في أقل من دقيقة. كل ما يحتاجه المستخدم هو تقديم سؤال، مثل “اكتب لي مقالًا بطول 500 كلمة عن أهمية الإبداع”. طالما كان السؤال واضحًا ومحددًا، يمكن لـGPT-3 كتابة أي شيء تطلبه.

منذ إطلاقه للجمهور، وجد GPT-3 العديد من التطبيقات التجارية. تستخدم الشركاته لتلخيص النصوص، وترجمة اللغة، وإنشاء الشفرة، وتأتمتة الكتابة على نطاق واسع.

然而، على الرغم من أن GPT-3 يعتبر بالتأكيد ممتازًا في قدرته على إنشاء نصوص تشبه النصوص المكتوبة بواسطة الإنسان، إلا أنه بعيد عن الكمال. تظهر المشاكل عندما يُطلب منه كتابة مقالات أطول، خاصة عندما يتعلق الأمر بمواضيع معقدة تتطلب رؤية. على سبيل المثال، قد يؤدي سؤال لتوليد شفرة كمبيوتر لموقع على الإنترنت إلى شفرة صحيحة ولكن غير ممتازة، لذلك لا يزال يتعين على المبرمج البشري إدخال التحسينات. هناك مشكلة مشابهة مع الوثائق النصية الكبيرة: كلما زادت كمية النص، زادت احتمالية حدوث أخطاء – أحيانًا مخزية – التي تحتاج إلى تصحيح بواسطة كاتب بشري.

ببساطة، GPT-3 ليس بديلاً كاملاً عن الكتاب أو المبرمجين البشر، ولا ينبغي اعتباره كذلك. بدلاً من ذلك، يجب اعتبار GPT-3 كمساعد كتابة، يمكنه أن يوفر للناس الكثير من الوقت عندما يحتاجون إلى توليد أفكار للمقالات أو المخطوطات الأولية للإعلانات أو البيانات الصحفية.

هل المعاملات الأكثر = أفضل؟

هناك شيء يجب فهمه حول نماذج الذكاء الاصطناعي، وهو كيفية استخدامها للمعاملات لتقديم التنبؤات. تعرف المعاملات في نموذج الذكاء الاصطناعي عملية التعلم وتوفر هيكلاً للخرج. تم استخدام عدد المعاملات في نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل عام كقياس للأداء. كلما زادت المعاملات، زادت قوة النموذج وسلاسته وقدرته على التنبؤ، على الأقل وفقًا لفرضية التوسيع.

على سبيل المثال، عندما تم إطلاق GPT-1 في عام 2018، كان لديه 117 مليون معامل. كان GPT-2، الذي تم إطلاقه بعد عام، يحتوي على 1.2 مليار معامل، بينما رفع GPT-3 عدد المعاملات إلى 175 مليار معامل. وفقًا لمقابلة أجريت في أغسطس 2021 مع مجلة Wired، أشار أندرو فельدمان، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Cerebras ، التي تتعاون مع OpenAI، إلى أن GPT-4 سيكون لديه حوالي 100 تريليون معامل. هذا سوف يجعل GPT-4 100 مرة أكثر قوة من GPT-3، وهو قفزة كمية في حجم المعاملات التي جعلت الكثير من الناس متحمسين.

然而، على الرغم من ادعاء فельدمان المثير، هناك أسباب وجيهة للتفكير في أن GPT-4 لن يكون لديه في الواقع 100 تريليون معامل. كلما زادت عدد المعاملات، زادت تكلفة نموذج التدريب والتطوير بسبب الكميات الهائلة من القوة الحاسوبية المطلوبة.

بالإضافة إلى ذلك، هناك عوامل أخرى أكثر من مجرد عدد المعاملات التي تحدد فعالية النموذج. khudra على سبيل المثال، نموذج Megatron-Turing NLG، وهو نموذج توليد نصوص تم بناؤه بواسطة Nvidia وMicrosoft، والذي يحتوي على أكثر من 500 مليار معامل. على الرغم من حجمه، لا يأتي MT-NLG حتى بالقرب من GPT-3 فيما يتعلق بالأداء. باختصار، الأكبر لا يعني بالضرورة الأفضل.

من المحتمل أن يكون GPT-4 لديه أكثر من معاملات GPT-3، لكن من غير المعروف ما إذا كان هذا الرقم سيكون أكبر بعشر مرات. بدلاً من ذلك، هناك إمكانيات أخرى مثيرة للاهتمام التي قد تكون OpenAI تتبعها، مثل نموذج أنحف يركز على التحسينات النوعية في تصميم الخوارزمية والتنسيق. من الصعب التنبؤ بالتأثير الدقيق لهذه التحسينات، لكن ما هو معروف هو أن نموذجًا منخفض الكثافة يمكن أن يقلل من تكاليف الحوسبة من خلال ما يسمى بالحساب الشرطي، أي أن ليس جميع المعاملات في نموذج الذكاء الاصطناعي ستكون نشطة في كل الوقت، وهو مشابه لطريقة عمل الخلايا العصبية في الدماغ البشري.

ماذا سوف يفعل GPT-4؟

حتى يعلن OpenAI عن بيان جديد أو يصدر GPT-4، نحن معرضون للتكهنات حول كيف سيكون مختلفًا عن GPT-3. بغض النظر، يمكننا إجراء بعض التنبؤات.

على الرغم من أن مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي هو متعدد الوسائط، من المحتمل أن يبقى GPT-4 نموذجًا للنص فقط. كبشر، نعيش في عالم متعدد الحواس الذي يحتوي على مدخلات صوتية ومرئية ونصية مختلفة. لذلك، من المحتمل أن ينتج تطوير الذكاء الاصطناعي نموذجًا متعدد الوسائط يمكنه دمج مجموعة متنوعة من المدخلات.

然而، نموذج متعدد الوسائط جيد هو أكثر صعوبة في التصميم من نموذج النص فقط. التكنولوجيا ليست موجودة بعد، واعتمادًا على ما نعرفه عن حدود حجم المعاملات، من المحتمل أن تركز OpenAI على توسيع نموذج النص فقط وتحسينه.

من المحتمل أيضًا أن يكون GPT-4 أقل اعتمادًا على التوجيه الدقيق. واحدة من عيوب GPT-3 هي أن التوجيهات النصية تحتاج إلى كتابة دقيقة للحصول على النتيجة المرغوبة. عندما لا يتم كتابة التوجيهات بدقة، يمكن أن تؤدي إلى مخرجات غير صحيحة أو سامة أو حتى تعكس آراء متطرفة. هذا جزء من ما يسمى “مشكلة التنسيق” ويشير إلى التحديات في إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي يفهم تمامًا نوايا المستخدم. بعبارة أخرى، نموذج الذكاء الاصطناعي لا يتماشى مع أهداف أو نوايا المستخدم. منذ أن يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام مجموعات بيانات من الإنترنت، من السهل أن تجد التحيزات البشرية والأكاذيب والتحيزات طريقها إلى مخرجات النص.

然而، هناك أسباب وجيهة للاعتقاد بأن المطورين يحرزون تقدمًا في حل مشكلة التنسيق. هذا التفاؤل يأتي من بعض الاكتشافات في تطوير InstructGPT، وهو إصدار أكثر تقدمًا من GPT-3 يتم تدريبه على التوجيهات البشرية لمتابعة الإرشادات ونوايا المستخدم أكثر دقة.

然而، يجب ملاحظة أن هذه الاختبارات أجريت فقط مع موظفي OpenAI، وهو مجموعة متجانسة قد لا تختلف كثيرًا في الجنس أو الدين أو الآراء السياسية. من المحتمل أن يخضع GPT-4 لتدريب أكثر تنوعًا سوف يحسن التنسيق لجميع المجموعات، على الرغم من أن مدى ذلك يبقى غير واضح.

هل سوف يُستبدل GPT-4 البشر؟

على الرغم من وعد GPT-4، فمن غير المحتمل أن يُستبدل تمامًا بالكتاب أو المبرمجين البشر. لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به حول كل شيء من تحسين المعاملات إلى الوسائط المتعددة إلى التنسيق. قد يمر الكثير من الوقت قبل أن نرى مولد نصوص يمكنه تحقيق فهم حقيقي للتعقيدات والدقة في التجربة الحقيقية.

مع ذلك، هناك أسباب وجيهة للاهتمام بالجديد في مجال GPT-4. تحسين المعاملات – بدلاً من مجرد نموها – قد يؤدي إلى نموذج ذكاء اصطناعي يمتلك قوة حاسوبية أكبر بكثير من سابقه. وسوف يؤدي تحسين التنسيق إلى جعل GPT-4 أكثر ملاءمة للمستخدم.

بالإضافة إلى ذلك، نحن ما زلنا في بداية تطوير واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. تُكتشف حاليًا حالات استخدام أكثر لأدوات التكنولوجيا، وعندما يكتسب الناس المزيد من الثقة والراحة باستخدام الذكاء الاصطناعي في مكان العمل، فمن المؤكد تقريبًا أننا سوف نشهد تبنيًا على نطاق واسع لأدوات الذكاء الاصطناعي عبر معظم قطاعات الأعمال في السنوات القادمة.