هل سوف يقرب GPT-4 من ثورة الحقيقية للذكاء الاصطناعي؟

لقد مر 거의 ثلاث سنوات منذ إطلاق GPT-3 في مايو 2020. منذ ذلك الحين، حصل نموذج توليد النصوص الذكية على الكثير من الاهتمام لقدرته على إنشاء نصوص تبدو وكأنها كتبت من قبل الإنسان. الآن يبدو أن التكرار التالي للبرنامج، GPT-4، على وشك الظهور، مع تاريخ إطلاق متوقع في وقت ما من عام 2023.

على الرغم من الطبيعة المتوقعة بشدة لهذا الخبر الذكاء الاصطناعي، فإن التفاصيل الدقيقة 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، قد تقدم التطورات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي، وخاصة فيما يتعلق بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، بعض الدلائل على ما يمكن توقعَه من GPT-4.

ما هو GPT؟

قبل الدخول في التفاصيل، من المفيد أولاً تحديد أساس لما هو GPT. يُشير GPT إلى Transformer المُعدّب التوليدي ويرجع إلى نموذج شبكة عصبونية глубينية يُدرّب على البيانات المتاحة من الإنترنت لإنشاء كميات كبيرة من النصوص المُولّدة بواسطة الآلة. GPT-3 هو الجيل الثالث من هذه التكنولوجيا ويعتبر واحدًا من أكثر نماذج توليد النصوص الذكية المتقدمة المتاحة حاليًا.

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

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

قال إن، على الرغم من أن GPT-3 لا شك فيه أنه ممتاز في قدرته على إنشاء نصوص قابلة للقراءة مثل الإنسان، إلا أنه بعيد عن الكمال. تحدث المشاكل عندما يتم الطلب منه كتابة قطع أطول، خاصة عندما يتعلق الأمر بمواضيع معقدة تتطلب رؤية. على سبيل المثال، قد يُرجع سؤال لتوليد شفرة حاسوبية لموقع ويب شفرة صحيحة ولكن غير مثالية، لذلك لا يزال هناك حاجة لمبرمج إنسان يدخل ويحسنها. إنها مشكلة مشابهة مع وثائق النصوص الكبيرة: كلما زادت حجم النص، زادت احتمالية حدوث أخطاء – أحيانًا مخزية – التي تحتاج إلى تصحيحها بواسطة كاتب إنسان.

ببساطة، GPT-3 ليس بديلاً كاملًا عن الكتاب أو المبرمجين البشر، ولا ينبغي اعتباره كذلك. بدلاً من ذلك، يجب اعتبار GPT-3 كمساعد كتابة، يمكنه أن يوفر على الناس الكثير من الوقت عندما يحتاجون إلى توليد أفكار منشورات على المدونة أو المخطوطات الأولية لنص الإعلانات أو البيانات الصحفية.

المعلمات الأكثر = أفضل؟

شيء واحد لفهمنا عن نماذج الذكاء الاصطناعي هو كيفية استخدامها للمعلمات لجعل التنبؤات. تعرف المعلمات نموذج الذكاء الاصطناعي عملية التعلم وتوفر هيكلاً للخرج. تم استخدام عدد المعلمات في نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل عام كmeasure للاداء. كلما زادت المعلمات، زادت قوة النموذج وسهولته وتنبؤه، على الأقل وفقًا لفرضية التوسيع.

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

ومع ذلك، على الرغم من المطالبة الكبيرة لفيلدمان، هناك أسباب جيدة للتفكير في أن GPT-4 لن يكون لديه في الواقع 100 تريليون معلمة. كلما زادت عدد المعلمات، زادت تكلفة نموذج أكثر تكلفة للتدريب والتعدين بسبب كميات هائلة من القدرة الحاسوبية المطلوبة.

بالإضافة إلى ذلك، هناك عوامل أكثر من مجرد عدد المعلمات التي تحدد فعالية نموذج. khwz على سبيل المثال، Megatron-Turing NLG، نموذج توليد نصوص بنيت بواسطة Nvidia و Microsoft، والذي لديه أكثر من 500 مليار معلمة. على الرغم من حجمه، لا يأتي MT-NLG حتى بالقرب من GPT-3 من حيث الأداء. باختصار، الأكبر لا يعني بالضرورة الأفضل.

من المحتمل أن يكون GPT-4 لديه أكثر المعلمات من GPT-3، لكن من غير المعروف ما إذا كان هذا الرقم سيكون أعلى بمقدار كبير. بدلاً من ذلك، هناك إمكانيات أخرى مثيرة للاهتمام التي من المحتمل أن تتبعها OpenAI، مثل نموذج أنحف يركز على التحسينات النوعية في تصميم الخوارزمية والتنسيق. التأثير الدقيق لهذه التحسينات صعب التنبؤ به، ولكن ما هو معروف هو أن نموذجًا ناقشًا يمكن أن يقلل من تكاليف الحوسبة من خلال ما يسمى الحساب الشرطي، أي أن ليس جميع المعلمات في نموذج الذكاء الاصطناعي ستكون تعمل دائمًا، وهو مشابه لطريقة عمل الخلايا العصبية في الدماغ البشري.

ماذا سوف يفعل GPT-4؟

حتى يصدر OpenAI بيانًا جديدًا أو حتى يصدر GPT-4، نحن متروك للاستspeculation حول كيف سيكون مختلفًا عن GPT-3. ومع ذلك، يمكننا أن نجعل بعض التنبؤات

على الرغم من أن مستقبل تطوير التعلم العميق للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، من المحتمل أن يبقى GPT-4 فقط للنص. كما نحن البشر، نعيش في عالم متعدد الحواس الذي يمتلئ بالمدخلات الصوتية والبصرية والنصية المختلفة. لذلك، من المحتمل أن ينتج تطوير الذكاء الاصطناعي في النهاية نموذجًا متعدد الوسائط يمكنه دمج مجموعة من المدخلات.

ومع ذلك، نموذج متعدد الوسائط جيد صعب التصميم أكثر من نموذج النص فقط. التكنولوجيا ليست موجودة بعد وقائمة على ما نعرفه عن حدود حجم المعلمة، من المحتمل أن تركز OpenAI على توسيع وتحسين نموذج النص فقط.

من المحتمل أيضًا أن يكون GPT-4 أقل اعتمادًا على التوجيه الدقيق. واحدة من عيوب GPT-3 هي أن النصوص يجب أن تكون مكتوبة بعناية لتحقيق النتيجة المرغوبة. عندما لا يتم كتابة النصوص بعناية، يمكنك أن تنتهي مع مخرجات غير صحيحة أو سامة أو حتى تعكس آراء متطرفة. هذا جزء من ما يسمى “مشكلة التنسيق” ويرجع إلى التحديات في إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي يفهم تمامًا نوايا المستخدم. في otras كلمات، نموذج الذكاء الاصطناعي لا يتماشى مع أهداف أو نوايا المستخدم. منذ نموذج الذكاء الاصطناعي يُدرّب باستخدام مجموعات بيانات النص من الإنترنت، من السهل جدًا أن تجد التحيزات البشرية والأكاذيب والتحيزات في مخرجات النص.

قال إن، على الرغم من ذلك، هناك أسباب جيدة للتفكير في أن المطورين يحرزون تقدمًا في حل مشكلة التنسيق. يأتي هذا التفاؤل من بعض الاختراقات في تطوير InstructGPT، نسخة أكثر تقدمًا من GPT-3 يتم تدريبها على ملاحظات الإنسان لتتبع الإرشادات ونوايا المستخدم أكثر دقة. وجد القضاة البشر أن InstructGPT كان أقل اعتمادًا على توجيه جيد مقارنةً بـ GPT-3.

ومع ذلك، يجب ملاحظة أن هذه الاختبارات تم إجراؤها فقط مع موظفي OpenAI، مجموعة متجانسة قد لا تختلف كثيرًا في الجنس أو الدين أو الآراء السياسية. من المحتمل أن يكون GPT-4 يخضع لتدريب أكثر تنوعًا سيحسن التنسيق لمختلف المجموعات، على الرغم من أن ذلك يبقى لم يُحدد.

هل سوف يُستبدل GPT-4 بالبشر؟

على الرغم من وعد GPT-4، من غير المحتمل أن يُستبدل تمامًا بضرورة الكتاب أو المبرمجين البشر. لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يجب القيام به حول كل شيء من تحسين المعلمات إلى الوسائط المتعددة إلى التنسيق. قد يكون من السنوات العديدة قبل أن نرى مولد نص يمكنه تحقيق فهم حقيقي للتعقيدات والدقة في التجربة الحقيقية.

ومع ذلك، هناك أسباب جيدة للاهتمام بالوصول إلى GPT-4. تحسين المعلمات – بدلاً من مجرد نمو المعلمات – سوف يؤدي إلى نموذج ذكاء اصطناعي لديه قدرة حاسوبية أكثر من سابقه. وسوف يُحسن التنسيق من GPT-4 ليجعله أكثر سهولة في الاستخدام.

بالإضافة إلى ذلك، ما زلنا في بداية تطوير واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. يتم اكتشاف المزيد من حالات استخدام التكنولوجيا، وكما يكتسب الناس المزيد من الثقة والراحة في استخدام الذكاء الاصطناعي في مكان العمل، من المؤكد تقريبًا أن نرى انتشارًا واسعًا لأدوات الذكاء الاصطناعي عبر hầu جميع قطاعات الأعمال في السنوات القليلة القادمة.