تطور نماذج اللغة: من ELIZA إلى GPT-4

مقدمة: كيف بدأت السيارات في "التحدث" مع الناس

اللغة هي الفرق الرئيسي بين الشخص وأشكال الحياة الأخرى. إنها ليست مجرد وسيلة للتواصل ، ولكنها أيضًا أداة للتفكير والتحليل والخلق. ليس من المستغرب أن تكون اللغة التي أصبحت أول "جبهة" لتطوير الذكاء الاصطناعي. مرة أخرى في منتصف القرن العشرين ، بدأ العلماء في طرح السؤال: هل يمكن للآلة أن تفهم وتنتج خطابًا بشريًا؟

منذ ذلك الحين ، مرت المسار من روبوتات الدردشة البدائية إلى نماذج اللغة الحديثة تطورًا كبيرًا. لقد شهدنا قفزة تكنولوجية حقيقية: من القوالب التي تم وصفها مسبقًا - إلى مليارات المعلمات ، من السيناريوهات المحدودة بدقة - إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي ، القادر على كتابة الشعر ، وإجراء الحوارات وحتى التفكير. هذه المقالة هي رحلة تاريخية من خلال المعالم الرئيسية في تطوير نماذج اللغة والمهندسين المعماريين والقدرات والخرقات المستقبلية.

الموجة الأولى: من إليزا إلى أنظمة قاعدة القواعد

إليزا (1966): التحدث مع "المعالج النفسي"

كانت إليزا ، التي طورها جوزيف ويسنباوم في معهد ماساتشوستس التكنولوجي ، أول برنامج قام بتقليد المحادثة الإنسانية. كانت عبارة عن chatbot بسيطة مبنية تحليل القالب . استبدلت إليزا الكلمات الرئيسية من إدخال المستخدم إلى عبارات مسبقة ، مما يخلق وهم حوار ذي معنى.

مثال على الحوار مع إليزا:

- أنا مستاء.
- لماذا أنت حزين؟

على الرغم من أن البرنامج لم "يفهم" معنى الكلمات ، فقد أثار إعجاب إليزا الحوار ، الذي أصبح نقطة الانطلاق في تطوير معالجة اللغة الطبيعية (NLP).

نظام القاعدة (1970-1980s)

كانت الخطوة التالية هي أنظمة الخبراء على أساس قواعد . لقد استخدموا التعليمات المسبقة مسبقًا: "إذا رأيت هذه الكلمة ، فقل ذلك." كانت هذه الأنظمة هشة ومحدودة. لا يمكن تحجيمها ، ولم "يدرسوا" - يعتمد سلوكهم تمامًا على مجموعة القواعد التي أنشأها الإنسان.

ظهور النماذج الإحصائية

نماذج N-Gram: بدء التدريب على البيانات

في التسعينيات ، ظهر نهج جديد: نمذجة اللغة الإحصائية . بدلاً من القواعد ، بدأت الأنظمة تعتمد على احتمال الكلمات في النصوص الحقيقية.

مبدأ نماذج n-gram: توقع الكلمة التالية بناءً على السابق ن كلمات. على سبيل المثال ، إذا حدث ذلك في كثير من الأحيان "أريد أن أشرب" ، فإن النموذج سيتنبأ "بالشراب" باحتمال كبير بعد "أريد".

لقد كانت خطوة كبيرة إلى الأمام - بدأت النماذج في الاستخدام بيانات بدلا من القواعد القاسية. ومع ذلك ، ما زالوا لا يعرفون كيفية فهم المعنى أو السياق خارج كلمات قليلة.

IBM Watson والنجاحات الأولى

أصبح مشروع Watson من IBM (2011) حدثًا تاريخيًا. فاز النظام باللعبة التلفزيونية للخطر! ، باستخدام صفائف البيانات وخوارزميات تحليل اللغة المعقدة. على الرغم من النجاح ، كان واتسون لا يزال نظامًا ضخمًا ومتخصصًا للغاية.

التدريب العميق والنمو المتفجر للفرص

العروض اللفظية: Word2Vec و Glove

في 2013-2014 ، ظهرت النماذج تخصيص الكلمات . بدأت الكلمة لا يتم تقديمها ككيان منفصل ، ولكن كما نقطة متعددة الأبعاد .

سمح Word2Vec (Google) و Glove (Stanford) بفهم ذلك:

الملك - رجل + امرأة = ملكة

تعلمت النماذج الصيد العلاقات الدلالية بين الكلمات ، إنشاء أساس لتحليل أعمق للنص.

seq2seq و lstm: لسان الوقت

ظهر الشبكات العصبية المتكررة (RNN) وإصداراتها المحسنة (LSTM و GRU) ، والتي يمكن أن تعالج تسلسل الكلمات. هذا جعل من الممكن إنشاء نماذج ترجمة ، وروبوتات الدردشة وحتى توليد النصوص.

تعلمت نماذج SEQ2Seq تحويل تسلسل واحد إلى آخر: عبارات بلغة واحدة إلى أخرى على الجانب الآخر.

ثورة المحولات

2017: مقال "الحضور هو كل ما تحتاجه"

فتحت عصر المحولات دراسة Google التي اقترحت فيها بنية جديدة - محول . الميزة الرئيسية - آلية الانتباه يسمح ذلك للنموذج بتقييم أهمية كل كلمة في سياق الآخرين.

على عكس RNN ، تقوم المحولات بمعالجة النص موازي ما يسرع التدريب ويسمح للنماذج بفهم الإدمان الطويل بشكل أفضل.

بيرت (2018): تقلص المناطق

نموذج BERT (تمثيل تشفير ثنائي الاتجاه من المحولات) بواسطة Google لأول مرة سمحت لمنظمة العفو الدولية بقراءة النص في كلا الاتجاهين . لم تتوقع الكلمة التالية فقط ، ولكن استعادة مفقودة ، مما جعل من الممكن تحليل معنى النص.

أصبح Bert معيارًا للعديد من المهام: تصنيف النص ، والإجابات على الأسئلة ، وتحليل الدرجة الدراسية.

عصر GPT: ولادة الذكاء التوليدي

GPT-2 (2019): قوة حق السيارات

أصدر Openai نموذج GPT-2-A قادر على كتابة نصوص ذات مغزى وصحيحة نحوية ، والعبارات المستمرة والمقالات والحوار. تم تدريبها على مليارات الكلمات وأظهرت قدرة مذهلة على الأجيال .

ومن المثير للاهتمام ، في البداية GPT-2 لم تنشر تماما -قد يخشى أنه يمكن استخدامه لإنشاء مزيفة.

GPT-3 (2020): مقياس كذكاء

أصبح GPT-3 ضجة كبيرة. مع 175 مليار معلمة هي:

• قادت الحوار كشخص.
• كتبت مقالات ، قصائد ، رموز.
• دعمت أنماط وأنواع مختلفة.

ظهرت تطبيقات مثل ChatGpt و Copilot و Jasper. أثبت GPT-3 أن حجم النموذج قادر على توليده آثار قريبة من الذهن .

GPT-4 وأنظمة Multiagen: الخطوة التالية

أصبح GPT-4 (2023) متعدد الوسائط: إنها تعمل ليس فقط مع النص ، ولكن أيضًا مع الصور. توسعت قدراتها:

• فهم أعمق للمعنى.
• تحسين الدقة والمنطق.
• أقل "الهلوسة" والأخطاء.

أصبح GPT-4 الأساس ل الوكلاء من يمكنه أداء المهام: كتاب الفنادق ، وكتابة الرسائل ، وتحليل المستندات.

نظرة على المستقبل: ما الذي ينتظرنا؟

نماذج ذات ذاكرة طويلة المدى

واحدة من المشاكل الرئيسية هي الحد من حجم السياق. الآن يتم تذكر النماذج من قبل عدة آلاف من الرموز ، ولكن في المستقبل سوف تظهر ذاكرة طويلة المدى السماح لمنظمة العفو الدولية بتذكر جميع المراسلات أو المشاريع.

وكلاء التعلم الذاتي

ستكون النماذج دراسة في عملية العمل ، والتكيف مع المستخدم ، والأناقة والهدف. هذا سيخلق "الذكاء الاصطناعي المخصص" الفريد.

النماذج الأخلاقية والشرح

المستقبل المهندسين المعماريين الشفافة ، حيث يمكنك أن تفهم لماذا اتخذت الذكاء الاصطناعى هذا القرار أو ذاك. هذا مهم بشكل خاص للطب والحقوق والتعليم.

الخلاصة: من التقليد إلى العقل

مسار نماذج اللغة ليس فقط تطوير التكنولوجيا. هذه هي الحركة ل شكل جديد من أشكال الذكاء بناء على اللغة. ما بدأ كحوار قالب قد تحولت إليزا اليوم إلى أنظمة chatgpt و GPT-4 التي يمكن أن تجري محادثة ودراسة وتخطيط ومساعدة ملايين الأشخاص.

ولكن هناك المزيد في المستقبل. نماذج اللغة لا تصبح فقط أدوات ، ولكن شارك في المؤلفون والمستشارون والشركاء . يغيرون الأعمال والتعليم والطب - وجوهر التفاعل بين الشخص والآلة.

إن تطور الذكاء الاصطناعي اللغوي هو انعكاس لرغبة البشرية في الفهم: الذات ، وبعضها البعض والعالم. وكلما تحدثت السيارات معنا ، كلما عرفنا أعمق ، كما نقول ونفكر.