كيف يعمل ChatGPT فعلياً؟
تنبع الإثارة المحيطة بكيفية عمل برنامج ChatGPT من كفاءته في فهم وإنتاج لغة شبيهة بلغة البشر. في هذه المقالة، سنتعمق في هذا المقال في الأعمال الداخلية لبرنامج الذكاء الاصطناعي هذا حيث يتضمن برنامج InvestGlass الآن برنامج Chatgpt للعمليات المصرفية والمبيعات.
نموذج اللغة الكبيرة
يعتمد ChatGPT في جوهره على نموذج لغوي كبير. وهذا يعني بشكل أساسي أنه شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي المصمم لفهم اللغة البشرية وتوليدها. فكّر في الأمر على أنه شبكة عصبية تم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية، بهدف محاكاة الطريقة التي يعالج بها الدماغ البشري اللغة.
بيانات التدريب
جزء كبير مما يجعل ChatGPT فعالاً هو بيانات التدريب التي يتعرض لها. فكلما كانت هذه البيانات أكثر تنوعاً وشمولاً، كلما أصبحت ChatGPT أفضل في التعرف على الأنماط وتوليد الاستجابات المناسبة. وهنا يأتي دور مفهوم التعلّم تحت الإشراف. يتعرض النموذج لمجموعات بيانات ضخمة، مع كل من استفسارات المستخدمين وأفضل الردود الممكنة، لتعلم الأنماط وتحسين نماذج اللغة الخاصة به. إن أسلوب النمذجة اللغوية المقنعة هو نوع مختلف من التنبؤ بالرمز التالي. في هذه الطريقة، يتم استبدال كلمات معينة داخل العبارة المدخلة برمز مميز، وغالبًا ما يُشار إليه باسم [MASK].
الدماغ البشري والشبكة العصبية
لفهم كيفية عمل ChatGPT، من المفيد أن نقارن بين الدماغ البشري والشبكة العصبية. فمثلما تتعرف أدمغتنا على الأنماط وتتعلم من التجارب، تقوم الشبكات العصبية بتعديل وضبط نفسها من خلال عملية تعلم. يستخدم التعلم العميق، وهو مجال فرعي للتعلم الآلي، الشبكات العصبية لتحقيق مهام معقدة، مثل ترجمة اللغة وتحليل المشاعر والتعرف على الكلام.
يمكن تشبيهعملية تدريب ChatGPT بتعليم الطفل لغة ما. فمن خلال التعلم المعزز، وهو تقنية في التعلم الآلي، يتلقى النموذج تغذية راجعة من البشر لمخرجاته. وتساعد هذه التغذية الراجعة، التي غالباً ما تكون في شكل نموذج مكافأة، النظام على فهم السياق وتحسينه بمرور الوقت.
نموذج اللغة ومعالجة اللغة الطبيعية
يُعتبر مفهوم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) من أهم عناصر سحر ChatGPT. تسمح البرمجة اللغوية العصبية للدردشة في ChatGPT بفهم السياق، والتعرف على المشاعر، وإنتاج استجابات شبيهة بالإنسان. تعتمد البنية الأساسية لنماذج اللغة في ChatGPT على مبادئ البرمجة اللغوية العصبية.
تتمثل إحدى المهام الرئيسية في البرمجة اللغوية العصبية في التنبؤ بالكلمة التالية أو التنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل ما. عندما تطرح سؤالاً على ChatGPT، يستخدم النموذج بشكل أساسي الضبط الدقيق الذي خضع له للتنبؤ بالكلمة التالية الأكثر احتمالاً، والكلمة التي تليها، وهكذا، حتى يتم إنشاء استجابة نصية ذات معنى.
عملية الصقل والتعلم
على الرغم من أن ChatGPT يبدأ بأساس قوي في تدريبه الأولي، إلا أن ما يجعله متميزًا حقًا هو القدرة على الضبط الدقيق. يتم تحقيق هذا التحسين من خلال التعلّم تحت الإشراف، حيث يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات مُصنَّفة لفهم المدخلات البشرية وإنتاج المخرجات المناسبة.
إن صقل ChatGPT هو عملية مستمرة، وكلما تعرض لكلمات وعبارات وفروق دقيقة جديدة، أصبح أكثر مهارة في توليد النصوص والإجابة على الأسئلة وكل ما يتعلق بلغة البشر بشكل أساسي.
سيادة البيانات والدردشةGPT
إن فهم كيفية عمل ChatGPT لا يتعلق فقط بتقدير النمذجة اللغوية المثيرة للإعجاب، بل أيضًا إدراك الآثار المتعلقة بسيادة البيانات. تعتمد ChatGPT، مثلها مثل غيرها من النماذج اللغوية الكبيرة، على كميات هائلة من البيانات المدخلة، التي يتم جمعها من مصادر متنوعة من خلال عمليات جمع البيانات. في تدريب نموذج ChatGPT، يتضمن ما يسمى بـ "النهج الخاضع للإشراف" تغذيته بمهام النمذجة اللغوية المقنعة والبيانات النصية والرقمية على حد سواء. ويعزز ذلك من قدرة النموذج على التعرف على أنماط الكلام البشري، وتحسين فهم القراءة، وتوليد استجابات تتماشى بشكل وثيق مع التوزيع الاحتمالي للغة البشرية في العالم الحقيقي.
ومع ذلك، فإن عملية التدريب بأكملها تثير تساؤلات. على وجه التحديد، كيف تتعامل ChatGPT مع بيانات الإدخال من حيث السيادة؟ نظرًا لأن ChatGPT يتم ضبطه بدقة لمهام محددة، فمن الضروري تحديد المجالات التي قد تكون فيها بيانات المستخدم في خطر. هل يحترم تدريب النموذج، وخاصة ما يسمى بالضبط الدقيق، حدود سيادة البيانات؟ إن قدرة النموذج على فهم السياق وتقديم مخرجات متعددة استنادًا إلى مدخلات قائمة على الكلمات أمر رائع، ولكن يجب أن تحافظ العملية برمتها على التوازن مع حقوق المستخدمين في بياناتهم الخاصة.
يهدف إدخال نموذج المكافأة الجديد لـ ChatGPT إلى تحسين استجاباته بشكل أكبر، ولكن هناك حاجة ملحة لضمان ألا يأتي ذلك على حساب سيادة البيانات. مع استمرار الجهود المبذولة لضبط ChatGPT، يصبح من الأهمية بمكان ضمان أن تظل خصوصية البيانات وسيادة البيانات في صميم هذه المساعي، وضمان دعم المبادئ المنطقية المتعلقة ببيانات المستخدم.
الخاتمة
في مجال الذكاء الاصطناعي، يمثل ChatGPT خطوة كبيرة في مجال نمذجة اللغة. إن قدرتها على فهم الأسئلة والإجابة عليها، بالإضافة إلى ضبطها المستمر يجعلها أداة لا تُقدّر بثمن في مجال علوم الحاسوب دائم التطور. في المرة القادمة التي تتفاعل فيها مع ChatGPT أو ما شابهه من المساعدين الافتراضيين، ستحصل على رؤية أوضح لعمليات الغوص العميق التي تُمكِّن مثل هذه التفاعلات الشبيهة بالبشر. يتضمن InvestGlass الآن دردشة لعمليات مهام محددة: إعادة موازنة المحفظة وتحسين المبيعات. نظرًا لأن المستثمرين يشملون بالفعل محركًا قائمًا على القواعد للوسطاء الماليين (MIFID، FIDLEG SLFIN) فلا حاجة لتدريب chatgpt مسبقًا.