كيف تعرف ChatGpt فعلاً ماذا تقول؟ إليكم كيف يولد الذكاء الاصطناعي إجاباته

إذا كنت قد وجدت نفسك تعجب من كيف يمكن أن تتوصل ChatGpt مع ردود متماسكة وذات صلة بالسياق (معظم الوقت) أنت لست وحدك. ولكن ما الذي يحدث بالفعل وراء الكواليس؟

قد تعتقد أنه لا يهم حقًا كيفية عمل ChatGpt. لكنني أزعم أنه من الأهمية بمكان الحصول على رأسك على الأقل حول الأساسيات. خاصة وأن هذا النوع من الذكاء الاصطناعى يصبح مضمنًا بشكل أعمق في كيفية العيش والعمل. إذا تعاملت معها مثل “السحر” ، فمن الأرجح أن تتفوق عليه أو تستخدمها بطرق لا تخدمك.

في هذا الدليل ، سنقوم بإزالة الغموض عن العملية وراء مهاراتها ونذهب إلى حد ما نحو فهم كيفية عمل ChatGPT فعليًا.

كيف تحطم Chatgpt ما تقوله؟

ChatGPT هو نوع من الذكاء الاصطناعى يسمى نموذج لغة كبير (LLM). وبشكل أكثر تحديدًا ، إنه نموذج لغة سببي ، مما يعني أنه يولد النص من خلال التنبؤ بالكلمة التالية (أو جزء من كلمة) بناءً على ما حدث قبلها. فكر في الأمر مثل النص التنبئي على هاتفك ، فقط أكثر تقدمًا.

قبل أن يتمكن ChatGPT من جعل التنبؤات ، يحتاج إلى معالجة ما تطلب منه القيام به بطريقة يمكن أن تفهمها. هذا هو المكان الذي يأتي فيه الرمز المميز.

الرموز هي الوحدات الأساسية للدردشة النصية التي تعمل معها. يمكن أن تكون الرمز المميز قصيرًا مثل حرف واحد أو طالما كانت كلمة كاملة. على سبيل المثال ، قد تنقسم كلمة “chatgpt” إلى “الدردشة” و “GPT”.

عند إدخال موجه ، يحولها ChatGPT إلى سلسلة من هذه الرموز. ثم يقوم بتحليل الرموز ويبدأ في التنبؤ بالمرحلة التالية مرارًا وتكرارًا حتى ترى استجابة كاملة.

كيف تقرر chatgpt ماذا تقول بعد ذلك؟

يولد ChatGpt ردوده لك رمزًا واحدًا في كل مرة. إليك كيف يعمل هذا:

معالجة المدخلات: يتم تقسيم المطالبة التي تكتبها في ChatGPT إلى الرموز.

تحليل السياق: تحلل ChatGPT هذه الرموز لفهم سياق ما تطلبه.

التنبؤ القادم: ثم يحسب الرمز المميز من المرجح أن يأتي بعد ذلك.

التكرار: يتم إضافة الرمز المميز المتوقع إلى التسلسل. ثم تتكرر الدورة حتى يكمل النموذج ردها لك.

هذا الجيل في الوقت الفعلي ، المميز عن طريق الرمز هو السبب في أن ردود ChatGPT غالباً ما تظهر كما لو كانت يتم كتابتها. لأنهم ، بطريقة ما ، هم ؛ ChatGpt يبني إجابته لك رمزًا واحدًا في كل مرة.

كيف يعرف ChatGpt ما يهم؟

يعمل ChatGPT على نوع من نظام التعلم العميق يسمى المحول.

تعتمد المحولات على شيء يعرف باسم الاهتمام الذاتي. هذا يساعد ChatGPT على تحديد مدى أهمية كل كلمة في الجملة بالنسبة للآخرين.

هذه العملية هي التي تسمح لـ ChatGpt بالنظر في سياق الكلمات. لكنه يفعل ذلك ليس فقط في عزلة ، ولكن فيما يتعلق بالجملة الكاملة أو المطالبة. وهذا أمر بالغ الأهمية لقدرته على فهم الفوارق والغموض ..

على سبيل المثال ، دعنا نأخذ الجملة “لن يوافق البنك على القرض”.

يمكن أن تعني كلمة “بنك” مؤسسة مالية أو جانب دفق. بفضل الاهتمام الذاتي ، يمكن أن تنظر ChatGpt إلى الكلمات المحيطة بها لمعرفة أي معنى يناسب أفضل.

كيف تعلم Chatgpt التحدث مثلنا؟

لقد غطينا كيفية قراءة ChatGpt السياق ، ويتوقع ما ينبغي أن يأتي بعد ذلك ، وينتبه إلى القمة الصحيحة ويكرر الدورة. ولكن كيف تعرف في الواقع الكلمات التي يجب استخدامها؟

حسنًا ، تأتي قدرات Chatgpt من تدريب مكثف على مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة. هذه مجموعات ضخمة من البيانات من مجموعة واسعة من المصادر. فكر في الأمر مثل مكتبة مواد القراءة في Chatgpt لفهمنا بشكل أفضل وكيف نكتب ونتحدث.

تحدث العملية في مرحلتين رئيسيتين:

ما قبل التدريب: يتعلم ChatGPT التنبؤ بالرمز التالي في جملة من خلال تحليل كميات هائلة من النص. هذا يساعدها على فهم القواعد ، والحقائق عن العالم وحتى بعض مهارات التفكير الأساسية.

الكون المثالى: تم ضبط النموذج على مجموعات بيانات أكثر تحديدًا. غالبًا ما يتضمن ذلك المراجعين البشر ، الذين يقدمون ملاحظات للمساعدة في تشكيل سلوك النموذج وجعل استجاباته أكثر فائدة ومناسبة ومتوافقة مع توقعاتنا.

لماذا لا تعطي chatgpt دائمًا نفس الإجابة؟

عندما تتنبأ ChatGPT بالرمز التالي ، فليس فقط اختيار كلمة عشوائية. بدلاً من ذلك ، فإنه يحسب احتمال كل الرموز الممكنة ويختار واحد على الأرجح ليأتي بعد ذلك.

هذا النهج هو ما يسمح ChatGPT بإنشاء ردود عادة ما تكون متماسكة ومناسبة سياقًا.

ومن المثير للاهتمام ، أنه يفسر أيضًا كيف يمكنك وضع نفس الشيء في ChatGpt في يوم من الأيام ويمكن أن يؤدي إلى ردود مختلفة في اليوم التالي. ذلك لأن العديد من الخيارات القادمة قد يكون لها احتمالات مماثلة.

ChatGPT هي أداة ذكية ، ولكن ليس عقل

على الرغم من أن ChatGPT يمكن أن ينتج استجابات شبيهة بالإنسان بشكل مثير للإعجاب ، فمن المهم أن نتذكر أنها لا تفهم اللغة في الواقع بالطريقة التي أفعل بها أنت وأنا.

لا يوجد وعي أو فهم يحدث هنا. بدلاً من ذلك ، يعمل على تحديد الأنماط وإيجاد الارتباطات في البيانات التي يتم تقديمها وتدريبها. في الأساس ، إنها آلة تنبؤ متقدمة.

تعلم هذا مهم حقًا عند النظر في قيود الذكاء الاصطناعي. هذا يعني أنه لا يفهم حقًا ما تقوله أو فهم المعنى وراءه. بدلاً من ذلك ، فإنه يولد نصًا بناءً على أنماط إحصائية.

هذا ما يفسر أيضا لماذا أدوات الذكاء الاصطناعى يمكن “الهلوسة” ؛ هذا هو المصطلح المستخدم لوصف الطريقة التي يمكن أن تنتج بها ChatGPT وغيرها من LLMs استجابات غير صحيحة أو غامضة أو غير منطقية.