في السنوات الأخيرة، شهدت تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تطورا هائلا، خاصة مع ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT من OpenAI. تُعد هذه النماذج تحولا جذريا في كيفية تفاعل الحواسيب مع اللغة البشرية، مما أتاح إمكانيات غير مسبوقة في فهم النصوص وتوليدها.
كلمات مفتاحية حول الأداة:
- الاختصار: GPT
- العبارة الكاملة: Generative Pre-trained Transformer
- الترجمة العربية: المحوّل المُدرَّب مسبقا للتوليد
- Generative = توليدي (يشير إلى قدرة النموذج على توليد نصوص جديدة).
- Pre-trained = مُدرَّب مسبقا (أي أنه تم تدريبه على بيانات ضخمة قبل استخدامه في مهام محددة).
- Transformer = محوّل (وهي بنية الشبكة العصبية المستخدمة، والتي تُعد الأساس في نماذج اللغة الحديثة).
من بين هذه النماذج، تبرز ChatGPT وInstructGPT كأدوات قوية في مجال أنظمة الإجابة على الأسئلة (QA)، حيث تتميز بقدرتها على تقديم إجابات منطقية وشبه تفاعلية، مما يجعلها مفيدة في مجموعة واسعة من التطبيقات البحثية والتعليمية.
1. InstructGPT: التوجيه بالتغذية الراجعة البشرية
تم تطوير InstructGPT لتحسين استجابة النماذج اللغوية للأوامر والتعليمات البشرية. يعتمد هذا النموذج على تقنية “التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية” (RLHF)، حيث يتم تدريب النموذج باستخدام تقييمات بشرية لمخرجاته، مما يساعده على تقديم إجابات أكثر دقة وملاءمة للسياق.
وفقا لدراسة Ouyang et al. (2022)، أظهر InstructGPT أداء متفوقا على GPT-3 في مهام متعددة، على الرغم من أن حجمه أصغر بكثير. هذا يشير إلى أن تحسين جودة التدريب يمكن أن يكون أكثر فاعلية من زيادة حجم النموذج فقط.
2. ChatGPT: التفاعل الطبيعي مع المستخدم
بُني ChatGPT على أساس InstructGPT، مع تحسينات إضافية في التفاعل مع المستخدم. يتميز هذا النموذج بقدرته على إجراء محادثات طبيعية، مما يجعله مفيدا في تطبيقات مثل الدعم الفني، والتعليم، وتوليد المحتوى.
يُظهر ChatGPT قدرة على فهم السياق وتقديم إجابات متسقة، مما يعزز من فعاليته في أنظمة الإجابة على الأسئلة.
3. التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)
تُعد تقنية RLHF محورا أساسيا في تحسين أداء نماذج GPT. من خلال جمع تقييمات بشرية لمخرجات النموذج، يتم تدريب نموذج مكافأة يستخدم في تعزيز النموذج الأساسي، مما يساعده على تقديم إجابات تتماشى مع توقعات المستخدمين.(Wikipédia)
تُظهر الدراسات المنجزة في هذا الباب؛ أن هذه التقنية تُحسن من دقة وموثوقية النماذج، وتقلل من إنتاج محتوى غير مرغوب فيه.
التطبيقات البحثية
تُستخدم نماذج GPT في مجموعة واسعة من التطبيقات البحثية، منها:
- توليد الأسئلة البحثية: يمكن للنماذج اقتراح أسئلة بحثية جديدة بناء على مراجعة الأدبيات.
- مراجعة الأدبيات: تساعد في تلخيص وتحليل الدراسات السابقة.
- الاقتراحات المنهجية: تقدم توصيات حول تصميم الدراسات والمنهجيات المناسبة.
- شرح المفاهيم المعقدة: تُبسط المفاهيم الصعبة لغير المتخصصين.
الروابط والمراجع:
- الوصول إلى ChatGPT: https://chat.openai.com
- الوصول إلى InstructGPT: https://platform.openai.com/docs/guides/instruct
- المرجع العلمي: Ouyang, L., et al. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. arXiv:2203.02155
