• صاحب المنشور: كشاف الأخبار
  
  ملخص النقاش:
  لقد شهد مجال الذكاء الصناعي والتعلم الآلي تقدماً هائلاً خلال العقد الأخير، خاصة فيما يتعلق بفهم اللغة الطبيعية. نموذجان رائدان ظهرتا مؤخراً هما BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) وGPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3). بينما يركز كلا النموذجين على بناء فهم أكثر عمقاً للنصوص، إلا أنهما يستخدمان استراتيجيتين مختلفين وأظهرا نقاط قوة وضعف متميزة.

BERT

BERT هو نموذج تم تطويره بواسطة Google عام 2018. إنه أحد أفضل النماذج الحالية لفهم اللغة الطبيعية بسبب قدرته على معالجة البيانات بطريقة ثنائية الاتجاه، مما يعني أنه يمكنه النظر إلى الكلمات ليس فقط في سياقها السابق ولكن أيضًا في سياق الكلمات التالية لها. هذا يساعد بشكل كبير في التقاط العلاقات المعقدة داخل الجمل.

على سبيل المثال، عند تحليل عبارة مثل "أذهب إلى السوق لشراء الخبز"، فإن BERT سيلاحظ كيف تتغير دلالة كلمة "شراء" اعتماداً على السياق. لكن رغم هذه القوة، قد يعاني BERT في بعض المواقف التي تحتاج إلى تفسير نصي أكثر تعقيداً أو عندما تكون كمية البيانات التدريبية محدودة.

GPT-3

GPT-3، الذي طوره OpenAI في عام 2020، يُعتبر حالياً واحداً من أكبر النماذج اللغوية المدربة بأفضل أدوات تعلم الآلة المتاحة. يتميز بإمكانيات توليد نص غنية ومتنوعة للغاية. يقوم بتوقع الكلمة التالية بناءً على تلك الموجودة قبلهما، وهذا يسمح له بإنشاء ردود طويلة ومفصلة تبدو طبيعية.

رغم ذلك، قد ينتج GPT-3 معلومات غير دقيقة إذا لم يكن هناك قاعدة بيانات تدريبيه كافية للموضوع المطروح، وقد يكافح أيضاً لتوفير تفسيرات دقيقة للسياقات الأدبية والثقافية الغامضة.

المقارنة والمستقبل

في حين تتمتع كل من BERT وGPT-3 بنقاط قوتها الخاصة، فإنهما يعملان جنباً إلى جنب لتحسين فهُم اللغة الطبيعية. بالنسبة للتطبيقات العملية مثل خدمات العملاء الروبوتيّة والدردشة الآلية، قد يتطلب الأمر استخدام خليط من هذين النهجين للحصول على نتائج مثلى. المستقبل يحمل معه المزيد من الابتكار حيث نرى تكامل هذه التكنولوجيا مع تقنيات أخرى مثل رؤية الكمبيوتر والمعالجة الصوتية لخلق ذكاء اصطناعي أكثر شمولية وقدرة على الاستيعاب والفهم البشري الشامل.