بناء نموذج ذكاء اصطناعي مثل ChatGPT، يتطلب مهارات وخبرات عميقة في مجالات البرمجة، التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية. إليك نظرة عامة على الخطوات الأساسية:
اختر اللغة المناسبة لتطوير نموذجك، حيث يفضل استخدام لغات برمجة مثل Python نظرًا لاحتوائها على مكتبات غنية في مجال الذكاء الاصطناعي.
بعد ذلك حدد إطار عمل للتعلم الآلي مثل TensorFlow، PyTorch، والذي يسهل عليك بناء وتدريب النموذج.
مقارنة بين إطارات العمل:
1. TensorFlow:
قوة الاستخدام: TensorFlow يستخدم على نطاق واسع ويوفر بيئة متكاملة لتطوير النماذج وتدريبها.
التوافق مع أجهزة متعددة: يمكن تشغيل نماذج TensorFlow على مجموعة واسعة من الأجهزة.
2. PyTorch:
تجربة تطوير مرنة: PyTorch يوفر تجربة تطوير مريحة ويجذب العديد من المطورين.
تكامل مع بيئة البحث: PyTorch يُستخدم على نطاق واسع في مشاريع البحث العلمي.
خلاصة المقارنة:
التفضيل الشخصي: الاختيار بينهما يعتمد على تفضيلات المطور وراحته مع اي واحدة منهما.
المجتمع والدعم: TensorFlow يتمتع بمجتمع كبير، في حين أن PyTorch يعتبر محط جذب للباحثين ومطوري الذكاء الاصطناعي.
أو بإمكانك استعمال نماذج ذكاء اصطناعي لغوية مفتوحة المصدر وتدريبها وضبطها كما ترغب، وبما يتناسب مع أداء جهازك، وسأذكر أبرزها:
1. Falcon
مجموعة نماذج فالكون، التي تم تطويرها بواسطة معهد تكنولوجيا الابتكار في الإمارات العربية المتحدة، تتألف من سلسلة من النماذج اللغوية الكبيرة. تم تحسينها لتكون فعّالة عبر تطبيقات متنوعة، بما في ذلك إنشاء النصوص وتلخيصها ووظائف الدردشة. ويدعم اللغة العربية، وقد تفوق على جميع نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية مفتوحة المصدر الأخرى. لذلك يعتبر الرقم ١ واحد حاليا من بين النماذج الأخرى مفتوحة المصدر.
2. llama 2
تم تطويره من قبل ميتا ومايكروسوفت
لاما 2 هو إصدار معدل بدقة مُحسن للتفاعلات القائمة على الدردشة. تم تطوير لاما 2 ولاما 2-تشات لضمان أن إخراجها يكون مفيدًا وآمنًا للاستهلاك البشري. تقوم هذه النماذج التلقائية التراجعية بتوليد نص استنادًا إلى المدخلات، مما يجعلها مثالية للدردشة الشبيهة بالمساعد ومهام إنشاء اللغة الطبيعية المتنوعة.
3. Flan-T5
في نهاية عام 2022، قامت جوجل بتوفير رمز فلان-تي5 كمصدر مفتوح بترخيص Apache. وهذا يمكن المطورين والباحثين من الاستفادة من هذا النموذج اللغوي القوي لتطبيقات متنوعة.
خلال عملية تدريب فلان-تي5، تمت معالجة كمية كبيرة من النصوص في عملية ثنائية المراحل: المرحلة الأولى هي مرحلة التدريب الأولي والثانية هي تدريب التعليمات الدقيقة. تتبع مرحلة التدريب الأولي هندسة T5، حيث يتم تدريب النموذج على التنبؤ بالرمز التالي في التسلسل بناءً على الرموز السابقة. في مرحلة تدريب التعليمات الدقيقة، تم تنقية قدرات فلان-تي5 من خلال تعليمات محددة لتحسين أدائها في مهام ولغات متنوعة.