ستساعدك المقالة التالية: مساعد كود Python المدعوم من GPT-3 – نحو الذكاء الاصطناعي
معالجة اللغة الطبيعية
إنشاء رمز بيثون تلقائيًا من لغة طبيعية بسيطة من خلال الاستفادة من نموذج اللغة الأكثر تقدمًا في العالم.
المتطلبات المسبقة
لقد جمعت النقاط في شكل مقالات ، يرجى الاطلاع على المقالات أدناه بالترتيب نفسه لربط النقاط وفهم مجموعة التكنولوجيا الرئيسية خلفها :
- FastAPI – الطريقة الأنيقة وراء القارورة!
- Streamlit – إحداث ثورة في إنشاء تطبيقات البيانات
- مقدمة موجزة لـ GPT-3
GPT-3 الواعدة – هل هي بداية نظام بيئي جديد للذكاء الاصطناعي؟
استحوذت GPT-3 من OpenAI على اهتمام الجمهور على عكس أي نموذج آخر للذكاء الاصطناعي في القرن الحادي والعشرين. إن المرونة المطلقة للنموذج في أداء سلسلة من المهام المعممة بكفاءة ودقة قريبة من الإنسان هو ما يجعله مثيرًا للغاية. لقد أوجدت نقلة نوعية في عالم معالجة اللغات الطبيعية (NLP) ، حيث تم تدريب النماذج حتى الآن على أساس النهج غير الجيني للتفوق في مهمة أو مهمتين.
تم تدريب GPT-3 بواسطة OpenAI بنهج عام على نطاق واسع يتضمن 175 مليار معلمة مما يسمح لها بتقليد وظائف الدماغ البشري (مثل → GPT-3 قادر على إنشاء نص يشبه الإنسان بشكل مدهش بعد إطعامه فقط بعض الأمثلة على المهمة التي تريدها أن تقوم بها). مثل الدماغ البشري ، فإن GPT-3 قادر على التعلم والقيام بالأشياء من خلال لقطات قليلة من التدريب على عكس الطريقة التقليدية لتدريب نموذج البرمجة اللغوية العصبية على مجموعة كبيرة ، وهو أمر صعب ويستغرق وقتًا طويلاً.
GPT-3 مرن للغاية من حيث أداء عدد من مهام البرمجة اللغوية العصبية ، فهو يمكّنك من القيام بأي شيء يمكنك تخيله بلغة طبيعية. هذه الخاصية الفريدة لـ GPT-3 هي ما يجعلها تبرز عن طرز البرمجة اللغوية العصبية الأخرى. بدأت العديد من الشركات الناشئة والشركات بالفعل في استكشاف الجيل التالي من النظام البيئي لتطبيق البرمجة اللغوية العصبية.
تجول التطبيق
الآن سوف أطلعك على تطبيق Python Code Assistant خطوة بخطوة:
أثناء إنشاء أي تطبيق GPT-3 ، فإن أول شيء يجب مراعاته هو تصميم ومحتوى موجه التدريب. يعد التصميم الفوري أهم عملية في تهيئة نموذج GPT-3 لإعطاء استجابة مواتية وسياقية.
لتصميم موجه التدريب لتطبيق مساعد كود Python ، استخدمت البنية التالية لموجه التدريب:
- وصف: وصف أولي للسياق حول ما يفترض أن يفعله مساعد الكود وإضافة سطر أو سطرين حول وظائفه.
- اللغة الطبيعية (الإنجليزية): يتضمن هذا المكون وصفًا أحادي الخط الحد الأدنى للمهمة التي سيتم تنفيذها بواسطة مساعد الرمز. يساعد GPT-3 على فهم السياق من أجل إنشاء كود بيثون مناسب.
- شفرة: هذا يشتمل المكون على كود python المقابل للوصف الإنجليزي المقدم كمدخل لنموذج GPT-3.
دعونا نرى مثالاً عمليًا ، لفهم قوة GPT-3 حقًا في توليد كود الثعبان من لغة إنجليزية خالصة. في المثال أدناه ، سننشئ كود Python من خلال توفير الحد الأدنى من التعليمات إلى مساعد كود AI.
خاتمة
GPT-3 على وشك بدء ثورة الذكاء الاصطناعي مع ظهور عروض جديدة من الشركات الناشئة ومنتجات المؤسسات التي ستعتمد فقط على GPT-3. إنها تغامر في جميع أبعاد مساحة المنتج التكنولوجي ، من خلال توليد ألفا مقارنة بنماذج لغة الذكاء الاصطناعي السابقة. نظرًا لمرونتها المطلقة ونهجها المعمم ، تقوم الشركات في جميع أنحاء العالم بتجربة GPT-3 للتوصل إلى جيل جديد من المنتجات لتلبية احتياجات جمهور القرن الحادي والعشرين.
مراجع
- https://en.wikipedia.org/wiki/GPT-3
- https://openai.com/blog/openai-api
- https://www.technologyreview.com/2021/02/24/1017797/gpt3-best-worst-ai-openai-natural-language/
- https://venturebeat.com/2021/02/27/gpt-3-were-at-the-very-beginning-of-a-new-app-ecosystem/
إذا كنت ترغب في معرفة المزيد أو تريد أن أكتب المزيد حول هذا الموضوع ، فلا تتردد في التواصل معنا.
روابطي الاجتماعية: LinkedIn | Twitter | جيثب
تم نشر Python Code Assistant المدعوم من GPT-3 في الأصل في Towards AI on Medium ، حيث يواصل الأشخاص المحادثة من خلال تسليط الضوء على هذه القصة والرد عليها.
تم النشر عبر نحو الذكاء الاصطناعي
