ستساعدك المقالة التالية: أعلنت Databricks عن Dolly ، وهي منافسة أخرى في ChatGPT ذات “ميزانية” مفتوحة المصدر
في الأسبوع الماضي ، كان هناك حديث عن منتج شبيه بـ ChatGPT يسمى Alpaca ، يكلف تدريبه مئات المرات أقل من نماذج OpenAI بسبب استخدام المعلومات التركيبية التي تم إنشاؤها باستخدام GPT. تعرف الآن على Dolly ، وهو استنساخ من الألبكة يحمل اسم Dolly the sheep clone ، وتتمثل مهمته في إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى نماذج اللغة الكبيرة. يقول المبرمجون في Databricks أنه يمكن تدريب Dolly على كمية صغيرة من المعلومات مقابل 30 دولارًا فقط و 3 ساعات من العمل. في هذه الحالة ، لا تحتاج إلى كمبيوتر عملاق مقابل عشرات الآلاف من الدولارات.
من المتوقع أن تغير دوللي قواعد اللعبة في مجال معالجة اللغة الطبيعية ، حيث ستسمح للشركات الصغيرة والأفراد بتطوير نماذج لغتهم الخاصة دون كسر البنك. قد يؤدي إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى نماذج اللغة الكبيرة إلى زيادة في الابتكار والإبداع في مجال الذكاء الاصطناعي.
تم إنشاء Dolly استنادًا إلى نموذج لغة Eleuther لعام 2020 ، والذي يحتوي على 6 مليارات معلمة فقط مقارنة بـ 135 مليارًا في GPT. تم تعديل النموذج القديم بمساعدة المعلومات الواردة من Alpaca المذكورة أعلاه ، وتم تحقيق القدرة على متابعة مطالبات المستخدم ، والتي لم تكن في الإصدار الأصلي. الآن يمكنه العمل كروبوت محادثة ، وإنشاء نص ، وطرح الأفكار حول موضوع معين.
على الرغم من وجود 6 مليارات معلمة فقط ، فقد أظهرت Dolly أداءً رائعًا في المهام اللغوية ولديها القدرة على أن تكون بديلاً أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة للنماذج الأكبر مثل GPT. مع مزيد من التطوير والتدريب ، يمكن أن تصبح Dolly أداة قيمة لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية.
من هذا ، يفترض Databricks أن روعة نفس ChatGPT تكمن على وجه التحديد في جودة المعلومات التي تم تدريب روبوت المحادثة عليها وليس في التقدم التقني للنموذج نفسه. بعد كل شيء ، يشرح المطورون دوللي ، تعلمت قدرات مماثلة في وقت قصير جدًا ، وإن لم يكن على هذا المستوى العالي. يسلط هذا الضوء على أهمية بيانات التدريب عالية الجودة في بناء روبوتات محادثة فعالة. كما يشير أيضًا إلى أن التطورات التقنية في معالجة اللغة الطبيعية قد لا تكون دائمًا العامل الرئيسي في تحسين أداء روبوتات المحادثة.
- يضيف نموذج لغة ChatGPT الخاص بـ OpenAI مكونات إضافية لتوسيع إمكانياته. تعمل هذه المكونات الإضافية على توصيل ChatGPT بتطبيقات الجهات الخارجية ، مما يسمح لها باسترداد المعلومات في الوقت الفعلي والقائمة على المعرفة ، بالإضافة إلى تنفيذ إجراءات مثل حجز رحلة طيران أو طلب طعام. يمكن للمطورين الوصول إلى الوثائق لبناء المكونات الإضافية الخاصة بهم ، ويعمل ChatGPT كمتصل ذكي لواجهة برمجة التطبيقات باستخدام مواصفات واجهة برمجة التطبيقات وأوصاف اللغة الطبيعية.
اقرأ المزيد من الموضوعات ذات الصلة:
