المُقدّمة

شهد مجال الذكاء الاصطناعي (AI) في السنوات الأخيرة طفرة ملحوظة في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. يمكن لهذه النماذج إنشاء نص يشبه الإنسانوالصور وحتى الصوت، مما دفع حدود ما كان يُعتقد في السابق أنه مستحيل. ومن بين هذه النماذج، يبرز المحول التوليدي المدرب مسبقًا (GPT) باعتباره إنجازًا رائدًا في معالجة اللغة الطبيعية (NLP). دعنا نستكشف البنية المعقدة لـ GPTs ونكتشف كيفية تعاملها مع مهام الذكاء الاصطناعي والبرمجة اللغوية العصبية التوليدية بسهولة.

ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية

نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية هي فئة من آلة التعلم النماذج التي يمكنها إنشاء بيانات جديدة، مثل النصوص أو الصور أو الصوت، من البداية. يتم تدريب هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات الموجودة، مما يسمح لها بتعلم الأنماط والهياكل الأساسية. وبمجرد تدريبهم، يمكنهم إنشاء محتوى جديد وأصلي يحاكي خصائص بيانات التدريب.

كان صعود نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مدفوعًا بالتقدم في تقنيات التعلم العميق، وخاصة في الشبكات العصبية. تعلم عميق أثبتت الخوارزميات فعاليتها بشكل ملحوظ في التقاط الأنماط المعقدة في البيانات، مما يجعلها مناسبة تمامًا للمهام التوليدية. ومع زيادة القوة الحسابية والوصول إلى مجموعات البيانات الكبيرة، تمكن الباحثون من تدريب نماذج توليدية متطورة بشكل متزايد.

أسرار جي بي تي

نماذج GPT هي نوع من نماذج اللغات الكبيرة (LLM) التي تستفيد من قوة الشبكات العصبية لفهم وإنشاء نص يشبه الإنسان. تعتبر هذه النماذج "منتجة" لأنها يمكن أن تنتج نصًا جديدًا ومتماسكًا يعتمد على الأنماط المستفادة من مجموعات البيانات الضخمة. إنهم "مدربون مسبقًا" لأنهم يخضعون لمرحلة تدريب أولية على كميات هائلة من البيانات النصية. وهذا يسمح لهم باكتساب قاعدة معرفية واسعة قبل ضبطهم لمهام محددة.

تعتبر بنية "المحولات" بمثابة الابتكار الأساسي الذي دفع نماذج GPT إلى مستويات غير مسبوقة من الأداء. ترانسفورمرس هي نوع من الشبكات العصبية المصممة للتعامل مع البيانات المتسلسلة، مثل النص، بشكل أكثر فعالية من النماذج التقليدية. إنهم يستخدمون آلية اهتمام جديدة تسمح للنموذج بتقييم أهمية الأجزاء المختلفة من المدخلات عند توليد المخرجات. وهذا يمكّنها من التقاط التبعيات طويلة المدى وإنتاج نص أكثر تماسكًا وارتباطًا بالسياق.

تشريح بنية GPT

تعد بنية GPT مزيجًا قويًا من ثلاثة مكونات رئيسية: قدراتها التوليدية، ونهج التدريب المسبق، والشبكة العصبية للمحولات. تلعب كل من هذه الركائز دورًا حاسمًا في تمكين نماذج GPT من تحقيق أدائها الرائع في مهام البرمجة اللغوية العصبية.

الركائز الثلاث: التوليد، المدربون مسبقًا، والمحولات

يشير الجانب "التوليدي" لنماذج GPT إلى قدرتها على إنشاء نص جديد ومتماسك بناءً على الأنماط التي تعلمتها من كميات هائلة من بيانات التدريب. تركز نماذج اللغة التقليدية في المقام الأول على فهم النص وتحليله. على عكسها، تم تصميم نماذج GPT لإنتاج مخرجات نصية شبيهة بالإنسان، مما يجعلها متعددة الاستخدامات لمجموعة متنوعة من التطبيقات.

يتضمن المكون "المدرب مسبقًا" في نماذج GPT مرحلة تدريب أولية حيث يتعرض النموذج لمجموعة هائلة من البيانات النصية. خلال مرحلة ما قبل التدريب هذه، يتعلم النموذج كيفية التقاط الأنماط والهياكل والعلاقات الأساسية داخل البيانات. وهذا يساعدها على بناء قاعدة معرفية واسعة بشكل فعال. تعد مرحلة ما قبل التدريب أمرًا بالغ الأهمية لأنها تسمح للنموذج باكتساب فهم عام للغة قبل ضبطه بشكل دقيق.

تعتبر بنية "المحولات" بمثابة العمود الفقري للشبكة العصبية لنماذج GPT. المحولات هي نماذج تعلم عميقة مصممة خصيصًا للتعامل مع البيانات المتسلسلة، مثل النص، بشكل أكثر فعالية من النماذج التقليدية. إنهم يستخدمون آلية اهتمام جديدة تسمح للنموذج بتقييم أهمية الأجزاء المختلفة من المدخلات عند توليد المخرجات. وهذا يمكّنها من التقاط التبعيات طويلة المدى وإنتاج نص أكثر تماسكًا وارتباطًا بالسياق.

كيف تنتج GPTs جملًا متماسكة

تقوم نماذج GPT بإنشاء نص عن طريق توقع الكلمة أو الرمز المميز التالي في تسلسل بناءً على السياق الذي توفره الكلمات أو الرموز المميزة السابقة. يتم تحقيق هذه العملية من خلال سلسلة من الحسابات داخل بنية المحولات. يبدأ الأمر بترميز نص الإدخال وتحويله إلى تمثيلات رقمية (تضمينات). ثم تمر هذه التضمينات عبر طبقات متعددة من المحول. هنا، تسمح آلية الاهتمام للنموذج بالتقاط العلاقات بين أجزاء مختلفة من المدخلات وإنشاء مخرجات ذات صلة بالسياق.

إخراج النموذج هو توزيع الاحتمالات على المفردات بأكملها، مما يشير إلى احتمال أن تكون كل كلمة أو رمز هو التالي في التسلسل. أثناء الاستدلال، يتم أخذ عينات النموذج من هذا التوزيع لإنشاء الرمز المميز التالي، والذي يتم إلحاقه بتسلسل الإدخال. تتكرر هذه العملية حتى يتم الوصول إلى طول الإخراج المطلوب أو استيفاء شرط التوقف.

الاستفادة من مجموعات البيانات الضخمة لتحسين الأداء

إحدى المزايا الرئيسية لنماذج GPT هي قدرتها على الاستفادة من مجموعات البيانات الضخمة خلال مرحلة ما قبل التدريب. يمكن أن تتكون مجموعات البيانات هذه من مليارات الكلمات من مصادر مختلفة، مثل الكتب والمقالات والمواقع الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي. وهذا يوفر للنموذج تعرضًا متنوعًا وشاملاً للغة الطبيعية.

أثناء التدريب المسبق، يجب على النموذج التنبؤ بالكلمة أو الرمز المميز التالي في التسلسل، على غرار عملية إنشاء النص. ومع ذلك، بدلاً من إنشاء نص جديد، يتعلم النموذج كيفية التقاط الأنماط والعلاقات الأساسية داخل بيانات التدريب. تعتبر مرحلة ما قبل التدريب هذه مكثفة من الناحية الحسابية ولكنها حاسمة. فهو يسمح للنموذج بتطوير فهم واسع للغة، والذي يمكن بعد ذلك ضبطه لمهام محددة.

ومن خلال الاستفادة من مجموعات البيانات الضخمة أثناء التدريب المسبق، يمكن لنماذج GPT اكتساب قاعدة معرفية واسعة. يمكنهم أيضًا تطوير فهم عميق لهياكل اللغة والتعبيرات الاصطلاحية والفروق الدقيقة في السياق. يوفر هذا التدريب المسبق الشامل أساسًا قويًا للنموذج. إنه يمكّن النموذج من الأداء الجيد في مجموعة واسعة من المهام النهائية مع القليل نسبيًا من الضبط الدقيق الخاص بالمهمة.

الشبكة العصبية وراء السحر

تعد بنية المحولات الابتكار الأساسي الذي يدعم نماذج GPT وقد أحدث ثورة في مجال البرمجة اللغوية العصبية. على عكس التقليدية الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، التي تعالج البيانات المتسلسلة بشكل تسلسلي، تستخدم المحولات آلية انتباه جديدة تسمح لها بالتقاط التبعيات طويلة المدى ومعالجة تسلسلات الإدخال بكفاءة بالتوازي.

تتكون بنية المحولات من طبقات متعددة، تشتمل كل منها على مكونين رئيسيين: آلية الانتباه متعدد الرؤوس والشبكة العصبية ذات التغذية الأمامية. آلية الانتباه مسؤولة عن ترجيح أهمية الأجزاء المختلفة من تسلسل الإدخال عند توليد المخرجات، مما يمكّن النموذج من التقاط السياق والعلاقات بين العناصر البعيدة في التسلسل.

تعد طبقات الشبكة العصبية ذات التغذية الأمامية مسؤولة عن مزيد من المعالجة وتحسين مخرجات آلية الانتباه، مما يسمح للنموذج بمعرفة تمثيلات أكثر تعقيدًا لبيانات الإدخال.

أثبتت آلية المعالجة والاهتمام المتوازية في بنية المحولات أنها فعالة للغاية في التعامل مع التسلسلات الطويلة والتقاط التبعيات طويلة المدى، والتي تعتبر ضرورية لمهام البرمجة اللغوية العصبية. لقد مكنت هذه البنية نماذج GPT من تحقيق أداء متطور. وقد أثرت أيضًا على تطوير نماذج أخرى تعتمد على المحولات في مجالات مختلفة، مثل رؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام.

داخل المحول

تعد بنية المحولات هي المكون الأساسي الذي يمكّن نماذج GPT من تحقيق أدائها الرائع في مهام البرمجة اللغوية العصبية. دعونا نلقي نظرة فاحصة على الخطوات الأساسية المتضمنة في معالجة المحول للبيانات النصية.

الترميز: تقسيم النص إلى أجزاء قابلة للهضم

قبل أن يتمكن المحول من معالجة النص، يجب تقسيم بيانات الإدخال إلى وحدات أصغر تسمى الرموز المميزة. Tokenization هي عملية تقسيم النص إلى هذه الرموز، والتي يمكن أن تكون كلمات أو كلمات فرعية أو حتى أحرف فردية. تعتبر هذه الخطوة حاسمة لأنها تسمح للمحول بالتعامل مع تسلسلات ذات أطوال مختلفة وتمثيل الكلمات النادرة أو خارج المفردات بشكل فعال. تتضمن عملية الترميز عادةً تقنيات مثل تجزئة الكلمات والتعامل مع علامات الترقيم والتعامل مع الأحرف الخاصة.

تضمين الكلمات: تعيين الكلمات إلى المتجهات العددية

بمجرد ترميز النص، يتم تعيين كل رمز مميز إلى تمثيل متجه رقمي يسمى تضمين الكلمات. تعد تضمينات الكلمات هذه بمثابة ناقلات كثيفة تلتقط المعلومات الدلالية والنحوية حول الكلمات التي تمثلها. يستخدم المحول هذه التضمينات كمدخلات، مما يسمح له بمعالجة البيانات النصية بتنسيق رقمي يمكن معالجته بكفاءة من خلال بنية شبكته العصبية. يتم تعلم تضمينات الكلمات أثناء عملية التدريب، حيث تميل الكلمات ذات المعاني المتشابهة إلى أن يكون لها تمثيلات متجهة مماثلة، مما يمكّن النموذج من التقاط العلاقات الدلالية والسياق.

آلية الانتباه: قلب المحول

آلية الانتباه هي الابتكار الرئيسي الذي يميز المحولات عن بنيات الشبكات العصبية التقليدية. فهو يسمح للنموذج بالتركيز بشكل انتقائي على الأجزاء ذات الصلة من تسلسل الإدخال عند توليد المخرجات، والتقاط التبعيات والسياق طويل المدى بشكل فعال. ال آلية الانتباه يعمل عن طريق حساب درجات الاهتمام التي تمثل أهمية كل عنصر إدخال لعنصر إخراج معين، ثم استخدام هذه الدرجات لترجيح تمثيلات المدخلات المقابلة. تمكن هذه الآلية المحول من معالجة تسلسلات ذات أطوال مختلفة بشكل فعال والتقاط العلاقات بين العناصر البعيدة في الإدخال، وهو أمر بالغ الأهمية لمهام مثل الترجمة الآلية وتوليد اللغة.

الإدراك الحسي متعدد الطبقات: تعزيز تمثيلات المتجهات

بالإضافة إلى آلية الانتباه، يتم دمج المحولات أيضًا متعدد الطبقات الإدراكية (MLPs)، وهي شبكات عصبية ذات تغذية للأمام. يتم استخدام MLPs هذه لمزيد من المعالجة وتحسين تمثيلات المتجهات التي تنتجها آلية الانتباه، مما يسمح للنموذج بالتقاط أنماط وعلاقات أكثر تعقيدًا في البيانات. تأخذ MLPs مخرجات آلية الانتباه كمدخلات وتطبق سلسلة من التحويلات الخطية ووظائف التنشيط غير الخطية لتعزيز تمثيلات المتجهات. تعتبر هذه الخطوة ضرورية للنموذج لتعلم الميزات والتمثيلات ذات المستوى الأعلى التي تساعد في المهمة النهائية.

تدريب نموذج GPT

يعد تدريب نموذج GPT عملية معقدة ومكثفة حسابيًا تتضمن العديد من المكونات والتقنيات الأساسية.

الانتشار العكسي: الخوارزمية التي تجعل GPTs أكثر ذكاءً

في قلب تدريب نماذج GPT توجد خوارزمية الانتشار العكسي، وهي تقنية مستخدمة على نطاق واسع في التعلم العميق لتحديث أوزان النموذج ومعلماته بناءً على الأخطاء التي يرتكبها أثناء التدريب. خلال انتشار عكسي، تتم مقارنة تنبؤات النموذج بتسميات الحقيقة الأساسية، ويتم نشر الأخطاء للخلف عبر الشبكة لضبط الأوزان وتقليل الخطأ الإجمالي. تتضمن هذه العملية حساب تدرجات دالة الخسارة فيما يتعلق بمعلمات النموذج وتحديث المعلمات في الاتجاه الذي يقلل الخسارة. يعد الانتشار العكسي عنصرًا أساسيًا في عملية التدريب، لأنه يسمح للنموذج بالتعلم من أخطائه وتحسين أدائه تدريجيًا.

الضبط الدقيق تحت الإشراف

على الرغم من أن نماذج GPT يتم تدريبها مسبقًا على مجموعات البيانات الضخمة لاكتساب فهم واسع للغة، إلا أنها غالبًا ما تحتاج إلى ضبط دقيق على البيانات الخاصة بالمهمة لتحقيق أداء جيد في تطبيقات محددة. تتضمن هذه العملية، المعروفة باسم الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، مزيدًا من التدريب للنموذج المُدرب مسبقًا على مجموعة بيانات أصغر ذات صلة بالمهمة المستهدفة، مثل الإجابة على الأسئلة، أو تلخيص النص، أو الترجمة الآلية. خلال الكون المثالى، يتم تعديل أوزان النموذج لالتقاط الأنماط والفروق الدقيقة الخاصة بالمهمة المطروحة بشكل أفضل، مع الاحتفاظ بالمعرفة اللغوية العامة المكتسبة أثناء التدريب المسبق. تسمح عملية الضبط الدقيق هذه للنموذج بالتخصص والتكيف مع المتطلبات المحددة للمهمة المستهدفة، مما يؤدي إلى تحسين الأداء.

التدريب المسبق غير الخاضع للرقابة

قبل الضبط الدقيق، تخضع نماذج GPT لمرحلة أولية غير خاضعة للرقابة قبل التدريب، حيث تتعرض لكميات هائلة من البيانات النصية من مصادر مختلفة، مثل الكتب والمقالات ومواقع الويب. خلال هذه المرحلة، يتعلم النموذج كيفية التقاط الأنماط والعلاقات الأساسية في البيانات من خلال التنبؤ بالكلمة أو الرمز المميز التالي في تسلسل، وهي عملية تعرف باسم نمذجة اللغة. يسمح هذا التدريب المسبق غير الخاضع للرقابة للنموذج بتطوير فهم واسع للغة، بما في ذلك بناء الجملة والدلالات والسياق. يتم تدريب النموذج على مجموعة ضخمة من البيانات النصية، مما يمكنه من التعلم من مجموعة متنوعة من المواضيع والأنماط والمجالات. تعتبر مرحلة ما قبل التدريب غير الخاضعة للرقابة مكثفة من الناحية الحسابية ولكنها حاسمة، لأنها توفر للنموذج أساسًا قويًا للضبط الدقيق لمهام محددة لاحقًا.

تطبيقات GPT وحالات الاستخدام

أظهرت نماذج GPT تنوعًا ملحوظًا وتم تطبيقها على مجموعة واسعة من مهام وتطبيقات البرمجة اللغوية العصبية (NLP). دعنا نستكشف بعض حالات الاستخدام الرئيسية لنماذج اللغة القوية هذه.

كسر حواجز اللغة

أحد أقدم وأبرز تطبيقات نماذج GPT هو مجال الترجمة الآلية. من خلال الاستفادة من قدرتها على فهم وإنشاء نص يشبه الإنسان، يمكن تدريب نماذج GPT على الترجمة بين اللغات المختلفة بدقة وطلاقة عالية. يمكن لهذه النماذج أن تلتقط الفروق الدقيقة والتعقيدات في اللغة، مما يمكنها من إنتاج ترجمات ليست دقيقة فحسب، بل تحافظ أيضًا على المعنى والسياق المقصودين للنص الأصلي.

تلخيص النص

مع الكمية المتزايدة باستمرار من البيانات النصية المتاحة، القدرة على تلخيص أصبحت الوثائق أو المقالات الطويلة في ملخصات موجزة وذات مغزى ذات أهمية متزايدة. أثبتت نماذج GPT فعاليتها في هذه المهمة، حيث يمكنها تحليل وفهم السياق والنقاط الرئيسية لنص معين، ومن ثم إنشاء ملخص مكثف يجسد جوهر المحتوى الأصلي. يحتوي هذا التطبيق على العديد من حالات الاستخدام، بدءًا من تلخيص المقالات الإخبارية والأوراق البحثية وحتى إنشاء تقارير موجزة وملخصات تنفيذية.

Chatbots و AI للمحادثة

أحد التطبيقات الأكثر وضوحًا والمعتمدة على نطاق واسع لنماذج GPT هو تطوير روبوتات الدردشة و محادثة منظمة العفو الدولية أنظمة. يمكن لهذه النماذج المشاركة في حوار يشبه الإنسان، وفهم استفسارات المستخدم ومدخلاته والرد عليها بطريقة طبيعية ومناسبة للسياق. تُستخدم روبوتات الدردشة التي تعمل بتقنية GPT في العديد من الصناعات، مثل خدمة العملاء والتجارة الإلكترونية والرعاية الصحية، لتوفير مساعدة شخصية وفعالة للمستخدمين.

الإمكانات التخيلية لـ GPTs

في حين تم تصميم نماذج GPT في البداية لفهم اللغة ومهام التوليد، فإن قدرتها على إنتاج نص متماسك وخيالي فتحت إمكانيات جديدة في عالم الكتابة الإبداعية. ويمكن ضبط هذه النماذج بدقة لتوليد القصص والقصائد والنصوص وحتى كلمات الأغاني، مما يوفر أداة قوية للكتاب والفنانين لاستكشاف طرق إبداعية جديدة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنماذج GPT المساعدة في عملية الكتابة من خلال اقتراح تطورات الحبكة وأوصاف الشخصيات، وحتى إنشاء مقاطع كاملة بناءً على المطالبات أو الخطوط العريضة.

مستقبل GPTs والذكاء الاصطناعي التوليدي

على الرغم من أن نماذج GPT كانت واعدة، إلا أنه لا تزال هناك قيود وتحديات يجب التغلب عليها، فضلاً عن الاعتبارات الأخلاقية التي يجب معالجتها. بالإضافة إلى ذلك، يتطور مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة، مع وجود اتجاهات جديدة وأبحاث متطورة تشكل مستقبل هذه النماذج.

القيود والتحديات التي تواجه نماذج GPT الحالية

على الرغم من قدراتها المثيرة للإعجاب، إلا أن نماذج GPT الحالية لها قيود معينة. أحد التحديات الرئيسية هو عدم قدرتهم على الفهم الحقيقي للمعنى والسياق الأساسيين للنص الذي ينتجونه. في حين أنهم يستطيعون إنتاج نص متماسك وطلاقة، إلا أنهم قد ينتجون في بعض الأحيان معلومات لا معنى لها أو غير صحيحة في الواقع، خاصة عند التعامل مع مواضيع معقدة أو متخصصة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تظهر هذه النماذج تحيزات موجودة في بيانات التدريب الخاصة بها، مما يثير مخاوف بشأن العدالة والمخرجات الضارة المحتملة.

الاعتبارات الأخلاقية وتطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول

وبما أن نماذج GPT أصبحت أكثر قوة وانتشارًا، فمن الأهمية بمكان معالجة الاعتبارات الأخلاقية وضمان التطوير المسؤول لهذه التقنيات ونشرها. يجب فحص مشكلات مثل الخصوصية والأمان واحتمالية إساءة الاستخدام أو التطبيقات الضارة بعناية. يجب على الباحثين والمطورين العمل على تطوير المبادئ التوجيهية الأخلاقية، وأطر الحوكمة، والضمانات القوية للتخفيف من المخاطر المحتملة وضمان الاستخدام الآمن والمفيد لنماذج GPT.

الاتجاهات الناشئة والأبحاث المتطورة

يتطور مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة، حيث يستكشف الباحثون بنيات وطرق تدريب وتطبيقات جديدة. أحد الاتجاهات الناشئة هو نماذج متعددة الوسائط يمكنها معالجة وإنشاء البيانات عبر طرائق مختلفة (النص والصور والصوت وما إلى ذلك). تعتبر أساليب التعلم المعزز لتوليد اللغة طريقة أخرى. دمج نماذج GPT مع تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى، مثل رؤية الكمبيوتر و الروبوتات هو اتجاه آخر. بالإضافة إلى ذلك، يتم إجراء الأبحاث لتحسين إمكانية تفسير هذه النماذج وإمكانية التحكم فيها ومتانتها. يستكشف الباحثون أيضًا إمكاناتهم في مجالات مثل الاكتشاف العلمي والتعليم والرعاية الصحية.

وفي الختام

أحدثت نماذج GPT ثورة في مجال البرمجة اللغوية العصبية. لقد أظهروا قدرات رائعة في مهام مثل ترجمة اللغة وتلخيص النص والذكاء الاصطناعي للمحادثة والكتابة الإبداعية. في قلب هذه النماذج توجد بنية المحولات. يستخدم هذا آلية اهتمام جديدة لالتقاط التبعيات والسياق طويل المدى في البيانات النصية. يتضمن تدريب نماذج GPT عملية معقدة من التدريب المسبق غير الخاضع للرقابة على مجموعات البيانات الضخمة، يليه الضبط الدقيق الخاضع للإشراف لمهام محددة.

على الرغم من أن نماذج GPT حققت نتائج مبهرة، إلا أنه لا تزال هناك قيود وتحديات يجب التغلب عليها. وهذا يشمل الافتقار إلى الفهم الحقيقي، والتحيزات المحتملة، والمخاوف الأخلاقية. بالإضافة إلى ذلك، يتطور مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة، حيث يستكشف الباحثون بنيات وتطبيقات وتقنيات جديدة لدفع حدود هذه النماذج.

ومع استمرار تقدم نماذج GPT، فمن الضروري معالجة الاعتبارات الأخلاقية وتطوير ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة. ومن المهم أيضًا استكشاف الاتجاهات الناشئة والأبحاث المتطورة لتسخير الإمكانات الكاملة لهذه النماذج القوية. ومن ناحية أخرى، يتعين علينا أن نضمن استخدامها الآمن والمفيد من خلال تخفيف المخاطر المحتملة.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/what-is-gpt-you-wont-believe-whats-inside/