أي مجموعة بيانات نصية هي أمثلة للذكاء الاصطناعي التوليد
Context:الذكاء الاصطناعي التوليدي أو الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على توليد نصوص أو صور أو وسائل إعلام أخرى استجابة للطلبات. أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية تستخدم نماذج توليدية مثل نماذج لغة كبيرة لعينة إحصائية من البيانات الجديدة بناءً على مجموعة بيانات التدريب التي استخدمت لإنشائها.  تشمل أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية البارزة ChatGPT، وهو روبوت دردشة بني من قبل OpenAI باستخدام نماذج اللغة الكبيرة GPT-3 و GPT-4 و Bard، وهو روبوت دردشة بني من قبل Google باستخدام نموذج LaMDA. نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى تشمل أنظمة فن الذكاء الاصطناعي مثل Stable Diffusion و Midjourney و DALL-E.  الذكاء الاصطناعي التوليدي لديه تطبيقات محتملة في مجموعة واسعة من الصناعات، بما في ذلك تطوير البرمجيات والتسويق والأزياء. ارتفعت الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي التوليد خلال أوائل العقد 2020، مع شركات كبيرة مثل مايكروسوفت وجوجل وبايدو بالإضافة إلى العديد من الشركات الصغيرة التي تطور نماذج الذكاء الاصطناعي التوليد.  طرائق لوحة زيتية مفصلة من الشخصيات في مشهد أوبرا مستقبلي مسرح الأوبرا الفضائي، صورة من منتصف الرحلة يتم بناء نظام الذكاء الاصطناعي التوليد عن طريق تطبيق التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف أو الخاضع للإشراف الذاتي على مجموعة بيانات. قدرات نظام الذكاء الاصطناعي التوليد يعتمد على طريقة أو نوع مجموعة البيانات المستخدمة.  النص: أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية المدربة على الكلمات أو الرموز الكلامية تشمل GPT-3، LaMDA، LLaMA، BLOOM، GPT-4، وغيرها (انظر قائمة نماذج اللغة الكبيرة). هم قادرين على معالجة اللغة الطبيعية، والترجمة الآلية، وتوليد اللغة الطبيعية ويمكن استخدامها كنماذج أساسية لمهام أخرى. مجموعات البيانات تشمل BookCorpus، ويكيبيديا، وغيرها (انظر قائمة الكتب النصية). الشفرة: بالإضافة إلى نص اللغة الطبيعية، يمكن تدريب نماذج اللغة الكبيرة على نص لغة البرمجة، مما يسمح لها بتوليد شفرة مصدر لبرامج الكمبيوتر الجديدة. ومن الأمثلة على ذلك OpenAI Codex. الصور: تتضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية المدربة على مجموعات من الصور مع تعليقات نصية مثل Imagen و DALL-E و Midjourney و Stable Diffusion وغيرها (انظر فن الذكاء الاصطناعي و Generative art و Synthetic media). يستخدم عادة لتوليد النص إلى الصورة ونقل النمط العصبي. تشمل مجموعات البيانات LAION-5B وغيرها (انظر مجموعات البيانات في رؤية الكمبيوتر). الجزيئات: يمكن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية على تسلسل الأحماض الأمينية أو التمثيلات الجزيئية مثل SMILES التي تمثل الحمض النووي أو البروتينات. تستخدم هذه الأنظمة، مثل ألفا فولد، للتنبؤ بتركيب البروتين واكتشاف الأدوية. مجموعات البيانات تشمل مجموعات بيانات بيولوجية مختلفة. الموسيقى: يمكن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل MusicLM على أشكال الموجات الصوتية للموسيقى المسجلة جنبًا إلى جنب مع التعليقات النصية، من أجل توليد عينات موسيقية جديدة بناءً على وصف النص مثل "لحن كمان هادئ مدعوم بضربة غيتار مشوهة". فيديو: الذكاء الاصطناعي التوليد المدرب على الفيديو المعلن يمكنه توليد مقاطع فيديو متماسكة زمنياً. من الأمثلة Gen1 من RunwayML و Make-A-Video من Meta Platforms. متعددة الأشكال: يمكن بناء نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي من نماذج متعددة التوليد، أو نموذج واحد مدرب على أنواع متعددة من البيانات. على سبيل المثال، نسخة واحدة من OpenAI's GPT-4 تقبل كل من إدخالات النص والصورة.
مجموعة بيانات نصية أمثلة على الذكاء الاصطناعي التوليد تشمل مجموعات البيانات BookCorpus، ويكيبيديا