شنو هي مجموعة من النصوص ديال الذكاء الاصطناعي التوليد
Context:الذكاء الاصطناعي التوليد أو الذكاء الاصطناعي التوليد هو نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على توليد النصوص أو الصور أو وسائل الإعلام الأخرى استجابةً للطلبات. تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية نماذج توليدية مثل نماذج اللغة الكبيرة لإجراء عينة إحصائية من البيانات الجديدة بناءً على مجموعة بيانات التدريب التي تم استخدامها لإنشائها.  وتشمل أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية البارزة ChatGPT، وهو روبوت دردشة تم إنشاؤه من قبل OpenAI باستخدام نماذج اللغة الكبيرة GPT-3 و GPT-4 و Bard، وهو روبوت دردشة تم إنشاؤه من قبل Google باستخدام نموذج LaMDA. وتشمل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى أنظمة فن الذكاء الاصطناعي مثل Stable Diffusion و Midjourney و DALL-E.  يحتوي الذكاء الاصطناعي التوليدي على تطبيقات محتملة في مجموعة واسعة من الصناعات، بما في ذلك تطوير البرمجيات والتسويق والأزياء. ارتفع الاستثمار في الذكاء الاصطناعي التوليد خلال أوائل العقد 2020، مع شركات كبيرة مثل مايكروسوفت وجوجل وبايدو وكذلك العديد من الشركات الصغيرة التي تطور نماذج الذكاء الاصطناعي التوليد.  الطرق صورة مفصلة بالزيت لعدد من الشخصيات في مشهد أوبرا مستقبلي مسرح الأوبرا الفضائي، الصورة اللي خلقتها ميدجورني يتم بناء نظام الذكاء الاصطناعي التوليد من خلال تطبيق التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف أو الخاضع للإشراف الذاتي على مجموعة بيانات. تعتمد قدرات نظام الذكاء الاصطناعي التوليد على أسلوب أو نوع مجموعة البيانات المستخدمة.  النص: تتضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية المدربة على الكلمات أو الرموز الكلامية GPT-3 و LaMDA و LLaMA و BLOOM و GPT-4 وغيرها (انظر قائمة النماذج اللغوية الكبيرة). ويمكنها معالجة اللغة الطبيعية، والترجمة الآلية، وتوليد اللغة الطبيعية، ويمكن استخدامها كنموذج أساسي لمهام أخرى. وتشمل مجموعات البيانات BookCorpus وويكيبيديا وغيرها (انظر قائمة الكتب النصية). الشفرة: بالإضافة إلى نص اللغة الطبيعية، يمكن تدريب النماذج اللغوية الكبيرة على نص لغة البرمجة، مما يسمح لها بتوليد شفرة المصدر لبرامج الكمبيوتر الجديدة. وتشمل الأمثلة OpenAI Codex. الصور: تتضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية المدربة على مجموعات من الصور مع التعليقات النصية مثل Imagen و DALL-E و Midjourney و Stable Diffusion وغيرها (انظر فن الذكاء الاصطناعي و Generative art و Synthetic media). عادة ما يتم استخدامها 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 AlphaFold، للتنبؤ بتركيبة البروتين واكتشاف الأدوية. تشمل مجموعات البيانات مجموعة متنوعة من البيانات البيولوجية. 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 أوصاف النص مثل "لحن كمان هادئ مدعوم بضربة غيتار مشوهة". الفيديو: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المدرب على الفيديو المعلق أن يولد مقاطع فيديو متماسكة زمنياً. وتشمل 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، تقبل نسخة واحدة من GPT-4 من OpenAI كل من إدخالات النص والصورة.
مجموعة بيانات نصية أمثلة على الذكاء الاصطناعي التوليدية تشمل مجموعات البيانات BookCorpus، ويكيبيديا