ايش نص بيانات مجموعة مثالات عن الذكاء الاصطناعي التوليد
Context:الذكاء الاصطناعي التوليد او الذكاء الاصطناعي التوليد هو نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على توليد النصوص، الصور، أو الوسائط الأخرى استجابة للطلبات. أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية تستخدم نماذج توليدية مثل نماذج لغوية كبيرة لعينة إحصائية من البيانات الجديدة بناءً على مجموعة بيانات التدريب التي استخدمت لإنشائها.  من الأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية البارزة تشمل 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 جوجل باستخدام نموذج LaMDA. نماذج الذكاء الاصطناعي التوليديه الاخرى تشمل انظمة فن الذكاء الاصطناعي مثل Stable Diffusion و Midjourney و DALL-E.  الذكاء الاصطناعي التوليدي لديه تطبيقات محتملة عبر مجموعة واسعة من الصناعات، بما في ذلك تطوير البرمجيات والتسويق والأزياء. الاستثمار في الذكاء الاصطناعي التوليدي ارتفع خلال أوائل 2020s، مع شركات كبيرة مثل مايكروسوفت، جوجل، وبايدو وكذلك العديد من الشركات الأصغر تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.  طرائق رسمه زيتيه مفصله من شخصيات في مشهد أوبرا مستقبلي مسرح الاوبرا الفضائي، صورة من منتصف الرحلة يُبنى نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي 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 رموز الكلمات تشمل GPT-3، LaMDA، LLaMA، BLOOM، GPT-4، وغيرها (انظر قائمة النماذج اللغوية الكبيرة). هم قادرين على معالجة اللغة الطبيعية، والترجمة الآلية، وتوليد اللغة الطبيعية ويمكن استخدامها كنماذج أساسية لمهام أخرى. مجموعات البيانات تشمل BookCorpus و ويكيبيديا و غيرها (انظر قائمة الكتب النصيه). الشفرة: بالإضافة إلى نص اللغة الطبيعية، يمكن تدريب نماذج اللغة الكبيرة على نص لغة البرمجة، مما يسمح لها بتوليد شفرة مصدر لبرامج الكمبيوتر الجديدة. من الأمثلة كودكس اوبن آى. الصور: أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية المدربة على مجموعات من الصور مع تعليقات نصية تشمل مثل Imagen، DALL-E، Midjourney، Stable Diffusion وغيرها (انظر فن الذكاء الاصطناعي، فن التوليد، الوسائط الاصطناعية). عادة ما يستخدمونها 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. هذه الأنظمة، مثل ألفا فولد، تستخدم للتنبؤ بتركيب البروتين واكتشاف العقاقير. مجموعات البيانات تتضمن 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 أوصاف النص مثل "لحن كمان هادئ مدعوم من قيثارة مشوهة". الفيديو: الذكاء الاصطناعي التوليد المدرب على الفيديو المعلّق بإمكانه توليد مقاطع فيديو متماسكة في الزمن. فيهم Gen1 من RunwayML و Make-A-Video من Meta Platforms. متعددة الوسائط: يمكن بناء نظام ذكاء اصطناعي مولد من نماذج متعددة، أو نموذج واحد مدرب على أنواع متعددة من البيانات. مثلاً، نسخة واحدة من GPT-4 من OpenAI تقبل كل من إدخالات النص والصورة.
مجموعة بيانات نصية أمثلة على الذكاء الاصطناعي التوليد تشمل مجموعات البيانات BookCorpus ويكيبيديا