شو نص بيانات مجموعة أمثلة على الذكاء الاصطناعي التوليد
Context:الذكاء الاصطناعي التوليد أو الذكاء الاصطناعي التوليد هو نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على توليد نص أو صور أو وسائل إعلام أخرى استجابة للطلبات. أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية بتستخدم نماذج توليدية مثل نماذج لغة كبيرة عشان تأخذ عينات إحصائية من البيانات الجديدة بناءً على مجموعة بيانات التدريب المستخدمة لإنشائها.  من الأنظمة الذكية الإبداعية البارزة تشمل تشات جي بي تي ChatGPT، وهو روبوت دردشة بني من قبل أوبن آي باستخدام نماذج لغات كبيرة GPT-3 و GPT-4 و بارد، وهو روبوت دردشة بني من قبل جوجل باستخدام نموذج لامدا. نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية التانية بتشمل أنظمة فن الذكاء الاصطناعي مثل Stable Diffusion و Midjourney و DALL-E.  الذكاء الاصطناعي التوليد عنده تطبيقات محتملة في مجموعة واسعة من الصناعات، بما في ذلك تطوير البرمجيات والتسويق والأزياء. الاستثمار في الذكاء الاصطناعي التوليد زاد خلال أوائل العقد 2020، مع شركات كبيرة زي مايكروسوفت وغوغل وبايدو بالإضافة إلى العديد من الشركات الصغيرة بتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليد.  طرق صورة زيتية مفصلة من شخصيات في مشهد أوبرا مستقبلي مسرح الأوبرا الفضائي، صورة من منتصف الرحلة نظام الذكاء الاصطناعي التوليد يبني عن طريق تطبيق التعلم الآلي غير المشرف أو المشرف ذاتيًا 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 النماذج اللغوية الكبيرة). قادرين على معالجة اللغة الطبيعية، والترجمة الآلية، وتوليد اللغة الطبيعية، ويمكن استخدامهم كنماذج أساسية لمهام أخرى. مجموعات البيانات تشمل بوك كوربس ويكيبيديا وغيرها (انظر قائمة الكوربوس 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. مثلًا كودكس OpenAI. الصور: أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليد المدربة على مجموعات الصور مع تسميات نصية تشمل مثل Imagen، DALL-E، Midjourney، Stable Diffusion وغيرها (انظر فن الذكاء الاصطناعي، فن التوليد، وسائل الإعلام الاصطناعية). بتستخدم عادة لتوليد النص إلى الصورة ونقل النمط العصبي. مجموعات البيانات تشمل LAION-5B وغيرها (انظر مجموعات البيانات في رؤية الكمبيوتر). الجزيئات: يمكن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليد على تسلسل الأحماض الأمينية أو التمثيلات الجزيئية مثل SMILES اللي بتمثل الحمض النووي أو البروتينات. هذي الأنظمة، زي ألفا فولد، بتستخدم للتنبؤ بتركيبة البروتين واكتشاف الأدوية. مجموعات البيانات بتشمل مجموعات بيانات بيولوجية مختلفة. الموسيقى: يمكن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل MusicLM على أشكال الموجة الصوتية للموسيقى المسجلة جنبًا إلى جنب مع ملاحظات النص، من أجل توليد عينات موسيقية جديدة بناءً على وصف النص مثل "لحن كمان هادئ مدعوم من نغمة غيتار مشوهة". فيديو: الذكاء الاصطناعي التوليد اللي اتدرب على فيديو مشروح بإمكانه توليد مقاطع فيديو متماسكة زمنياً. الأمثلة بتشمل Gen1 من RunwayML و Make-A-Video من Meta Platforms. متعددة الطرق: يمكن بناء نظام ذكاء اصطناعي مولد من نماذج متعددة، أو نموذج واحد مدرب على أنواع متعددة من البيانات. على سبيل المثال، نسخة واحدة من GPT-4 من OpenAI تقبل كل من إدخالات النص والصور.
مجموعة بيانات نصية أمثلة لذكاء اصطناعي مولد مجموعة بيانات تشمل BookCorpus، ويكيبيديا