ما هو ChatGPT؟ وكيف يعمل فعلًا؟

قد يبدو ChatGPT كأنه شخص يرد عليك في محادثة عادية. لكن من الناحية التقنية، هو روبوت محادثة توليدي يعمل بالذكاء الاصطناعي: تكتب له مطالبة أو سؤالًا، فيعالج النص ثم ينتج إجابة بلغة طبيعية .

الفكرة الأساسية بسيطة، لكن التفاصيل مهمة: ChatGPT لا «يعرف» بالطريقة البشرية، بل يعتمد على نماذج لغوية كبيرة من عائلة GPT مبنية على معمارية تسمى Transformer، وهي من التقنيات الأساسية وراء كثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي .

ما هو ChatGPT؟

ChatGPT هو روبوت محادثة من شركة OpenAI يعتمد على نماذج لغوية كبيرة من عائلة GPT . وتصف OpenAI هذا النوع من النماذج بأنه مُدرَّب على اتباع التعليمات الواردة في المطالبة وتقديم رد مفصل .

وتعرّف منصة Coursera التعليمية ChatGPT بأنه أداة ذكاء اصطناعي توليدي يمكنها، ضمن استخدامات كثيرة، كتابة النصوص، الإجابة عن الأسئلة، شرح الموضوعات المعقدة، تقديم أفكار وتحليلات، وكتابة الشيفرة البرمجية .

النقطة التي تزيل كثيرًا من الالتباس هي هذه: GPT هو اسم عائلة النماذج الأساسية، أما ChatGPT فهو تطبيق المحادثة الذي يستخدمه الناس للتفاعل مع تلك النماذج .

ماذا تعني GPT؟

GPT اختصار لعبارة Generative Pre-trained Transformer، ويمكن تقريب معناها إلى: «محوّل توليدي مُدرَّب مسبقًا» . وتصف IBM نماذج GPT بأنها عائلة من النماذج اللغوية الكبيرة المبنية على معمارية تعلم عميق تسمى Transformer .

• Generative / توليدي: أي أن النموذج ينتج مخرجات جديدة، مثل النصوص.
• Pre-trained / مُدرَّب مسبقًا: أي أنه تعلّم قبل الاستخدام من بيانات ونصوص كثيرة لاكتشاف أنماط اللغة وعلاقاتها .
• Transformer / المحوّل: اسم المعمارية التقنية التي تقوم عليها هذه النماذج في التعلم العميق .

بصياغة أقرب للقارئ: ChatGPT لا يكتب لأنه يفهم العالم مثل الإنسان، بل لأنه يستخدم أنماطًا لغوية تعلّمها، ويقرأ سياق المحادثة الحالي، ثم يحسب ما يبدو مناسبًا ليأتي بعده في النص .

كيف يعمل ChatGPT من السؤال إلى الإجابة؟

يمكن تبسيط العملية في ثلاث مراحل: تقسيم النص، فهم السياق حسابيًا، ثم توليد الرد خطوة خطوة .

1. تحويل المطالبة إلى توكنات

عندما تكتب سؤالًا أو أمرًا في ChatGPT، لا يتعامل النموذج مع الجملة كما يتعامل معها القارئ البشري. يوضح Zapier أن ChatGPT يجزّئ المطالبة إلى توكنات، وهي قطع صغيرة من النص يعمل عليها النموذج .

قد يكون التوكن كلمة كاملة، أو جزءًا من كلمة، أو علامة ترقيم، بحسب اللغة والسياق. لذلك فالتوكن ليس دائمًا مساويًا لكلمة واحدة.

2. استخدام السياق والأنماط اللغوية المتعلَّمة

يعتمد ChatGPT على شبكات عصبية من نوع Transformer دُرّبت على كميات كبيرة من النصوص حتى تتعلم أنماط اللغة . وتنتمي نماذج GPT إلى فئة النماذج اللغوية الكبيرة القائمة على معمارية Transformer .

بعد ذلك ينظر النموذج إلى المطالبة الحالية وإلى سياق المحادثة المتاح، ثم يحسب أي القطع النصية التالية تبدو أكثر ملاءمة .

3. بناء الإجابة توكنًا بعد توكن

جوهر العملية هو التوقع: يتنبأ ChatGPT بالتوكنات التالية، ثم يركّب منها إجابة تبدو مترابطة ومفهومة . ولهذا تظهر الإجابة للمستخدم كأنها حوار سلس، بينما هي تقنيًا نتيجة عدد كبير من خطوات التنبؤ المتتابعة.

وهنا تظهر أهم حدود التقنية: النص المصاغ بثقة لا يعني بالضرورة أنه حقيقة موثقة. إذا كنت تحتاج إلى معلومة يعتمد عليها قرار مهم، فتعامل مع الإجابة كبداية، لا كدليل نهائي.

كيف يتم تدريب ChatGPT؟

تذكر OpenAI أن النماذج الأساسية التي تشغّل ChatGPT تُطوَّر اعتمادًا على ثلاثة مصادر رئيسية للمعلومات: معلومات متاحة علنًا على الإنترنت، ومعلومات تصل إليها OpenAI عبر شركاء أو أطراف ثالثة، وبيانات يقدمها أو ينشئها المستخدمون والمدربون البشريون والباحثون .

وتذكر OpenAI أيضًا أن ChatGPT استُخدم في تدريبه أسلوب يسمى التعلّم المعزز من خلال التغذية الراجعة البشرية، ويُختصر بالإنجليزية إلى RLHF . في هذا الأسلوب، تُستخدم ملاحظات بشرية لمساعدة النموذج على اتباع التعليمات في المطالبات وتقديم ردود أكثر فائدة .

لكن من المهم التمييز بين مرحلة التدريب ومرحلة الإجابة. بيانات التدريب تساعد النموذج على تعلم أنماط اللغة والعلاقات بينها . أما عند الاستخدام، فإن ChatGPT ينتج الإجابة المحددة من المطالبة والسياق وتوقع التوكنات، وليس بالضرورة من قائمة مصادر حية يجري فحصها في تلك اللحظة .

فيمَ يفيد ChatGPT أكثر؟

تظهر قوة ChatGPT خصوصًا في الأعمال التي تحتاج إلى صياغة أو تنظيم أو شرح. تذكر Coursera أنه يستطيع كتابة النصوص، الإجابة عن الأسئلة، شرح موضوعات معقدة، تقديم أفكار، وكتابة كود برمجي .

ومن الاستخدامات العملية الشائعة:

• إعداد مسودة أولى لبريد إلكتروني أو مقال أو خطة.
• تبسيط فكرة معقدة بلغة أسهل.
• تلخيص نص طويل أو إعادة صياغته.
• توليد أفكار متعددة لمشروع أو عنوان أو حملة.
• المساعدة في كتابة الشيفرة البرمجية أو فهمها .

كلما كانت المطالبة أوضح، كانت النتيجة أقرب لما تريد. من المفيد أن تذكر الهدف، والجمهور المستهدف، وطول الإجابة، والشكل المطلوب: فقرة، نقاط، جدول، شرح مبسّط، أو إجابة مع توضيح مواضع عدم اليقين.

ثلاثة التباسات شائعة حول ChatGPT

ليس فهمًا بشريًا

تستطيع تطبيقات GPT إنتاج نصوص تبدو وكأن إنسانًا كتبها . لكن هذا لا يعني وجود وعي أو فهم بشري. الوصف التقني الأدق هو أن النظام يعالج التوكنات، يأخذ السياق في الحسبان، ثم يولّد امتدادات نصية مرجحة .

ChatGPT ليس هو نفسه GPT

GPT اسم لعائلة النماذج، بينما ChatGPT هو واجهة المحادثة التي يتفاعل المستخدم من خلالها مع هذه النماذج . هذا التفريق مهم لأن منتجات كثيرة قد تستخدم تقنيات نموذجية مشابهة، لكنها ليست كلها ChatGPT.

RLHF لا يجعل الإجابات صحيحة تلقائيًا

التعلّم المعزز من خلال التغذية الراجعة البشرية هو، بحسب OpenAI، طريقة تدريب تساعد ChatGPT على الاستجابة للمطالبات بطريقة أكثر فائدة واتباعًا للتعليمات . لكنه ليس «فلتر حقيقة» يضمن أن كل إجابة دقيقة أو كاملة أو مدعومة بمصدر. ما دام الرد يُنتج عبر توقع التوكنات، يبقى التحقق الخارجي ضروريًا عند التعامل مع الحقائق .

كيف تستخدم ChatGPT بمسؤولية؟

إذا كانت المهمة لغوية بحتة — مثل تحسين صياغة، اقتراح عناوين، أو ترتيب أفكار — فقد يكون ChatGPT مفيدًا جدًا من أول محاولة. أما في الأسئلة الواقعية، فالأفضل التعامل معه كأداة مساعدة لا كمرجع نهائي.

للاستخدام المسؤول، اتبع هذه القواعد:

1. ارجع إلى المصادر الأصلية، خاصة في المعلومات الرسمية أو العلمية أو القانونية أو الطبية.
2. تحقق من الأرقام والتواريخ والأسماء بشكل منفصل؛ فالسلاسة اللغوية ليست دليلًا على الدقة.
3. لا تكتفِ بطلب المصادر؛ افتح الروابط وتأكد أن المصدر موجود فعلًا وأنه يدعم الادعاء المذكور.
4. اترك مساحة للشك عند غياب الدليل؛ لا تصغ المعلومة غير المؤكدة كأنها حقيقة نهائية.

السبب يعود إلى طريقة العمل نفسها: ChatGPT يولّد الإجابات بحساب التوكنات التالية المناسبة بناءً على المطالبة والسياق . وهذا يجعله قويًا في الفهم الأولي، والتنظيم، والشرح، والصياغة، لكنه لا يغني عن فحص الحقائق.

الخلاصة

ChatGPT هو روبوت محادثة توليدي من OpenAI يعتمد على نماذج GPT اللغوية الكبيرة ومعمارية Transformer . يعالج المطالبات على شكل توكنات، ثم ينتج الرد عبر توقع الامتدادات النصية المناسبة خطوة بعد خطوة .

لهذا يمكن أن يكون أداة ممتازة للكتابة، والشرح، والتلخيص، وتنظيم الأفكار . لكن الإجابة المتماسكة ليست دائمًا معلومة موثوقة؛ عند الحاجة إلى دقة عالية، يبقى الرجوع إلى المصادر والتحقق منها جزءًا لا غنى عنه.