But what is a GPT? Visual intro to Transformers | Deep learning, chapter 5

3Blue1Brown

1 Apr 202427:14

Summary

TLDRتتناول هذه المحاضرة مفهوم نماذج التحويل (Transformers) وكيفية عملها، مع التركيز على تمثيلات الكلمات، حجم السياق، وآلية التنبؤ. يبدأ الشرح بتفصيل أبعاد التضمين وعدد الأوزان، ثم ينتقل للحديث عن كيفية تطور المعاني في سياقات معينة، وأهمية استخدام دالة Softmax لتحويل النتائج إلى توزيع احتمالي. يتم شرح تأثير درجة الحرارة على توليد الكلمات، مما يوضح كيفية التحكم في عشوائية النتائج. تهيئ المحاضرة للمشاهدين الفهم الضروري للآلية الأساسية المعروفة بالانتباه، والتي تعد جوهر التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي.

Takeaways

😀 الأبعاد التعبيرية للمتجهات في نماذج التحويل هي 12,288، مما يشير إلى وجود حوالي 617 مليون وزن.
😀 التركيز على كيفية تمثيل المتجهات للمعاني الفردية للكلمات وتطورها من خلال السياق.
😀 يعتمد نموذج GPT-3 على حجم سياق يصل إلى 2048، مما يؤثر على قدرته على الحفاظ على سياق المحادثات الطويلة.
😀 التحويل الناتج هو توزيع احتمالي يغطي جميع الرموز الممكنة التي قد تأتي بعد الكلمة الحالية.
😀 عملية استخدام دالة softmax ضرورية لتحويل القيم إلى توزيع احتمالي صالح.
😀 يمكن أن تؤثر درجة الحرارة (temperature) على تنوع الإخراج، حيث أن القيم المنخفضة تؤدي إلى نتائج أكثر توقعًا.
😀 درجة الحرارة الأعلى تمنح الفرصة لاختيار كلمات أقل احتمالاً، مما يؤدي إلى إبداعات أصلية ولكن قد تكون غير متماسكة.
😀 القيم الناتجة من دالة softmax تعرف بـ logits، وهي تمثل المخرجات غير الطبيعية للنموذج.
😀 الفهم القوي للمتجهات والتوزيعات الاحتمالية يساعد في فهم آلية الانتباه الأساسية في الذكاء الاصطناعي الحديث.
😀 الحلقة التالية في السلسلة ستغطي آلية الانتباه بشكل أعمق، مما يعد ببناء فهم متين للتقنيات المتقدمة في الذكاء الاصطناعي.

Q & A

ما هي أبعاد التضمين المستخدمة في النموذج المذكور؟
-أبعاد التضمين هي 12,288.
كم عدد الأوزان التي تتكون منها هذه الأبعاد؟
-تتكون الأبعاد من حوالي 617 مليون وزن.
ما هي أهمية سياق الكلمات في النماذج اللغوية؟
-سياق الكلمات يساعد في فهم المعاني الدقيقة، حيث يمكن أن تتغير دلالة الكلمة بناءً على الكلمات المحيطة بها.
ما هي حجم السياق للنموذج GPT-3؟
-حجم السياق للنموذج GPT-3 هو 2048، مما يعني أنه يمكنه معالجة عدد محدود من الرموز في وقت واحد.
كيف يتم إنتاج التوزيع الاحتمالي للكلمات التالية؟
-يتم تحويل آخر متجه في السياق إلى قائمة من القيم باستخدام مصفوفة، ثم يتم تطبيق دالة Softmax للحصول على التوزيع الاحتمالي.
ما هي وظيفة دالة Softmax؟
-وظيفة Softmax تحول القيم الحقيقية العشوائية إلى توزيع احتمالي صالح، حيث تتراوح القيم بين 0 و1 وتجمع إلى 1.
كيف يؤثر معامل الحرارة (temperature) على تنبؤات النموذج؟
-معامل الحرارة يؤثر على عشوائية التنبؤات؛ فكلما كان أقل، كانت النتائج أكثر توقعًا، بينما يزيدها عند رفعه.
ما هو مصطلح 'logits' في سياق النماذج اللغوية؟
-'Logits' تشير إلى المخرجات الخام وغير الطبيعية للنموذج قبل تطبيق دالة Softmax.
ما هو الدور الأساسي لآلية الانتباه في النماذج اللغوية؟
-آلية الانتباه تعتبر حجر الزاوية في تقدم الذكاء الاصطناعي الحديث، حيث تساعد في تعزيز قدرة النموذج على معالجة السياق.
كيف يمكن فهم المعاني بشكل أفضل في النماذج اللغوية؟
-يمكن فهم المعاني بشكل أفضل من خلال استيعاب آلية التضمين، ودالة Softmax، والعمليات المصفوفية الأساسية.