ما هي مجموعة بيانات النص الأمثلة على الذكاء الاصطناعي التوليد
Context:الذكاء الاصطناعي التوليدي أو الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على توليد النصوص أو الصور أو وسائل الإعلام الأخرى استجابةً للطلبات. تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية نماذج توليدية مثل نماذج اللغة الكبيرة لإجراء عينات إحصائية من البيانات الجديدة بناءً على مجموعة بيانات التدريب التي تم استخدامها لإنشائها.  تشمل أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية البارزة ChatGPT ، وهي 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. تشمل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى أنظمة الفن الذكية الاصطناعية 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 2020s ، مع شركات كبيرة مثل Microsoft و Google و Baidu بالإضافة إلى العديد من الشركات الصغيرة التي تقوم بتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليد.  الطرق لوحة زيتية مفصلة لأشكال في مشهد أوبرا مستقبلي مسرح الأوبرا الفضائي ، صورة تم إنشاؤها بواسطة Midjourney 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 رموز الكلمات GPT-3 و LaMDA و LLaMA و BLOOM و GPT-4 وغيرها (انظر قائمة النماذج اللغوية الكبيرة). فهي قادرة على معالجة اللغة الطبيعية، والترجمة الآلية، وتوليد اللغة الطبيعية ويمكن استخدامها كنموذج أساسي لمهام أخرى. تشمل مجموعات البيانات BookCorpus و Wikipedia وغيرها (انظر قائمة الكتب النصية). الشفرة: بالإضافة إلى نص اللغة الطبيعية، يمكن تدريب نماذج اللغة الكبيرة على نص لغة البرمجة، مما يسمح لهم 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). وهي تستخدم عادة 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 التمثيل الجزيئي مثل SMILES التي تمثل الحمض النووي أو البروتينات. هذه الأنظمة، مثل AlphaFold، تستخدم للتنبؤ بنية 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 جنبا إلى جنب مع ملاحظات النص ، من أجل توليد عينات موسيقية جديدة على أساس وصف النص مثل "لحن كمان مهدئ مدعوم من قاعدة غيتار مشوهة". الفيديو: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المدرب على الفيديو المعلق أن يولد مقاطع فيديو متماسكة في الوقت المناسب. تشمل الأمثلة Gen1 من RunwayML و Make-A-Video من Meta Platforms. متعددة الوسائط: يمكن بناء نظام الذكاء الاصطناعي التوليد من نماذج متعددة التوليد، أو نموذج واحد مدرب على أنواع متعددة من البيانات. على سبيل المثال، أحد إصدارات OpenAI's GPT-4 يقبل كل من إدخالات النص والصورة.
مجموعة بيانات نصية أمثلة على الذكاء الاصطناعي التوليد تشمل مجموعات البيانات BookCorpus و Wikipedia