BrowserGPT

BrowserGPT

اكتشف أقوى مساعد ChatGPT الشامل للويب.

تحقق من BrowserGPT
تحقق من ملحق HIX.AI لمتصفح Chrome
إنتاجية
Google Doc

اكتب // للاستمتاع بمساعدة الذكاء الاصطناعي التي نقدمها أثناء الكتابة في مستندات Google.

Gmail

اكتب // قم بصياغة رسائل بريد إلكتروني مقنعة وردود مخصصة.

الشريط الجانبي

اكتشف بديل الشريط الجانبي Bing الأكثر قوة لمتصفح Chrome.

محرك البحث

ابحث عن استجابات HIX.AI الشاملة من بين نتائج البحث النموذجية.

شريط البحث السريع

حدد أي نص عبر الإنترنت لترجمته، أو إعادة كتابته، أو تلخيصه، وما إلى ذلك.

وسائل التواصل الاجتماعي
Twitter

اكتب // لإنشاء منشورات Twitter موجزة لكنها قوية بهذا الاتجاه.

Instagram

اكتب // لإنشاء تسميات توضيحية جذابة لمنشوراتك على Instagram.

Facebook

اكتب // لصياغة منشورات Facebook التفاعلية التي تشرك مجتمعك.

Quora

اكتب // لتقديم إجابات قيمة ومؤيدة على Quora.

Reddit

اكتب // لصياغة منشورات Reddit التي تلقى صدى لدى مجتمعات معينة.

YouTube

تلخيص مقاطع فيديو YouTube الطويلة بنقرة واحدة.

أدوات
بيت > ChatGPT > GPT-3 و GPT-4 : ما الاختلافات؟

GPT-3 و GPT-4 : ما الاختلافات؟

لقد لفت التقديم الأخير لـ GPT-4 ، وهو الإصدار الأكثر تقدمًا من نموذج اللغة الكبيرة GPT الذي أنشأته OpenAI، الانتباه إلى الاختلافات الكبيرة بين هذا التكرار الجديد وسابقه، GPT-3. جاء صعود GPT-3 إلى الشهرة في شكل برنامج الدردشة النصي التوليدي المتقدم الذي يتمتع بشعبية كبيرة ChatGPT .

لقد كانت استجاباته المذهلة الشبيهة بالبشر وفهمه الدقيق ثورية للغاية لدرجة أنه من الصعب تخيل مثل هذا التحسن السريع في هذا الإنجاز التكنولوجي، ومع ذلك، يعد GPT-4 بقدرات أكبر وأفضل. لا تزال المعركة بين GPT3 وGPT4 معركة تنافسية، حيث يعد كلا النموذجين من الإنجازات الهائلة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدية.

جرب هذين الإصدارين من GPT بنفسك

يمكنك على الفور تجربة مربع الدردشة الخاص بنا أدناه وفحص GPT-4 مقابل GPT-3 للحصول على فهم أعمق لكيفية اختلاف نماذج OpenAI هذه بالضبط.

ما هي GPT-3 و GPT-4 ؟

GPT، أو المحولات التوليدية المدربة مسبقًا، هي نماذج للشبكات العصبية أو نماذج التعلم الآلي التي أثبتت أهميتها للتقدم الحديث في الذكاء الاصطناعي. هذه النماذج وتكنولوجيا الاتصال المتأصلة فيها هي التي تمنح أدوات مثل ChatGPT فهمًا مشابهًا للسياق البشري وقدرات المحادثة، مما يمكنها من التقاط الفروق الدقيقة في اللغة البشرية واستخدامها في استجابات الأداة للمستخدمين.

يتم تدريب هذه النماذج باستخدام كميات هائلة من البيانات، مثل محتوى الويب والكتب قبل نشرها للعامة. هذه هي الطريقة التي يتم تعليمهم بها كيفية التعرف على السياق والنبرة والدلالات.

يعد GPT-3 و GPT-4 أحدث التطورات في هذا النوع من التكنولوجيا. يعمل فريق OpenAI، وهو مختبر الأبحاث المسؤول عن إنشاء هذه النماذج، على تطوير نماذجهم اللغوية الكبيرة (LLMs) منذ إصدار الإصدار الأول من GPT في عام 2018.

في حين أن GPT-1 كان بدائيًا إلى حد ما في قدرته على الرد على الأسئلة وتقديم المعلومات، فقد قطعت النماذج شوطًا طويلًا في خمس سنوات قصيرة.

تم إصدار GPT-3، وهو تحسين كبير عن سابقه، في عام 2020 وكان أكبر بعشر مرات من GPT-2. لقد كان يضم 175 مليار معلمة مثيرة للإعجاب، وهي متغيرات يقوم المطورون بضبطها بدقة عند تدريب النموذج لتحسين أدائه بناءً على معلومات جديدة.

ولوضع هذا الرقم في منظوره الصحيح، كان نموذج تورينج للغة الطبيعية (NLG) الذي طورته شركة مايكروسوفت، والذي يحتوي على 10 مليار معلمة فقط، هو النموذج اللغوي الأكثر تدريبًا قبل إصدار GPT-3.

كانت أبرز الترقيات التي قدمها GPT-3 مقارنة بنماذج GPT السابقة هي القدرة على كتابة كود برمجة وظيفي، وتقديم لغة أكثر تعقيدًا ودقة، وإنشاء فن الذكاء الاصطناعي. لقد كانت قدرتها على صياغة استجابات شبيهة بالبشر وفهم السياق ثورية في أدوات لغة الذكاء الاصطناعي وكانت أحد الأسباب الرئيسية التي جعلت ChatGPT يثير ضجة كبيرة على الفور.

إذن، ماذا عن GPT-4 ؟ في عام 2023، تم تقديم أحدث إصدار من سلسلة GPT للجمهور، GPT-4 . من المؤكد أن هذا التكرار الأحدث يقطع شوطًا طويلاً في تحسين نقاط القوة الحالية لـ GPT-3 بالإضافة إلى حل بعض قيوده.

أحد أكثر إنجازات GPT-4 إثارة للإعجاب هو قدرته على التعامل مع إدخال الصورة كمطالبة نصية والاستجابة لها وفقًا لذلك. في حين أن هذا النموذج متاح فقط لمستخدمي ChatGPT Plus، فهو متاح مجانًا باستخدام Microsoft Bing Chat.

ما هي نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)؟

نموذج اللغة الكبير (LLM) في أبسط أشكاله هو خوارزمية نصية تنبؤية تعالج مدخلات اللغة الطبيعية وتعطي الكلمة التالية في سلسلة من الكلمات بناءً على البيانات التي تم تقديمها معها بالفعل. يتم تدريب هذه النماذج تدريبًا عاليًا باستخدام كميات هائلة من النصوص، مثل الكتب والمقالات والصفحات المقصودة ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي والرسائل النصية والمزيد.

تستخدم النماذج هذه المواد لتعلم تسلسلات اللغة والتنبؤ بأنماط النص، والتي تشكل الأساس لروبوتات الدردشة التفاعلية مثل ChatGPT ، بالإضافة إلى أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى.

ومع ذلك، هذه الممارسة ليست سهلة أو غير مكلفة. يتم استخدام مزارع الخوادم الضخمة والمكلفة التي تعمل كأجهزة كمبيوتر عملاقة لاستيعاب هذه المواد النصية ثم "اتخاذ قرار" بشأن النصوص التنبؤية بناءً على التسلسلات التي واجهتها. علاوة على ذلك، يجب على المطورين أن يكونوا انتقائيين فيما يتعلق بالمواد التي يقدمونها إلى LLM.

إذا كانت المادة متحيزة أو غير دقيقة أو غير كاملة، فسيكون النص المستجيب الذي تم إنشاؤه بواسطة LLM غير مرغوب فيه أيضًا.

ما هو OpenAI؟

تأسست OpenAI في عام 2015 من قبل مجموعة من قادة التكنولوجيا في سان فرانسيسكو، وبدأت كمنظمة غير ربحية. يعد الرئيس التنفيذي الملياردير لشركة SpaceX وTesla، Elon Musk، مجرد أحد الأسماء البارزة المسؤولة عن التأسيس الأولي للشركة، إلى جانب Peter Thiel، وReid Hoffman، والرئيس التنفيذي الحالي لشركة OpenAI Sam Altman، وآخرين.

كان الهدف الرئيسي للمنظمة هو تعزيز تطوير الذكاء العام الاصطناعي قبل أن تتمكن شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Google أو أبل من احتكار إمكاناته. وباسم إنشاء ذكاء اصطناعي شفاف وأخلاقي يمكن للعامة الوصول إليه على نطاق واسع، تمكنت الشركة الصغيرة من الفوز بأموال كبيرة من مستثمري وادي السيليكون مثل Infosys و Amazon Web Services.

لم يستغرق الأمر وقتًا طويلاً بسبب التكلفة العالية لجهود الشركة لجعل العمل كمؤسسة غير ربحية أمرًا شبه مستحيل. وفي عام 2019، تحولت لتصبح شركة ربحية، وكان ذلك أيضًا عندما تولى سام ألتمان منصب الرئيس التنفيذي. ضمنت الشراكة مع Microsoft بقيمة مليار دولار أن يتم تسويق بعض تقنيات OpenAI وترخيصها من قبل عملاق التكنولوجيا.

ومع ذلك، يضمن نموذج الربح المحدد لشركة OpenAI أن المستثمرين لا يمكنهم سوى استرداد 100 ضعف استثمارهم الأولي، مما يخلق شيئًا من الهجين بين المنظمات غير الربحية والربحية، بهدف إعطاء الأولوية لمهمة "التأثير البشري الإيجابي".

في نوفمبر 2022، أصبحت الشركة اسمًا مألوفًا بين عشية وضحاها على ما يبدو بعد أن أطلقت أول برنامج دردشة آلي خاص بها يمكن التفاعل معه بحرية، ChatGPT . كانت استجابات الأداة الشبيهة بالبشر، والمعرفة التي لا نهاية لها على ما يبدو، والقدرة على عرض الإبداع، مختلفة عن أي شيء شهده العالم من روبوت الدردشة من قبل.

كما دفعت شعبيتها شركات التكنولوجيا العالمية إلى التسابق لإطلاق إصداراتها الخاصة من الأداة في محاولة إما لمنافسة أو محاكاة ما حققته ChatGPT ، حتى أن البعض تمكن من تجاوزه، مثل HIX Chat من HIX.AI

منذ إصدار GPT-1 في عام 2018، واصلت المنظمة تحقيق خطوات رائدة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتظل واحدة من اللاعبين الرئيسيين في أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية.

تاريخ التنمية

في فبراير 2018، أصدرت OpenAI أول نموذج GPT، GPT-1. مع 117 مليون معلمة، كانت طريقة التدريب المستخدمة لتطوير هذا النموذج غير خاضعة للرقابة إلى حد كبير وركزت على تعليم النموذج للتنبؤ بالكلمة التالية في الجملة، مع عدم تحديد مهمة محددة.

على الرغم من أنه لا يزال شكلاً مبكرًا من نص الذكاء الاصطناعي التوليدي، إلا أن النموذج كان لا يزال رائعًا في وقته حيث يمكنه إنشاء جمل مفهومة وحتى فقرات نصية من الصفر.

وفي العام التالي، قامت شركة OpenAI بتحسين اختراعها باستخدام GPT-2. تم إنشاء 1.5 مليار معلمة لهذا النموذج لنظام أكثر تعقيدًا وأكثر تقدمًا قليلاً وكان قادرًا على تقديم استجابات أطول وأكثر تماسكًا للاستفسارات والمطالبات. تمت ترقية القدرات اللغوية للنموذج، ولكن إلى جانب ذلك، حقق التكرار الثاني القليل من الإنجازات الجديرة بالملاحظة.

واجه كل من GPT-1 وGPT-2 قيودًا من حيث قدراتهما ومجموعات البيانات التي تم تدريبهما عليها. قد يتغير هذا بشكل جذري مع إصدار GPT-3 في عام 2020.

بفضل قفزته الهائلة في عدد المعلمات مقارنة بـ GPT-2، يعد GPT-3 الأول من نوعه الذي يحقق نصًا تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي والذي يتطابق عمليًا مع كتابة البشر. تم تدريبه باستخدام كمية هائلة من المحتوى المكتوب، وقد كسر قالب النص المكتوب بالذكاء الاصطناعي وتم استخدامه لتعزيز قدرات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بالإضافة إلى عمل روبوتات الدردشة.

وقد تم تحسين هذه القدرات بشكل أكبر وإتاحتها للجمهور مع إطلاق GPT-3.5 في نوفمبر 2022. هذا هو النموذج الذي تم إنشاء ChatGPT عليه، والذي أخذ العالم بعاصفة وسلط ضوءًا عامًا للغاية على التغير السريع. قدرات روبوتات الدردشة والنصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.

لفت GPT-3.5 انتباه العالم إلى جهود OpenAI في تحسين الذكاء العام الاصطناعي وأثار إعجاب حتى العاملين في الصناعات غير التكنولوجية بمجموعة متنوعة من المخرجات، والتي تشمل القصص القصيرة ورسائل البريد الإلكتروني والقصائد والنصوص والأغاني والرسائل النصية ومحتوى الوسائط الاجتماعية، والكثير الكثير.

في حين أن كل من رواد التكنولوجيا والأفراد العاديين الذين تفاعلوا مع النموذج أعجبوا بشدة بقدراته، أكد سام ألتمان للجماهير أن GPT-3 و GPT-3.5 ما زالا مجرد لمحات مبكرة عن الإمكانات الحقيقية والإنجازات المستقبلية للذكاء الاصطناعي والكمبيوتر. تعلم اللغة.

ومن المؤكد أنه بعد أقل من ستة أشهر، في مارس 2023، تم إطلاق GPT-4 . ووعدًا بأن يكونوا أكثر إبداعًا وتعاونًا من أي وقت مضى، أولى مطورو أحدث إصدار لـ GPT اهتمامًا أكبر لتقديم استجابات أكثر أمانًا وتفصيلاً وأكثر فائدة لاستفسارات المستخدم والمطالبات النصية.

إن المعرفة العامة الأكبر، نظرًا لما يحتويه من معلمات مذهلة تبلغ 1.76 تريليون ومجموعة أكبر للتدريب على البيانات، تعني أن هذا النموذج قد حسّن قدرات حل المشكلات ويمكنه توفير أجزاء أطول من النص بسياق عام أقوى.

إن جعل النماذج في متناول الجمهور ساعد أيضًا OpenAI في مهمتها، حيث أصبحت القيود ونقاط الضعف في كل نموذج واضحة بسرعة كبيرة من خلال الاستخدام الشامل والاختبار المستمر عبر الصناعات.

ما الذي يميز GPT-3 و GPT-4 من OpenAI؟

أولا وقبل كل شيء، الأرقام تتحدث عن نفسها. إن حقيقة أن GPT-4 الجديد والمحسن يعمل على أكثر من 100 تريليون معلمة، مقارنة بـ 175 مليار GPT-3، يقول كل ما تحتاج إلى معرفته حول تعلم اللغة المحسن والسرعة والأداء العام.

لقد تحسن أيضًا حد الرمز المميز، أو عدد الرموز المميزة التي يمكن لـ LLM معالجتها في تفاعل واحد، بشكل كبير بين GPT-3 مقابل 4. وزاد حد الرمز المميز GPT-4 إلى 32000، مما يعني أنه يمكنه استيعاب مدخلات تبلغ أربعة مرات أطول من GPT-3.

تم تدريب GPT-4 باستخدام مجموعة بيانات أكبر بكثير، مما يعرض النموذج لسياقات أوسع وحتى لهجة ولغة أكثر دقة يمكن من خلالها التعلم وتكييف استجاباته. وبسبب هذه العوامل، يمكن لـ GPT-4 تقديم توقعات مالية أكثر دقة، وصياغة استراتيجيات استثمار أكثر تأثيرًا، والنظر في تحسين الدقة الواقعية.

يعد الأداء الفعلي في حد ذاته تحسنًا كبيرًا يجعل من GPT-4 قفزة عملاقة إلى الأمام لجميع مستخدميه، لأنه يعني أن المحتوى الناتج عن هذا النموذج أكثر موثوقية وأقل احتمالًا لارتكاب أخطاء مكلفة.

عندما يتعلق الأمر بالكتابة، أثبت GPT-4 أنه يمنح المستخدمين مزيدًا من التحكم في نغمة النص الذي يتم إنشاؤه وإلقاءه وأسلوبه وصوته. وبالمقارنة، لم يتمكن GPT-3 إلا من تغيير نوع النص الذي تم إنشاؤه من خلال إعادة تدريب كبيرة. على سبيل المثال، يمكن للشركات الآن استخدام GPT-4 لتصميم رسائل البريد الإلكتروني الاحترافية بنبرة مختلفة عن الرسائل الإعلانية الساخرة أو التسميات التوضيحية الجذابة على وسائل التواصل الاجتماعي.

يمكن أيضًا تصميم المراسلة خصيصًا لاستهداف الجماهير من مختلف الأعمار وسلوكيات الشراء والمواقع الجغرافية لأن النموذج الأحدث يمكنه أخذ هذه القرائن السياقية بعين الاعتبار وتكييف اللغة وفقًا لذلك.

تعد المهارات اللغوية العليا والتفكير النقدي أكثر بروزًا بشكل كبير في GPT-4 ، مما يمكنها من حل مشكلات العلامة التجارية المعقدة، وإجراء تقييمات المخاطر، والمساعدة في توليد الأفكار الإبداعية. في الواقع، سجل GPT-4 نتائج عالية بشكل مثير للإعجاب في العديد من الاختبارات المهنية والأكاديمية، مثل امتحان نقابة المحامين الموحد، وLSAT، وGRE، واختبارات AP، واختبارات AMC، وحتى اختبارات Sommelier.

الجانب الآخر الذي يتفوق فيه GPT-4 على أقدمه هو تعدد اللغات. في 24 لغة من أصل 26 لغة تمت تجربتها، تفوقت GPT-4 على كل من GPT-3.5 وغيرها من لغات LLM المعاصرة استنادًا إلى معيار MMLU (فهم اللغة متعدد المهام الضخم). ومع ذلك، فإن إحدى الترقيات الأكثر جذبًا للانتباه المقدمة مع GPT-4 هي قدرته على التعامل مع مدخلات الصور كمطالبات نصية.

هذا صحيح - يمكن للمستخدمين الآن إدخال النص وكذلك الصور لتحديد مهمة تتعلق إما بالمرئيات أو اللغة، الأمر الذي سيساعد بشكل كبير الشركات والمهنيين الذين يعملون بشكل أساسي مع الرسومات أو محتوى الوسائط المتعددة.

هناك أيضًا اختلاف في نقاط السعر بين النموذجين. في حين أن GPT-3 مجاني للاستخدام بشكل أساسي عبر OpenAI Playground، حيث يمكن للمستخدمين تجربة 12 نوعًا مختلفًا من النموذج، فإن GPT-4 يأتي بتكلفة مالية. تبدأ خطط التسعير من 0.03 دولارًا أمريكيًا مقابل 1000 رمز سريع، أو يمكنك الوصول إلى متغير chatbot للنموذج باستخدام ChatGPT Plus مقابل 20 دولارًا شهريًا.

كيف يمكن للمستخدمين الاستفادة من GPT-4 المتقدم؟

يعد GPT-4 بأن يكون حافزًا للتغييرات الرئيسية عبر العديد من الصناعات، مما يؤثر على الشركات والعاملين لحسابهم الخاص والمهنيين والطلاب بعدة طرق قيمة. فيما يلي بعض الأساليب التي يمكن أن يساعد بها نموذج لغة GPT الأحدث في تحسين الممارسات التجارية وتعزيز الإنتاجية والكفاءة.

يمكن للشركات التي تتطلع إلى حماية بياناتها وأصولها وموظفيها من الهجمات السيبرانية استخدام GPT-4 لمراقبة العمليات وتتبع الوصول إلى المعلومات الحساسة وتحليل الأنماط والإبلاغ عنها والاستجابة لتهديدات الأمن السيبراني المحتملة. وهذا من شأنه أن يعزز ثقة المستهلك في المؤسسات، وخاصة تلك التي تتعامل مع البيانات الشخصية القيمة، مثل البنوك وشركات الأمن الخاصة.

يمكن لهذه المؤسسات أيضًا استخدام هذا النموذج المتقدم لاكتشاف الأنشطة الاحتيالية في وقت مبكر، مما يوفر قدرًا كبيرًا من الوقت والمال والموارد في التعافي من مثل هذه الحوادث بعد وقوعها. يعد سلوك المشتري غير المنتظم والوصول غير المعتاد إلى الحساب مجرد بعض الأنشطة التي يمكن لـ GPT-4 التقاطها واستخدامها لتنبيه الموظفين المعنيين بالاحتيال المحتمل.

يمكن لأقسام المبيعات استخدام GPT-4 للتنبؤ بالطلب والعرض لمنتجات وخدمات معينة من خلال تتبع المعلومات حول سلوك المشتري وبيانات المبيعات السابقة. يمكن أن يساعد ذلك الشركات على إدارة مخزونها بشكل أفضل، وتخطيط نماذج التسعير الخاصة بها، والإعلان بشكل فعال، وتخصيص الأموال والموارد.

يعد GPT-4 بتغيير وجه التعليم الحديث على جميع المستويات من خلال توفير تجارب تعليمية مخصصة يمكن تصميمها لتناسب الطلاب الأفراد. باستخدام بيانات مثل درجات الطلاب، وسجلات الحضور، والميل إلى التقنية، يمكن GPT-4 تكييف خطط الدروس لتناسب الاحتياجات والقدرات الفردية لإنشاء تجربة تعليمية أكثر جاذبية وتخصيصًا للطلاب من جميع الأعمار.

في حين أن ملفات تعريف الارتباط الافتراضية وتتبع البيانات تساعد حاليًا في تحسين تجربة التسوق الافتراضية، يمكن GPT-4 تعزيز هذه الجهود من خلال النظر في عمليات الشراء السابقة وسجل متصفح الويب والتفضيلات الشخصية والمزيد لتخصيص تجربة التسوق عبر الإنترنت بشكل فردي إلى درجة أعلى. ولا يؤدي هذا إلى زيادة المبيعات والولاء للعلامة التجارية لتجار التجزئة فحسب، بل يعمل أيضًا على تحسين تجربة التسوق الشاملة ويخلق قدرًا أكبر من السهولة والراحة للمستهلكين.

في قطاع الرعاية الصحية، حقق GPT-4 شيئًا لا يمكن لأي نموذج GPT آخر أن يتباهى به: من خلال تحليل التاريخ الطبي واستخدام التصوير السريري، تمكن من اقتراح التشخيصات ذات الصلة بنجاح للمرضى الذين يعانون من مشاكل الرعاية الصحية، بالإضافة إلى التوصية بدورات العلاج المناسبة. . وهذا يمكن أن يساعد بشكل كبير المهنيين الطبيين في توفير الرعاية اللازمة، وخاصة في المناطق ذات الدخل المنخفض حيث تعاني المرافق من نقص الموظفين.

في صناعات مثل التصنيع والخدمات اللوجستية، يمكن أن يساعد GPT-4 في التنبؤ بالوقت الذي ستكون فيه صيانة المعدات مطلوبة في المستقبل باستخدام بيانات المستشعر. يمكن أن يساعد ذلك هذه الشركات على منع فترات التوقف الباهظة والإصلاحات المكلفة من خلال اكتشاف المشكلات الوظيفية في وقت مبكر، مما يمكّنها من تحسين الإنتاجية والعمل بكفاءة أكبر.

يمكن للمسوقين ومديري وسائل التواصل الاجتماعي ومنشئي المحتوى الاستفادة من إمكانات GPT-4 باستخدام كل من معرفته وقدراته اللغوية لصياغة استراتيجيات تسويق فعالة، والتعبير عن مقترحات القيمة، وكتابة التسميات التوضيحية لوسائل التواصل الاجتماعي، وتطوير مقالات طويلة ومنشورات مدونة. التي تبدو طبيعية وشبيهة بالإنسان في سهولة قراءتها.

قد تتأثر مجالات الصحافة والترفيه والفنون أيضًا بشكل كبير بميزات وقدرات GPT-4 . إن توليد أفكار جديدة، وتوفير وجهات نظر بديلة، وتحليل الممارسات السابقة كلها طرق يمكن لنموذج GPT الأحدث أن يساعد من خلالها في تعزيز سبل العيش هذه دون جعلها زائدة عن الحاجة تمامًا.

في حين أن GPT-3 و GPT-3.5 يمكن أن يساعدا المستخدمين أيضًا ببعض الطرق المذكورة أعلاه، فقد تم تحسين وظائفها وضبطها بشكل ملحوظ في أحدث طراز. أدت التحسينات في الأداء وتعلم اللغة وتتبع البيانات ومراعاة السياق والدقة الواقعية إلى جعل الفائدة العامة للنموذج أكثر سهولة وملاءمة لمجموعة واسعة من المهن ووظائف الأعمال.

حدود GPT-3 مقابل GPT-4

على الرغم من أن قوائم قدراتهم طويلة ومثيرة للإعجاب، إلا أن GPT-3 وحتى GPT-4 لا تزال مقيدة بقيود تكنولوجية معينة. على سبيل المثال، تعتبر الحواجز التي صنعها الإنسان والتي تهدف إلى منع إساءة الاستخدام وإنشاء محتوى مسيء مفيدة وضرورية، ولكنها يمكن أن تعيق قدرة GPT على الإجابة على الأسئلة الصحيحة.

وهذه مسألة ذات صلة بكلا النموذجين. لا يتمتع أي من النموذجين بالقدرة على توفير المعلومات في الوقت الفعلي، وهو ما تمكنت أدوات النص الأخرى التي أنشأها الذكاء الاصطناعي من تحقيقه.

إذا نظرنا إلى تعدد اللغات في GPT 3.5 مقابل GPT 4، فإن كلا النموذجين لا يزالان محدودين من حيث الخدمات التي يمكنهما تقديمها بلغات أخرى غير الإنجليزية. يمكن اعتبار كل من دقة الترجمة وتنوع اللغات المقدمة قيودًا في هذا الصدد، ولا يزال هذا يشكل عائقًا أمام كلا النموذجين.

على الرغم من أن GPT-4 قد قدم قدرة ملحوظة على مراعاة إدخال الصور، إلا أنه لا يزال غير قادر على اعتبار الصوت أو الفيديو بمثابة مطالبات. نأمل أن تكون هذه إحدى الإمكانيات التي قد يأخذها المطورون في الاعتبار عند إنشاء GPT-5، ولكن لا يمكننا التأكد بعد.

الأدوات البديلة التي تستخدم نماذج GPT

سوف يُغفر لك افتراض أن ChatGPT هو الاستخدام الأكثر كفاءة وفعالية لنماذج GPT. في الواقع، لا ينبغي بأي حال من الأحوال الاستهانة بالأدوات التي أنشأها المنافسون التكنولوجيون الآخرون باستخدام نفس التكنولوجيا. يمكن القول بسهولة أن بعضها يتطابق مع قدرات ChatGPT ، بل ويتفوق عليها، والتي لها نصيبها العادل من القيود والعقبات.

صورة-5

ومن بين المنافسين الجديرين بالملاحظة HIX.AI 's HIX Chat ، وهي أداة تدعم كلا من GPT-3.5 و GPT-4 . يهدف برنامج الدردشة الآلي الشامل هذا إلى تحسين التواصل وتقديم إجابات دقيقة وشبه بشرية لأي استفسار وبناء محادثات جذابة مع المستخدمين. على عكس ChatGPT والعديد من المعاصرين الآخرين، فهو يتمتع بإمكانية الوصول المباشر إلى الويب، مما يسمح له بتقديم معلومات محدثة في الوقت الفعلي دون أي تأخير أو قيود.

ومن المثير للإعجاب، أنه يتجاوز قدرات ChatGPT من خلال قراءة ملفات PDF والإجابة على الأسئلة بناءً على المحتوى، وتلخيص مقاطع فيديو YouTube عند توفير رابط، وبناء محادثة سياقية بناءً على محتوى صفحة الويب. يمكن الوصول إليه عبر تطبيق ويب بالإضافة إلى امتداد المتصفح الذي يمكن تطبيقه على كل من Google Chrome وMicrosoft Edge .

على الرغم من أنه لا يمكن لأي روبوت دردشة آخر أن يتباهى بالميزات المذكورة أعلاه، فإن YouChat وMicrosoft Bing Chat وPerplexity Ask ليست سوى عدد قليل من أدوات chatbot الأكثر قدرة والتي تتطابق مع قدرات ChatGPT أو تتجاوزها باستخدام إما GPT-3 أو GPT-4 .

التطورات المستقبلية لـ GPT

في حين أن OpenAI تكرس حاليًا معظم مواردها لتطوير نموذج GPT-5 المرتقب، إلا أن هذا الابتكار لا يزال في مراحله المبكرة جدًا ولم يتم تدريبه بشكل فعال بعد. نظرًا لأنه يجب تنفيذ التدريب والتجارب وإجراءات السلامة قبل إطلاقه للجمهور، يمكننا أن نتوقع الانتظار بعض الوقت قبل أن يرى هذا النموذج ضوء النهار.

إن دمج ميزات الفيديو والصوت كمدخلات وظيفية سيتطلب استخدام كل من ترميز الويب ووسائط الفيديو كمواد تدريبية لنماذج GPT المستقبلية، وهو ما أشار إليه ألتمان عندما سُئل عما يمكن أن نتوقعه من الإصدارات المستقبلية. إن القدرة على تفسير المدخلات الأخرى خارج النص المكتوب ستكون إنجازًا ملحوظًا لـ LLM، مما يؤدي إلى توسيع نطاق ما يمكنهم تقديمه وتحقيقه بشكل كبير.

وبعيدًا عن هذا التنبؤ، لا يمكن توقع الكثير فيما يتعلق بما قد تكون النماذج المستقبلية قادرة على تحقيقه. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي العام لا يزال مجالًا تجريبيًا إلى حد كبير، فمن المعروف أن إمكانات جديدة وقدرات غير متوقعة تظهر على ما يبدو من العدم، لذلك ليس هناك ببساطة ما يمكن أن نعرفه عما قد تكون هذه الأجهزة المتقدمة قادرة على التعلم والتكيف معه في المستقبل.

في ملخص

يمكن للمرء أن يقول بلا شك أن كلا من GPT-3 و GPT-4 LLM قد غيرا مشهد الذكاء العام الاصطناعي كما نعرفه، مما يضمن أن تصبح أدوات الذكاء الاصطناعي جانبًا معتمدًا للمجتمع المستقبلي.

لقد مهد تقدم هذه النماذج الطريق لمنصات الذكاء الاصطناعي الشاملة والرائدة مثل HIX.AI ، وهو "متجر شامل" قوي يوفر مجموعة متنوعة من حلول الكتابة بالذكاء الاصطناعي التي تلبي احتياجات عدد لا يحصى من المستهلكين، وكلها مدعومة ومحسنة بواسطة GPT-3.5 و GPT-4 .

قد يكون من السهل التقليل من مدى وضوح الاختلافات، مع الأخذ في الاعتبار أنه تم إطلاق النموذجين بفارق أقل من ثلاث سنوات، ولكن هذا مجرد شهادة على مدى ما حققه OpenAI و HIX.AI في مثل هذه الفترة القصيرة من الزمن. ولا يسعنا إلا أن نأمل أن يستمر GPT-5 والنماذج المستقبلية في تمهيد الطريق لمعايير أدوات الذكاء الاصطناعي وتحويل الطريقة التي نعيش بها، ونعمل، ونبدع، ونتعاون.