CHAT GPT-3 VS CHAT GPT-4

اگر به چت‌بات‌ها، پردازش زبان طبیعی یا هوش مصنوعی علاقه دارید، پس حتما نام GPT-3 و GPT-4 را شنیده‌اید. این دو مدل از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبان در جهان هستند که توسط OpenAI، یک سازمان تحقیقاتی که به ایجاد و ترویج هوش مصنوعی مفید اختصاص دارد، توسعه یافته‌اند.

اما تفاوت این دو مدل چیست؟ عملکرد آن‌ها در برنامه‌های چت چگونه است؟ و کدام‌یک را باید برای پروژه‌های خود استفاده کنید؟ در این مقاله با مقایسهٔ چت GPT-3 با چت GPT-4 از نظر موارد زیر به این سوالات و موارد دیگر پاسخ خواهیم داد:

     فهرست مطالب

  • معماری
  •  داده‌ها
  •  توانایی‌ها
  •  محدودیت‌ها
  •  برنامه‌های کاربردی
  •  چشم انداز آینده

معماری

GPT مخفف Generative Pre-trained Transformer است که نوعی شبکهٔ عصبی است که می‌تواند زبان طبیعی را از یک ورودی مشخص تولید کند. هر دو GPT-3 و GPT-4 متعلق به این خانواده از مدل‌ها هستند، اما در اندازه و پیچیدگی تفاوت دارند.

GPT-3 در می‌۲۰۲۰ منتشر شد و سومین نسخه از مدل GPT است. دارای ۱۷۵ میلیارد پارامتر است که مقادیر عددی است که تعیین می‌کند مدل چگونه ورودی را پردازش کرده و خروجی را تولید می‌کند. این باعث می‌شود GPT-3 بزرگ‌ترین مدل زبانی باشد که تا کنون در زمان انتشار آن ساخته شده‌است و بیش از ۱۰ برابر از GPT-2 پیشی گرفته است.

GPT-4 در اکتبر ۲۰۲۱ معرفی شد و چهارمین نسخه از مدل GPT است. دارای ۱ تریلیون پارامتر است که تقریباً شش برابر بیشتر از GPT-3 است. این باعث می‌شود که GPT-4 رکورد جدیدی برای بزرگترین مدل زبان ثبت شود و همچنین اولین مدلی باشد که به مرز تریلیون پارامتر رسیده‌است.

اندازهٔ بزرگ‌تر GPT-4 به این معنی است که می‌تواند اطلاعات بیشتری را ذخیره کند و الگوهای بیشتری را از داده‌ها بیاموزد. با این حال، این بدان معناست که برای آموزش و اجرا به منابع محاسباتی و انرژی بیشتری نیاز دارد. بنابراین، هر دو مدل معاوضه‌های خود را بین عملکرد خوب و کارایی بیشتر دارند.

داده‌ها

تفاوت دیگر بین چت GPT-3 و چت GPT-4 داده‌هایی است که این چت‌بات‌ها بر روی آن‌ها آموزش دیده‌اند. این داده‌ها مجموعه‌ای از متون است که مدل‌ها برای یادگیری نحوهٔ تولید زبان طبیعی استفاده می‌کنند. کیفیت و کمیت داده‌ها بر دقت و تنوع خروجی مدل‌ها تأثیر می‌گذارد.

GPT-3 بر روی مجموعه داده‌ای به نام Common Crawl آموزش داده شد که یک آرشیو عمومی‌ از صفحات وب از سراسر جهان است. این شامل حدود ۴۵ ترابایت دادهٔ متنی است که طیف گسترده‌ای از موضوعات و زبان‌ها را پوشش می‌دهد. با این حال، حاوی نویز و خطاهای زیادی مانند هرزنامه، موارد تکراری، اطلاعات قدیمی‌و محتوای بی‌کیفیت است.

GPT-4 بر روی مجموعه داده‌ای به نام Pile آموزش داده شد که یک مجموعهٔ مدیریت شده از منابع متنی با کیفیت بالا از دامنه‌ها و ژانرهای مختلف است. این شامل حدود ۸۲۵ گیگابایت دادهٔ متنی است که بسیار کوچک‌تر از Common Crawl است، اما همچنین بسیار تمیزتر و متنوع‌تر است. این شامل منابعی مانند کتاب‌ها، مقالات خبری، مقالات علمی، مقالات ویکی پدیا، پست‌های Reddit، مخازن GitHub و غیره است.

مجموعه داده‌های مختلف استفاده شده توسط چت GPT-3 و چت GPT-4 منجر به نقاط قوت و ضعف متفاوت برای هر مدل شده‌است. به عنوان مثال، چت GPT-3 ممکن است دانش عمومی‌ و پوشش بیشتری از موضوعات داشته باشد، اما همچنین خطاها و سوگیری‌های بیشتری دارد. Chat GPT-4 ممکن است دانش و دقت بیشتری در مورد موضوعات داشته باشد، اما تنوع و خلاقیت کمتری نیز دارد.

توانایی‌ها

قابلیت اصلی چت GPT-3 و چت GPT-4 تولید زبان طبیعی از یک ورودی داده شده‌است. ورودی می‌تواند هر چیزی باشد، از یک کلمه تا یک جمله، یک پاراگراف و یک دستور.

هر دو مدل می‌توانند زبان طبیعی را به هر زبانی که بر روی آن آموزش دیده‌اند تولید کنند، که شامل بیشتر زبان‌های اصلی جهان می‌شود. آن‌ها همچنین می‌توانند زبان طبیعی را در هر سبک یا لحنی که بر روی آن آموزش دیده اند، تولید کنند. این سبک‌ها شامل رسمی، غیررسمی، طنز، طعنه آمیز، شاعرانه و غیره است.

با این حال، چت GPT-3 و چت GPT-4 نیز دارای برخی قابلیت‌های اضافی هستند که آن‌ها را برای برنامه‌های چت مناسب می‌کند. مثلا:

– آن‌ها می‌توانند به زبان طبیعی را به راحتی درک کنند و ارتباط برقرار کنند.
– می‌توانند به سوالات پاسخ دهند و در مورد موضوعات مختلف اطلاعات ارائه دهند.
– آن‌ها می‌توانند با انسان‌ها یا ربات‌های دیگر وارد گفتگو شوند.
– آن‌ها می‌توانند محتوایی مانند جوک، داستان، شعر، کد و غیره تولید کنند.
– می‌توانند کارهایی مانند بازنویسی، تلخیص، ترجمه و … را انجام دهند.

این قابلیت‌ها چت GPT-3 و چت GPT-4 را به ابزارهای بسیار قدرتمند و همه کاره برای ایجاد و بهبود برنامه‌های چت تبدیل می‌کند. با این حال، آن‌ها همچنین دارای محدودیت‌هایی هستند که باید در نظر گرفته شوند.

محدودیت‌ها

با وجود قابلیت‌های چشمگیرشان، چت GPT-3 و چت GPT-4 کامل نیستند. آن‌ها محدودیت‌هایی دارند که بر عملکرد و قابلیت اطمینان آن‌ها در برنامه‌های چت تأثیر می‌گذارد. برخی از این محدودیت‌ها عبارتند از:

– آن‌ها همیشه در بروندادهای خود سازگار یا منسجم نیستند. ممکن است متن‌های متناقض یا بی‌معنی تولید کنند، یا ردیابی زمینه یا موضوع گفتگو را از دست بدهند.
– آن‌ها همیشه در خروجی‌های خود واقعی یا صادق نیستند. آن‌ها ممکن است اطلاعات نادرست یا گمراه کننده تولید کنند، یا حقایق را با عقاید یا باورها اشتباه بگیرند.
– آن‌ها همیشه در خروجی‌های خود ایمن نیستند. ممکن است محتوای توهین‌آمیز یا مضر تولید کنند یا خط‌ مشی‌های حریم خصوصی یا امنیتی را نقض کنند.
– آن‌ها همیشه در خروجی‌های خود اصیل یا خلاق نیستند. آن‌ها ممکن است محتوای سرقتی یا تکراری تولید کنند یا فاقد تازگی و تنوع باشند.

این محدودیت‌ها به این معنی است که به چت GPT-3 و چت GPT-4 نمی‌توان کورکورانه اعتماد کرد یا بدون نظارت از آن‌ها استفاده کرد. آن‌ها نیاز به نظارت و ارزیابی توسط انسان یا سایر سیستم‌ها دارند و باید برای حوزه‌ها و اهداف خاص آموزش ببینند و تنظیم شوند.

برنامه‌های کاربردی

با وجود محدودیت‌هایی که دارند، چت GPT-3 و چت GPT-4 کاربردهای بالقوه زیادی در زمینه‌ها و صنایع مختلف دارند. برخی از این کاربردها عبارتند از:

– خدمات مشتری: چت ربات‌هایی که می‌توانند از طریق متن یا صوت به مشتریان پشتیبانی و کمک کنند.
– آموزش: چت‌بات‌هایی که می‌توانند به دانش آموزان در مورد موضوعات و مهارت‌های مختلف آموزش دهند.
– سرگرمی: چت ربات‌هایی که می‌توانند بازی‌ها، داستان‌ها، موسیقی و غیره را ایجاد و اجرا کنند.
– مراقبت‌های بهداشتی: چت‌بات‌هایی که می‌توانند بیماران را تشخیص داده و درمان کنند یا از سلامت روان پشتیبانی کنند.
– بازاریابی: چت‌بات‌هایی که می‌توانند محتوا، تبلیغات، شعارها و غیره را تولید و بهینه کنند.
– تحقیق: چت ربات‌هایی که می‌توانند تحقیقات را انجام داده و خلاصه کنند، یا فرضیه و آزمایش ایجاد کنند.
– رسانه‌های اجتماعی: چت ربات‌هایی که می‌توانند با کاربران تعامل داشته باشند و درگیر شوند یا محتوا تولید و تعدیل کنند.

اینها تنها چند نمونه از کاربردهای احتمالی چت GPT-3 و چت GPT-4 هستند. فرصت‌ها و چالش‌های بسیار بیشتری برای استفاده از این مدل‌ها در برنامه‌های چت وجود دارد و آینده هیجان‌انگیز و نامشخص است.

نتیجه‌گیری

در این مقاله، چت GPT-3 را با چت GPT-4 از نظر معماری، داده‌ها، قابلیت‌ها، محدودیت‌ها و کاربردها مقایسه کرده‌ایم. دیده‌ایم که هر دو مدل، مدل‌های زبانی بسیار پیشرفته و قدرتمندی هستند که می‌توانند زبان طبیعی را برای برنامه‌های چت تولید کنند. با این حال، ما همچنین دیدیم که هر دو مدل چالش‌های خود را دارند که باید به آن‌ها توجه شود.

مقایسهٔ بین چت GPT-3 و چت GPT-4 یک رقابت نیست. این یک همکاری و پیشرفت است. هر دو مدل مبتنی بر اصول و تکنیک‌های یکسانی هستند، اما بر دستاوردها و آموخته‌های یکدیگر نیز بنا می‌شوند. هر دو مدل بخشی از یک سفر و چشم‌انداز برای ایجاد و ترویج هوش مصنوعی مفید هستند.

امیدواریم از این مقاله لذت برده باشید و چیز جدیدی یاد گرفته باشید. اگر می‌خواهید چت GPT-3 یا چت GPT-4 را برای خود امتحان کنید، می‌توانید برخی از پلتفرم‌های آنلاین و ابزارهایی را که دسترسی به این مدل‌ها را ارائه می‌دهند، مانند OpenAI Playground، Hugging Face Spaces، و غیره بررسی کنید. همچنین می‌توانید برنامه‌های چت خود را با استفاده از این مدل‌ها با برخی از مهارت‌ها و منابع، برنامه نویسی ایجاد کنید.

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

فهرست مطالب

Scroll to Top