GPT-3 وGPT-4: ما الفرق؟

لقد كان تطور نماذج لغة الذكاء الاصطناعي ملحوظًا، حيث جلب كل تكرار تحسينات كبيرة. يتشارك GPT-3 وGPT-4 في نفس الأطر التأسيسية، وكلاهما يخضع لتدريب مسبق مكثف على مجموعات البيانات الضخمة ويتم ضبطهما بدقة لتقليل الاستجابات الضارة أو غير الصحيحة أو غير المرغوب فيها. ومع ذلك، يؤدي حجم مجموعة البيانات واختلافات قوة المعالجة إلى اختلافات كبيرة في قدراتها.

تتعمق هذه المقالة في التطورات والاختلافات بين GPT-3 وGPT-4، وتسلط الضوء على كيفية تطور هذه النماذج لتقديم أداء محسن وتعدد الاستخدامات.

تلخيص سريع لـ GPT-3 وGPT-4

قبل أن ننتقل إلى الاختلافات الرئيسية بين GPT-3 وGPT-4، دعونا نلقي نظرة سريعة على كيفية ظهور هذه النماذج.

جي بي تي-3

GPT-3، الذي تم إصداره في يونيو 2020، هو الإصدار الثالث من سلسلة GPT التي طورتها OpenAI. تحتوي على 175 مليار معلمة وتم تدريبها مسبقًا على أكثر من تريليون كلمة من مجموعة متنوعة من مصادر الإنترنت، مما يجعلها واحدة من أقوى نماذج اللغة في وقت إصدارها. يستطيع GPT-3 تنفيذ مجموعة واسعة من المهام، بدءًا من إنشاء التعليمات البرمجية وحتى ترجمة اللغة، مع الحد الأدنى من التدريب المحدد.

جي بي تي-4

يعتمد GPT-4، الذي تم إصداره في مارس 2023، على الأساس الذي وضعه GPT-3 مع تحسينات كبيرة. إنه يقدم إمكانات متعددة الوسائط، مما يسمح له بمعالجة كل من النصوص والصور ويحتوي على نافذة سياق أطول، للتعامل مع ما يصل إلى 128000 رمزًا مميزًا في متغير Turbo الخاص به. في حين أن العدد الدقيق لمعلمات GPT-4 لم يتم الكشف عنه، فمن المفترض أنه أعلى بكثير من GPT-3، مما يمكنه من حل المشكلات الأكثر تعقيدًا بدقة وكفاءة أكبر. في مايو 2024، قدمت OpenAI GPT-4o، أحدث طراز لها، مما أدى إلى تعزيز قدرات سلسلة GPT.

الاختلافات بين GPT-3 وGPT-4

تسلط الاختلافات الرئيسية بين GPT-3 وGPT-4 الضوء على التقدم الكبير في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. يمكن فهم هذه التطورات بشكل أفضل من خلال فحص عوامل مختلفة، مثل حجم النموذج والأداء والقدرات والتحيزات والتسعير.

حجم النموذج

غالبًا ما يتم قياس نماذج الذكاء الاصطناعي حسب حجمها. يتم تحديد هذا الحجم من خلال كمية البيانات المستخدمة للتدريب المسبق وعدد المعلمات في بنية النموذج.

خلال مرحلة ما قبل التدريب، يقوم النموذج بمعالجة الأنماط وتعلمها من مجموعة ضخمة من البيانات النصية. كما ذكرنا سابقًا، تم تدريب GPT-3 مسبقًا على أكثر من تريليون كلمة من مواقع الويب والكتب. لم يتم الكشف عن حجم بيانات تدريب GPT-4 بعد، ولكن من المفترض أن تكون أكبر من GPT-3 نظرًا لقدرات النموذج المحسنة.

يشير عدد المعلمات إلى إجمالي قيم النموذج، أو الأوزان، التي يتم تحديثها أثناء عملية التدريب لتحسين أدائه في مهام اللغة. غالبًا ما يعني العدد الأكبر من المعلمات أنه نموذج أكثر تعقيدًا يمكنه التعامل مع المهام المعقدة وإنشاء نص دقيق. يحتوي GPT-3 على 175 مليار معلمة، في حين يشاع أن GPT-4 يحتوي على عدد أكبر بكثير، وربما يصل إلى تريليونات، على الرغم من أن العدد الدقيق لا يزال غير معلن.

ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن المزيد من المعلمات وحدها لا تترجم بالضرورة إلى أداء أكثر قوة. يعد حجم النموذج أحد العوامل، ولكن جودة بيانات التدريب وبنية النموذج وإجراءات التدريب تؤثر أيضًا بشكل كبير على قدرات النموذج في العالم الحقيقي.

ومع ذلك، فإن الزيادة الكبيرة في بيانات التدريب ومعلمات النموذج لـGPT-4 تمثل توسعًا ملحوظًا أدى إلى تحسين الأداء مقارنة بـGPT-3 عبر العديد من المعايير. وعلى الرغم من أنه لن يكون لدينا تفاصيل محددة حول حجم طراز GPT-4o، فمن المتوقع أن يكون أكثر تقدمًا من GPT-3 وGPT-4.

أداء

قامت OpenAI باختبار GPT-4 على عدد من المعايير ووجدت أنه يتفوق بشكل كبير على GPT-3.5. تضمنت هذه المعايير درجات اختبار لأشياء مثل امتحان المحاماة واختبار SAT والتقييمات التي تم إجراؤها خصيصًا لنماذج التعلم الآلي.

دعونا نلقي نظرة على العوامل التي تؤدي إلى أداء أفضل لـ GPT-4.

مستويات أعلى من الدقة

ويعني النموذج الأكبر لـ GPT-4 أنه يمكنه الاستجابة بدقة أكبر من GPT-3. وفقًا لـ OpenAI، فقد سجل أعلى بنسبة 40 بالمائة من GPT-3.5 في تقييم الدقة. كما أنه أفضل في التمييز بين العبارات الصادقة وغير الصحيحة.

فهم أفضل للسياق

بالمقارنة مع GPT-3، يحتوي GPT-4 على نافذة سياق أكبر. هذا هو الحد الأدنى لكمية المعلومات التي يمكن للنموذج معالجتها قبل فقدان السياق. يتم قياس هذه المعلومات بالرموز. عند إدخال مطالبة، يقوم النموذج بتقسيمها إلى أجزاء من النص تسمى الرموز المميزة لمعالجتها. تصل نافذة سياق GPT-4 إلى 128000 رمزًا (إذا كنت تستخدم Turbo)، بينما يصل الحد الأقصى لـ GPT-3.5 إلى 16385 رمزًا.

فهم أفضل للفروق الدقيقة

يتفوق GPT-4 على GPT-3 في فهم العواطف وأساليب الاتصال الفردية، مما يجعله أكثر سهولة وقدرة على إنشاء محتوى أكثر أصالة. يعمل GPT-4o على توسيع هذه القدرات إلى أبعد من ذلك. ويمكنه معالجة النصوص والصوت والصور ومقاطع الفيديو، مما يمكنه من فهم نطاق أوسع من المعلومات والاستجابة له. وهذا يجعل التفاعل مع أجهزة الكمبيوتر أكثر طبيعية وبديهية للمستخدمين.

القدرة على التكيف

GPT-4 أكثر قدرة على التكيف من GPT-3. تسمح لك هذه الجودة، التي يطلق عليها OpenAI قابلية التوجيه، بتعديل نمط مخرجات النموذج. تم ضبط نماذج GPT السابقة بدقة لتوليد استجابات بصوت ونبرة معينة. يمنحك GPT-4 تحكمًا أكبر من خلال السماح لك بتحديد سمات مثل النغمة والأسلوب ومستوى الخصوصية الذي تريده. يمكنك توفير قوالب استجابة مخصصة لإخبار GPT-4 بكيفية الاستجابة لمطالباتك.

على سبيل المثال، يمكن للمطور الذي يقوم بإنشاء تطبيق مدعوم بواسطة GPT-4 لشركات المحاماة أن يوجه النموذج "للرد بنبرة رسمية مناسبة للتوثيق القانوني". أو يمكن لمستخدم فردي على ChatGPT (مع تحديد GPT-4) أن يطلب من النموذج النصيحة مع تعليمات "الرد مثل مدرب الحياة الداعم الذي يتجنب الانتقادات اللاذعة". سوف يتوافق GPT-4 مع هذه الأنماط المرغوبة ويمنحك استجابات أفضل.

القدرات والتطبيقات

بشكل عام، تتميز نماذج GPT بمرونة عالية ويمكنها تشغيل العديد من حالات الاستخدام. ما يميز GPT-4 هو أدائه وقدرته على التكيف وقدراته على تحميل الصور. وإليك كيفية تمكين هذه العوامل لـ GPT-4 من التفوق على GPT-3 في التطبيقات الشائعة.

تعدد الوسائط

أحد أهم الاختلافات بين GPT-3 وGPT-4 هو تعدد الوسائط. في حين أن GPT-3 أحادي الواسطة ويمكنه فقط معالجة وإنشاء النص، فقد قدم GPT-4 القدرة على معالجة كل من النص والصور. يعمل أحدث طراز، GPT-4o، على توسيع إمكانات الوسائط المتعددة هذه إلى أبعد من ذلك:

• طرق الإدخال: يمكن لـ GPT-4o قبول الإدخال بتنسيقات النص والصوت والصورة والفيديو
• طرق الإخراج: يمكنه إنشاء مخرجات نصية وصوتية وصورية

تعد القدرات الصوتية لـ GPT-4o متقدمة بشكل خاص. يمكنه معالجة المدخلات الصوتية والاستجابة لها بسرعة ملحوظة، وتوليد استجابات في أقل من 232 مللي ثانية، مع متوسط ​​وقت استجابة يبلغ 320 مللي ثانية. وعلى سبيل المقارنة، فإن متوسط ​​وقت استجابة الإنسان في المحادثة يبلغ حوالي 200-300 مللي ثانية. وهذا يعني أن GPT-4o يمكنه المشاركة في المحادثات الصوتية بوتيرة تحاكي بشكل وثيق الكلام البشري الطبيعي، مما يمثل خطوة مهمة نحو المحادثات في الوقت الفعلي باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

في الوقت الحالي، لا تتوفر ميزات الوسائط المتعددة المتقدمة (مثل استخدام الفيديو كمدخل) لـ GPT-4o على نطاق واسع للجمهور. وهي متاحة بشكل أساسي من خلال التعاون الانتقائي والاختبار التجريبي مع مجموعة محدودة من الشركاء. ومن المتوقع الوصول على نطاق أوسع مع استمرار OpenAI في تحسين هذه القدرات ونشرها.

بالإضافة إلى قدراته متعددة الوسائط، يستطيع GPT-4 أداء مهام لا يستطيع GPT-3 القيام بها، مثل:

• استخراج نقاط البيانات الرئيسية والاتجاهات من مجموعة من الرسوم البيانية أو الرسوم البيانية.
• إنشاء أوصاف للصور، بما في ذلك ما يجعلها مثيرة للاهتمام أو مضحكة أو حزينة.
• نسخ صور النص، مثل الرسائل المكتوبة بخط اليد أو الوثائق التاريخية.
• كتابة التعليمات البرمجية لتصميم موقع ويب أساسي عن طريق تحميل نموذج تخطيط بالحجم الطبيعي.
• توفير المزيد من السياق للمطالبات بما يتجاوز ما يمكن نقله من خلال النص وحده.

إنشاء المحتوى

يمكن لـ GPT-3 وGPT-4 إنشاء محتوى نصي أصلي للاتصالات الشخصية ومستندات الأعمال والمساعي الإبداعية. ليس GPT-4 أفضل في إنشاء نص بأسلوبك المحدد فحسب، بل يمكنه أيضًا الحفاظ على تماسك استجاباته لفترة أطول. يمكنك استخدام هذه الإمكانات للمساعدة في كتابة قصص قصيرة كاملة، على سبيل المثال، أو لإنشاء سلسلة من رسائل البريد الإلكتروني الترحيبية للعملاء في شركة صغيرة بكفاءة.

في حين أن نماذج GPT تتمتع بقدرات رائعة على إنشاء المحتوى، فإن استكشاف أدوات الكتابة الأخرى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، مثل Grammarly، يعد فكرة جيدة للعثور على ما يناسبك. مع Grammarly، لا يتعين عليك التنقل بين علامات التبويب للحصول على محتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. يعمل ملحق Grammarly في متصفح الويب الخاص بك وفي برامج مثل Microsoft Word، بحيث يمكنك بسهولة الحصول على دعم إنشاء المحتوى داخل الأدوات التي تستخدمها بالفعل. يمكنك التنقل في الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي باستخدام مدقق الذكاء الاصطناعي الخاص بـ Grammarly، والذي تم تدريبه على تحديد النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.

المساعدة في الكود

في حين أن أداء كل من GPT-3 وGPT-4 جيد في كتابة التعليمات البرمجية وشرح مقتطفات التعليمات البرمجية واقتراح التحسينات، فإن GPT-4 يُظهر أداءً فائقًا في هذا المجال. يعمل بكفاءة ودقة أعلى عند التعامل مع مهام الترميز. علاوة على ذلك، يستطيع GPT-4 إكمال مهام ترميز أطول بسهولة أكبر.

تشغيل روبوتات الدردشة

تعمل GPT-3 وGPT-4 كأساس لروبوتات الدردشة التي تتفاعل مع الأشخاص بطريقة محادثة طبيعية، مثل ChatGPT. نظرًا لأن GPT-4 أفضل في فهم الفروق الدقيقة، فإن المحادثات مع روبوتات الدردشة GPT-4 تميل إلى الشعور بأنها أكثر طبيعية وحقيقية. يمكنه الاستجابة بحساسية أكبر للعواطف والكشف بشكل أفضل عن التفاصيل البشرية الدقيقة مثل التعابير والمراجع الثقافية وأشكال الكلام.

يعمل GPT-4 أيضًا على تسهيل الوصول إلى روبوتات الدردشة نظرًا لأنه يعمل بشكل أفضل من GPT-3.5 بلغات مختلفة.

دعم المهام الأكاديمية

يمكن للمعلمين استخدام نماذج GPT لإنشاء اختبارات مخصصة وخطط دروس ومواد تعليمية. كما أن النماذج قادرة على التفكير، مما يسمح لها بشرح موضوعات معقدة مثل المفاهيم الرياضية والأسئلة الفلسفية.

يتفوق GPT-4 على GPT-3 في التطبيقات الأكثر تقدمًا. على سبيل المثال، في حين حصل GPT-3.5 على درجة واحدة في اختبار حساب التفاضل والتكامل AP، حصل GPT-4 على درجة 4.

المساعدة في الأبحاث

يمكنك استخدام نماذج GPT للتعرف على العديد من الموضوعات واستكشاف مفاهيم جديدة والحصول على إجابات للأسئلة الشائعة. ومع ذلك، هناك قيود على مدى توقيت هذه المعلومات. تم تدريب GPT-3 على كميات كبيرة من البيانات ولكنه ليس محدثًا. الحد الأقصى للمعرفة لـ GPT-3.5 هو يناير 2022. بالنسبة لـ GPT-4، يمكن أن يختلف الحد الأقصى للمعرفة من سبتمبر 2021 إلى ديسمبر 2023، اعتمادًا على الإصدار.

تلخيص المحتوى الموجود

يسمح لك كل من GPT-3 وGPT-4 بإدراج المحتوى الموجود في الموجه الخاص بك وإنشاء ملخص. يمكنك تخصيص الملخص وفقًا لمواصفاتك، مثل عدد الكلمات أو التنسيق أو مستوى التقدير. نظرًا لأن GPT-4 يحتوي على نافذة سياق أطول، فيمكنك استخدامها لتلخيص أجزاء أطول من النص. يمكنك أيضًا أن تطلب أن يفي الملخص بمتطلبات أكثر تحديدًا، مثل استهداف جمهور محدد أو حتى إنشاء النص بلغة أخرى.

العصف الذهني للأفكار

يمكن لنماذج GPT تقديم أفكار لأشياء مثل المشاريع الإبداعية والأحداث وأسماء المنتجات. يمكنهم أيضًا مساعدتك في التوصل إلى أفكار لحل المشكلات المعقدة. على سبيل المثال، يمكنهم تقديم أفكار حول كيفية استخدام الأتمتة لتبسيط عملية معقدة تستغرق وقتًا طويلاً. ونظرًا لقدرته على فهم الفروق الدقيقة، يستطيع GPT-4 تقديم قائمة أفكار أكثر تفصيلًا من GPT-3. يمكنك أيضًا إضافة تفاصيل إضافية إلى مطالبة العصف الذهني الخاصة بك عن طريق تحميل الصور.

التحيز والسلامة

يعد تقليل الاستجابات السامة مشكلة مستمرة بالنسبة للذكاء الاصطناعي التوليدي. يعد GPT-4 أفضل بشكل عام من GPT-3 في منع الاستجابات المتحيزة والتمييزية والتعرف على الكلمات الإشكالية في المطالبات. ومع ذلك، فقد وجد الباحثون أنه بالمقارنة مع GPT-3، من الأسهل خداع GPT-4 لتجاهل حواجز الحماية الخاصة به وتوليد استجابات ضارة. كما اتضح، فإن ميزة إمكانية التوجيه التي تسهل تخصيص GPT-4 حسب احتياجاتك تجعل من السهل أيضًا كسر حماية النموذج.

التسعير

أحدث إصدار من GPT-3، GPT-3.5، متاح مجانًا عبر ChatGPT. للوصول إلى GPT-4، تحتاج إلى حساب ChatGPT Plus، والذي يبدأ بسعر 20 دولارًا شهريًا. بالنسبة للمطورين، يعد الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات GPT-4o أرخص بنسبة 50 بالمائة تقريبًا من GPT-4 Turbo بينما يقدم أيضًا حدود معدل أعلى بمقدار 5 مرات.

تحسين قدرات متعددة اللغات

نظرًا لأنهم مدربون على بيانات الإنترنت، فقد أظهرت نماذج GPT السابقة تحيزًا تجاه اللغات الممثلة على نطاق أوسع عبر الإنترنت. ومع ذلك، يُظهر GPT-4 أداءً مُحسّنًا عبر نطاق أوسع من اللغات مقارنة بأداء GPT-3.5 باللغة الإنجليزية. ويتضمن ذلك قدرات أفضل في لغات مثل السواحلية واللاتفية، والتي تتمتع بحضور محدود عبر الإنترنت مقارنة باللغتين الإنجليزية والفرنسية. يواصل GPT-4o هذا الاتجاه، حيث يُظهر تحسينات أكثر أهمية في اللغات غير الإنجليزية.

خاتمة

يمثل تطور نماذج GPT من GPT-3 إلى GPT4، والآن GPT-4o، قفزات كبيرة في معالجة لغة الذكاء الاصطناعي. يضع GPT-3 معايير عالية بفضل قدرته على إنشاء نص وشرح المفاهيم وكتابة التعليمات البرمجية. وقد رفع GPT-4 هذا المستوى من خلال تقديم معالجة الصور وتحسين فهم اللغة. يعمل GPT-4o على دفع الحدود إلى أبعد من ذلك من خلال معالجة الصوت والفيديو، والاستجابات الأسرع، وإمكانيات متعددة اللغات المحسنة، وفعالية التكلفة.

تعمل هذه التطورات على توسيع إمكانات الذكاء الاصطناعي عبر تطبيقات متنوعة، بدءًا من المهام الإبداعية وحتى حل المشكلات المعقدة. ومع استمرار تطور نماذج GPT، فإنها ستوفر إمكانات متطورة بشكل متزايد تعمل على تقليل حاجز الدخول إلى مجالات مثل التصميم والهندسة وتحليل البيانات. يجادل بعض الخبراء بأنه من المحتمل أن ننتقل إلى الأدوار التي ندير فيها نماذج الذكاء الاصطناعي لدينا، ونقوم بالتوجيه والتحسين والتفويض بدلاً من أداء المهام من الصفر.