الدكتور عبدالرحمن طه يكتب لماذا يبدو chat GPT أفضل من لاما الخاص بميتا

إذا كان لديك اشتراكات في ChatGPT وتتعامل في نفس الوقت مع نموذج نموذج الذكاء الاصطناعي لميتا فانه ستجد ان شات جي بي تي أدق من نماذج ميتا (Meta) و يمكن أن يعود ذلك إلى عدة أسباب متعلقة بالتقنيات المستخدمة، و الأهداف، والاستراتيجيات التي تتبعها كل شركة. وفي السطور التالية إليك بعض الأسباب التي قد تجعل إجابات ChatGPT تبدو أكثر دقة ؛
واول تلك الاسباب هو التركيز على النماذج اللغوية ، إذ تركّز open ai بشكل كبير على تطوير نماذج لغوية متقدمة مثل GPT (بدءًا من GPT-3 وصولاً إلى GPT-4). هذه النماذج مُصممة خصيصًا لفهم النصوص وإنشائها بدقة عالية، مما يجعلها أكثر كفاءة في تقديم إجابات مفصلة وواضحة.
أما ميتا تركّز فهي تركز على تطوير نماذج تدعم منتجاتها الاجتماعية والواقع الافتراضي، مثل تحليل المشاعر، التوصيات، والمحتوى المخصص. هذه النماذج قد لا تكون مُحسّنة بنفس القدر لتوليد نصوص طويلة أو إجابات تفصيلية.

اما ثاني الاختلافات فهي تكمن في حجم البيانات والتدريب
إذ تستخدم Open Ai نماذج مثل GPT-3 وGPT-4 كميات هائلة من البيانات المتنوعة كتب، مقالات، مواقع ويب، إلخ ….، وكذلك تدريب النموذج على فهم اللغة بشكل عام. هذا يجعلها قادرة على التعامل مع مجموعة واسعة من الأسئلة بفعالية.
لذلك إذا آثرت أن تسألchat gpt سؤالا في التاريخ مثلا سيكون أكثر دقة في اجابته عن ميتا .
أما ميتا فهي تركّز على بيانات أكثر تخصصًا لدعم منصاتها الاجتماعية، مما قد يحد من قدرة نماذجها على التعامل مع أسئلة عامة أو معقدة.
لذلك فإن فهم التعامل مع الذكاء الاصطناعي لا ينبع من فهمك للمسألة المطروحة وإنما فهمك للنموذج الي تطرح عليه تساؤلك .
اما ثالث أوجه الاختلاف فهي تكمن في التطبيقات والأهداف ، فا OpenAI هدفها الرئيسي هو تطوير نماذج لغوية توليدية يمكنها التفاعل مع البشر بشكل طبيعي وفعّال. لذلك، يتم تحسين النماذج لتقديم إجابات دقيقة وواضحة.
لذلك تجده أكثر بشرية من غيره من النماذج الموجود بجانب ميتا أيضا
أما ميتا تركّز على تطبيقات مثل تحليل المشاعر، التوصيات، والمحتوى المخصص، والتي قد لا تتطلب نفس مستوى الدقة في توليد النصوص. ويكمن رابع أوجه الإختلاف في التحديثات المستمرة ، إذ تقوم OpenAI بتحديث نماذجه بشكل مستمر (مثل الانتقال من GPT-3 إلى GPT-4)، مما يحسن من دقتها وقدراتها مع مرور الوقت.
في حين أن ميتا تقوم بتطوير نماذجها أيضًا، إلا أن تركيزها على تطبيقات محددة قد يجعل التحديثات أقل وضوحًا في مجال توليد النصوص.
وتأتي التجربه التفاعلية خامس أوجه عدم التشابه في أن OpenAI ُقدم نماذج مثل ChatGPT بشكل مباشر للجمهور من خلال واجهات تفاعلية، مما يسمح للمستخدمين بتجربتها بشكل مباشر والحكم على دقتها. بينما ميتا نماذجها غالبًا ما تكون مدمجة في منتجاتها (مثل فيسبوك وإنستغرام)، مما قد يجعل تجربة المستخدم أقل وضوحًا في مقارنة مباشرة. وسادس أوجه عدم التشابه يكمن في التركيز على الأخلاقيات والسلامة فشركة OpenAI تركز بشكل كبير على ضمان أن تكون إجابات النماذج دقيقة وآمنة، مع تقليل التحيزات والأخطاء. فإذا سألت سؤال يتعلق بعقيدتك فلن ينحاز لسياسة شركته أيا كانت
ولكن ميتا بينما تهتم أيضًا بالأخلاقيات، إلا أن تركيزها على التطبيقات الاجتماعية قد يجعل بعض التحيزات أو الأخطاء أكثر وضوحًا. خاصة إذا كان لها تحيز لصالح مسألة ما وسابع تلك الاختلافات يكمنوفي الاستخدام العام مقابل التخصص فشركة OpenAI نماذجها مصممة للاستخدام العام، مما يجعلها قادرة على التعامل مع مجموعة واسعة من الأسئلة بفعالية.
بينما ميتا نماذجها غالبًا ما تكون متخصصة في تطبيقات معينة (مثل تحليل المشاعر أو التوصيات)، مما قد يحد من قدرتها على التعامل مع أسئلة عامة.
الخلاصة صديقي العزيز فإن
إجابات ChatGPT قد تبدو أدق لأنها مصممة خصيصًا لتوليد نصوص تفاعلية ودقيقة، بينما نماذج ميتا تركّز أكثر على تطبيقات محددة مثل تحليل البيانات الاجتماعية والواقع الافتراضي. إذا كنت تبحث عن تفاعل لغوي دقيق ومفصل، فإن نماذج OpenAI مثل ChatGPT قد تكون الخيار الأفضل. أما إذا كنت تبحث عن تطبيقات متخصصة في التحليل الاجتماعي أو الواقع الافتراضي، فإن نماذج ميتا قد تكون أكثر ملاءمة.