شارك
الرئيسية
2 دقائق ما هو جي بي تي-4 ؟
هو نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط تم تطويره بواسطة شركة أوبن أيه آي لتحسين النموذج السابق جي بي تي-3.5 وزيادة قدرته على فهم نوايا المستخدم ليكون أكثر موثوقية وأقل تحيزاً، بحيث يستطيع معالجة 8 أضعاف، ما يستطيع النموذج السابق جي بي تي-3.5 معالجته.
هل جي بي تي-4 أكثر موثوقية من النسخ الأقدم؟
سجّل نموذج تشات جي بي تي-4 نتائج دقيقة وإجابات صحيحة وانخفض معدل الهلوسات مقارنة بتشات جي بي تي-3.5 بنسبة 40% ما يعتبر تقدماً ملحوظاً للغاية.
إضافة لتحسين جوانب دعم القرار إذا طلب منه المستخدم استعلاماً غير قانوني أو متحيزاً فيقوم برفض الطلب كلياً.
أما من ناحية امتحانات محاكاة العقل البشري، فقد سجّل جي بي تي-4 فهماً أعمق للغات متعددة المهام، والذي يختبر قدرة النموذج على الإجابة عن 14000 سؤال متعدد الخيارات بناء على موضوعات غير مشمولة بمجموعات بيانات التدريب.
كيف سيؤثر جي بي تي-4 في الأعمال؟
بالنسبة لمستخدمي الإنترنت، سيكون من السهل إنشاء محتوى بشكل سريع ما يصعب تمييزه عن المحتوى البشري، كما سيحسن جي بي تي-4 كفاءة المهام اليومية للشركات، إضافة لعدد كبير من تطبيقات المساعدة الكتابية التي ستكون متاحة لتحمل المزيد من عبء العمل عن كتّاب المحتوى، وتأليف الإعلانات والكتابة الإعلانية وغيرها.
مزايا جي بي تي-4
يوجد العديد من المزايا للمحول التوليدي مسبق التدريب في نسخته الحالية والتي تتفوق على النسخ القديمة في عدة نواحٍ، إليك أبرزها:
- القدرة على التعامل مع الصور: يستطيع جي بي تي-4 التعامل مع الفكاهة المكتوبة في صورة واستطاع اكتشاف الدعابة ووصفها بـ "المضحكة".
- القدرة على الترميز: وفقاً للنسخة الحالية، يمكن كتابة الرموز البرمجية بكل لغات البرمجة وانشاء ألعاب وتطبيقات وصفحات ويب من التوصيف النصي فقط.
- تقديم ردود أكثر دقة: جي بي تي-4 قادر على إنتاج ردود مكتوبة أطول وأكثر تفصيلاً وأكثر موثوقية وفقاً لشركة أوبن أيه آي، إضافة لتوفير تعليمات مفصلة للسيناريوهات الأكثر تعقيداً.
- تبسيط الأعمال في مختلف الصناعات: من المحتمل أن نرى تطورات كبيرة في التشخيص عن بعد في الرعاية الصحية، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي لم تكن ممكنة في السابق مثل تقديم الخدمات القانونية بعيداً عن التحيز.
تحديات جي بي تي-4
على الرغم من التطورات التي شهدها تشات جي بي تي على مدى الأشهر السابقة فإنه ما زال يواجه تحديات مماثلة للإصدارات السابقة. خاصة الافتقار إلى المعرفة بالأحداث التي حدثت قبل سبتمبر/ أيلول 2021 كما أنه لا يتعلم من تجربته السابقة، إضافة إلى إمكانية أن يكون النموذج ساذجاً في قبول بعض البيانات الكاذبة من المستخدم.