مقایسه چت جی‌پی‌تی با دیگر رقبای هوش مصنوعی: کلود، بارد، دیپ‌سیک

در میان انقلاب هوش مصنوعی، چت جی‌پی‌تی به عنوان پیشرو، جایگاه ویژه‌ای کسب کرده، اما رقبای قدرتمندی همچون کلود، بارد و دیپ‌سیک نیز با ارائه قابلیت‌های منحصربه‌فرد، به سرعت در حال ظهور هستند.

این مقاله به بررسی و مقایسه جامع این چهار مدل هوش مصنوعی می‌پردازد. مقایسه بر اساس معیارهای کلیدی نظیر معماری فنی، نقاط قوت و ضعف، کاربردهای تخصصی، ملاحظات اخلاقی و چشم‌انداز آینده صورت می‌گیرد. هدف این مقاله، ارائه دیدگاهی کارشناسانه به خوانندگان، متخصصان و علاقه‌مندان حوزه هوش مصنوعی است تا بتوانند درک عمیق‌تری از قابلیت‌ها و محدودیت‌های هر یک از این مدل‌ها کسب کرده و انتخاب‌های آگاهانه‌تری در استفاده از آن‌ها داشته باشند.

مقدمه

ظهور مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) نظیر GPT-3 و GPT-4، نقطه عطفی در تاریخ هوش مصنوعی به شمار می‌رود. این مدل‌ها، با توانایی فهم و تولید متن شبیه به انسان، امکانات بی‌شماری را در اختیار کاربران و توسعه‌دهندگان قرار داده‌اند. چت جی‌پی‌تی، به عنوان یکی از برجسته‌ترین تجلیات این فناوری، به دلیل سهولت استفاده، قابلیت‌های متنوع و دسترسی گسترده، به سرعت محبوبیت فراوانی کسب کرد. با این حال، این عرصه رقابتی به سرعت در حال تحول است و شرکت‌های بزرگ فناوری، رقبای جدی را به میدان آورده‌اند.

در این مقاله، به مقایسه کارشناسانه چت جی‌پی‌تی با سه رقیب اصلی آن، یعنی کلود (Claude) از شرکت آنتروپیک (Anthropic)، بارد (Bard) از گوگل و دیپ‌سیک (DeepSeek) از شرکت دیپ‌سیک AI خواهیم پرداخت. این مقایسه در ابعاد مختلف فنی، کاربردی و اخلاقی انجام می‌گیرد تا تصویر جامعی از نقاط قوت و ضعف هر مدل ارائه گردد.

معماری فنی و مدل‌های پایه

درک معماری فنی زیربنایی این مدل‌ها برای ارزیابی دقیق قابلیت‌های آن‌ها ضروری است. هر چهار مدل مورد بررسی، بر پایه معماری ترانسفورمر (Transformer) بنا شده‌اند که به عنوان معماری پیشرو در پردازش زبان طبیعی شناخته می‌شود. با این حال، تفاوت‌هایی در جزئیات معماری و مدل‌های پایه وجود دارد:

• چت جی‌پی‌تی: بر اساس مدل‌های خانواده GPT (Generative Pre-trained Transformer) توسعه یافته است. مدل‌های پایه این خانواده شامل GPT-3، GPT-3.5 و GPT-4 (برای نسخه‌های پولی) می‌باشند. معماری GPT بر تمرکز بر پیش‌آموزش گسترده بر روی حجم عظیمی از داده‌های متنی و سپس تنظیم دقیق (fine-tuning) برای وظایف خاص استوار است.
• کلود: توسط شرکت آنتروپیک، شرکتی که بر ایمنی و اخلاق هوش مصنوعی تمرکز دارد، توسعه یافته است. کلود از معماری Constellation استفاده می‌کند که جزئیات آن نیز به طور کامل عمومی نیست. با این حال، آنتروپیک بر رویکرد “هوش مصنوعی قابل تفسیر و قابل کنترل” تاکید دارد و معماری کلود احتمالاً بر این اصول استوار است. کلود به دلیل تمرکز بر پاسخ‌های ایمن‌تر و کمتر مغرضانه شناخته می‌شود.
• بارد: مدل زبانی گوگل که بر پایه LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) بنا شده است. LaMDA به طور خاص برای مکالمات طبیعی و روان طراحی شده است و بر توانایی درک و پاسخگویی به سبک مکالمه انسان تاکید دارد. بارد به طور مستقیم به موتور جستجوی گوگل متصل است و می‌تواند اطلاعات به‌روز و لحظه‌ای را در پاسخ‌های خود لحاظ کند.
• دیپ‌سیک: این مدل توسط شرکت دیپ‌سیک AI، یک شرکت نوظهور چینی، توسعه یافته است. اطلاعات عمومی درباره معماری فنی دیپ‌سیک محدودتر است، اما به نظر می‌رسد که بر مقیاس‌پذیری و کارایی تمرکز دارد. دیپ‌سیک تلاش دارد تا مدل‌های زبانی بزرگ را با کارایی محاسباتی بالاتر و هزینه کمتر ارائه دهد.

مقایسه معماری و مدل‌های پایه

نقاط قوت و ضعف و قابلیت‌های کلیدی

هر یک از این مدل‌ها، نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند که آن‌ها را برای کاربردهای متفاوت مناسب‌تر می‌سازد.

چت جی‌پی‌تی

•  نقاط قوت:
• تطبیق‌پذیری بالا: توانایی انجام طیف وسیعی از وظایف از جمله تولید متن خلاقانه، کدنویسی، پاسخگویی به سوالات، خلاصه سازی متن، ترجمه و غیره.
• دسترسی گسترده و سهولت استفاده: رابط کاربری ساده و در دسترس برای عموم کاربران. * جامعه کاربری بزرگ و اکوسیستم توسعه‌دهندگان: وجود API قوی و پلاگین‌های متنوع، امکان توسعه برنامه‌های کاربردی بر پایه چت جی‌پی‌تی را فراهم می‌سازد.
• به‌روزرسانی‌های مستمر: OpenAI به طور مداوم در حال به‌روزرسانی و بهبود مدل‌های GPT است.
• نقاط ضعف:
  • احتمال تولید اطلاعات نادرست (Hallucination): چت جی‌پی‌تی گاهی اوقات ممکن است اطلاعات نادرست یا غیرمنطقی را به عنوان واقعیت ارائه دهد.
  • سوگیری (Bias): مدل‌های زبانی بزرگ ممکن است سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی را بازتاب دهند.
  • محدودیت در درک زمینه (Context Window Limit): نسخه‌های اولیه چت جی‌پی‌تی دارای محدودیت در حجم متن قابل پردازش در یک گفتگو بودند (اگرچه این محدودیت در نسخه‌های جدیدتر بهبود یافته است).
  • مسائل مربوط به کپی‌رایت و اصالت: استفاده از خروجی چت جی‌پی‌تی در برخی موارد ممکن است مسائل کپی‌رایت را ایجاد کند.

 کلود

• نقاط قوت:

  • ایمنی و مسئولیت‌پذیری: آنتروپیک بر ایمنی هوش مصنوعی تاکید دارد و کلود به گونه‌ای طراحی شده است که پاسخ‌های ایمن‌تر، کمتر مغرضانه و کمتر سمی ارائه دهد.
  • درک عمیق‌تر از زمینه: گزارش‌ها حاکی از آن است که کلود در درک زمینه مکالمات پیچیده و طولانی بهتر از نسل‌های قبلی چت جی‌پی‌تی عمل می‌کند.
  • مناسب برای کاربردهای حساس: به دلیل تمرکز بر ایمنی، کلود ممکن است برای کاربردهایی که نیاز به پاسخ‌های دقیق و بدون سوگیری دارند، مناسب‌تر باشد.

• نقاط ضعف:

  • دسترسی محدودتر: در حال حاضر دسترسی به کلود به اندازه چت جی‌پی‌تی گسترده نیست و ممکن است در برخی مناطق جغرافیایی در دسترس نباشد.
  • تطبیق‌پذیری کمتر نسبت به چت جی‌پی‌تی: به نظر می‌رسد کلود در برخی از وظایف خلاقانه و متنوع، به اندازه چت جی‌پی‌تی قوی نباشد.
  • اطلاعات عمومی محدودتر: اطلاعات عمومی درباره کلود و معماری آن به نسبت چت جی‌پی‌تی کمتر است.

بارد

• نقاط قوت:

  • دسترسی به اطلاعات لحظه‌ای از طریق گوگل: بارد می‌تواند به طور مستقیم از موتور جستجوی گوگل برای ارائه اطلاعات به‌روز و مرتبط استفاده کند.
  • ادغام با اکوسیستم گوگل: بارد به طور یکپارچه با سایر محصولات و خدمات گوگل (مانند Gmail، Google Docs، Google Search) ادغام می‌شود.
  • تمرکز بر مکالمه طبیعی و تعاملی: LaMDA، مدل پایه بارد، به طور خاص برای مکالمات انسان‌محور طراحی شده است.

• نقاط ضعف:

  • دقت و قابلیت اطمینان پایین‌تر در مقایسه با رقبا (در ابتدای عرضه): در ابتدای عرضه، گزارش‌هایی مبنی بر دقت پایین‌تر و ارائه اطلاعات نادرست توسط بارد منتشر شد. (با گذشت زمان و به‌روزرسانی‌ها، این موضوع احتمالاً بهبود یافته است.)
  • تمرکز کمتر بر کدنویسی و وظایف تخصصی: به نظر می‌رسد بارد در مقایسه با چت جی‌پی‌تی و دیپ‌سیک، کمتر بر وظایف تخصصی نظیر کدنویسی تمرکز داشته باشد.
  • ملاحظات مربوط به حریم خصوصی: استفاده از بارد به عنوان یک محصول گوگل، ممکن است نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی داده‌ها ایجاد کند.

دیپ‌سیک

• نقاط قوت:

  • کارایی بالا و هزینه پایین‌تر: دیپ‌سیک تلاش دارد تا مدل‌های زبانی بزرگ را با کارایی محاسباتی بالاتر و هزینه کمتر ارائه دهد. این امر می‌تواند دسترسی به این فناوری را برای کسب‌وکارها و توسعه‌دهندگان با بودجه محدودتر، تسهیل کند.
  • تمرکز بر بازار چین و زبان چینی: دیپ‌سیک با تمرکز بر بازار چین و زبان چینی توسعه یافته است و ممکن است در این زمینه عملکرد بهتری نسبت به سایر مدل‌ها داشته باشد.
  • پتانسیل در کاربردهای صنعتی و تجاری: به دلیل کارایی و هزینه پایین‌تر، دیپ‌سیک ممکن است برای کاربردهای صنعتی و تجاری که نیاز به پردازش حجم بالای داده‌ها دارند، جذاب باشد.

• نقاط ضعف:

  • اطلاعات عمومی محدودتر و نوظهور بودن: دیپ‌سیک در مقایسه با رقبا، یک مدل نسبتاً جدید و نوظهور است و اطلاعات عمومی درباره آن محدودتر است.
  • تمرکز کمتر بر کاربردهای عمومی و خلاقانه: به نظر می‌رسد دیپ‌سیک بیشتر بر کارایی و کاربردهای تجاری تمرکز دارد و ممکن است در کاربردهای عمومی و خلاقانه به اندازه چت جی‌پی‌تی قوی نباشد.
  • محدودیت دسترسی بین‌المللی: به دلیل تمرکز بر بازار چین، دسترسی بین‌المللی به دیپ‌سیک ممکن است محدودتر باشد.

کاربردهای تخصصی و حوزه‌های مناسب استفاده

هر یک از این مدل‌ها، با توجه به نقاط قوت و ضعف خود، برای حوزه‌های کاربردی خاصی مناسب‌تر هستند:

• چت جی‌پی‌تی: به دلیل تطبیق‌پذیری بالا، برای طیف وسیعی از کاربردها از جمله تولید محتوا، پشتیبانی مشتریان، آموزش، تحقیق، برنامه‌نویسی، و سرگرمی مناسب است.
• کلود: به دلیل تمرکز بر ایمنی و پاسخ‌های مسئولانه، برای کاربردهای حساس نظیر مشاوره حقوقی، پزشکی، مالی، و مواردی که نیاز به دقت و اجتناب از سوگیری دارد، ایده‌آل است. همچنین برای کاربردهای سازمانی که بر انطباق با مقررات و اخلاق هوش مصنوعی تاکید دارند، مناسب است.
• بارد: به دلیل دسترسی به اطلاعات لحظه‌ای و ادغام با اکوسیستم گوگل، برای کاربردهایی که نیاز به اطلاعات به‌روز و تعامل با سایر خدمات گوگل دارند (مانند جستجو، سازماندهی اطلاعات، یادآوری‌ها)، مناسب است. همچنین برای کاربردهای آموزشی و پژوهشی که نیاز به دسترسی سریع به منابع اطلاعاتی دارند، مفید خواهد بود.
• دیپ‌سیک: به دلیل کارایی و هزینه پایین‌تر، برای کاربردهای صنعتی و تجاری در مقیاس بزرگ، نظیر پردازش زبان طبیعی در حجم بالا، تحلیل داده‌های متنی، و اتوماسیون فرایندهای مبتنی بر متن مناسب است. همچنین برای توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارهای نوپا که به دنبال راه‌حل‌های مقرون‌به‌صرفه هوش مصنوعی هستند، جذاب خواهد بود.

ملاحظات اخلاقی و چالش‌های آینده

همراه با پیشرفت سریع این مدل‌های هوش مصنوعی، ملاحظات اخلاقی و چالش‌های مهمی نیز مطرح می‌شوند:

• سوگیری و تبعیض: همانطور که اشاره شد، مدل‌های زبانی بزرگ ممکن است سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی را بازتاب دهند و منجر به پاسخ‌های تبعیض‌آمیز یا ناعادلانه شوند.
• انتشار اطلاعات نادرست و اخبار جعلی: توانایی این مدل‌ها در تولید متن‌های بسیار واقعی، می‌تواند برای انتشار اطلاعات نادرست، اخبار جعلی و تبلیغات گمراه‌کننده مورد سوءاستفاده قرار گیرد.
• مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: جمع‌آوری و پردازش حجم عظیم داده‌های کاربر توسط این مدل‌ها، نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی و امنیت داده‌ها ایجاد می‌کند.
• تأثیر بر بازار کار و مشاغل: گسترش استفاده از این مدل‌ها ممکن است منجر به اتوماسیون برخی مشاغل و تغییر در ماهیت بازار کار شود.* مسئولیت‌پذیری و پاسخگویی: در صورت بروز اشتباه یا آسیب ناشی از خروجی این مدل‌ها، تعیین مسئولیت و پاسخگویی دشوار خواهد بود.

برای مواجهه با این چالش‌ها، لازم است که تحقیقات و توسعه در حوزه هوش مصنوعی با رویکردی مسئولانه و اخلاقی انجام شود. تدوین استانداردها و مقررات مناسب، ایجاد سازوکارهای شفافیت و پاسخگویی، و آموزش عمومی در مورد سواد هوش مصنوعی، از جمله اقدامات ضروری برای بهره‌برداری مسئولانه و پایدار از این فناوری قدرتمند است.

نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

چت جی‌پی‌تی، کلود، بارد و دیپ‌سیک، هر یک نماینده‌ای از نسل جدید مدل‌های هوش مصنوعی هستند که با قابلیت‌های شگفت‌انگیز خود، پتانسیل عظیمی را برای تحول در صنایع و زندگی انسان‌ها به همراه دارند. انتخاب بهترین مدل، بستگی به نیازها و اولویت‌های کاربر دارد.

• چت جی‌پی‌تی: گزینه‌ای همه‌کاره و قدرتمند برای طیف وسیعی از کاربردها، با دسترسی گسترده و اکوسیستم توسعه‌دهندگان قوی.
• کلود: انتخابی ایده‌آل برای کاربردهایی که ایمنی، مسئولیت‌پذیری و اجتناب از سوگیری در اولویت قرار دارد.
• بارد: گزینه‌ای مناسب برای کاربردهایی که نیاز به اطلاعات به‌روز و تعامل با اکوسیستم گوگل دارند، و به دنبال مکالمه طبیعی و تعاملی هستند.
• دیپ‌سیک: انتخابی جذاب برای کاربردهای صنعتی و تجاری در مقیاس بزرگ که به دنبال کارایی بالا و هزینه پایین‌تر هستند.

رقابت در این عرصه همچنان ادامه دارد و انتظار می‌رود در آینده نزدیک، شاهد ظهور مدل‌های قدرتمندتر، تخصصی‌تر و ایمن‌تر باشیم. پیشرفت‌های آتی به سمت بهبود درک زمینه، کاهش سوگیری‌ها، افزایش دقت، بهبود قابلیت اطمینان و کاهش هزینه محاسباتی خواهد بود. همچنین، تمرکز بر اخلاق هوش مصنوعی، توسعه‌ی هوش مصنوعی قابل تفسیر و کنترل‌پذیر، و ایجاد چارچوب‌های قانونی و اخلاقی مناسب، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار خواهد بود.

در نهایت، درک دقیق قابلیت‌ها و محدودیت‌های هر یک از این مدل‌ها، به کاربران، متخصصان و سیاست‌گذاران کمک می‌کند تا از این فناوری به شیوه‌ای هوشمندانه و مسئولانه بهره‌برداری کرده و از مزایای آن در راستای پیشرفت جامعه و بهبود زندگی انسان‌ها استفاده نمایند.