موارد مهمی که در انتخاب مدل زبانی باید در نظر داشته باشید

انتخاب مدل زبانی مناسب از میان گزینه‌ های متعدد موجود، می‌ تواند چالش‌ برانگیز باشد. انتخاب بهترین مدل زبانی بسیار حائز اهمیت خواهد بود اگر که در حوزه هوش مصنوعی تخصص نداشته باشید. محققان پس از بررسی دقیق هر یک از زبان ها، به این نتیجه رسیدند که هر مدل نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارد که در ادامه به بررسی آنها پرداخته می شود و بیان می گردد که هر کدام برای چه کاربردی مناسب‌ تر هستند.

تصویر(۱)

ChatGPT و OpenAI-o1: مدل‌های همه‌ کاره و قابل‌ اعتماد

مدل‌ های ChatGPT و OpenAI-o1 از جدیدترین محصولات OpenAI هستند. نسخه جدید این مدل‌ ها، توانایی استدلال قوی‌ تری دارد و برای حل مسائل پیچیده عملکرد بهتری ارائه می‌ دهد. در عین حال، این مدل قابلیت‌ های خلاقانه خود را حفظ کرده است.

مزایا

• قدرت بالای تحلیل منطقی: OpenAI-o1 از تکنیکی به نام «استدلال زنجیره‌ ای» استفاده می‌ کند که باعث می‌ شود مسائل پیچیده را مرحله‌ به‌ مرحله پردازش کند.
• امکان استفاده از GPT های سفارشی: این قابلیت امکان ایجاد مدل‌ های سفارشی را فراهم می‌ کند که به حافظه سپردن دستورات را آسان می نماید. بطور مثال، می‌ توان مدلی طراحی کرد که مانند یک مدیر پروژه یا ادمین شبکه‌ های اجتماعی عمل کند.

معایب

• زیاده‌ روی در انجام وظایف ساده: برای انجام کارهای معمولی، GPT-4 هم گزینه خوبی است. OpenAI-o1 برای پردازش‌ های پیچیده بهینه شده است و ممکن است تفاوت محسوسی در نحوه انجام وظایف روزمره ایجاد نکند.
• عدم تغییرات ظاهری محسوس: بیشتر پیشرفت‌ های این مدل در ساختار داخلی آن نهفته است. اگر انتظار تغییرات چشمگیر در عملکرد روزمره دارید، ممکن است چندان تحت تأثیر قرار نگیرید.

بهترین کاربرد مدل زبانی: مناسب برای تحلیل‌ های پیچیده، برنامه‌ نویسی، ویرایش پیشرفته محتوا و مواردی که نیاز به پاسخ‌ های سفارشی دارند.

تصویر(۲)

Claude از Anthropic: متخصص خلاصه‌ سازی و داستان‌ پردازی

انتخاب مدل زبانی Claude یکی از بهترین گزینه‌ ها برای خلاصه‌ سازی و تجزیه‌ و تحلیل متون طولانی است. همچنین توانایی بالایی در داستان‌ پردازی دارد که می‌ تواند برای تولید محتوا یا ساده‌ سازی اطلاعات تخصصی مفید باشد.

مزایای انتخاب مدل زبانی Claude

• خلاصه‌سازی قوی: Claude قادر است اطلاعات کلیدی را از متون حجیم استخراج کرده و خلاصه‌ ای دقیق ارائه دهد.
• سفارشی‌سازی آسان: قابلیت “Projects” در Claude به کاربران اجازه می‌ دهد تا دستورالعمل‌ های مشخصی را برای وظایف تکراری تنظیم کنند و فرآیند انجام کار را ساده‌ تر نمایند. تجربه کاربری آن نسبت به ChatGPT بهتر است.

معایب انتخاب مدل زبانی Claude

• محدودیت در حجم فایل: اگر فایلی بیش از ۲۰ مگابایت باشد، Claude ممکن است در پردازش آن دچار مشکل شود. معمولاً این محدودیت با فشرده‌ سازی فایل‌ های PDF حل می‌ شود، اما دانستن این نکته ضروری است.

بهترین کاربرد مدل زبانی Claude: مناسب برای خلاصه‌ سازی، تولید محتوا و تحلیل اطلاعات پیچیده در شرایطی که به ابزاری سریع و کاربرپسند نیاز باشد.

تصویر(۳)

Google Gemini: متخصص پردازش داده‌ های حجیم و مناسب برای پادکست

Google Gemini در مدیریت داده‌ های گسترده عملکرد فوق‌ العاده‌ ای دارد. این مدل دارای یک پنجره‌ متنی بسیار بزرگ است که می‌ تواند حجم عظیمی از اطلاعات را در یک مرحله پردازش کند. ضمن اینکه یکی از ویژگی‌ های منحصر به‌ فرد آن “Notebook LM” است که متون را به فرمت پادکست تبدیل می‌ کند.

مزایا انتخاب مدل زبانی Google Gemini

• توانایی پردازش داده‌ های حجیم: با امکان پردازش ۱۰ میلیون کلمه در یک مرحله، Gemini گزینه‌ ای عالی برای کاربرانی است که نیاز به تحلیل مجموعه‌ های بزرگ اطلاعات دارند.
• Notebook LM: این ویژگی، اسناد متنی را به خلاصه‌ های صوتی در قالب یک پادکست تعاملی تبدیل می‌ کند که دریافت اطلاعات را در هنگام انجام کارهای دیگر ساده‌ تر می‌ نماید.

معایب انتخاب مدل زبانی Google Gemini

• محدودیت در سفارشی‌ سازی: قابلیت “Gems” که نسخه‌ ای از GPT های سفارشی‌ شده در Google محسوب می‌ شود، هنوز در مراحل ابتدایی است. برخلاف ChatGPT و Claude، امکان اتصال آن به ابزارهای دیگر یا API های خارجی وجود ندارد.

بهترین کاربرد مدل زبانی Google Gemini: مناسب برای کاربرانی که نیاز به پردازش حجم بالایی از داده دارند یا می‌ خواهند اسناد متنی را به خلاصه‌ های صوتی تبدیل کنند.

زمان استفاده از Gemini: هنگامی که نیاز به پردازش حجم زیادی از داده‌ ها به‌ صورت هم‌ زمان دارید یا می‌ خواهید خلاصه‌ ای صوتی از اطلاعات را هنگام انجام کارهای دیگر گوش دهید، Gemini گزینه‌ ای عالی خواهد بود.

تصویر(۴)

Llama از Meta: حریم خصوصی و انعطاف‌ پذیری

Llama پیشرفته‌ ترین مدل موجود نیست اما از آنجایی که متن‌ باز است، زمانی که حفظ حریم خصوصی مهم باشد، انتخاب اول خواهد بود. برخلاف دیگر مدل‌ ها، Llama قابلیت اجرا به‌ صورت آفلاین روی رایانه را دارد، بنابراین داده‌ های شما را با شرکت‌ های بزرگ فناوری به اشتراک نمی‌ گذارد.

مزایا انتخاب مدل زبانی Llama

• حفظ حریم خصوصی: از آنجایی که Llama به‌ صورت محلی اجرا می‌ گردد، داده‌ ها از اینترنت دور نگه داشته می‌ شوند.
• قابلیت شخصی‌ سازی بالا: چون این مدل متن‌ باز است، توسعه‌ دهندگان می‌ توانند آن را برای نیاز های خاص تغییر دهند. ممکن است انجام این کار توسط کاربر عادی صورت نگیرد، اما داشتن قابلیت مذکور ارزشمند است.

معایب انتخاب مدل زبانی Llama

• قدرت پردازش کمتر: برای تولید محتوای با کیفیت یا حل مسائل پیچیده، به اندازه Claude یا ChatGPT قوی نیست اما برای استفاده‌ های عمومی عملکرد قابل قبولی دارد.

بهترین کاربرد مدل زبانی Llama: زمانی که حفظ حریم خصوصی ضروری است، مانند پردازش داده‌ های داخلی حساس یا زمانی که به یک راهکار سریع و محلی نیاز دارید، مدل فوق عملکرد عالی ارائه می دهد.

 

تصویر(۵)

Grok از xAI: تولید محتوا برای توییتر و ایجاد تصاویر واقع‌ گرایانه

Grok ابزاری جالب می باشد که به‌ طور بومی با شبکه اجتماعی X (توییتر سابق) ادغام شده است. این مدل قابلیت تولید تصاویر واقع‌ گرایانه ای به واسطه استفاده از ابزار Flux One دارد اما نقطه قوت اصلی آن، دریافت اطلاعات لحظه‌ ای از توییتر است.

مزایا انتخاب مدل زبانی Grok

• دریافت اطلاعات زنده از توییتر: امکان مشاهده ترندهای روز و تحلیل پروفایل‌ های محبوب توییتر را فراهم می‌ کند.
• تولید تصویر: ابزار Flux One قادر است تصاویر واقعی از افراد، صحنه‌ها و موارد دیگر را تولید کند، ضمن اینکه محدودیت‌ های کمتری نسبت به دیگر ابزارها دارد.

معایب انتخاب مدل زبانی Grok

• کاربردهای خاص: برای پردازش داده‌ های توییتر و تولید تصویر فوق‌ العاده است، اما در انجام وظایف عمومی مثل خلاصه‌ سازی یا داستان‌ سرایی عملکرد قابل‌ توجهی ندارد.

بهترین کاربرد مدل زبانی Grok: تحقیق در حوزه شبکه‌ های اجتماعی و تولید تصاویر واقع‌ گرایانه برای محتوا.

 

 

تصویر(۶)

Perplexity: بهترین همراه برای تحقیق و پژوهش

Perplexity یک مدل زبانی سنتی نیست، بلکه یک ابزار تحقیقاتی مبتنی بر هوش مصنوعی است که اطلاعات را از وب استخراج کرده و به صورت سازمان‌ دهی شده ارائه می‌ کند. زمانی که به اطلاعات سریع، دقیق یا تحلیل مجدد یک مسئله نیاز داشته باشید، این ابزار کاربردی می‌ شود.

مزایا انتخاب مدل زبانی Perplexity

• قابلیت جستجوی وب: Perplexity به‌ طور مستقیم در وب جستجو می‌ کند و محتوای مورد نیاز را خلاصه می‌ نماید که برای وظایف پژوهشی بسیار مناسب است.
• انتخاب مدل: امکان استفاده از GPT-4، Claude یا OpenAI-o1 به‌ عنوان “موتور پردازشی” در این مدل فراهم است، بنابراین همیشه می‌ توان گزینه ای را انتخاب کرد که متناسب با نیاز باشد.

معایب انتخاب مدل زبانی Perplexity

• لزوم بررسی صحت اطلاعات: گاهی اوقات ممکن است نام‌ های مشابه را با یکدیگر اشتباه بگیرد یا اطلاعات قدیمی را بازیابی کند، بنابراین بهتر است داده‌ های مهم را مجدداً بررسی نمایید.

بهترین کاربرد مدل زبانی Perplexity: انجام تحقیقات، مقاله نویسی یا جمع آوری اطلاعات برای جلسات و ارائه‌ ها از موارد کاربرد این ابزار است.

تصویر(۷)

جمع‌ بندی

انتخاب مدل زبانی مناسب می‌ تواند منجر به‌ تطبیق قابلیت‌ های یک ابزار با نیازهای شما شود. پیشنهاد می گردد چند مدل را امتحان کرده و در صورت لزوم، از ترکیب آنها برای بهترین نتیجه استفاده کنید.