مرحبا، نحن ChatGPTaz.com

في الأقسام القادمة، سنقدم نظرة عامة شاملة على نماذج GPT المختلفة.

• GPT-4

GPT-4 هو نموذج متعدد الوسائط شامل يقبل إدخال النص وينتج إخراج النص. يجب أن تعمل الإضافات المستقبلية أيضًا على تمكين معالجة مدخلات الصور. بالنسبة للعديد من المهام الأساسية، لا يكون الفرق بين طرازي GPT-4 وGPT-3.5 كبيرًا. ومع ذلك، في مواقف الاستدلال الأكثر تعقيدًا، يكون GPT-4 أقوى بكثير من أي من النماذج السابقة. على غرار سابقتها GPT-3.5-Turbo، تم تحسين GPT-4 للدردشة.

• GPT-4: هذا هو النموذج الأساسي لـ GPT-4 وهو أقوى من أي نموذج GPT-3.5. تم تحسينه للدردشة ويمكنه التعامل مع المهام المعقدة. لقد تم تحديثه بأحدث تكرارات الطراز ويمكنه التعامل مع ما يصل إلى 8192 رمزًا مميزًا. تم تدريبه بالبيانات حتى سبتمبر 2021.
• GPT-4-0314: هذا المتغير عبارة عن لقطة من GPT-4 اعتبارًا من 14 مارس 2023. وعلى عكس GPT-4 الأساسي، لن يتلقى هذا النموذج تحديثات وسيتم إيقافه بعد 3 أشهر من إصدار الإصدار الجديد. يمكنه التعامل مع ما يصل إلى 8192 رمزًا مميزًا وتم تدريبه باستخدام البيانات حتى سبتمبر 2021.
• GPT-4-32k: على غرار GPT-4 الأساسي، تم تحسين هذا النموذج للدردشة ويمكنه التعامل مع سياق أكثر شمولاً. يوفر طول سياق أطول بمقدار 4 مرات، مما يسمح له بمعالجة ما يصل إلى 32,768 رمزًا مميزًا. مثل النموذج الأساسي، تم تدريبه باستخدام البيانات حتى سبتمبر 2021.
• GPT-4-32k-0314: هذه لقطة لـ GPT-4-32k اعتبارًا من 14 مارس 2023. وعلى غرار GPT-4-0314، لن يتلقى هذا الطراز تحديثات وسيتم إيقافه بعد 3 أشهر من إصدار إصدار جديد. يمكنه التعامل مع ما يصل إلى 32768 رمزًا مميزًا وتم تدريبه بالبيانات حتى سبتمبر 2021.

• GPT-3

GPT-3، أو المحول التوليدي المُدرب مسبقًا 3، هو نموذج لغة متطور تم تطويره بواسطة OpenAI. إنه يمثل أحد الأمثلة الأكثر تقدمًا لتقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) اعتبارًا من آخر تحديث لمعلوماتي في سبتمبر 2021. فيما يلي بعض التفاصيل الأساسية حول GPT-3:

• davinci: كان هذا واحدًا من أكبر وأقوى متغيرات GPT-3، مع 175 مليار معلمة. كان قادرًا على التعامل مع مجموعة واسعة من مهام فهم اللغة الطبيعية وتوليدها.
• curie: كان كوري نموذجًا آخر بحجم أصغر من دافينشي ولكنه لا يزال يتمتع بقدرة عالية. كان يحتوي على عدد أقل من المعلمات، مما يجعله أكثر فعالية من حيث التكلفة لتطبيقات معينة.
• babbage: كان باباج نموذجًا أصغر حجمًا من GPT-3، وهو مناسب للتطبيقات الأكثر مراعاة للميزانية أو تلك التي تتطلب متطلبات معالجة لغة أقل تطلبًا.
• gpt-3.5-turbo: كان GPT-3.5-turbo نموذجًا متعدد الاستخدامات يشتمل على 175 مليار معلمة، وهو مصمم لمجموعة واسعة من المهام. كان معروفًا بقدرته على الأداء الجيد في مختلف مهام معالجة اللغة الطبيعية.
• نماذج متعددة اللغات: أصدرت OpenAI أيضًا نماذج GPT-3 تم ضبطها بدقة للغات أو عائلات لغوية محددة، مثل الإسبانية والصينية والمزيد. تم تصميم هذه النماذج لتحقيق أداء أفضل باللغات الخاصة بها.
• نماذج مضبوطة: وبصرف النظر عن النماذج الأساسية، كان لدى المطورين والمؤسسات خيار ضبط نماذج GPT-3 لتطبيقات محددة. سمح هذا بالتخصيص لمهام تتراوح من إنشاء المحتوى إلى تطوير برامج الدردشة الآلية.