مقارنة شاملة بين «ChatGPT» و«DeepSeek»
تاريخ النشر: 31st, January 2025 GMT
شهدت السنوات الأخيرة تطوراً هائلًا في مجال الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى ظهور نماذج لغوية متقدمة، من بينها ChatGPT من OpenAI وDeepSeek، النموذج الصيني الواعد. وبينما يسعى كل منهما إلى تقديم تجربة متميزة للمستخدمين، يبرز التساؤل حول أيهما الأفضل.
الأداء والقدرات اللغوية
يتميز ChatGPT بقدرته الفائقة على فهم النصوص الطويلة وإنتاج إجابات دقيقة وسلسة، نظراً لتدريبه على مجموعة واسعة من البيانات من مختلف المجالات.
اقرأ أيضاً.. هل يمكن علاج السرطان بـ«CHATGPT»؟
التفاعل مع المستخدم
يعد ChatGPT نموذجاً أكثر تنوعاً من حيث التفاعل، حيث يدعم مختلف الأساليب اللغوية ويستطيع مجاراة المحادثات الطويلة دون فقدان السياق. بينما يركز DeepSeek على تقديم استجابات أسرع مع تحسين في دقة الإجابات التقنية، ما يجعله أكثر كفاءة في بعض المجالات المتخصصة، مثل تحليل البيانات المالية أو تقديم إجابات دقيقة في المجالات العلمية والطبية.
الدقة والمصداقية
تعتمد دقة المعلومات المقدمة على مدى تحديث بيانات التدريب. يتمتع ChatGPT بقاعدة بيانات واسعة، لكنه قد يكون عرضة أحيانًا لإنتاج معلومات غير دقيقة إذا لم يتم التحقق منها. أما DeepSeek، فهو يسعى إلى تحسين جودة مصادره وتقليل نسبة الأخطاء، خاصة في المحتوى العلمي والتقني. بالإضافة إلى ذلك، يقوم DeepSeek بدمج تقنيات متقدمة لفحص المعلومات الواردة وتحليلها، مما يقلل من احتمالية تقديم بيانات غير موثوقة.
الدعم والانتشار
يحظى ChatGPT بشعبية عالمية كبيرة، ويستخدم في مجالات متعددة مثل التعليم، الأعمال، وخدمات العملاء. بينما يحقق DeepSeek تقدمًا سريعًا، إلا أن انتشاره يظل محدودًا خارج الصين، نظرًا لتركيزه الكبير على الأسواق الآسيوية. كما أن ChatGPT يتمتع بدعم واسع من المطورين، مما يسمح له بالاندماج في العديد من المنصات والتطبيقات المختلفة، في حين أن DeepSeek لا يزال في مرحلة التوسع التدريجي عالمياً.
التطبيقات والاستخدامات
يستخدم ChatGPT على نطاق واسع في المساعدة على كتابة المقالات، تحرير النصوص، وتقديم المشورة في مجالات متعددة مثل البرمجة والتسويق الرقمي. بينما يركز DeepSeek على تقديم دعم متقدم في التحليل البياني واللغوي، مما يجعله مناسبًا للاستخدام في المؤسسات المالية والبحثية. كما أن DeepSeek يمتلك قدرة أكبر على تحليل المحتوى المستند إلى بيانات ضخمة، مما يجعله أكثر كفاءة في بيئات العمل التي تحتاج إلى تحليل سريع للمعلومات.
أخبار ذات صلة
اقرأ أيضاً.. "ديب سيك".. يحدث ضجة في قطاع التكنولوجيا
أيهما الأفضل؟
يعتمد الاختيار بين ChatGPT وDeepSeek على احتياجات المستخدم. إذا كنت تبحث عن نموذج متنوع وقادر على دعم لغات متعددة بمستوى متقدم، فقد يكون ChatGPT الخيار الأمثل. أما إذا كنت بحاجة إلى ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة في تحليل البيانات التقنية أو الاستخدام في بيئات معينة مثل الصين، فقد يكون DeepSeek هو الخيار الأفضل. بالإضافة إلى ذلك، يعد ChatGPT أكثر تكيفًا مع الاستخدامات اليومية المتعددة، في حين أن DeepSeek يركز على الدقة والأداء العالي في المجالات المتخصصة.
المستقبل والتطورات القادمة
مع استمرار التطور في مجال الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تواصل كل من OpenAI وDeepSeek تحسين نماذجهما لتقديم تجربة أفضل للمستخدمين. قد نشهد تحديثات جديدة تزيد من كفاءة DeepSeek في دعم لغات إضافية وتحسين ChatGPT من حيث دقة المعلومات وموثوقيتها. في النهاية، المنافسة بين هذين النموذجين ستؤدي إلى تحسين مستمر في جودة الخدمات التي تقدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يعود بالفائدة على المستخدمين في جميع أنحاء العالم.
المصدر: الاتحاد - أبوظبي
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: تشات جي بي تي ديب سيك الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی کفاءة فی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يحل لغزًا فيزيائيًا استعصى على العلماء لأكثر من قرن
يتميز THOR AI بقدرته على العمل بسلاسة مع النماذج الذرية الحديثة القائمة على التعلّم الآلي، ما يجعله أداة قابلة للتوسّع في مجالات متعددة، تشمل علوم المواد، والفيزياء، والكيمياء. اعلان
نجح باحثون من جامعة نيو مكسيكو ومختبر لوس ألاموس الوطني في تطوير إطار حسابي مبتكر يُمكّن من حل مشكلة ظلت تُشكل تحديًا جوهريًّا أمام علماء الفيزياء الإحصائية لعقود من الزمن.
ويُعد هذا الإطار، المسمّى "إطار عمل الذكاء الاصطناعي للموترات لتمثيل الكائنات عالية الأبعاد" (THOR)، قفزة نوعية في فهم سلوك المواد تحت ظروف ديناميكية حرارية وميكانيكية معقّدة.
في قلب هذا الإنجاز يكمن التكامل التكويني — وهو معادلة رياضية تُستخدم لوصف التفاعلات بين الجسيمات في الأنظمة الفيزيائية. ويُعد حساب هذا التكامل بدقة أمرًا بالغ الصعوبة، خصوصًا في التطبيقات التي تتضمّن ضغوطًا شديدة أو تحولات طورية، نظرًا لتعقيداته الحسابية الهائلة.
ويقول بويان ألكساندروف، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في مختبر لوس ألاموس الوطني والقائد الرئيسي للمشروع: "التكامل التكويني يلتقط تفاعلات الجسيمات، لكن تقييمه دقيقًا كان دائمًا أمرًا بطيئًا ومعقّدًا. إن التحديد الدقيق للسلوك الديناميكي الحراري لا يعمّق فهمنا العلمي للميكانيكا الإحصائية فحسب، بل يزوّدنا أيضًا برؤى حاسمة في مجالات مثل علم المعادن."
تجاوز "لعنة الأبعاد"لعقود، اعتمد الباحثون على طرق تقريبية مثل الديناميكيات الجزيئية ومحاكاة مونت كارلو لتقدير التكامل التكويني. ومع ذلك، فإن هذه الطرق تعاني من ما يُعرف بـ"لعنة الأبعاد"، حيث يزداد التعقيد الحسابي بشكل أُسي مع كل متغير إضافي، حتى إن أسرع الحواسيب العملاقة كانت تفشل في إنتاج نتائج دقيقة في أوقات معقولة. وغالبًا ما كانت هذه المحاكاة تستغرق أسابيع دون أن تحقق دقة كافية.
من جهته لاحظ ديميتر بيتسيف، أستاذ في قسم الهندسة الكيميائية والبيولوجية بجامعة نيو مكسيكو والشريك البحثي لألكساندروف، أن الاستراتيجيات الحسابية الجديدة التي طوّرها الفريق تتيح حلاً مباشرًا للتكامل التكويني — وهي خطوة كانت تُعتبر مستحيلة في سياق الميكانيكا الإحصائية.
ويوضح بيتسيف: "تقليديًا، كان حل التكامل التكويني بشكل مباشر مستحيلًا لأن التكامل غالبًا ما ينطوي على أبعاد تصل إلى الآلاف. التقنيات الكلاسيكية كانت تتطلب أوقاتًا حسابية تتجاوز عمر الكون، حتى باستخدام أحدث الحواسيب. لكن تقنيات شبكة الموتر وضعت معيارًا جديدًا للدقة والكفاءة، يمكن من خلاله قياس جميع الأساليب الأخرى."
ثورة في السرعة والدقةويعتمد THOR AI على تمثيل مكعب البيانات عالي الأبعاد للمتكامل كسلسلة من المكونات الأصغر عبر تقنية رياضية تُعرف بـ"الاستيفاء المتقاطع لقطار الموتر". ويُطبّق البديل المخصّص لهذه الطريقة تماثلات بلورية جوهرية، ما يسمح بحساب التكامل التكويني في ثوانٍ، بدلًا من آلاف الساعات، دون أي تنازل عن الدقة.
وأظهرت الاختبارات أن THOR AI قادر على إعادة إنتاج نتائج أفضل عمليات محاكاة مختبر لوس ألاموس — لكن بسرعة تفوقها بأكثر من 400 مرة. وقد طُبّق الإطار بنجاح على معادن مثل النحاس، وعلى غازات نبيلة تحت ضغط عالٍ مثل الأرجون في حالته البلورية، وكذلك في حساب انتقال الطور الصلب إلى الصلب للقصدير.
أداة متعددة التخصصاتويتميز THOR AI بقدرته على العمل بسلاسة مع النماذج الذرية الحديثة القائمة على التعلّم الآلي، ما يجعله أداة قابلة للتوسّع في مجالات متعددة، تشمل علوم المواد، والفيزياء، والكيمياء.
ويقول دوك ترونج، عالم في مختبر لوس ألاموس والمؤلف الرئيسي للدراسة المنشورة في مجلة "Physical Review Materials": "هذا الاختراق يستبدل عمليات المحاكاة والتقديرات التقريبية للتكامل التكويني التي يعود تاريخها إلى قرن من الزمان بحسابات قائمة على المبادئ الأولى. ويُفتح THOR AI الباب أمام اكتشافات أسرع وفهم أعمق للمواد."
انتقل إلى اختصارات الوصول شارك هذا المقال محادثة
اجتماع تنسيقي لمناقشة تطوير منظومة الدواء بالمستشفيات الجامعية بقنا