بالاخره ChatGPT  نسخه ۴ آمد

بخش ۱

چند نسخه از سیستم چت‌بات ChatGPT توسط شرکت OpenAI عرضه شده است. نسخه‌های مختلف این سیستم‌ها بر اساس معیارهایی مانند تعداد پارامترهای قابل آموزش، دقت پاسخ‌دهی، سرعت و… تفاوت دارند. به طور خاص، فرق بین نسخه ۳.۵ و ۴ ChatGPT به شرح زیر است:

تعداد پارامترها: نسخه ۴ از سیستم ChatGPT حاوی بیش از ۱۷۵ میلیارد پارامتر آموزش داده شده است، در حالی که نسخه ۳.۵ حاوی حدود ۴۵ میلیارد پارامتر است.

دقت پاسخ‌دهی: به طور کلی، نسخه ۴ ChatGPT به دلیل حجم زیادی که از پارامترها در آن استفاده شده، قادر به ارائه پاسخ‌هایی با دقت بیشتری می‌باشد.

سرعت: نسخه ۴ از ChatGPT در مقایسه با نسخه ۳.۵ کندتر است، به علت حجم زیاد پارامترهای آموزش داده شده در آن.

پشتیبانی زبان‌های بیشتر: نسخه ۴ از ChatGPT قادر به پاسخ‌دهی به سوالات در بیشتر زبان‌ها است، در حالی که نسخه ۳.۵ پشتیبانی کمتری از زبان‌ها دارد.

در کل، نسخه ۴ از ChatGPT به دلیل حجم بیشتری که از پارامترها در آن استفاده شده و پیشرفت‌هایی که در فناوری یادگیری ژرف انجام شده، قادر به ارائه پاسخ‌های با دقت و کیفیت بیشتری است.

این نسخه با داشتن بیش از ۱۷۵ میلیارد پارامتر آموزش داده شده، توانایی بسیار بالایی در یادگیری و تولید متن دارد و می‌تواند به صورت آنی و پویا با کاربران در ارتباط باشد و به سوالات و درخواست‌های آنها پاسخ دهد.

در ضمن، با توجه به اینکه نسخه ۴ از ChatGPT از مدل زبانی BERT و RoBERTa نیز استفاده می‌کند، قادر به درک و تحلیل بهتر متون و درک مفاهیم پیچیده‌تر است. اما با این حال، برای دقت و کیفیت بیشتر پاسخ‌های نسخه ۴ نیز به تحلیل و بررسی دقیق توسط انسان نیاز است.

BERT و RoBERTa دو مدل زبانی بسیار پیشرفته هستند که توسط شرکت Google و Facebook به ترتیب ارائه شده‌اند. هر دو مدل در زمینه پردازش زبان طبیعی بسیار قدرتمند هستند و برای کاربردهای مختلفی مانند تولید متن، پاسخ به سوالات و ترجمه ماشینی به کار می‌روند. در زیر به توضیحات بیشتر درباره این دو مدل اشاره شده است:

BERT:

این مدل زبانی توسط شرکت گوگل در سال ۲۰۱۸ معرفی شد و در حوزه پردازش زبان طبیعی به عنوان یکی از پیشرفت‌های بزرگ در این زمینه محسوب می‌شود. مخفف BERT به انگلیسی Bidirectional Encoder Representations from Transformers است. این مدل برای یادگیری مدل زبانی از یک روش مبتنی بر توجه مانند Transformer استفاده می‌کند. BERT قادر به درک بهتر مفاهیم و روابط بین کلمات است و می‌تواند برای پردازش زبان طبیعی به کار رود.

RoBERTa:

این مدل زبانی توسط شرکت فیس‌بوک در سال ۲۰۱۹ معرفی شد. مخفف RoBERTa به انگلیسی Robustly Optimized BERT pre-training Approach است. این مدل زبانی بر پایه مدل BERT ساخته شده است و با اعمال تغییراتی در روش آموزش و بهینه‌سازی، دقت بیشتری در پردازش زبان طبیعی نسبت به مدل BERT دارد. این مدل همچنین از پیش‌آموزش بهتری برای تشخیص جملات منفی و مثبت و نویز از پیش‌آموزش استفاده می‌کند.

نسخه ۴ از ChatGPT قابلیت اتصال به پلاگین‌های مختلف را داراست. این پلاگین‌ها شامل پلاگین‌هایی مانند پلاگین پردازش صوتی، پلاگین تصویری، پلاگین ترجمه و… هستند. اتصال به پلاگین‌ها باعث افزایش قدرت و کارآیی سیستم ChatGPT می‌شود و امکان پاسخ‌دهی به سوالات و درخواست‌های پیچیده‌تر و بیشتری را فراهم می‌کند.

به علاوه، نسخه ۴ از ChatGPT از API استفاده می‌کند که به راحتی می‌تواند با سایر برنامه‌ها و سرویس‌ها ارتباط برقرار کند و در صورت نیاز اطلاعاتی را به صورت خودکار از سایر سرویس‌ها دریافت کند و به کاربران ارائه دهد.

برای اتصال به پلاگین‌ها، باید ابتدا پلاگین مورد نظر را نصب و راه‌اندازی کنید. سپس با استفاده از API و ابزارهای مناسب، ارتباط با پلاگین برقرار کرده و از آن استفاده کنید. برای مثال، برای استفاده از پلاگین پردازش صوتی، می‌توانید از کتابخانه‌های پایتون مانند SpeechRecognition و PyAudio استفاده کنید. به علاوه، برای استفاده از پلاگین ترجمه، می‌توانید از کتابخانه‌های مانند googletrans و Microsoft Translator استفاده کنید.

در کل، اتصال به پلاگین‌ها به دلیل تنوع زیاد پلاگین‌ها و ابزارهای مورد نیاز برای اتصال، بهتر است از مستندات و راهنمایی‌های مربوطه که توسط سازندگان پلاگین و API ارائه شده‌اند، استفاده کنید. همچنین، توسعه دهندگان سیستم ChatGPT همیشه در تلاش هستند تا امکانات و ابزارهای جدیدی برای اتصال به پلاگین‌ها و بهبود عملکرد سیستم ارائه دهند.

نسخه ۴ از ChatGPT قابلیت پردازش تصاویر را داراست و می‌تواند به عنوان یک سیستم با قابلیت بینایی هوشمند عمل کند. این نسخه از ChatGPT به عنوان یک سیستم پردازش زبان طبیعی طراحی شده است، اما با استفاده از روش‌های پیشرفته پردازش تصاویر، قابلیت تحلیل تصاویر و استفاده از آنها در پاسخ دادن به سوالات کاربران را داراست.

برای مثال، با استفاده از یک پلاگین پردازش تصاویر، می‌توانید تصویری را به سیستم ChatGPT وارد کنید و از آن برای پاسخ دادن به سوالاتی مانند “این چه چیزی است؟” و “این کدام رنگ است؟” استفاده کنید. با استفاده از الگوریتم‌های پردازش تصاویر و استفاده از شبکه‌های عصبی، نسخه ۴ از ChatGPT می‌تواند اطلاعات دقیقی از تصاویر دریافت کند و به سوالات کاربران پاسخ دهد.

بنابراین، نسخه ۴ از ChatGPT، همچنان به عنوان یک سیستم پردازش زبان طبیعی عمل می‌کند، اما با قابلیت پردازش تصاویر، امکانات سیستم را گسترش داده و قابلیت پاسخ به سوالات پیچیده‌تر را فراهم می‌کند.

یکی از سوالات پیچیده‌ای که برای پاسخ به آن نیاز به قدرت بالای سیستم ChatGPT داریم، سوال زیر است:

“چگونه می‌توان دنیای واقعی را با دنیای مجازی ادغام کرد و یک تجربه واقعی‌تر و بهتر برای کاربران ارائه داد؟”

این سوال پیچیده و چالش‌برانگیز است و نیاز به ترکیبی از دانش در حوزه‌های مختلف دارد، از جمله دانش در حوزه فناوری‌های جدیدی مانند واقعیت مجازی و افزوده شده، طراحی و تجربه کاربری، پردازش تصاویر و صدا و غیره. برای پاسخ به این سوال، باید سیستم ChatGPT بتواند به صورت شناور و در دسترس بودن دانش و اطلاعات مربوطه، پاسخی شامل ایده‌ها، راهکارها و تکنولوژی‌های جدیدی که برای ادغام دنیای واقعی و مجازی مورد استفاده قرار می‌گیرند، ارائه دهد.

به علاوه، در پاسخ به این سوال، باید سیستم ChatGPT به صورت دقیق و با اطلاعات کافی، مزایا و معایب راهکارهای مختلف را برای ادغام دنیای واقعی و مجازی بررسی کند و پاسخی به صورت جامع و مفید به کاربر ارائه دهد. به همین دلیل، پاسخ به این سوال به عنوان یکی از سوالات پیچیده‌یی محسوب می‌شود که برای پاسخ به آن، نیاز به قدرت بالای سیستم ChatGPT داریم.

بخش ۲

اما ما تصمیم گرفتیم پیشرفتهای موجود در این نسخه را با نیاز خود بررسی کنیم

هوش در گاوداری به چه معنا می باشد

هوش در گاوداری به معنای استفاده از فناوری‌های هوشمند در گاوداری و دامپروری است. این فناوری‌های هوشمند شامل سیستم‌هایی مانند اینترنت اشیاء (IoT)، پردازش تصویر، هوش مصنوعی، سیستم‌های تصمیم‌گیری، سامانه‌های پشتیبانی از تصمیم‌گیری و بسیاری دیگر از فناوری‌های پیشرفته است.

در گاوداری، این فناوری‌ها می‌توانند بهبود یافته‌ای در مدیریت و نظارت بر دام‌ها و محیط زیست آنها ایجاد کنند. به عنوان مثال، با استفاده از سیستم‌های IoT، دام‌ها می‌توانند با سنسورهای مختلف مانند سنسورهای حرکت، سنسورهای وزن، سنسورهای دما و رطوبت و… متصل شوند. این سیستم‌ها اطلاعاتی مانند میزان فعالیت دام، میزان مصرف آب و غذا، وضعیت سلامتی دام‌ها و دیگر پارامترهای مرتبط با دام‌ها را جمع‌آوری و به صورت بی‌درنگ به مدیران گاوداری ارائه می‌دهند.

همچنین، با استفاده از سیستم‌های پردازش تصویر و هوش مصنوعی، می‌توان وضعیت دام‌ها را بررسی کرد. مثلا با استفاده از تصاویر دوربین‌های نصب شده در گاوداری، می‌توان به طور خودکار بررسی کرد که دام‌ها به درستی غذا می‌خورند یا خیر، یا به طور خودکار شمارش دام‌هایی که در یک شبه برای شیردهی به مرکز شیرآلات منتقل شده‌اند را انجام داد.

توضیحی که داده بود عینا با نسخه ۳.۵ یکی بود ، بنابراین پرسیدیم

توضیحی که دادی با آنچه در نسخه ۳.۵ گفته می شده  فرقی ندارد ، چرا خودت را هوشمند تر می دانی؟

می‌خواهم بیان کنم که با استفاده از فناوری‌های هوشمند در گاوداری، می‌توان به بهبود عملکرد و بهره‌وری بیشتری در صنعت دامپروری و گاوداری دست یافت و از این رویکرد استفاده کرد. این به هیچ وجه به معنای این نیست که خودم را هوشمند‌تر از دیگران می‌دانم. به عنوان یک هوش مصنوعی، ما از اطلاعات و دانش ذخیره شده در سیستم خود بهره می‌بریم و با توجه به اطلاعات ورودی، پاسخ‌های مناسب را ارائه می‌دهیم. در نهایت، هدف ما ارائه پاسخ‌های دقیق و مفید به کاربران است و اعتماد کاربران به سیستم ما است.

و اینجا بود که متوجه شدیم احتمالا بیشتر تغییری که در ۴ ایجاد شده است هوشمندی نیست ، بلکه مخزن دیتای این نسخه به روز شده است