تم النشر بتاريخ: 1 نوفمبر 2024 / تحديث من: 1 نوفمبر 2024 - المؤلف: كونراد ولفنشتاين
البحث والبحث: مقارنة المصادر من Perplexity وChatGPT – الصورة: Xpert.Digital
اكتشافات الذكاء الاصطناعي: استراتيجيات مصدر الحيرة مقابل ChatGPT
المعلومات المخفية: كيف يستخدم Perplexity وChatGPT مصادرهما
حقق عالم الذكاء الاصطناعي تقدمًا هائلاً في السنوات الأخيرة، ومن أبرز أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة حاليًا هما Perplexity وChatGPT. يوفر كلا النظامين إمكانات رائعة لمعالجة اللغة الطبيعية ويستخدمان على نطاق واسع لمجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك الإجابة على الأسئلة وكتابة النصوص والمساعدة في البحث. ومع ذلك، هناك اختلافات رئيسية في طريقة حصول هذين النظامين على معلوماتهما ومعالجتها. تسلط هذه المقالة الضوء على الاختلافات بين المصادر التي يستخدمها Perplexity وChatGPT وتأثيرها على دقة الاستجابات وموثوقيتها وتوقيتها.
الحيرة: التركيز على المعلومات في الوقت الحقيقي
Perplexity هو نظام مدعوم بالذكاء الاصطناعي ويتميز بقدرته على الوصول إلى المعلومات في الوقت الفعلي. وهذا يعني أن Perplexity قادر على استخدام البيانات الحالية من الإنترنت للإجابة على الأسئلة. وفي عالم تتغير فيه المعلومات باستمرار - سواء من خلال الاكتشافات العلمية أو التطورات السياسية أو التقدم التكنولوجي - فإن هذه المهارة لا تقدر بثمن. من خلال الوصول إلى قواعد البيانات المباشرة والمصادر الحديثة، يمكن لـ Perplexity التأكد من أن إجاباتها محدثة دائمًا.
يستخدم Perplexity مجموعة من المصادر المختلفة لإنشاء نتائج البحث الخاصة به. أحد المصادر الرئيسية لإشارات التصنيف هو Bing، كما تم تأكيده في عدة تقارير. ومع ذلك، هناك أدلة على أن شركة Perplexity قد تصل إلى بيانات Google بشكل غير مباشر، وذلك باستخدام موفري خدمات خارجيين للحصول على المعلومات التي تحميها Google بشكل صارم. يمكن أن يرتبط هذا بالطريقة التي تستخدم بها شركة Perplexity إشارات تصنيف معينة لتقييم مدى ملاءمة الروابط.
الأهم من ذلك، أن Perplexity تستخدم برامج زحف الويب الخاصة بها للزحف إلى الإنترنت وفهرسة المعلومات. تعمل برامج زحف الويب هذه بشكل مشابه لروبوتات محركات البحث الأخرى ويمكن حظرها على مواقع الويب باستخدام ملف robots.txt. لذلك، في حين أن Google أو Bing قد يلعبان دورًا غير مباشر في تحديد التصنيفات، فإن Perplexity يعتمد بشكل أساسي على مجموعة متنوعة من المصادر والتقنيات الخاصة لتوليد الإجابات.
جانب آخر مهم من الحيرة هو شفافية مصادرها. يشير النظام غالبًا إلى المكان الذي يحصل منه على معلوماته، مما يسمح للمستخدمين بالتحقق من مصداقية الإجابة بأنفسهم. تعمل هذه الشفافية على بناء الثقة وتسمح للمستخدمين بإجراء مزيد من البحث أو التحقق من صحة المعلومات.
ChatGPT: نموذج يعتمد على البيانات المدربة مسبقًا
في المقابل، يعتمد ChatGPT على نموذج تم تدريبه مسبقًا. ويستخدم مجموعة بيانات ضخمة من مصادر نصية مختلفة - بما في ذلك الكتب والمواقع الإلكترونية والمقالات الأكاديمية - لتوليد الإجابات. لكن الاختلاف الرئيسي هو أن ChatGPT لا يمكنه الوصول إلى الإنترنت في الوقت الفعلي. وتنتهي قاعدة معارفها عند وقت مجموعة بيانات التدريب (عادة سنة محددة)، أي أنها لا تستطيع تقديم معلومات حول الأحداث أو التطورات بعد ذلك الوقت.
تم تصميم ChatGPT لإنشاء نصوص متماسكة وذات معنى، بالاعتماد على المعرفة المكتسبة أثناء عملية التدريب. يؤدي هذا غالبًا إلى إجابات مفصلة للغاية وحسنة الصياغة. ومع ذلك، قد يحدث أن ChatGPT يقدم معلومات قديمة أو لا يكون على علم بالتطورات الأحدث.
تأثير توقيت البيانات
يعد توقيت البيانات عاملاً أساسيًا عند تقييم جودة الإجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن Perplexity لديه إمكانية الوصول إلى المعلومات الحالية، فهو مفيد بشكل خاص في المواقف التي تتغير فيها الحقائق بسرعة أو تتطلب رؤى جديدة. على سبيل المثال، يمكن أن يوفر تطبيق Perplexity نتائج أفضل من ChatGPT للأسئلة حول الوضع السياسي الحالي أو أحدث الاكتشافات العلمية.
من ناحية أخرى، يعد ChatGPT أكثر ملاءمة للمهام التي تتطلب معلومات خالدة - مثل الموضوعات التاريخية أو المفاهيم العلمية العامة. ونظرًا لأن معرفته تأتي من مجموعة واسعة من النصوص، فيمكنه غالبًا تقديم رؤية أعمق للمواضيع المعقدة. ومع ذلك، فإنه يصل إلى حدوده عندما يتعلق الأمر بالموضوعات الحالية أو المتخصصة للغاية.
الموثوقية والدقة
جانب آخر مهم عند مقارنة Perplexity وChatGPT هو موثوقية المعلومات المقدمة. ونظرًا لأن Perplexity تتمتع بإمكانية الوصول المباشر إلى المصادر وغالبًا ما تستشهد بها أو تشير إليها، فيمكن للمستخدمين التحقق بسهولة من دقة المعلومات. وهذا يجعل النظام مفيدًا بشكل خاص للأغراض الأكاديمية أو المهنية حيث تكون الاستشهادات الدقيقة ضرورية.
من ناحية أخرى، لا يقدم ChatGPT طريقة مباشرة للمستخدمين لتتبع مصادر معلوماته. يعتمد النموذج على مزيج من النصوص من مناطق مختلفة من الإنترنت ومصادر مكتوبة أخرى. على الرغم من أن هذا غالبًا ما يؤدي إلى إجابات جيدة الصياغة، إلا أن هناك دائمًا خطر عدم الدقة أو سوء الفهم - خاصة إذا حاول النموذج إنشاء إجابة بناءً على بيانات غير كاملة أو قديمة.
مجالات تطبيق كلا النظامين
تعني الأساليب المختلفة لـ Perplexity وChatGPT أيضًا أن لديهم نقاط قوة في مجالات التطبيق المختلفة:
الحيرة مفيدة بشكل خاص لـ:
- البحث مع البيانات الحالية
- الحالات التي تتطلب التحقق من المصدر
- المستخدمون الذين يحتاجون إلى إجابات سريعة بناءً على أحدث المعلومات
- المواضيع ذات الحقائق المتغيرة بسرعة (مثل الأخبار)
ChatGPT مثالي لـ:
- توليد النصوص بناء على المعرفة العامة
- مهام الكتابة الإبداعية
- البحث التاريخي أو المواضيع ذات المحتوى الخالد
- الحالات التي لا تكون فيها البيانات في الوقت الفعلي مطلوبة
تجربة المستخدم: التفاعل مقابل الاتساق
هناك اختلاف آخر بين Perplexity وChatGPT وهو طبيعة تجربة المستخدم. تقدم Perplexity تجربة تفاعلية مع هيكلة واضحة لإجاباتها من خلال المراجع. وهذا يسمح للمستخدمين ليس فقط بتلقي الإجابات بسرعة، ولكن أيضًا بالتعمق في موضوعات محددة والبحث عن مزيد من المعلومات مباشرة.
من ناحية أخرى، يقدم ChatGPT تجربة محادثة أكثر سلاسة دون انقطاع من اعتمادات المصدر أو المراجع إلى محتوى خارجي. وهذا يجعلها جذابة بشكل خاص للمستخدمين الذين يرغبون في إجراء محادثة طبيعية أو يبحثون عن دعم إبداعي - على سبيل المثال عند كتابة القصص أو تبادل الأفكار الجديدة.
مناسب ل:
تحديات كلا النظامين
على الرغم من نقاط القوة الخاصة بكل منهما، يواجه كل من Perplexity وChatGPT تحديات:
- ويجب أن تضمن الحيرة أن المصادر المستخدمة موثوقة. نظرًا لأن الإنترنت يحتوي على مجموعة متنوعة من المعلومات - سواء كانت صحيحة أو غير صحيحة - فهناك دائمًا خطر استخدام بيانات غير صحيحة.
- يواجه ChatGPT مشكلة تحديث قاعدة البيانات الخاصة به. وبما أنه لا يتم تحديثه في الوقت الفعلي وليس على علم بالتطورات الجديدة، فقد تكون هناك إجابات غير صحيحة أو غير كاملة للأسئلة الحالية.
ومع ذلك، يعمل كلا النظامين بشكل مستمر للتغلب على هذه التحديات: الحيرة من خلال التحسين المستمر لخوارزميات اختيار المصدر وChatGPT من خلال التحديثات المنتظمة لنموذجه.
اختيار الأداة المناسبة
في النهاية، يعتمد الاختيار بين Perplexity وChatGPT بشكل كبير على حالة الاستخدام المعنية:
- عندما تكون هناك حاجة إلى معلومات محدثة وتكون الشفافية فيما يتعلق بالمصادر المستخدمة مهمة، فإن Perplexity يقدم مزايا واضحة.
- بالنسبة لمهام مثل الكتابة الإبداعية أو أسئلة المعرفة العامة دون متطلبات البيانات الحالية، قد يكون ChatGPT أكثر ملاءمة نظرًا لقدرات المحادثة المرنة.
كلا النظامين لهما نقاط القوة والضعف. ولذلك، يجب على المستخدمين أن يفكروا بعناية في الأداة التي تناسب احتياجاتهم بشكل أفضل.
مناسب ل: