DeepSeek و ChatGPT أيهما أفضل؟

DeepSeek مقابل ChatGPT أيهما أفضل؟

فبراير 3, 2025

76 3 دقائق

DeepSeek مقابل ChatGPT أيهما أفضل؟

الدنيا – وكالات
انتشر استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل بدأ ينعكس على حياة البشر لكن ظهور نموذج الذكاء الاصطناعي DeepSeek وما أحدثه من خسائر زلزالية في بورصة شركات التكنولوجيا دفع العالم للسؤال عن مدى قوة هذا النموذج الواعد، سنحاول في هذا المقال تقديم أهم الفوارق الرئيسية وبشكل محايد بين كلا النموذجين:

أولاً DeepSeek:

– هو نموذج ذكاء اصطناعي طورته شركة DeepSeek الصينية، وهي شركة ناشئة صغيرة نسبياً.

– يتميز بتركيزه على تحليل البيانات الضخمة وتقديم رؤى عميقة في مجالات مثل التمويل، التسويق، والأبحاث.

– يعتمد على تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) المتخصصة في تحليل البيانات الضخمة و الأنماط والتنبؤات مما يمنحه القدرة على استخراج الرؤى من البيانات.

– يستخدم في الغالب في التطبيقات التجارية والصناعية، و يمكن استخدامه للتفاعل العام ولكنه ليس مخصصاً لهذا، لكنه بالطبع يدعم كل اللغات بمافيها اللغة العربية.

– أكثر تخصصاً في مجالات تحليل المعلومات والبيانات والتحليل المالي أو التنبؤات الاقتصادية.

– يملك قدرة على تحليل البيانات غير المهيكلة (Unstructured Data) مثل النصوص، الصور، أو السلاسل الزمنية.

– قد يكون مدعوماً بتقنيات مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) أو الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لتحليل البيانات المعقدة.

– يتم تدريبه على مجموعات بيانات متخصصة، مثل البيانات المالية، بيانات السوق، أو البيانات الصناعية.

– قد يكون التدريب موجهاً نحو تحسين الدقة في التنبؤات أو التحليلات الكمية.

– البيانات المستخدمة قد تكون أكثر سرية أو خاصة بالمجال الذي يعمل فيه.

ثانياً ChatGPT:

– هو نموذج لغوي طورته شركة OpenAI.

– يتميز بقدرته على التفاعل مع المستخدمين بلغة طبيعية، مما يجعله مناسباً للدردشة، الإجابة على الأسئلة، المساعدة في الكتابة، وحتى البرمجة.

– يعتمد على بنية Transformer، وتحديداً نموذج GPT-Generative Pre-trained Transformer، وهي تقنية متقدمة في معالجة اللغة الطبيعية.

– يستخدم على نطاق واسع في التطبيقات العامة مثل التعليم، الترفيه، والدعم الفني.

– يتم تحديثه بانتظام لإضافة ميزات جديدة وتحسين الأداء.

– يستخدم الانتباه الذاتي (Self-Attention Mechanism) لفهم السياق في النصوص الطويلة.

– مصمم خصيصاً لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتوليد النصوص.

– يعتمد على بنية Decoder-only في GPT، مما يجعله مناسباً لتوليد النصوص بشكل تسلسلي.

– يتم تدريبه على مجموعات بيانات عامة وكبيرة من النصوص، مثل الكتب، المقالات، والمحادثات من الإنترنت.

– يستخدم تقنية التدريب المسبق (Pre-training) على نصوص عامة، ثم التدريب الدقيق (Fine-tuning) على مهام محددة.

– البيانات المستخدمة متنوعة وتغطي مجالات واسعة، مما يجعله أكثر مرونة في التعامل مع مواضيع مختلفة.

الفروق الرئيسية:

الميزة	DeepSeek	ChatGPT
الهدف الرئيسي	تحليل البيانات والتنبؤات	التفاعل اللغوي والدردشة
المجالات	التمويل، التسويق، الأبحاث	التعليم، الترفيه، الدعم الفني
التقنية	التعلم العميق	نموذج GPT (معالجة اللغة الطبيعية)
التفاعل مع العامة	محدود (أكثر تخصصاً)	واسع الانتشار