چت جی پی تی

هوش مصنوعی محلی یا آنلاین؛ کدام گزینه برای کار و برنامه‌نویسی بهتر است؟

مدل‌های هوش مصنوعی محلی به شما اجازه می‌دهند بدون ارسال مستقیم هر درخواست به سرورهای سرویس‌های آنلاین، از قابلیت‌هایی مانند تولید متن، خلاصه‌سازی و کمک در برنامه‌نویسی استفاده کنید. ابزارهایی مانند LM Studio و Ollama راه‌اندازی این مدل‌ها را ساده‌تر کرده‌اند؛ اما اجرای هوش مصنوعی روی کامپیوتر همیشه به معنای عملکرد بهتر یا بی‌نیازی کامل از سرویس‌های ابری نیست.

انتخاب بین هوش مصنوعی محلی و آنلاین به سخت‌افزار، نوع کار، نیاز به اطلاعات به‌روز و میزان اهمیتی بستگی دارد که برای حریم خصوصی قائل هستید. در بسیاری از کاربردها، ترکیب این دو روش از جایگزین کردن کامل یکی با دیگری منطقی‌تر است.

آموزش Sketch در ChatGPT؛ چگونه نقاشی ساده را به تصویر واقعی تبدیل کنیم؟

ChatGPT Images 2.5 با معرفی قابلیت Sketch امکان تبدیل یک طرح دستی ساده به تصویر کامل را فراهم کرده است. این قابلیت برای زمانی کاربرد دارد که توضیح جای دقیق سوژه‌ها با متن دشوار است؛ می‌توانید ابتدا چیدمان کلی را بکشید و سپس سبک و جزئیات تصویر را با متن مشخص کنید. OpenAI اعلام کرده که Images 2.5 علاوه بر این قابلیت، در کیفیت تصویر و ویرایش چندمرحله‌ای نیز بهبود پیدا کرده و سرعت تولید تصویر را تا ۵۰ درصد نسبت به Images 2.0 افزایش داده است.

GPT-6 Astra بازی Portal را خودکار تمام کرد؛ هزینه و نحوه عملکرد هوش مصنوعی

در این نسخه، متن را کوتاه و پاسخ‌محور نگه داشتم و جزئیات مهم مربوط به نحوه بازی GPT-6 Astra و هزینه آزمایش را هم اضافه کردم. اطلاعات مربوط به اجرای Portal با گزارش‌های منتشرشده درباره این آزمایش تطبیق داده شده است.

GPT-6 Astra در یک آزمایش مستقل توانست بازی Portal را بدون کنترل مستقیم انسان تا پایان پیش ببرد؛ اتفاقی که نشان می‌دهد مدل‌های هوش مصنوعی جدید در درک تصویر، برنامه‌ریزی چندمرحله‌ای و کنترل نرم‌افزارها وارد مرحله‌ای متفاوت شده‌اند. با این حال، این آزمایش برخلاف چیزی که ویدئوی کوتاه آن نشان می‌دهد، در چند ساعت تمام نشد و اجرای کامل آن تقریباً یک شبانه‌روز طول کشید.

در این آزمایش GPT-6 Astra از طریق ابزارهای متصل به بازی، تصاویر محیط و اطلاعات موقعیت بازیکن را دریافت می‌کرد و سپس برای حرکت بعدی تصمیم می‌گرفت. بازی هنگام پردازش مدل متوقف می‌شد و بعد از آماده شدن فرمان‌ها دوباره ادامه پیدا می‌کرد.

SillyTavern چیست؟ معرفی کامل و آموزش امکانات این چت هوش مصنوعی رایگان و متن‌باز

SillyTavern چیست؟ معرفی کامل لانچر چت هوش مصنوعی رایگان و متن‌باز برای کاربران حرفه‌ای

اگر چت‌بات‌هایی مثل چت‌جی‌پی‌تی برایتان بیش از حد ساده هستند و می‌خواهید کنترل بیشتری روی مدل، پرامپت، شخصیت، حافظه و نحوه تولید پاسخ داشته باشید، SillyTavern یکی از قدرتمندترین گزینه‌های متن‌باز است. این برنامه خودش مدل هوش مصنوعی نیست؛ بلکه یک رابط کاربری محلی برای اتصال به مدل‌های مختلف متنی، تصویری و صوتی محسوب می‌شود. پروژه SillyTavern رایگان و متن‌باز است و تحت مجوز AGPL-3.0 منتشر شده است.

مزیت اصلی آن انعطاف‌پذیری است. می‌توان SillyTavern را به مدل‌های محلی یا سرویس‌های آنلاین متصل کرد و تنظیمات تولید متن و ساختار پرامپت را بسیار دقیق‌تر از یک چت‌بات معمولی کنترل کرد. در مقابل، همین امکانات باعث شده راه‌اندازی و استفاده از آن برای کاربران تازه‌کار ساده نباشد.

۶ فرمت فایل که می‌توان در ChatGPT آپلود و استفاده کرد

وقتی صحبت از این می‌شود که «چطور این فایل را وارد ChatGPT کنم؟»، معمولاً PDF اولین پاسخی است که به ذهن می‌رسد؛ حتی زمانی که فایل اصلی می‌تواند ساختار بسیار مفیدتری را حفظ کند. PDF در درجه اول برای حفظ ظاهر ثابت یک سند طراحی شده است. اگرچه PDFهای استاندارد می‌توانند برچسب‌ها و ساختار منطقی داشته باشند، خروجی گرفتن از فایل‌های دیگر معمولاً صفحات گسترده و اسلایدها و سایر فایل‌های کاری را به صفحاتی تبدیل می‌کند که تحلیل دقیق آن‌ها دشوارتر است.

در چنین شرایطی، ممکن است ارتباط واضح بین ستون‌های جدول از بین برود، ترتیب خواندن متن‌های چندستونه به‌هم بخورد و فرمول‌ها نیز پشت مقادیر نهایی که نمایش داده می‌شوند پنهان شوند.

کاهش مصرف توکن Codex با Skills؛ چگونه بدون ارتقای پلن هزینه هوش مصنوعی را کم کنیم؟

اگر زیاد از ابزارهای هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسی استفاده می‌کنید، احتمالاً با یک مشکل آشنا هستید: محدودیت توکن‌ها زودتر از چیزی که انتظار دارید تمام می‌شود. در نگاه اول شاید راه‌حل منطقی این باشد که سراغ یک پلن گران‌تر بروید، اما همیشه این‌طور نیست.

گاهی مشکل از مقدار کاری که انجام می‌دهید نیست؛ بلکه از نحوه انتقال Context به مدل است. نگه‌داشتن یک گفت‌وگوی بسیار طولانی می‌تواند باعث شود اطلاعات زیادی همراه هر درخواست دوباره در اختیار مدل قرار بگیرد. در Codex می‌توان بخشی از این اطلاعات و دستورالعمل‌های تکراری را به یک Skill تبدیل کرد و به جای حمل کردن تاریخچه یک گفت‌وگوی طولانی، همان دستورالعمل‌های موردنیاز را در پروژه‌های جدید دوباره به کار گرفت.

مستندات رسمی OpenAI نیز Skills را به عنوان گردش‌کارهای قابل استفاده مجدد معرفی می‌کند که می‌توانند شامل دستورالعمل‌ها، مثال‌ها، کد و منابع موردنیاز برای انجام یک کار مشخص باشند. Codex نیز از Skills برای اجرای کارهای تکراری و تخصصی با روندی ثابت استفاده می‌کند.

آخرین دیدگاه‌ها
۲۰۰ دیدگاه و پاسخ آخر