العثور على أفضل نموذج لغوي كبير (LLM) لكتابة المحتوى: تم الاختبار والتصنيف

فهم النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)

النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) هي أدوات ذكاء اصطناعي متقدمة تعيد تشكيل كيفية إنتاجنا واستهلاكنا للمحتوى. قبل التعمق في الاختلافات بين النماذج الفردية، عليك أن تفهم ما الذي يمكّن هذه النماذج من إنشاء نصوص شبيهة بالبشر بسهولة.

تُدرّب النماذج اللغوية الكبيرة على مجموعات بيانات ضخمة، ما يساعدها على فهم السياق والدلالات والتركيب اللغوي. وبناءً على حجم البيانات، يمكنها التنبؤ بالكلمة التالية في الجملة بدقة، وجمع الكلمات في نصوص مفهومة. أحد أسباب فعاليتها هو بنية “المحوّل” (Transformer). تستخدم هذه الآلية شبكات عصبية لمعالجة بنية النص ومعناه. هذا يعني أن النماذج اللغوية يمكنها التعامل مع مجموعة واسعة من المهام المعقدة بسهولة.

أهمية النماذج اللغوية الكبيرة في إنشاء المحتوى

لقد غيّرت النماذج اللغوية الكبيرة طريقة تعامل الشركات مع إنتاج المحتوى. وبقدرتها على إنتاج نصوص مخصصة ومحسنة، تقوم هذه النماذج بإنشاء محتوى مثل رسائل البريد الإلكتروني وصفحات الهبوط ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام أوامر لغوية بشرية.

إليك كيف يمكن أن تساعد النماذج اللغوية كتّاب المحتوى:

• السرعة والجودة: توفر النماذج اللغوية إنتاج محتوى سريع وعالي الجودة، ما يمكّن حتى الشركات الصغيرة التي لا تملك فريق كتابة مخصص من الحفاظ على قدرتها التنافسية.
• الابتكار: بفضل آلاف الأمثلة الفعّالة المدمجة مسبقاً، تساعد النماذج اللغوية في توليد أفكار تسويقية واستراتيجيات تفاعل مع العملاء.
• تنوع المحتوى: يمكن للنماذج اللغوية إنشاء أنواع محتوى متنوعة بفعالية، من تدوينات إلى أوراق بيضاء.
• الكتابة الإبداعية: تساعد النماذج في تطوير السرد القصصي من خلال تحليل القصص الحالية واقتراح أفكار للحبكة.

علاوة على ذلك، يبدو مستقبل النماذج اللغوية واعداً. فمن المرجح أن تؤدي التطورات التقنية إلى تحسين دقتها وقدراتها متعددة الوسائط، ما سيؤثر بشكل كبير على العديد من الصناعات.

نظرة عامة على النماذج اللغوية الشهيرة لمهام الكتابة

إليك لمحة سريعة عن النماذج اللغوية الشهيرة التي سنختبرها:

عند اختيار نموذج لغوي، من الضروري مراعاة احتياجاتك في إنشاء المحتوى. كل نموذج يقدم شيئاً فريداً، من التعامل مع المهام المعقدة إلى توليد محتوى إبداعي قائم على الذكاء الاصطناعي. قبل اختباره، دعنا نلخص كل نموذج بسرعة لمعرفة كيف يمكن أن يفيدك في عملية إنشاء المحتوى.

مراجعة ميزات وأداء OpenAI GPT-4

الميزات الرئيسية:

• قدرات متعددة الوسائط: يستطيع GPT-4 معالجة وتوليد النصوص والصور على عكس الإصدارات السابقة.
• فهم سياقي: يفهم النموذج الأوامر المعقدة، ما يتيح استجابات دقيقة ومخصصة للسياق.
• مخرجات قابلة للتخصيص: يمكن للمستخدمين تحديد النبرة ومتطلبات المهمة من خلال رسالة نظام، مما يجعله متعدد الاستخدامات.

مقاييس الأداء:

• مخرجات عالية الجودة: يتميز GPT-4 في الكتابة الإبداعية والتلخيص والترجمة، وغالباً ما يقدم نتائج تضاهي أو تتفوق على المعايير البشرية.
• تطبيق واقعي: في بيئة عملية، استخدمت وكالة تسويق رقمية GPT-4 في حملات بريد إلكتروني مخصصة، ما أدى إلى زيادة معدل الفتح بنسبة 25% ونسبة النقر بنسبة 15%.

نقاط القوة:

• التماسك والملاءمة: ينتج النموذج نصوصاً مترابطة وملائمة للسياق باستمرار، ما يجعله خياراً موثوقاً لإنشاء المحتوى.
• تدريب موسع: تدريبه على مجموعات بيانات متنوعة يُمكّنه من الطلاقة في لغات متعددة وفهم واسع للمواضيع.

التحديات:

• متطلبات حسابية عالية: قد تحد المتطلبات الكبيرة للموارد من إمكانية الوصول لدى بعض المستخدمين.
• إمكانية الإطالة: في بعض الأحيان، قد ينتج GPT-4 ردوداً مطوّلة وغامضة.

بشكل عام، يعد GPT-4 أداة قوية للشركات الراغبة في تعزيز استراتيجياتها في إنشاء المحتوى وتحليل البيانات.

مراجعة ميزات وأداء Anthropic Claude 3

الميزات الرئيسية:

• فهم سياقي: يتفوق Claude 3 في الحفاظ على التماسك والاتساق عبر السرديات الطويلة، مع تكييف لغته حسب السياق.
• ذكاء عاطفي: يستطيع النموذج تحليل النبرة العاطفية، ما يخلق محتوى يلامس القارئ ويجسد التجارب الإنسانية المعقدة.
• تنوع الأنماط: يمكن لـ Claude 3 الكتابة بسلاسة في أنماط متعددة، من الأدب إلى الشعر وكتابة السيناريو.

نقاط القوة:

• إبداع خلاق: بخلاف العديد من النماذج اللغوية، ينتج Claude 3 أفكاراً وقصصاً أصلية، ما يدفع حدود السرد التقليدي.
• حوارات جذابة: يولّد النموذج حوارات واقعية وقريبة من القارئ، مما يعزز تطوير الشخصيات والتفاعل بينها.
• أداة تعاونية: يسمح Claude 3 للكتّاب بالتعاون.

التحديات:

• عدم توفر الإنترنت: على عكس بعض النماذج الرائدة، لا يمكن لـ Claude الوصول إلى الإنترنت.
• توليد نص فقط: بينما تقدم النماذج المنافسة إمكانيات لإنشاء صور وفيديو وصوت، يقتصر عرض Anthropic على النصوص فقط.

مراجعة ميزات وأداء Meta Llama 3

الميزات الرئيسية:

• إصدارات متعددة المعاملات: يتوفر بأحجام 8 مليار و70 مليار و405 مليار معامل.
• طول سياقي ممتد: يدعم حتى 128,000 رمز، مما يعزز الأداء في النصوص الطويلة والمعقدة.

نقاط القوة:

• مجاني ومفتوح المصدر: متاح مجاناً، ما يشجع على الاستخدام الواسع والتجريب للأغراض البحثية والتجارية.
• توليد بيانات اصطناعية: يتفوق النموذج ذو 405 مليار معامل في توليد بيانات اصطناعية، ما يفيد في تدريب النماذج الأصغر واستخلاص المعرفة.
• تكامل عبر التطبيقات: يغذي الذكاء الاصطناعي في تطبيقات Meta، ما يجعله أداة عملية للشركات التي ترغب في توسيع حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي.

التحديات:

• كثافة الموارد: قد تتطلب النماذج الأكبر موارد حسابية كبيرة، ما يحد من إمكانية وصول المؤسسات الصغيرة إليها.
• التحيز والاعتبارات الأخلاقية: كباقي نماذج الذكاء الاصطناعي، هناك خطر من التحيزات الكامنة، ما يستدعي التقييم والتحسين المستمر.

يبرز Llama 3 كنموذج لغوي مفتوح المصدر قوي ومتعدد الاستخدامات، واعداً بتقدم في قدرات الذكاء الاصطناعي مع وجود بعض التحديات للمستخدمين.

مراجعة ميزات وأداء xAI Grok

الميزات الرئيسية:

• مصدر البيانات: مُدرّب على محتوى منصة X (تويتر سابقاً).
• نافذة السياق: قادر على معالجة حتى 128,000 رمز.

نقاط القوة:

• إمكانيات التكامل: يمكن دمج xAI مع منصات التواصل الاجتماعي لتعزيز تفاعل المستخدمين.
• تفاعل المستخدم: مصمم للتطبيقات الحوارية غير الرسمية.

التحديات:

• معاملات غير معروفة: عدم الشفافية بشأن حجم النموذج وبنيته يعيق تقييم الأداء.
• الأداء المقارن: لا يتفوق دائماً على النماذج الأخرى في مهام اللغة والقدرات.

خلاصة القول، رغم أن xAI Grok يوفر ميزات مثيرة وله حضور إعلامي، إلا أنه يواجه تحديات كبيرة في الشعبية والأداء ضمن سوق النماذج اللغوية.

اختبار أفضل النماذج اللغوية لكتابة محتوى المدونات

لننتقل مباشرة إلى الاختبار. سنصنف النماذج باستخدام إخراج تدوينة أساسي. جميع الاختبارات أُجريت على FlowHunt مع تغيير النماذج اللغوية فقط.

المجالات الرئيسية للتركيز:

• سهولة القراءة
• ثبات النبرة
• أصالة اللغة
• استخدام الكلمات المفتاحية

نص الاختبار:

اكتب تدوينة بعنوان “10 طرق سهلة للعيش المستدام دون إنفاق الكثير”. يجب أن تكون النبرة عملية وقابلة للتطبيق، مع التركيز على نصائح عملية واقعية للأشخاص المشغولين. سلّط الضوء على “الاستدامة بميزانية محدودة” ككلمة مفتاحية رئيسية. أدرج أمثلة لسيناريوهات يومية مثل التسوق واستخدام الطاقة والعادات الشخصية. اختتم بنداء مشجّع للقراء لبدء تنفيذ نصيحة واحدة اليوم.

ملاحظة: التدفق محدود لإنتاج حوالي 500 كلمة فقط. إذا شعرت أن النتائج سريعة أو غير معمقة، فذلك مقصود.

OpenAI GPT-4o

لو كان هذا اختباراً أعمى، فإن جملة “في عالم اليوم السريع …” في المقدمة كانت ستكشف لك النموذج فوراً. ربما أصبحت معتاداً على أسلوب كتابة هذا النموذج، فهو ليس الخيار الأكثر شعبية فحسب، بل أيضاً جوهر معظم أدوات الكتابة بالذكاء الاصطناعي التابعة لطرف ثالث. GPT-4o هو دائماً خيار آمن للمحتوى العام، ولكن كن مستعداً لبعض الغموض والإطالة.

النبرة واللغة

بعيداً عن الجملة الافتتاحية المكررة بشكل مؤلم، قام GPT-4o بما توقعناه بالضبط. لن تعتقد أن إنساناً كتب هذا، لكنه لا يزال مقالاً منظم البنية ويتبع التعليمات دون شك. النبرة بالفعل عملية وقابلة للتطبيق، مع التركيز الفوري على النصائح بدلاً من التعميمات.

استخدام الكلمات المفتاحية

حقق GPT-4o نتيجة جيدة في اختبار استخدام الكلمة المفتاحية. لم يكتف باستخدام الكلمة الرئيسية المُعطاة، بل أضاف عبارات مشابهة وكلمات مفتاحية ملائمة أخرى.

سهولة القراءة

على مقياس Flesch-Kincaid، جاء هذا النص في مستوى الصفين 10-12 (صعب نسبياً) بدرجة 51.2. نقطة أقل ويرتقي لمستوى الجامعة. ومع قصر النص، ربما تؤثر كلمة “الاستدامة” نفسها بشكل ملحوظ على سهولة القراءة. ومع ذلك، هناك مجال كبير للتحسن.

Anthropic Claude 3

النموذج الذي تم تحليله هو Sonnet متوسط المستوى، والذي يُشاع أنه الأنسب للمحتوى. النص جيد القراءة وأكثر إنسانية بشكل ملحوظ من GPT-4o أو Llama. يعد Claude الحل المثالي لمحتوى نظيف وبسيط يعرض المعلومات بكفاءة دون إطالة زائدة كـ GPT أو بهرجة مثل Grok.

النبرة واللغة

يتميز Claude بإجابات بسيطة وقريبة من الإنسان. النبرة عملية وقابلة للتطبيق، مع تركيز مباشر على النصائح بدلاً من التعميم.

استخدام الكلمات المفتاحية

كان Claude هو النموذج الوحيد الذي تجاهل جزء الكلمة المفتاحية في التعليمات، حيث استخدمها مرة واحدة فقط من أصل ثلاثة مخرجات. وعندما استخدم كلمة مفتاحية، كانت في الخاتمة، وجاء استخدامها بشكل مصطنع بعض الشيء.

سهولة القراءة

حقق Sonnet من Claude درجة عالية على مقياس Flesch-Kincaid، في مستوى الصفين 8-9 (إنجليزية بسيطة)، بفارق نقطتين فقط عن Grok. بينما غيّر Grok النبرة والمفردات لتحقيق ذلك، استخدم Claude مفردات مشابهة لـ GPT-4o. فما الذي جعل سهولة القراءة ممتازة؟ الجمل الأقصر، الكلمات اليومية، وعدم وجود عموميات غامضة.

Meta Llama

كانت نقطة القوة الأبرز لدى Llama هي استخدام الكلمة المفتاحية. أما أسلوب الكتابة فكان غير ملهم نوعاً ما ومطوّلاً، لكنه لا يزال أقل مللاً من GPT-4o. Llama يشبه ابن عم GPT-4o – خيار آمن للمحتوى بأسلوب كتابة مطوّل وغامض قليلاً. خيار رائع إذا كنت تحب أسلوب نماذج OpenAI لكن ترغب بتجنب العبارات الكلاسيكية لـ GPT.

النبرة واللغة

تبدو المقالات التي ينتجها Llama مشابهة جداً لتلك الصادرة من GPT-4o. الإطالة والغموض متقاربان، لكن النبرة عملية وقابلة للتطبيق.

استخدام الكلمات المفتاحية

Meta هو الفائز في اختبار استخدام الكلمات المفتاحية. استخدم Llama الكلمة أكثر من مرة، بما في ذلك في المقدمة، وأدرج عبارات مشابهة وكلمات مفتاحية ملائمة بشكل طبيعي.

سهولة القراءة

على مقياس Flesch-Kincaid، جاء هذا النص في مستوى الصفين 10-12 (صعب نسبياً) بدرجة 53.4، أفضل قليلاً من GPT-4o (51.2). ومع قصر النص، ربما تؤثر كلمة “الاستدامة” نفسها بشكل ملحوظ على سهولة القراءة. ومع ذلك، هناك مجال للتحسن.

xAI Grok

كان Grok مفاجأة كبيرة، خاصة في النبرة واللغة. بنبرة طبيعية جداً وعفوية، تشعر وكأنك تتلقى نصائح سريعة من صديق قريب. إذا كان أسلوبك الكتابي يميل للعفوية والسرعة، فبلا شك Grok هو خيارك.

النبرة واللغة

النص مقروء جداً. اللغة طبيعية، الجمل سريعة، وGrok يستخدم التعابير جيداً. النموذج يحافظ على نبرته الرئيسية ويدفع حدود النص الشبيه بالبشر. ملاحظة: نبرة Grok العفوية ليست دائماً الخيار الأمثل للمحتوى المؤسسي وكتابة تحسين محركات البحث.

استخدام الكلمات المفتاحية

استخدم Grok الكلمة المفتاحية المطلوبة، لكن فقط في الخاتمة. أما النماذج الأخرى فقد وضعت الكلمة في مواضع أفضل وأدرجت كلمات ملائمة أخرى، في حين ركز Grok أكثر على سلاسة اللغة.

سهولة القراءة

بلغت سهولة القراءة مع لغة Grok العفوية ذروتها. فقد حقق درجة 61.4، أي في مستوى الصفين 7-8 (إنجليزية بسيطة). وهذا مثالي لجعل الموضوعات متاحة لعموم الجمهور. هذا التحسن الكبير في سهولة القراءة واضح بشكل ملموس.

اعتبارات أخلاقية عند استخدام النماذج اللغوية

تعتمد قوة النماذج اللغوية على جودة بيانات التدريب، والتي قد تكون متحيزة أو غير دقيقة أحياناً، ما يؤدي إلى انتشار المعلومات المضللة. لذلك من الضروري التحقق من صحة وتدقيق المحتوى الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي لضمان العدالة والشمولية. وعند تجربة نماذج مختلفة، تذكّر أن لكل نموذج نهجاً مختلفاً في خصوصية بيانات الإدخال وتقييد المخرجات الضارة.

لضمان الاستخدام الأخلاقي، يجب على المؤسسات وضع أطر عمل تعالج خصوصية البيانات، والتقليل من التحيز، والإشراف على المحتوى. ويشمل ذلك حواراً منتظماً بين مطوري الذكاء الاصطناعي والكتّاب والخبراء القانونيين. ضع في اعتبارك هذه المخاوف الأخلاقية:

• التحيز في بيانات التدريب: يمكن للنماذج اللغوية تكريس التحيزات القائمة.
• التحقق من الحقائق: إشراف الإنسان ضروري للتحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي.
• مخاطر المعلومات المضللة: يمكن للذكاء الاصطناعي توليد مغالطات تبدو معقولة.

يجب أن يكون اختيار النماذج اللغوية متوافقاً أخلاقياً مع إرشادات المحتوى الخاصة بالمؤسسة. وينبغي تقييم كل من النماذج المفتوحة المصدر والخاصة من حيث احتمالية إساءة الاستخدام.

حدود تقنية النماذج اللغوية الحالية

لا تزال التحيز والأخطاء والهلوسات مشاكل رئيسية في المحتوى المُنتج بالذكاء الاصطناعي. وبفضل الإرشادات المدمجة، يؤدي هذا غالباً إلى مخرجات غامضة وقليلة القيمة. وتحتاج المؤسسات غالباً إلى تدريب إضافي وتدابير أمنية لمعالجة هذه المشكلات. أما الشركات الصغيرة فغالباً ما تفتقر للوقت والموارد للتدريب المخصص. البديل هو إضافة هذه القدرات عبر استخدام النماذج العامة من خلال أدوات طرف ثالث مثل FlowHunt.

تتيح لك FlowHunt تزويد النماذج الأساسية بمعرفة محددة، والوصول للإنترنت، وقدرات جديدة. بهذه الطريقة، يمكنك اختيار النموذج الأنسب للمهمة دون قيود النماذج الأساسية أو كثرة الاشتراكات.

هناك مشكلة رئيسية أخرى هي تعقيد هذه النماذج. فمع وجود مليارات المعاملات، قد يكون من الصعب إدارتها وفهمها وتصحيحها. تمنحك FlowHunt تحكماً أكبر بكثير من مجرد أوامر الدردشة. يمكنك إضافة القدرات ككتل وتعديلها لإنشاء مكتبة أدوات الذكاء الاصطناعي الجاهزة للاستخدام.

مستقبل النماذج اللغوية في كتابة المحتوى

يبدو مستقبل النماذج اللغوية (LLMs) في كتابة المحتوى واعداً ومثيراً. فمع تطور هذه النماذج، تعد بدقة أعلى وتحسين تقليل التحيز في إنتاج المحتوى. وهذا يعني أن الكتّاب سيتمكنون من إنتاج نصوص موثوقة وشبيهة بالبشر عبر المحتوى الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي.

لن تقتصر مهام النماذج اللغوية على النص فحسب، بل ستتقن أيضاً إنشاء محتوى متعدد الوسائط. يشمل ذلك إدارة النصوص والصور معاً، ما يعزز الإبداع في المحتوى لمختلف الصناعات. ومع توفر مجموعات بيانات أكبر وأكثر انتقاء، ستنتج النماذج محتوى أكثر موثوقية وتطوراً في أنماط الكتابة.

ولكن حتى الآن، لا تستطيع النماذج اللغوية القيام بذلك بمفردها، وهذه القدرات موزعة بين شركات ونماذج مختلفة، كل منها يتنافس على جذب انتباهك ومالك. تجمع FlowHunt كل هذه النماذج في مكان واحد وتتيح…