بررسی جامع مدل‌های هوش‌مصنوعی ChatGPT ؛ بررسی دقیق مدل o1 ، 4 و مدل 3.5

مقدمه

در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی و به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) باعث تحولات فراوانی در دنیای فناوری شده است. یکی از شاخص‌ترین محصولات این روند، چت جی‌پی‌تی (ChatGPT) است که توسط شرکت OpenAI ارائه گردید. ChatGPT در ابتدا با نسخه GPT-3.5 مطرح شد و موجی از هیجان و شگفتی را در میان متخصصان، کسب‌وکارها و حتی کاربران معمولی برانگیخت. با این حال، توسعه این فناوری متوقف نشد و مدل‌های جدیدتری از جمله GPT-4 و سری‌های مشتق‌شده مثل GPT-4 Turbo، GPT-4o، GPT-4o mini و مدل‌های استدلالی همچون o1 و o1-mini عرضه شدند.

هر کدام از این مدل‌ها قابلیت‌ها، مزایا و معایب مختص به خود را دارند و در حوزه‌های گوناگونی قابل استفاده هستند؛ از مکالمه تعاملی با کاربر گرفته تا تولید محتوا، تحلیل داده‌ها، کمک به حل مسائل پیچیده، و حتی استفاده در سیستم‌های چندرسانه‌ای و ترکیبی. اکنون این سوال برای بسیاری ایجاد می‌شود که تفاوت دقیق این مدل‌ها در چیست؟ کدام‌یک برای کاربردهای سازمانی مناسب‌تر است و کدام نسخه برای پروژه‌های سبک و کوچک‌تر می‌تواند به صرفه‌تر باشد؟

در این مقاله مفصل، به بررسی جامع تمامی مدل‌های ChatGPT و GPT-4، همچنین مدل‌های استدلالی و سایر سرویس‌های مرتبط OpenAI خواهیم پرداخت. به علاوه، متوجه خواهید شد که چطور می‌توانید با تهیه اشتراک ChatGPT Plus و Pro از این مدل‌ها و خدماتشان استفاده کنید و در کنار آن، از سایر سرویس‌های هوش مصنوعی فروشگاه اسپایسی بهره ببرید.

با ما همراه باشید تا همه‌چیز را درباره تفاوت مدل‌های ChatGPT، مزایا، معایب، کاربردها و امکانات هر یک بدانید و در پایان، با یک دید روشن‌تر انتخاب کنید کدام نسخه مناسب نیازهای شما است.

فهرست مطالب

1. تاریخچه مختصر ChatGPT و ظهور GPT-4
2. بررسی کلی معماری و ساختار مدل‌های GPT
3. معرفی مدل‌های پرچم‌دار: GPT-4o و GPT-4o mini
4. مدل‌های استدلالی: o1 و o1-mini
5. سایر مدل‌های مهم: GPT-4 Turbo، GPT-3.5 Turbo و …
6. مدل‌های چندرسانه‌ای: GPT-4o Audio، GPT-4o Realtime
7. مدل‌های تخصصی: DALL·E، TTS، Whisper، Embeddings و Moderation
8. سرویس‌های مرتبط و نکات مربوط به داده و حریم خصوصی
9. چه مدل‌هایی در اشتراک پلاس و پرو قابل استفاده‌اند؟
10. مزایا و معایب هر مدل
11. کاربردها و موارد استفاده در پروژه‌های مختلف
12. قابلیت GPT-4o with Scheduled Tasks چیست؟
13. راهنمای خرید و استفاده از اشتراک ChatGPT Plus و Pro در سایت اسپایسی
14. جمع‌بندی
15. سوالات متداول

1. تاریخچه مختصر ChatGPT و ظهور GPT-4

ChatGPT برای نخستین بار در قالب مدل GPT-3.5 معرفی شد. این مدل آن‌قدر موفق بود که در مدت کوتاهی کسب‌وکارها و کاربران عادی برای پاسخ‌دهی خودکار، تولید محتوا، پشتیبانی مشتری و کاربردهای متنوع دیگر از آن استقبال کردند. GPT-3.5 با حدود 175 میلیارد پارامتر، توانایی درک متن و تولید پاسخ‌های نسبتاً منسجم را فراهم کرد. اما تیم تحقیقاتی OpenAI متوقف نشد و نسل بعدی مدل‌ها، یعنی GPT-4، را با ظرفیت پارامتری بالاتر و قابلیت‌های هوشمندانه‌تر عرضه کرد.

GPT-4 علاوه بر اینکه چندین برابر بزرگتر از GPT-3.5 است (طبق برخی گمانه‌زنی‌ها نزدیک به 1 تریلیون پارامتر دارد، هرچند آمار دقیق به طور عمومی اعلام نشده)، قابلیت‌هایی مانند پشتیبانی از پردازش چندرسانه‌ای (متن، تصویر، صوت و …)، حافظه طولانی‌تر برای مکالمات پیچیده‌تر و بهینه‌سازی‌ در زمینه دقت و کاهش خطا را ارائه داد. همچنین توجه ویژه‌ای به کاهش تولید محتوای نامطلوب و رعایت مسائل ایمنی و اخلاقی داشت.

مهم‌تر از آن، GPT-4 زمینه‌ساز توسعه مدل‌های دیگری شد که هر یک به نوعی تکمیل‌کننده یا سفارشی‌سازی‌شده برای کارکردهای خاص هستند. این مقاله قصد دارد همه این مدل‌ها و تفاوت‌هایشان را روشن سازد.

2. بررسی کلی معماری و ساختار مدل‌های GPT

خانواده GPT (Generative Pre-trained Transformer) همگی از معماری ترنسفورمر (Transformer) بهره می‌برند. این نوع معماری در حال حاضر یکی از موفق‌ترین روش‌ها برای پردازش زبان طبیعی است. ترنسفورمرها با استفاده از سازوکار توجه (attention mechanism)، متن را به صورت توکن‌های مجزا تحلیل می‌کنند و با دنبال کردن زمینه (کانتکست) می‌توانند معنای عمیق‌تری از عبارات را درک کنند.

هرچه تعداد پارامترهای یک مدل بالاتر باشد، این مدل می‌تواند الگوها و جزئیات بیشتری را یاد بگیرد و پاسخ‌های دقیق‌تر و طبیعی‌تری تولید کند. اما این افزایش ظرفیت، هزینه محاسباتی و زمان پاسخ‌دهی را نیز بالاتر می‌برد. بنابراین سازندگان مدل‌ها همواره در تلاشند تا تعادلی بین اندازه مدل، سرعت پاسخ‌دهی و هزینه به وجود بیاورند.

مدل‌های بزرگ‌تر مانند GPT-4 در برخی کارها دقت و غنای پاسخ بالاتری دارند، اما ممکن است برای همه سناریوها نیاز نباشند؛ به‌ویژه وقتی کاربران به پاسخی سریع و کمتر هزینه‌بر در مقیاس بالا نیاز دارند، مدلی جمع‌وجورتر مثل GPT-4o mini یا GPT-3.5 Turbo ممکن است گزینه بهتری باشد.

3. معرفی مدل‌های پرچم‌دار: GPT-4o و GPT-4o mini

پس از عرضه GPT-4، OpenAI بر روی مدل پیشرفته‌تری کار کرد که با پسوند “o” (مخفف Omni) شناخته می‌شود. این مدل GPT-4o خوانده می‌شود و در واقع نوعی بهینه‌سازی شده از GPT-4 است که با تکیه بر معماری چندوجهی، قابلیت پردازش و تولید متن و همچنین تحلیل تصاویر را دارد. علاوه بر متن، امکان ورودی تصویری (و حتی فراتر از آن) نیز در آن مهیا شده است.

نکته مهم در مورد GPT-4o این است که حافظه کانتکست (Context Window) بسیار وسیعی دارد؛ به طور پیش‌فرض تا 128,000 توکن را می‌تواند پوشش دهد که در مقایسه با نسخه‌های قبلی، یک جهش بزرگ محسوب می‌شود. این امر به خصوص در سناریوهایی مانند نوشتن مقالات بلند، پردازش اسناد طولانی یا گفت‌وگوهای طولانی مدت بسیار کاربردی است.

یکی از مشتقات GPT-4o، مدل GPT-4o mini است که در آن تلاش شده با کوچک‌سازی مدل پایه، سرعت پاسخ‌دهی افزایش یابد و هزینه محاسباتی نیز کاهش پیدا کند. این مدل همچنان از اصول چندرسانه‌ای پیروی می‌کند و می‌تواند متن و تصویر را به عنوان ورودی دریافت کند، اما تعداد پارامترها و توان پردازشی کمتری نسبت به GPT-4o دارد. در نتیجه قیمت هر توکن هم کاهش می‌یابد و مدل مناسب پروژه‌هایی می‌شود که به قدرت بی‌نهایت GPT-4o نیاز ندارند اما همچنان از مزایای پشتیبانی چندرسانه‌ای و حافظه طولانی بهره‌مند می‌خواهند شد.

مزایا و معایب GPT-4o:

• مزایا:
  • حافظه کانتکست بسیار بالا (تا 128k توکن یا حتی بیشتر).
  • پشتیبانی از متن و تصویر در ورودی.
  • دقت و غنای پاسخ بیشتر نسبت به GPT-3.5 و اکثر نسخه‌های پیشین.
  • برای کارهای بلندمدت و متن‌های طولانی ایدئال است.
  • امکان استفاده در سناریوهای پیچیده با نیاز به تحلیل عمیق.
• معایب:
  • هزینه توکنی بالاتر نسبت به مدل‌های کوچکتر.
  • سرعت پاسخ‌دهی پایین‌تر در صورت بار زیاد.
  • برای کاربردهای ساده، ممکن است عملکرد بیش‌ازاندازه قوی باشد و صرفه اقتصادی نداشته باشد.

مزایا و معایب GPT-4o mini:

• مزایا:
  • سرعت پاسخ‌دهی بالاتر از GPT-4o به دلیل تعداد پارامتر کمتر.
  • قیمت هر توکن پایین‌تر.
  • حفظ قابلیت‌های چندرسانه‌ای و حافظه کانتکست بالا (هرچند ممکن است اندکی محدودتر باشد).
  • مناسب برای پروژه‌هایی با بودجه محدودتر یا نیازمندی‌های محاسباتی کمتر.
• معایب:
  • کیفیت پاسخ و دقت تحلیلی اندکی کمتر از GPT-4o اصلی.
  • در مسائلی که نیاز به حداکثر توان استدلال و حافظه طولانی باشد، ضعیف‌تر عمل می‌کند.

کاربردهای اصلی GPT-4o و GPT-4o mini:

• تحلیل و تلخیص اسناد طولانی.
• طراحی سامانه‌های پرسش و پاسخ پیچیده با پشتیبانی تصویر.
• کاربردهای خلاقانه نظیر تولید متن و توضیحات همراه با تصویر.
• پروژه‌های تحقیقاتی در حوزه زبان طبیعی که نیاز به داده‌های گسترده دارند.
• خدمات مشتری و گفت‌وگوهای طولانی با ردیابی هوشمند کانتکست.

4. مدل‌های استدلالی: o1 و o1-mini

مدل‌های سری o1 (شامل o1 و o1-mini) با رویکردی متفاوت از GPT-4o توسعه یافته‌اند. این مدل‌ها برای استدلال چندمرحله‌ای و حل مسائل پیچیده بهینه شده‌اند. ایده اصلی این است که مدل پیش از ارائه پاسخ، یک زنجیره استدلال داخلی (chain of thought) را تولید می‌کند تا بتواند گام به گام مسئله را تحلیل و پاسخ مناسب ارائه دهد.

o1 مدل کامل‌تر و قدرتمندتری است که از مکانیسم‌های پیشرفته تقویت یادگیری (Reinforcement Learning) بهره می‌برد تا بتواند در حوزه‌های مختلف (از ریاضی و برنامه‌نویسی گرفته تا تحلیل داده‌های پیچیده) عملکرد خوبی نشان دهد. o1-mini هم نسخه سبک‌تر این مدل است که هدف اصلی آن ارائه سرعت و هزینه کمتر است. البته در حال حاضر، o1-mini تنها از ورودی و خروجی متنی پشتیبانی می‌کند و امکان تحلیل تصاویر را به صورت گسترده ندارد.

مزایا و معایب مدل‌های o1 و o1-mini:

• مزایا:
  • توانایی استدلال زنجیره‌ای و چندمرحله‌ای در مسائل پیچیده.
  • مناسب برای کاربردهای علمی، پژوهشی و برنامه‌نویسی سطح بالا.
  • پردازش قدرتمند مکالمات طولانی با نیاز به منطق عمیق.
  • در o1-mini، هزینه توکن مقرون‌به‌صرفه‌تر و سرعت بیشتر از o1 است.
• معایب:
  • نسبت به GPT-4o در برخی کاربردهای چندرسانه‌ای محدودیت دارند (خصوصاً o1-mini).
  • o1-Preview ممکن است همچنان در مرحله بتا بوده و تغییراتی در نسخه‌های بعدی رخ دهد.
  • هزینه استفاده از o1 ممکن است از برخی مدل‌های دیگر بالاتر باشد، زیرا فرآیند استدلال توکن‌های بیشتری را مصرف می‌کند.

اگر پروژه‌ای دارید که نیازمند حل مسائل پیچیده و چندمرحله‌ای است یا تولید محتوای تحلیلی و منطقی دقیق را مدنظر دارید، مدل‌های سری o1 می‌توانند گزینه‌ای ایدئال باشند. اما اگر هزینه و سرعت در اولویت قرار دارند، یا نیازی به چنین سطحی از استدلال نیست، مدل‌های دیگر از جمله GPT-4o mini یا حتی GPT-3.5 Turbo ممکن است گزینه بهتری باشند.

5. سایر مدل‌های مهم: GPT-4 Turbo، GPT-3.5 Turbo و …

علاوه بر مدل‌های پرچم‌دار (GPT-4o و o1)، هنوز مدل‌های دیگری وجود دارند که در طیف نیازها و کاربردهای گوناگون می‌توانند مفید باشند:

5.1 GPT-4 Turbo

GPT-4 Turbo نسخه‌ای بهینه‌شده از GPT-4 است که هدف آن حفظ کیفیت و توانایی GPT-4 درکنار افزایش سرعت پاسخگویی و کاهش هزینه است. این مدل با کمتر کردن برخی جزئیات داخلی و ساده‌سازی معماری، تلاش می‌کند تعادلی بین قدرت و سرعت برقرار کند. هرچند که از نظر دقت و ظرفیت تحلیلی، همچنان از GPT-4o ضعیف‌تر است، اما در بسیاری از کاربردهای روزمره و تجاری کاملاً کافی به نظر می‌رسد.

مزایا:

• سرعت پاسخ سریع‌تر نسبت به GPT-4.
• هزینه کمتر در مقایسه با GPT-4 اصلی.
• حفظ بخش عمده‌ای از قدرت و دقت GPT-4 در استفاده عمومی.

معایب:

• عدم پشتیبانی از تمام قابلیت‌های چندرسانه‌ای پیشرفته (نسبت به GPT-4o).
• حافظه کانتکست عموماً کمتر از GPT-4o و نسخه‌های دیگر 4o است.
• ممکن است در مسائل بسیار پیچیده به دقت GPT-4 اصلی یا مدل‌های استدلالی o1 نرسد.

5.2 GPT-3.5 Turbo

GPT-3.5 Turbo نسخه‌ای اصلاح شده از GPT-3.5 است که در زمان خود یک جهش بزرگ برای ChatGPT به حساب می‌آمد. با این حال، بعد از ظهور مدل‌های سری GPT-4 و GPT-4o، بسیاری از کاربران و شرکت‌ها ترجیح می‌دهند از نسخه‌های جدیدتر استفاده کنند؛ مگر اینکه عامل هزینه یا سرعت پاسخ بالاتر، بیشترین اهمیت را داشته باشد. GPT-3.5 Turbo ارزان‌تر و سبک‌تر بوده و برای پروژه‌هایی که به پیچیدگی زیاد نیاز ندارند یا حجم زیادی از درخواست‌ها را با هزینه کمتر می‌خواهند پردازش کنند، مناسب است.

مزایا:

• هزینه کمتر به ازای هر توکن نسبت به خانواده GPT-4.
• سرعت خوب در پاسخ‌دهی و مصرف منابع کمتر.
• قابلیت ادغام آسان با اکثر سرویس‌های ChatGPT.

معایب:

• ظرفیت حافظه کانتکست پایین‌تر (حدود 4,096 توکن).
• دقت و قدرت تحلیلی کمتر نسبت به مدل‌های جدیدتر.
• عدم پشتیبانی از ورودی تصویری یا چندرسانه‌ای به صورت پیشرفته.

علاوه بر این‌ها، هنوز هم برخی مدل‌های قدیمی‌تر مانند GPT-4 کلاسیک یا GPT-3.5 Instruct وجود دارند که از نظر تکنیکی منسوخ نشده‌اند، اما توسط OpenAI پیشنهاد نمی‌شود که در پروژه‌های جدید به کار گرفته شوند؛ چرا که مدل‌های جدید در اکثر مواقع کارآمدتر، بهینه‌تر و به‌روزتر هستند.

6. مدل‌های چندرسانه‌ای: GPT-4o Audio و GPT-4o Realtime

با توجه به نیاز روزافزون به پردازش بلادرنگ صوت و ویدئو، OpenAI نسخه‌های ویژه‌ای از GPT-4o را با نام‌های GPT-4o Realtime و GPT-4o Audio عرضه کرده است. این‌ها در واقع مدل‌هایی هستند که قابلیت دریافت ورودی صوتی و ارائه پاسخ در زمان تقریباً آنی (Realtime) یا پردازش/تولید خروجی صوتی (Audio) را دارند.

6.1 GPT-4o Realtime

این مدل برای کاربردهای گفت‌وگوی زنده و آنی طراحی شده است. با استفاده از رابط WebRTC یا WebSocket، می‌توان ورودی‌های صوتی و متنی را به صورت همزمان به مدل داد و خروجی را تقریباً در همان لحظه دریافت کرد. این موضوع برای سرویس‌های پاسخ تلفنی هوشمند، دستیارهای صوتی (Voice Assistants) و حتی کاربردهای پشتیبانی مشتری در خطوط تلفنی بسیار حائز اهمیت است.

مزایا:

• سرعت بالا در پاسخ‌دهی صوتی و متنی.
• امکان ادغام با سیستم‌های مخابراتی و تماس زنده.
• حفظ بخشی از قدرت پردازشی GPT-4o اصلی در کنار قابلیت Realtime.

معایب:

• در مرحله بتا قرار دارد و ممکن است هنوز باگ‌ها و محدودیت‌هایی داشته باشد.
• هزینه توکن در کاربردهای مکرر و بلادرنگ می‌تواند بالا برود.
• حافظه کانتکست در برخی نسخه‌های Realtime محدودتر است (به دلیل سرعت پاسخ).

6.2 GPT-4o Audio

در این نسخه، تمرکز بر ورودی و خروجی صوتی است که از طریق Chat Completions REST API انجام می‌شود. بدین معنا که مدل می‌تواند فایل‌های صوتی را دریافت و پردازش کرده و حتی خروجی صوتی ارائه دهد. این سیستم برای ساخت برنامه‌های تبدیل متن به گفتار (TTS)، خلاصه‌سازی صوتی یا حتی دستیارهای صوتی پیشرفته مناسب است.

مزایا:

• قابلیت استفاده در زمینه‌های صوتی مانند پادکست‌ها، رادیوهای آنلاین و دستیارهای هوشمند.
• یکپارچگی با APIهای مرسوم REST برای توسعه آسان.
• پشتیبانی از حافظه کانتکست بالا برای تعاملات چندمرحله‌ای.

معایب:

• ممکن است حجم داده صوتی و هزینه محاسباتی افزایش پیدا کند.
• کماکان در مرحله بتا است و پایداری کمتری نسبت به نسخه‌های متنی دارد.
• کیفیت و سرعت پاسخ‌دهی صوتی می‌تواند بسته به بار سرورها تغییر کند.

7. مدل‌های تخصصی: DALL·E، TTS، Whisper، Embeddings و Moderation

خانواده ChatGPT به حوزه تولید متن محدود نمی‌شود. OpenAI در سایر زمینه‌های مرتبط با هوش مصنوعی نیز مدل‌های قدرتمندی دارد که هر یک جایگاه ویژه‌ای در پروژه‌های مختلف پیدا کرده‌اند.

7.1 DALL·E

DALL·E مدلی است که برای تولید و ویرایش تصاویر بر اساس توضیحات متنی طراحی شده است. نسخه جدیدتر با عنوان DALL·E 3 (و قبلاً DALL·E 2) قابلیت ساخت تصاویر با کیفیت بالا و نیز ویرایش تصاویر موجود را دارد. این مدل در تولید محتوای بصری برای تبلیغات، طراحی گرافیکی، و مصارف هنری، کاربردهای بسیار دارد.

مزایا:

• تولید تصاویر خلاقانه و باکیفیت براساس متن.
• امکان ویرایش و جایگزینی بخش‌هایی از تصویر.
• افزایش چشمگیر کیفیت و وضوح در DALL·E 3 نسبت به نسخه قبل.

معایب:

• هزینه‌های محاسباتی نسبت به کارهای صرفاً متنی بالاتر است.
• محدودیت در رزولوشن خروجی بسته به سطح مدل و API مورد استفاده.

7.2 TTS

TTS (Text-to-Speech) مجموعه‌ای از مدل‌های تبدیل متن به گفتار هستند که اجازه می‌دهند متن ورودی به صورت صدای طبیعی خوانده شود. مدل tts-1 برای سرعت بالاتر بهینه شده و tts-1-hd برای کیفیت صدای بالاتر. این مدل‌ها در ساخت دستیارهای صوتی، ربات‌های تلفنی و حتی تولید پادکست کاربرد دارند.

مزایا:

• ایجاد صدای طبیعی و روان.
• گزینه مناسب برای نابینایان یا افراد دارای محدودیت‌های بینایی در وبسایت‌ها و اپلیکیشن‌ها.
• امکان سفارشی‌سازی لحن و صدا در برخی نسخه‌ها.

معایب:

• هنوز تنوع صدا در زبان فارسی محدود است (به نسبت زبان‌های دیگر).
• هزینه پردازش صوتی بالاتر از مدل‌های صرفاً متنی.

7.3 Whisper

Whisper مدلی برای تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text) است که توسط OpenAI ارائه شده. این مدل به صورت متن‌باز هم عرضه شده، اما در فضای ابری OpenAI با سرعت پردازش بهینه قابل دسترسی است. برای پیاده‌سازی سیستم‌های زیرنویس خودکار، دستیارهای صوتی و تحلیل مکالمات کاربرد گسترده دارد.

مزایا:

• دقت بالا در تشخیص گفتار حتی برای چندین زبان.
• امکان استفاده به عنوان کتابخانه متن‌باز یا سرویس ابری.
• سرعت پردازش بالاتر در API رسمی OpenAI نسبت به اجرای محلی.

معایب:

• تکیه زیاد بر کیفیت میکروفون و محیط بدون نویز برای نتیجه مطلوب.
• در زبان فارسی ممکن است نسبت به زبان‌های پرکاربرد دنیا دقت کمی کمتر باشد (اگرچه پیشرفت‌های مداوم در حال انجام است).

7.4 Embeddings

Embeddings روشی برای تبدیل متن به بردارهای عددی است که قابلیت اندازه‌گیری شباهت معنایی را فراهم می‌کند. این مدل‌ها در موتورهای جستجو، سیستم‌های توصیه‌گر، دسته‌بندی متن، خوشه‌بندی و سایر حوزه‌های NLP کاربرد دارند. آخرین نسل این مدل‌ها مانند text-embedding-3-large توانایی بالایی در تشخیص شباهت معنایی متن‌های طولانی دارد.

مزایا:

• امکان استفاده در سیستم‌های جستجوی هوشمند و تحلیل احساسات.
• سرعت بالا در مقایسه با مدل‌های مکالمه‌ای گران‌تر.
• دقت بیشتر در تشخیص شباهت معنایی.

معایب:

• قابل استفاده صرفاً برای نمایش اطلاعات برداری (خودش مستقیماً مکالمه ایجاد نمی‌کند).
• هزینه محاسباتی ممکن است در پردازش انبوه داده‌ها بالا رود.

7.5 Moderation

Moderation مدلی است که برای تشخیص و بررسی محتوای حساس یا نامناسب به کار می‌رود. این مدل‌ها می‌توانند محتوای خشونت‌آمیز، حاوی نفرت‌پراکنی، پورنوگرافی یا سایر موضوعات حساس را شناسایی کنند و در صورت لزوم آن‌ها را فیلتر کنند. نسخه جدیدی به نام omni-moderation توانایی تحلیل متن و تصویر را به صورت همزمان دارد.

مزایا:

• تضمین رعایت سیاست‌های امنیتی و اخلاقی در تولید یا دریافت محتوا.
• پشتیبانی از تشخیص محتوای متنی و تصویری (نسل جدید).
• قابل استفاده برای پایش شبکه‌های اجتماعی و پلتفرم‌های گفت‌وگو.

معایب:

• دقت 100% ممکن نیست و برخی موارد نیاز به بازبینی انسانی دارد.
• هزینه پردازشی بیشتر در حالت تحلیل چندرسانه‌ای.

8. سرویس‌های مرتبط و نکات مربوط به داده و حریم خصوصی

یکی از دغدغه‌های اصلی کاربران هنگام کار با مدل‌های بزرگ زبانی، بحث حریم خصوصی و امنیت داده است. OpenAI پس از 1 مارس 2023 اعلام کرده که داده‌های ارسالی به API برای بهبود یا آموزش مدل‌ها استفاده نمی‌شود، مگر اینکه کاربر صریحاً اجازه دهد. همچنین داده‌ها برای مدت حداکثر 30 روز ذخیره می‌شوند (مگر در مواردی که قانون الزام کند) و سپس حذف خواهند شد. گزینه‌های zero data retention نیز برای مشتریان حساس وجود دارد تا هیچ‌گونه داده‌ای در سمت سرورهای OpenAI نگهداری نشود.

این قضیه مخصوصاً برای کسب‌وکارهایی که با اطلاعات محرمانه کار می‌کنند اهمیت ویژه‌ای دارد. همچنین لازم است بدانید داده‌هایی که در سرویس ChatGPT (غیر از API) وارد می‌کنید، از این سیاست مستثنی هستند و ممکن است برای اهداف بهبود مدل استفاده شوند، مگر اینکه به صراحت غیرفعال کنید. در نتیجه، اگر محرمانگی اطلاعات برایتان حیاتی است، استفاده از API رسمی با پیکربندی حریم خصوصی مناسب یا استفاده از حالت Zero Data Retention پیشنهاد می‌شود.

افزون بر این، سرویس Assistants API و Threads هم روش‌های ذخیره‌سازی تا 30 روز دارند و قابلیت حذف داده توسط کاربر وجود دارد. به طور خلاصه، OpenAI در تلاش است تا با روش‌های مختلف، امنیت و حفظ حریم خصوصی کاربران را تا حد ممکن تضمین کند.

9. چه مدل‌هایی در اشتراک پلاس و پرو قابل استفاده‌اند؟

بسته به نوع اشتراک شما در ChatGPT، دسترسی به مدل‌های مختلف متفاوت خواهد بود. اشتراک ChatGPT Plus معمولاً دسترسی به مدل‌های عمومی و پرکاربرد مانند GPT-4 (نسخه عمومی)، GPT-3.5 Turbo و برخی قابلیت‌های محدودتر چندرسانه‌ای را شامل می‌شود. همچنین در نسخه ChatGPT Plus، شما معمولاً سرعت پاسخ‌دهی بالاتر و ترافیک کمتر را تجربه می‌کنید.

در اشتراک ChatGPT Pro، می‌توانید به مدل‌های پیشرفته‌تری مانند GPT-4o، GPT-4o mini و حتی نسخه‌های بتا مثل GPT-4o Realtime یا GPT-4o Audio دسترسی داشته باشید (البته بر اساس قرارداد یا توافق‌های صورت‌گرفته). همچنین، کاربران پرو ممکن است حجم درخواست‌های ماهانه بیشتری داشته باشند و به قابلیت‌های تخصصی مانند o1 و o1-mini نیز دسترسی داشته باشند.

پیشنهاد می‌شود پیش از هر چیز، با توجه به نیازهای پروژه و بودجه خود تصمیم بگیرید که کدام اشتراک برایتان مناسب‌تر است. در فروشگاه اسپایسی می‌توانید جزییات بیشتری درباره طرح‌های پلاس و پرو پیدا کنید و نسخه مناسب خود را با قیمت به‌صرفه تهیه کنید.

10. مزایا و معایب هر مدل

در این قسمت، برای مرور کلی، جدولی از مزایا و معایب اصلی هر مدل مطرح می‌کنیم. هرچند این جدول خلاصه‌ای از مباحث قبلی است، اما دید سریع‌تری به شما می‌دهد:

نام مدل	مزایا	معایب
GPT-4o	حافظه کانتکست بسیار بالا (128k). چندرسانه‌ای (متن و تصویر). قدرت تحلیلی بسیار بالا.	هزینه بالا. سرعت پاسخ پایین‌تر در حجم درخواست بالا.
GPT-4o mini	هزینه کمتر از GPT-4o. سرعت پاسخ بالاتر. همچنان پشتیبانی متن و تصویر.	دقت کمتر از نسخه اصلی. در مسائل بسیار پیچیده کمی ضعیف‌تر عمل می‌کند.
o1	استدلال قدرتمند چندمرحله‌ای. مناسب برای مسائل علمی و کدنویسی پیچیده. حافظه کانتکست بالا.	هزینه بالاتر به دلیل استفاده از توکن‌های reasoning. ممکن است سرعت پایین‌تر باشد.
o1-mini	استدلال خوب با هزینه کمتر. سرعت بالاتر از o1 اصلی.	عدم پشتیبانی وسیع از ورودی تصویری. کیفیت اندکی پایین‌تر در مسائل بسیار پیچیده.
GPT-4 Turbo	سرعت بالاتر از GPT-4. هزینه کمتر در عین حفظ بخشی از قدرت GPT-4.	حافظه کانتکست کمتر از GPT-4o. عدم پشتیبانی کامل از چندرسانه‌ای.
GPT-3.5 Turbo	ارزان و سریع. مناسب برای مکالمات و تولید متن‌های ساده.	حافظه کانتکست محدود (4,096 توکن). دقت کمتر در سوالات پیچیده.

11. کاربردها و موارد استفاده در پروژه‌های مختلف

11.1 تولید محتوا و نویسندگی

برای تولید مقاله، پست وبلاگ یا محتوای شبکه‌های اجتماعی، انتخاب مدل می‌تواند بر حسب میزان طول متن و کیفیت دلخواه باشد. اگر به محتوای غنی و طولانی نیاز دارید، مدل‌های GPT-4o یا GPT-o1 مفید هستند. اما برای نگارش‌های کوتاه و عمومی، GPT-3.5 Turbo هم می‌تواند کافی باشد و هزینه را کاهش دهد.

11.2 پشتیبانی مشتری

ربات‌های پاسخ‌دهی خودکار در بخش پشتیبانی مشتری نیاز به سرعت پاسخ بالا و هزینه کم دارند، اما گاهی اوقات هم باید پاسخ‌های دقیق و مفصل ارائه دهند. استفاده از GPT-4o mini یا GPT-3.5 Turbo مرسوم است. اگر نیاز به پاسخ‌های پیچیده و چندمرحله‌ای باشد، o1-mini یا حتی GPT-4 Turbo هم در نظر گرفته می‌شود.

11.3 تحقیقات علمی و تجزیه و تحلیل داده

در این نوع کاربردها، مدل ممکن است نیاز به استدلال پیچیده و درک مفاهیم عمیق داشته باشد؛ پس مدل‌های سری o1 یا GPT-4o می‌توانند برتری داشته باشند. برای پژوهش‌های سریع و مقدماتی، GPT-3.5 Turbo هم کاربرد دارد اما دقتش کمتر است.

11.4 سیستم‌های چندرسانه‌ای و تعاملی

اگر پروژه شما شامل پردازش تصویر یا فایل‌های صوتی است، مدل‌های GPT-4o Audio و GPT-4o Realtime می‌توانند مفید باشند. همچنین، استفاده از Whisper برای تبدیل گفتار به متن یا TTS برای تبدیل متن به گفتار در کنار مدل اصلی می‌تواند سیستم کاملی فراهم آورد.

11.5 طراحی گرافیک و هنر دیجیتال

مدل DALL·E برای تولید یا ویرایش تصویر از روی متن کاربرد دارد. این سرویس می‌تواند ایده‌های بصری جالبی برای طراحان گرافیک و هنرمندان دیجیتال تولید کند یا در طراحی المان‌های خلاقانه وبسایت، اپلیکیشن و تبلیغات استفاده شود.

11.6 سامانه‌های پایش محتوا

برای پروژه‌هایی که نیاز به کنترل محتوا و پالایش متون نامناسب دارند (نظیر شبکه‌های اجتماعی)، مدل Moderation به صورت اختصاصی وجود دارد. همچنین با نسخه omni-moderation، می‌توان تصاویر نامناسب را نیز تشخیص داد.

11.7 موتورهای جستجو و سیستم‌های توصیه‌گر

استفاده از Embeddings در کنار مدل‌های بزرگ مکالمه‌ای، امکان رتبه‌بندی و خوشه‌بندی محتوا یا پیشنهاد محصولات مرتبط به کاربران را فراهم می‌آورد. این رویکرد در فروشگاه‌های اینترنتی و وبسایت‌های محتوایی بسیار مفید است.

12.قابلیت GPT-4o with Scheduled Tasks چیست؟

یکی از قابلیت‌های جدیدی که در برخی نسخه‌های آزمایشی (بتا) GPT-4o در حال ارائه است، پشتیبانی از «Scheduled Tasks» یا زمان‌بندی وظایف می‌باشد. با استفاده از این ویژگی، شما می‌توانید مجموعه‌ای از درخواست‌ها یا وظایف هوش مصنوعی را برای زمان‌های مشخص در آینده برنامه‌ریزی کنید تا بدون نیاز به مداخله مداوم، به‌صورت خودکار اجرا شوند. این موضوع می‌تواند به‌ویژه برای کاربردهایی نظیر ارسال گزارش‌های روزانه، تولید محتوای زمان‌بندی‌شده یا انجام وظایف خودکار بازبینی و تعدیل محتوا بسیار مفید باشد.

در حال حاضر، Scheduled Tasks در GPT-4o در مرحله Beta قرار دارد و ممکن است ویژگی‌های آن تغییر کند یا تکمیل شود. همچنین محدودیت‌هایی نظیر تعداد وظایف قابل زمان‌بندی یا نیاز به زیرساخت ابری خاص برای اجرای پیوسته وظایف وجود دارد. با این حال، این قابلیت نشان‌دهنده تمایل OpenAI به ارائه راهکارهای مدیریتی و خودکارسازی هرچه بیشتر در حوزه هوش مصنوعی است. اگر مایل هستید از این ویژگی بهره‌مند شوید، توصیه می‌شود با خرید یا فعال‌سازی نسخه‌های پیشرفته اشتراک (نظیر ChatGPT Pro) و بررسی مستندات مربوطه، شرایط لازم را فراهم کنید.

13. راهنمای خرید و استفاده از اشتراک ChatGPT Plus و Pro در سایت اسپایسی

اگر تصمیم گرفته‌اید که از مدل‌های پیشرفته‌تر ChatGPT استفاده کنید یا قصد دارید محدودیت‌های نسخه رایگان را دور بزنید، پیشنهاد می‌کنیم به صفحه فروش اشتراک ChatGPT پلاس و پرو در وبسایت اسپایسی سر بزنید. در این صفحه، جزییات کاملی از انواع اشتراک‌ها و مدل‌هایی که می‌توانید استفاده کنید، درج شده است.

علاوه بر اشتراک پلاس و پرو، در دسته‌بندی هوش مصنوعی وبسایت اسپایسی سرویس‌های متنوع دیگری نیز وجود دارد که بسته به نیازتان می‌توانید آن‌ها را تهیه کنید. برای مثال، ممکن است سرویس‌های Embeddings یا DALL·E نیز برایتان جذاب باشد.

گام‌های خرید:

1. ابتدا وارد وبسایت اسپایسی شده و در بخش هوش مصنوعی، به صفحه اشتراک ChatGPT بروید.
2. پلن مورد نظرتان را (پلاس یا پرو) بسته به نیاز، بودجه و مدل‌های مورد نظرتان انتخاب کنید.
3. عضویت یا ورود به حساب کاربری اسپایسی را انجام دهید و پرداخت را تکمیل کنید.
4. اطلاعات مربوط به استفاده از API یا دسترسی به چت را از طریق ایمیل یا پنل کاربری دریافت کنید.
5. سپس با وارد کردن توکن یا اطلاعات دسترسی، می‌توانید از مدل‌های گوناگون در پروژه خود استفاده کنید.

نکات تکمیلی:

• برخی مدل‌ها نظیر GPT-4o Realtime یا Audio در فاز بتا هستند و ممکن است مستلزم هماهنگی یا امضای قراردادهای خاص با اسپایسی باشند.
• محدودیت تعداد درخواست (rate limit) و توکن مصرفی در هر پلن متفاوت است.
• حتماً به سیاست‌های حفظ حریم خصوصی و مقررات استفاده از خدمات OpenAI نیز توجه داشته باشید.

14. جمع‌بندی

هوش مصنوعی و به‌خصوص مدل‌های زبانی بزرگ، همواره در حال پیشرفت هستند. از GPT-3.5 که موج اول هیجان را ایجاد کرد گرفته تا GPT-4، GPT-4o، GPT-4 Turbo و مدل‌های استدلالی سری o1، هر کدام بخشی از نیازهای کاربران را پوشش می‌دهند. انتخاب مدل مناسب، بستگی به بودجه، پیچیدگی پروژه، سرعت مورد نیاز و قابلیت‌های چندرسانه‌ای دارد.

اگر پروژه‌ای نیاز به تجزیه و تحلیل عمیق یا حافظه طولانی دارد، GPT-4o یا o1 بهترین گزینه‌ها هستند. برای مواردی که هزینه کم و سرعت بالا مهم‌تر است، GPT-4o mini یا GPT-3.5 Turbo انتخاب خوبی خواهند بود. همچنین اگر به قابلیت‌های صوتی یا پردازش تصویر در زمان واقعی نیاز دارید، می‌توانید از نسخه‌های Realtime یا Audio بهره ببرید.

در نهایت، امکانات گسترده‌ای در اشتراک‌های پلاس و پرو برای شما فراهم شده است؛ اما پیش از خرید، حتماً نیازسنجی دقیق انجام دهید. شما می‌توانید اشتراک ChatGPT پلاس و پرو و سایر سرویس‌های مرتبط با هوش مصنوعی را از وبسایت اسپایسی تهیه و متناسب با نیازهای کسب‌وکارتان بهره‌برداری کنید.

15. سوالات متداول

1. تفاوت اصلی بین GPT-4o و GPT-4 چیست؟

GPT-4o یک نسخه پیشرفته‌تر و چندرسانه‌ای از GPT-4 است که علاوه بر توانایی دریافت ورودی متنی، قابلیت پردازش تصویر را هم دارد و حافظه کانتکست بیشتری (تا 128k توکن) ارائه می‌دهد. GPT-4 بیشتر روی متن متمرکز است و حافظه کانتکست کمتر (8k یا حداکثر 32k توکن در برخی نسخه‌ها) دارد.

2. آیا برای یک پروژه دانشجویی کوچک، ارزش دارد به سراغ GPT-4 بروم؟

اگر پروژه شما نیازی به تحلیل بسیار عمیق و کانتکست طولانی ندارد و بودجه محدودی هم در دست دارید، شاید GPT-3.5 Turbo یا GPT-4o mini برایتان کافی باشد. GPT-4 یا GPT-4o عموماً برای پروژه‌های تجاری و حرفه‌ای که نیاز به بالاترین سطح دقت و امکانات دارند، مناسب‌تر است.

3. کدام مدل برای حل مسائل ریاضی و برنامه‌نویسی پیچیده بهتر عمل می‌کند؟

مدل‌های سری o1 (به‌ویژه o1) برای استدلال چندمرحله‌ای و حل مسائل پیچیده بهترند. همچنین GPT-4o نیز قدرت تحلیلی بالایی دارد، اما اگر صرفاً جنبه استدلال ریاضی و منطق مطرح است، o1 و o1-mini به دلیل معماری مخصوص استدلال انتخاب بهتری هستند.

4. چگونه می‌توانم از امکانات صوتی (Audio) یا تماس زنده (Realtime) استفاده کنم؟

این قابلیت‌ها در مدل‌های GPT-4o Audio و GPT-4o Realtime در دسترس است. برای دسترسی به آن‌ها نیاز به اشتراک پرو یا توافق‌های خاص با ارائه‌دهنده (مثلاً اسپایسی) دارید. همچنین باید API مورد نیاز (WebRTC یا WebSocket) را در زیرساخت خود پیاده‌سازی کنید.

5. آیا DALL·E از زبان فارسی پشتیبانی می‌کند؟

DALL·E در ورود متن فارسی برای توصیف تصویر معمولاً مشکلی ندارد، اما کیفیت نتیجه به کلمات کلیدی و توصیفی که ارائه می‌دهید وابسته است. هرچقدر توصیف‌ها دقیق‌تر و به انگلیسی نزدیک‌تر یا دارای مترادف انگلیسی باشند، ممکن است نتیجه بهتری بگیرید. با این حال، به طور کلی، از زبان فارسی نیز تا حد قابل قبولی پشتیبانی می‌کند.

6. تفاوت اشتراک پلاس و پرو در چیست؟

اشتراک پلاس (ماهانه ۲۰ دلار) امکانات پیشرفته‌تری مانند دسترسی به GPT-4، سرعت بالاتر، و اولویت در پاسخ‌دهی ارائه می‌دهد. اشتراک پرو (ماهانه ۲۰۰ دلار) برای کاربران حرفه‌ای طراحی شده و شامل دسترسی نامحدود به مدل‌های پیشرفته‌تر، ابزارهای تخصصی، و سرعت بسیار بالا است. اگر استفاده معمولی دارید، نسخه رایگان یا پلاس کافی است، اما برای نیازهای حرفه‌ای، اشتراک پرو مناسب‌تر است.

7. چگونه مطمئن شوم داده‌هایم در امنیت هستند؟

OpenAI اعلام کرده است که به طور پیش‌فرض داده‌ها برای بهبود مدل استفاده نمی‌شوند، مگر اینکه شما موافقت کنید. همچنین داده‌ها حداکثر برای 30 روز ذخیره شده و سپس حذف می‌شوند. برای حداکثر امنیت، می‌توانید از گزینه‌های zero data retention استفاده کنید یا از API با تنظیمات اختصاصی بهره ببرید.

8. آیا می‌توان مدل‌های GPT را شخصی‌سازی (fine-tune) کرد؟

بله، شما می‌توانید مدل‌هایی مانند GPT-4o، GPT-4، GPT-3.5 Turbo و حتی GPT-4o mini را با داده‌های خودتان fine-tune کنید. این کار خصوصاً برای کاربردهای خاص یا واژگان تخصصی مفید است. البته هزینه و محدودیت‌هایی دارد که باید در مستندات OpenAI یا سایت فروشنده بررسی کنید.

9. آیا GPT-3.5 Turbo همچنان گزینه مناسبی در مقابل GPT-4 است؟

بله، اگر هزینه و سرعت برایتان مهم‌تر از حداکثر دقت است، GPT-3.5 Turbo همچنان انتخاب خوبی است. این مدل برای کاربردهای روزمره، حجم بالای درخواست‌ها و مواردی که پیچیدگی چندانی ندارند مناسب است. اما اگر به دقت بالا و کانتکست طولانی نیاز دارید، سراغ GPT-4، GPT-4o یا مدل‌های استدلالی بروید.

---

 

در انتهای این مقاله امیدواریم که دید جامع و روشنی از تفاوت مدل‌های ChatGPT و GPT به دست آورده باشید. هر مدل با توجه به هدف، بودجه و سطح پیچیدگی مورد نیاز شما می‌تواند بهترین باشد. فراموش نکنید که می‌توانید اشتراک‌های ChatGPT Plus و Pro را برای دسترسی کامل‌تر از سایت اسپایسی دریافت کنید و از دنیای جذاب هوش مصنوعی نهایت استفاده را ببرید.