مقارنة بين تشات جي بي تي وديب سيك في فهم اللغة العربية
تُعد قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على التعامل مع اللغة بدقة أحد أهم الجوانب عند تقييمها، خصوصًا عند الحديث عن لغة غنية ومعقدة مثل اللغة العربية. وفي هذا السياق، تم إجراء مقارنة بين نموذج “تشات جي بي تي” الأمريكي و”ديب سيك” الصيني في استيعاب اللغة العربية وتقديم إجابات ذات صلة بالسياق الثقافي.
أداء النموذجين في فهم العربية
أظهر “تشات جي بي تي” تحسنًا ملحوظًا في فهم العربية الفصحى وبعض اللهجات المحلية، حيث تمكن من تقديم إجابات دقيقة إلى حد كبير. لكن في بعض الأحيان، بدت ردوده عامة ولا تعكس الفهم الكامل للثقافة العربية.
في المقابل، تميز “ديب سيك” بتقديم ردود سياقية أكثر دقة، حيث أظهر فهمًا أعمق للتعبيرات الاصطلاحية والظواهر الثقافية العربية.
الاختلافات في معالجة الأسئلة
شمولية إجابة “تشات جي بي تي”
عند طرح سؤال عن حلوى “اللّقيمات” الخليجية، قدم “تشات جي بي تي” وصفًا شاملاً يغطي المكونات، طريقة التحضير، والجوانب الثقافية المرتبطة بها، مؤكدًا على دورها في تقاليد الضيافة والكرم العربي.
دقة تفاصيل “ديب سيك”
أما “ديب سيك” فقد ركز على تفاصيل أكثر دقة، مثل التغيرات الإقليمية في اسم الحلوى وطريقة إعدادها، بالإضافة إلى تحليل القيمة الغذائية وإمكانية تقديم بدائل صحية لها.
مجالات مقارنة أخرى
لم تقتصر المقارنة بين النموذجين على تقديم وصف الأطعمة، بل شملت أيضًا قدرتهما على الترجمة من الإنجليزية إلى العربية، وفهم القضايا الثقافية مثل بناء “بيوت الشّعر” عند العرب، والتعامل مع المواضيع النفسية والدينية مثل الصلاة.
