بسم الله الرحمن الرحيم
يُعد Claude (كلود) أحد نماذج اللغات الكبيرة الرائدة (LLMs) في السوق، وقد تم تطويره بواسطة Anthropic - وهي شركة ناشئة تعمل بالذكاء الاصطناعي شارك في تأسيسها موظفون سابقون في OpenAI. وتشتهر الشركة بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي الصارمة، وهي مدعومة حاليًا من قبل عمالقة التكنولوجيا مثل جوجل وأمازون.
في هذه المقالة، سنتعمق في Claude AI، ونقارنه بـ ChatGPT، ونقدم مثالًا سريعًا لكيفية العمل معه عبر واجهة برمجة التطبيقات.
ما هو كلود (Claude)؟
على غرار روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وGemini، فإن Claude عبارة عن روبوت دردشة مدعوم من Claude 3 — أحدث نموذج لغة كبير من Anthropic. إنها قادرة على أخذ مدخلات المستخدم وتوليد مخرجات تشبه الإنسان. إلى جانب المحادثات، يمكنك تحميل الصور والمستندات إلى Claude وجعله يلخصها أو يجيب على أسئلة حول نقاط محددة.
ما يميز كلود عن المنافسين الآخرين هو ادعاء أنثروبيك بأنه أكثر أمانًا وأقل احتمالًا لإنتاج نتائج ضارة وهجومية بسبب "الذكاء الاصطناعي الدستوري" - وهو نهج تدريبي فريد من نوعه ابتكرته أنثروبيك يهدف إلى تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تلتزم بمجموعة من المبادئ الأخلاقية.
تم إطلاق النموذج الأول في مارس 2023، وتبعته لاحقًا إصدارات محدثة بقدرات محسنة وتقنيات تدريب أكثر تقدمًا وتركيزًا أكبر على السلامة. وفي مارس 2024، أطلقت Anthropic مجموعة إصدارات Claude 3، وهي مجموعة الإصدارات الأكثر تطورًا والأكثر حداثة: Haiku وSonnet وOpus. يتمتع كل منهم بقدراته الفريدة، مع كون Opus هو الأقوى.
يقدم Claude 3 معالجة الصور ومعدلات أقل للهلوسة ونافذة سياق أكبر بكثير. أظهر Claude chatbot، المدعوم حاليًا بواسطة Claude 3، أداءً متفوقًا على ChatGPT في المعايير القياسية. وبصرف النظر عن برنامج الدردشة الآلي، يتوفر Claude أيضًا من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) حيث يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات فوقه.
ما يميز كلود عن المنافسين الآخرين هو ادعاء أنثروبيك بأنه أكثر أمانًا وأقل احتمالًا لإنتاج نتائج ضارة وهجومية بسبب "الذكاء الاصطناعي الدستوري" - وهو نهج تدريبي فريد من نوعه ابتكرته أنثروبيك يهدف إلى تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تلتزم بمجموعة من المبادئ الأخلاقية.
تم إطلاق النموذج الأول في مارس 2023، وتبعته لاحقًا إصدارات محدثة بقدرات محسنة وتقنيات تدريب أكثر تقدمًا وتركيزًا أكبر على السلامة. وفي مارس 2024، أطلقت Anthropic مجموعة إصدارات Claude 3، وهي مجموعة الإصدارات الأكثر تطورًا والأكثر حداثة: Haiku وSonnet وOpus. يتمتع كل منهم بقدراته الفريدة، مع كون Opus هو الأقوى.
يقدم Claude 3 معالجة الصور ومعدلات أقل للهلوسة ونافذة سياق أكبر بكثير. أظهر Claude chatbot، المدعوم حاليًا بواسطة Claude 3، أداءً متفوقًا على ChatGPT في المعايير القياسية. وبصرف النظر عن برنامج الدردشة الآلي، يتوفر Claude أيضًا من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) حيث يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات فوقه.
خصائص كلود (Claude)
- المحادثة: يتمتع كلود بقدرة عالية على المشاركة في المحادثات الطبيعية وفهم سياق المستخدم وتقديم استجابات مدروسة.
- إنشاء المحتوى: يمكن لـ Claude إنشاء محتوى عالي الجودة مصمم خصيصًا للمتطلبات التي يحددها المستخدم.
- الترجمة اللغوية: في يومنا هذا وهذا العصر، يعد التواصل العالمي أمرًا بالغ الأهمية. يتمتع كلود بقدرات متعددة اللغات، مما يسمح بالترجمة بين اللغات المختلفة في الوقت الفعلي وإنشاء محتوى متعدد اللغات.
- المعالجة البصرية: يستطيع كلود تحليل الصور ونسخها، بما في ذلك الصور الفوتوغرافية والملاحظات المكتوبة بخط اليد.
- إنشاء الأكواد: أصبح إنشاء الأكواد ميزة جذابة وميزة تنافسية رئيسية مع كل إصدار جديد لنموذج الذكاء الاصطناعي. يستطيع كلود إنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية، وفهم لغات البرمجة المختلفة، وشرح وظائف التعليمات البرمجية، والمساعدة في تصحيح الأخطاء.
مقارنة Claude مع ChatGPT
نموذج اللغة الكبير
Claude 3 هو أحدث تشكيلة موديلات تم إصدارها في مارس 2024.
GPT-4 هو النموذج الحالي منذ مارس 2023 (وربما قبل).
GPT-4 هو النموذج الحالي منذ مارس 2023 (وربما قبل).
الأداء
في وقت كتابة هذا الموضوع في انكور، كان كلود متفوقًا من حيث الدقة الواقعية ويمكنه الحفاظ على السياق خلال المحادثات الطويلة. أظهر Claude Opus تفوقه على GPT-4 في جميع معايير التقييم لأنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصة من حيث المعرفة وفهم اللغة.
نافذة السياق
تمثل نافذة السياق الحد الأقصى لعدد الرموز المميزة التي يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي معالجتها في إدخال أو إخراج واحد. السياق الأكبر يعني أن LLM يمكنه التعامل مع نص أطول والحفاظ على السياق أثناء معالجة هذا النص.
- يحتوي GPT-4 على 8,192 رمزًا مميزًا، بينما يحتوي الإصدار الأحدث (GPT-4-32k) على 32,768 رمزًا مميزًا.
- تحتوي جميع إصدارات Claude 3 الثلاثة على نافذة سياق مكونة من 200 ألف رمز وهو أكبر بكثير من GPT-4.
الحماية والأمان
- GPT-4: على الرغم من أن السلامة تمثل جانبًا مهمًا في ChatGPT وتم بذل الجهود للتخفيف من المعلومات الخاطئة، إلا أن روبوت الدردشة يميل إلى توليد بعض المخرجات غير الصحيحة. يقوم ChatGPT بحفظ المحادثات مع المستخدم لمزيد من التدريب وتحسين النموذج.
- Claude 3: تم تطوير كلود مع أخذ السلامة في الاعتبار. تؤكد Anthropic على الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي في كل من التدريب وكيفية معالجة Chatbot للمدخلات وإنشاء المخرجات. النموذج يتبع بدقة الذكاء الاصطناعي الدستوري. لا يحتفظ كلود ببيانات المستخدم.
إمكانية الوصول
يتوفر كلا الطرازين Claude 3 وGPT-4 مباشرة من خلال برامج الدردشة الآلية وكذلك من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API). بالإضافة إلى ذلك، يمكن الوصول إليها في منصات أخرى:
GPT-4: استثمرت Microsoft بكثافة في OpenAI لدمج أحدث برامج LLM في منصات Microsoft. اعتبارًا من اليوم، يتوفر GPT-4 عبر Copilot من Microsoft مجانًا.
Claude 3: أبرمت Anthropic شراكة مع شركات مثل Notion وAmazon وDuckDuckGo لدمج Claude 3 في منتجاتها.
GPT-4: استثمرت Microsoft بكثافة في OpenAI لدمج أحدث برامج LLM في منصات Microsoft. اعتبارًا من اليوم، يتوفر GPT-4 عبر Copilot من Microsoft مجانًا.
Claude 3: أبرمت Anthropic شراكة مع شركات مثل Notion وAmazon وDuckDuckGo لدمج Claude 3 في منتجاتها.
كيفية التفاعل مع كلود الذكاء الاصطناعي
إذا كنت معتادًا على ChatGPT (هذا هو الحال الآن على الأرجح)، فيجب أن يكون لديك تجربة مماثلة مع برنامج Claude chatbot. بمجرد إنشاء حساب هنا، سيكون الأمر بسيطًا مثل كتابة استفساراتك.
سنركز في هذا القسم من الموضوع على التفاعل مع نموذج الذكاء الاصطناعي من خلال واجهة برمجة التطبيقات المقدمة باستخدام لغة بايثون لنطلب منه شرح مفهوم الشبكات العصبونية الاصطناعية.
للبدء، قم بالتسجيل هنا، ثم انتقل هنا لإنشاء مفتاح API الأول الخاص بك. تأكد من نسخ مفتاح API وتخزينه في ملف آمن.
فيما يلي مثال لبرنامج نصي بلغة بايثون يرشد كلود إلى شرح مفهوم الشبكات العصبية:
تأكد من استبدال
سنركز في هذا القسم من الموضوع على التفاعل مع نموذج الذكاء الاصطناعي من خلال واجهة برمجة التطبيقات المقدمة باستخدام لغة بايثون لنطلب منه شرح مفهوم الشبكات العصبونية الاصطناعية.
للبدء، قم بالتسجيل هنا، ثم انتقل هنا لإنشاء مفتاح API الأول الخاص بك. تأكد من نسخ مفتاح API وتخزينه في ملف آمن.
فيما يلي مثال لبرنامج نصي بلغة بايثون يرشد كلود إلى شرح مفهوم الشبكات العصبية:
Python:
# import anthropic library
import anthropic
# create a client instance
client = anthropic.Anthropic(
api_key="your_api_key",
)
# create the prompt and call the API
message = client.messages.create(
model="claude-3-opus-20240229",
max_tokens=1000,
temperature=0.0,
system="Respond in short and clear sentences.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Can you explain the concept of neural networks?"
}
]
)
print(message.content)
your_api_key
بمفتاح API الفعلي الذي قمت بإنشائه. والآن دعونا نناقش بسرعة المعلمات المحددة أعلاه:model="claude-3-opus-20240229"
: يحدد النموذج الذي سيتم استخدامه.max_tokens=1000
: يضبط الحد الأقصى لعدد الرموز المميزة التي يمكن أن تحتوي عليها الاستجابة التي تم إنشاؤها.temperature=0.0
: تتحكم درجة الحرارة في مستوى عشوائية الاستجابة المتولدة.0.0
يعني أن الاستجابة ستكون أكثر اتساقًا وأقل تنوعًا.system="Provide short and clear responses."
: يحدد كيفية قيام النظام بإنشاء الاستجابة.messages=[{"role": "user", "content": Can you explain the concept of neural networks?"}]
: يحدد الدور ورسالة الإدخال التي سيتم إنشاء الإخراج بناءً عليها.
فيما يلي نموذج للاستجابة بتنسيق JSON:
Python:
{
"id": "msg_01H4xwvAZnb6XTz8cHPoerBS",
"type": "message",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Neural networks are a type of machine learning algorithm inspired by the structure and function of the human brain. They consist of interconnected nodes, or \"neurons,\" organized in layers. Each neuron receives input, processes it, and passes the output to neurons in the next layer. Through training on large datasets, neural networks learn to recognize patterns and make predictions or decisions.\n\nKey points about neural networks:\n\n1. Structure: Input layer, hidden layer(s), and output layer of neurons\n2. Weights and biases: Each connection has a weight that determines the importance of the input\n3. Activation functions: Determine the output of a neuron based on its input\n4. Training: Networks learn by adjusting weights through backpropagation and optimization algorithms\n5. Applications: Used for tasks like image recognition, natural language processing, and prediction\n\nNeural networks excel at learning complex, non-linear relationships in data and have revolutionized fields like computer vision and speech recognition. However, they require large amounts of training data and computational resources."
}
],
"model": "claude-3-opus-20240229",
"stop_reason": "end_turn",
"stop_sequence": null,
"usage": {
"input_tokens": 23,
"output_tokens": 219
}
}
في الختام
يمثل كلود قفزة كبيرة في عالم الذكاء الاصطناعي يتفوق على مختلف المنافسين في السوق. يوفر كلود رؤية فريدة ومجموعة من المعايير المتعلقة بالسلامة والأمن، ويقدم مجموعة متنوعة من التطبيقات، بدءًا من إنشاء المحتوى وحتى إنشاء التعليمات البرمجية.