الرئيسية » المدونة » بدائل ChatGPT المجانية 2024 (جرب روبوتات الدردشة المجانية المدعومة بالذكاء الاصطناعي)

دليل المدونات التسويق

بدائل ChatGPT المجانية لعام 2024 (جرب روبوتات الدردشة المجانية المدعومة بالذكاء الاصطناعي)

غوراف سينغ باريهار 2 يناير 2024

هل تبحث عن بدائل لـ ChatGPT؟

اكتشف أفضل الأنظمة الأساسية المدعومة بالذكاء الاصطناعي للبرمجة ومعالجة اللغات الطبيعية والكتابة، بما في ذلك الخيارات مفتوحة المصدر وبدائل Google والأدوات المجانية عبر الإنترنت. استكشف إيجابيات وسلبيات كل منصة وابحث عن الأنسب لاحتياجاتك

ChatGPT هو نموذج لغة كبير تم تطويره بواسطة OpenAI ويستخدم الذكاء الاصطناعي لمحاكاة المحادثات الشبيهة بالإنسان.

دعنا نستكشف هذه المقالة ونحصل على أفضل Chatbot AI الذي يمكنه الإجابة على أسئلتك بسهولة وبشكل صحيح من بين أفضل 28 بديلاً مدرجًا في ChatGPT.

يمكننا أن نقول إنه Open Ai رائع، ولكن لديه أيضًا بعض القدرات، ولا يستخدمه سوى عدد محدود من الأشخاص في كل مرة.

ولهذا السبب توصلنا إلى بعض أفضل أدوات وبرامج الذكاء الاصطناعي التي تعمل بنفس طريقة ChatGPT.

لذلك، يمكنك اختيار الخيار الأفضل بالنسبة لك.

ChatGPT هو نموذج لغة تم تطويره بواسطة OpenAI يمكنه إنشاء استجابات شبيهة بالاستجابة البشرية لمجموعة واسعة من المطالبات والأسئلة وموضوعات المحادثة.

من المهم جدًا معرفة ما هو ChapGPT فعليًا لأن الكثير منكم يعتقد أن ChatGPT هو مجرد Chatbot يمكنه تزويدك بالإجابة على كل أسئلتك، ولكن هذه مجرد ميزة لـ ChatGPT، لذا دعني أشرح الأمر بمزيد من التفصيل.

لقد تم تدريبه على مجموعة كبيرة من البيانات النصية من الإنترنت ويمكنه تقديم إجابات للأسئلة وكتابة المقالات وتلخيص المقالات وحتى إنشاء الكتابة الإبداعية. تم تصميم ChatGPT لتقليد استخدام اللغة البشرية ويمكنه التكيف مع أنماط ونغمات الكتابة المختلفة.

قامت أدوات مثل ChatGPT بإزالة أدوات Article Spinner بالكامل من السوق. نظرًا لأن أدوات إنشاء محتوى الذكاء الاصطناعي تنشئ محتوى جديدًا، فقد تم تحسين ذلك أيضًا.

لا توجد طريقة للقول بأن ChatGPT ليس أفضل من Ai Chatbot، ولكن لا تزال هناك بعض النقاط التي نريد أن نعتبر أن ChatGPT بحاجة إلى تحسينها.

نحن هنا نشارك بعض القيود على ChatGPT:

• طول إخراج محدود: بالمقارنة مع بعض مولدات المحتوى الأخرى، يتمتع ChatGPT بحد أقصى لطول إخراج قصير نسبيًا، مما قد يحد من فائدته لتطبيقات معينة.
• تحكم أقل في المخرجات: يتم إنشاء مخرجات ChatGPT بشكل مستقل، مما يعني أن المستخدمين لديهم تحكم أقل في المحتوى المحدد الذي ينشئه مقارنة بمولدات المحتوى الأخرى التي تسمح بمزيد من مدخلات المستخدم.
• استخدام أعلى للموارد: يتطلب ChatGPT الكثير من الموارد الحسابية لإنشاء المحتوى، مما قد يجعله أكثر تكلفة ويستغرق وقتًا طويلاً في الاستخدام مقارنة ببعض مولدات المحتوى الأخرى.
• خيارات تخصيص أقل: بالمقارنة مع بعض مولدات المحتوى الأخرى، يقدم ChatGPT خيارات أقل للتخصيص، مثل التنسيق أو التصميم.
• إنشاء محدود للصور أو الفيديو: يعتمد الإخراج الأساسي لـ ChatGPT على النص، مما يعني أنه قد لا يكون مفيدًا لإنشاء محتوى مرئي مثل الصور أو مقاطع الفيديو مقارنة بمولدات المحتوى الأخرى.
• معرفة محدودة بالمجال: إن مخرجات ChatGPT محدودة بالبيانات التي تم تدريبها عليها، مما قد يجعلها أقل فائدة لإنشاء محتوى حول موضوعات متخصصة أو متخصصة مقارنة بمولدات المحتوى الأخرى المصممة خصيصًا لتلك المجالات.
• إمكانية الإنتاج المتكرر: نظرًا لأن ChatGPT ينشئ مخرجات بناءً على الأنماط الموجودة في بيانات التدريب الخاصة به، فقد يكون أكثر عرضة لإنشاء محتوى متكرر من بعض مولدات المحتوى الأخرى.
• قدرة محدودة على التعلم من مدخلات المستخدم: إن قدرة ChatGPT على التعلم من مدخلات المستخدم وتحسين مخرجاته بمرور الوقت محدودة مقارنة ببعض مولدات المحتوى الأخرى التي تستخدم التعلم الآلي أو التقنيات المتقدمة الأخرى.
• أقل ملاءمة للمحتوى الطويل: الحد الأقصى لطول الإخراج القصير لـ ChatGPT قد يجعله أقل ملاءمة لإنشاء محتوى أطول مثل المقالات أو التقارير مقارنة بمولدات المحتوى الأخرى التي تسمح بإخراج أطول.
• قدرة محدودة على إنشاء محتوى منظم: تعتمد مخرجات ChatGPT بشكل أساسي على النص، مما يعني أنها قد تكون أقل فائدة لإنشاء محتوى منظم مثل النماذج أو القوالب مقارنة بمولدات المحتوى الأخرى المصممة خصيصًا لحالات الاستخدام تلك.

لذا، إذا أخذنا هذه السلبيات في الاعتبار، فيجب علينا التحقق من بدائل ChatGPT هنا ومعظمها مجاني.

هناك العديد من نماذج اللغات الأخرى وتطبيقات chatbot المشابهة لـ ChatGPT، بما في ذلك GPT-2 وGPT-3، والتي تم تطويرها أيضًا بواسطة OpenAI.

وتشمل التطبيقات المشابهة الأخرى IBM Watson، وGoogle AI، وAmazon Lex. تم تصميم جميع هذه التطبيقات لتوليد استجابات باللغة الطبيعية وتقديم المساعدة في مجموعة واسعة من المهام، بدءًا من الرد على استفسارات خدمة العملاء وحتى إنشاء محتوى للحملات التسويقية.

IBM Watson عبارة عن مجموعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي والحوسبة المعرفية التي تتضمن التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية وقدرات تحليل البيانات.

بعض ميزاته تشمل:

1. فهم اللغة: يستطيع واتسون فهم اللغة البشرية وتحليلها، بما في ذلك التعابير واللغة العامية.
2. تحويل الكلام إلى نص: يستطيع Watson تحويل الكلام إلى نص في الوقت الفعلي.
3. تحويل النص إلى كلام: يستطيع Watson تحويل النص إلى كلام يبدو طبيعيًا.
4. التعرف البصري: يستطيع Watson تحليل الصور ومقاطع الفيديو للتعرف على الأشياء والوجوه والمشاهد.
5. رؤى الشخصية: يستطيع Watson تحليل النص لفهم سمات شخصية الفرد واحتياجاته وقيمه.
6. الاكتشاف: يستطيع Watson تحليل البيانات غير المنظمة، مثل المستندات وصفحات الويب، لاستخراج الرؤى والاتجاهات.
7. المساعد: يستطيع Watson توفير دعم مخصص للعملاء والإجابة على الأسئلة المتداولة.
8. Knowledge Studio: يستطيع Watson تدريب نماذج مخصصة للتعلم الآلي ونشرها لحل مشكلات عمل محددة.

بشكل عام، يعد IBM Watson أداة قوية ومتعددة الاستخدامات يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل وخدمة العملاء. ولهذا السبب ذكرنا شركة IBM في قائمة أفضل بدائل ChatGPT.

Bard AI عبارة عن منصة لتوليد اللغات الطبيعية تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتقدمة لإنشاء محتوى مكتوب يشبه الإنسان على نطاق واسع.

بعض ميزاته تشمل:

1. أتمتة المحتوى: يمكن لـ Bard AI إنشاء محتوى مكتوب عالي الجودة، مثل أوصاف المنتج ومنشورات المدونات ومنشورات الوسائط الاجتماعية، دون تدخل بشري.
2. دعم متعدد اللغات: يمكن لـ Bard AI إنشاء محتوى بلغات متعددة، بما في ذلك الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية.
3. تحسين محركات البحث: يمكن لـ Bard AI تحسين المحتوى الذي تم إنشاؤه لمحركات البحث لتحسين ظهوره وتصنيفه.
4. النغمة والأسلوب: يمكن لـ Bard AI إنشاء محتوى يتوافق مع نغمة وأسلوب معين، مثل المحتوى الإعلامي أو المقنع أو الترفيهي.
5. التخصيص: يمكن تدريب Bard AI على مجموعات بيانات محددة وتخصيصها لإنشاء محتوى يلبي احتياجات وأهداف العمل المحددة.

بشكل عام، يعد Bard AI أداة قوية للشركات ومنشئي المحتوى الذين يتطلعون إلى إنشاء محتوى مكتوب عالي الجودة على نطاق واسع. يمكنه توفير الوقت والموارد مع تحسين الجودة الشاملة واتساق المحتوى.

ChatGPT مقابل Google Bard

يعد ChatGPT وGoogle Bard نموذجين شائعين للغة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية. ChatGPT هو نموذج للأغراض العامة يولد استجابات مناسبة للسياق لمجموعة واسعة من المدخلات، باستخدام التعلم غير الخاضع للإشراف.

ومع ذلك، فإن معرفتها وقابليتها للتفسير المحدودة في مجال معين قد تجعلها أقل فعالية بالنسبة للصناعات أو المجالات المتخصصة. في المقابل، يعد Google Bard Ai نموذجًا أكثر تخصصًا مصممًا لفهم سياقات محددة وإنشاء محتوى خاص بمجالات معينة، باستخدام التعلم الخاضع للإشراف.

لكن بيانات التدريب الخاصة به تقتصر على مجال معين، مما قد يحد من تعدد استخداماته في مجالات أخرى. في النهاية، يعتمد اختيار النموذج على الاحتياجات المحددة للتطبيق ونوع المحتوى الذي يجب إنشاؤه.

Amazon Lex عبارة عن ذكاء اصطناعي آخر مثل ChatGPT، وهي خدمة تمكن المطورين من إنشاء واجهات محادثة، أو روبوتات دردشة، باستخدام الصوت والنص. ويستخدم فهم اللغة الطبيعية والتعرف التلقائي على الكلام لتمكين نطاق واسع من التفاعلات بين المستخدمين والتطبيقات.

بعض ميزاته تشمل:

1. التعرف التلقائي على الكلام: يستطيع Amazon Lex تحويل الكلام إلى نص، مما يمكّن المستخدمين من التفاعل مع روبوت الدردشة باستخدام الصوت.
2. فهم اللغة الطبيعية: يستطيع Amazon Lex فهم غرض وسياق إدخال المستخدم، مما يمكنه من تقديم الاستجابات المناسبة.
3. المحادثات متعددة المنعطفات: يمكن لـ Amazon Lex الحفاظ على السياق عبر المنعطفات المتعددة للمحادثة، مما يمكّنها من تقديم استجابات أكثر دقة وتخصيصًا.
4. التكامل مع خدمات AWS الأخرى: يمكن دمج Amazon Lex مع خدمات AWS الأخرى، مثل Amazon S3 وLambda وDynamoDB، لتمكين تفاعلات أكثر تعقيدًا.
5. دعم الأنظمة الأساسية المتعددة: يمكن نشر Amazon Lex على مجموعة متنوعة من الأنظمة الأساسية، بما في ذلك تطبيقات الويب والهاتف المحمول والمراسلة.
6. التخصيص: يمكن تخصيص Amazon Lex باستخدام القوالب والأدوات المعدة مسبقًا، أو من خلال إنشاء تدفقات محادثة مخصصة.

بشكل عام، تعد Amazon Lex أداة قوية لإنشاء واجهات محادثة يمكنها تحسين تجربة المستخدم للتطبيقات والخدمات. ويمكن استخدامه في مجموعة متنوعة من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل وخدمة العملاء.

RoBERTa (نهج التدريب المسبق المُحسَّن بقوة لـ BERT) هو نموذج لغة تم تطويره بواسطة Facebook AI Research (FAIR) استنادًا إلى بنية BERT. تم تدريبه على كمية هائلة من البيانات النصية لتحسين قدرته على فهم وإنشاء نص باللغة الطبيعية. بعض ميزاته تشمل:

1. مجموعة بيانات التدريب الكبيرة: تم تدريب RoBERTa على مجموعة بيانات ضخمة من مصادر النصوص المتنوعة، بما في ذلك الكتب وصفحات الويب وWikipedia، لتحسين قدرتها على فهم وإنشاء نصوص باللغة الطبيعية.
2. تقنيات أفضل للتدريب المسبق: تستخدم RoBERTa تقنيات التدريب المسبق المتقدمة مثل الإخفاء الديناميكي وأحجام الدُفعات الأكبر لتحسين أداء النموذج.
3. الأداء العالي: حققت RoBERTa أحدث النتائج في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك تحليل المشاعر والتعرف على الكيانات المسماة والإجابة على الأسئلة.
4. نقل التعلم: يمكن ضبط RoBERTa بشكل دقيق على مجموعات بيانات أصغر لمهام معالجة محددة للغة الطبيعية، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات وفعالة لمجموعة واسعة من التطبيقات.
5. مفتوح المصدر: RoBERTa مفتوح المصدر ومتاح لمجتمع البحث، مما يسمح بمواصلة تطوير وتحسين تقنيات معالجة اللغة الطبيعية.

بشكل عام، يعد RoBERTa نموذجًا لغويًا قويًا ومتعدد الاستخدامات وقد أدى إلى تقدم كبير في أحدث ما توصلت إليه معالجة اللغة الطبيعية. وقد مكنتها مجموعة بيانات التدريب الكبيرة وتقنيات التدريب المسبق المتقدمة من تحقيق أحدث النتائج في مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية.

Meena عبارة عن روبوت محادثة متطور مفتوح المجال تم تطويره بواسطة Google باستخدام شبكات عصبية متقدمة وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية. إنه أفضل بديل آخر لـ ChatGPT لمحاولة الحصول على إجابات.

لقد تم تصميمه ليكون أكثر تحادثًا وجاذبية من برامج الدردشة السابقة، وذلك بهدف خلق تجربة أكثر شبهاً بالإنسان.

بعض ميزاته تشمل:

1. مجموعة بيانات التدريب الكبيرة: تم تدريب مينا على مجموعة بيانات كبيرة ومتنوعة من المحادثات الواقعية لتحسين قدرتها على الفهم والاستجابة لمجموعة واسعة من المواضيع.
2. المحادثات متعددة المنعطفات: تستطيع Meena الحفاظ على السياق عبر المنعطفات المتعددة للمحادثة، مما يسمح بتفاعلات أكثر طبيعية وجاذبية.
3. التعاطف والشخصية: تم تصميم مينا لتكون لها شخصية أكثر شبهاً بالإنسان والقدرة على إظهار التعاطف والعاطفة، مما يجعل التفاعلات أكثر ارتباطًا وجاذبية.
4. المجال المفتوح: Meena قادر على الرد على مجموعة واسعة من المواضيع والأسئلة، مما يجعله برنامج دردشة متعدد الاستخدامات لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام.
5. مقاييس التقييم: تم تقييم Meena باستخدام مقاييس جديدة تقيس بشكل أفضل قدرتها على المشاركة في محادثات عالية الجودة، بما في ذلك متوسط ​​الحساسية والخصوصية (SSA) واحتمالية جيل معانقة الوجه (GL) التي تم تقديمها مؤخرًا.

بشكل عام، تمثل Meena تقدمًا كبيرًا في تكنولوجيا chatbot، مع التركيز على إنشاء تفاعلات أكثر جاذبية وتفاعلية تشبه التفاعلات البشرية. يعمل هذا بشكل مشابه لـ ChatGPT.

XLNet هو نموذج لغة تم تطويره بواسطة باحثي الذكاء الاصطناعي في Google والذي يستخدم أسلوب التدريب المسبق المعمم للانحدار الذاتي لتحسين قدرته على فهم وإنشاء نص باللغة الطبيعية.

وقد تم تصميمه للتغلب على القيود المفروضة على نماذج اللغة الأخرى، مثل بيرت، باستخدام نهج التدريب القائم على التقليب. بعض ميزاته تشمل:

1. التدريب المسبق على الانحدار الذاتي المعمم: يستخدم XLNet أسلوب التدريب المسبق على الانحدار الذاتي المعمم الذي يصمم جميع التباديل الممكنة لتسلسل الإدخال، مما يحسن قدرته على التعامل مع الهياكل اللغوية المعقدة.
2. سياق أكبر: XLNet قادر على تصميم سياقات أطول من نماذج اللغة السابقة، مما يمكنه من فهم وإنشاء نص باللغة الطبيعية بشكل أفضل.
3. تحسين الأداء: حققت XLNet أحدث النتائج في مجموعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك الإجابة على الأسئلة، وتحليل المشاعر، وتصنيف النص.
4. نقل التعلم: يمكن ضبط XLNet على مجموعات بيانات أصغر لمهام معالجة لغة طبيعية محددة، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات وفعالة لمجموعة واسعة من التطبيقات.
5. مفتوح المصدر: XLNet مفتوح المصدر ومتاح لمجتمع البحث، مما يسمح بمزيد من التطوير والتحسين لتقنيات معالجة اللغة الطبيعية.

بشكل عام، يمثل XLNet تقدمًا كبيرًا في تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية، مع التركيز على التغلب على قيود النماذج السابقة وتحسين الأداء في مجموعة واسعة من المهام.

إن أسلوب التدريب المسبق للانحدار الذاتي المعمم وقدرته على تصميم سياقات أطول يمكّنه من فهم وإنشاء نص باللغة الطبيعية بشكل أفضل، مما يجعله أداة قوية لمجموعة متنوعة من التطبيقات. ولهذا السبب ذكرنا XLNet في قائمة أفضل بدائل ChatGPT.

ChatSonic عبارة عن منصة لبناء روبوتات الدردشة تم تطويرها بواسطة Writesonic، وهي شركة متخصصة في أدوات الكتابة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. يستخدم تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتمكين المستخدمين من إنشاء روبوتات الدردشة لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام دون الحاجة إلى أي خبرة في البرمجة.

يعد ChatSonic الخاص بـ WriteSonic بديلاً شائعًا جدًا لـ ChatGPT ، ويعتبر ChatSonic الخاص به أكثر تقدمًا مقارنةً بـ WriteSonic الخاص بـ Open AI.

بعض ميزاته تشمل:

1. واجهة سهلة الاستخدام: يتمتع ChatSonic بواجهة سهلة الاستخدام تمكن المستخدمين من إنشاء روبوتات الدردشة بسهولة وسرعة.
2. قوالب قابلة للتخصيص: يوفر ChatSonic قوالب chatbot قابلة للتخصيص لمجموعة من حالات الاستخدام، بما في ذلك دعم العملاء وتوليد العملاء المحتملين والمبيعات.
3. مدعوم بالذكاء الاصطناعي: يستخدم ChatSonic تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتمكين روبوتات الدردشة من فهم استفسارات المستخدم والرد عليها بطريقة طبيعية ومحادثة.
4. دعم متعدد القنوات: يمكن نشر روبوتات الدردشة ChatSonic على مجموعة من القنوات، بما في ذلك مواقع الويب ومنصات الوسائط الاجتماعية وتطبيقات المراسلة.
5. التحليلات والرؤى: يوفر ChatSonic تحليلات ورؤى حول أداء chatbot، بما في ذلك مقاييس مثل معدلات المشاركة ورضا المستخدم.

بشكل عام، تعد ChatSonic منصة قوية وسهلة الاستخدام لبناء روبوتات الدردشة والتي تستفيد من قوة الذكاء الاصطناعي لإنشاء تجارب روبوتات محادثة وجذابة.

إن قوالبه القابلة للتخصيص والدعم متعدد القنوات تجعله أداة متعددة الاستخدامات لمجموعة من حالات الاستخدام، في حين توفر التحليلات والرؤى الخاصة به معلومات قيمة لتحسين أداء chatbot.

DialoGPT (محول الحوار التوليدي المُدرب مسبقًا) هو نموذج لغة توليدي واسع النطاق تم تطويره بواسطة Microsoft Research Asia.

وهو يعتمد على بنية GPT وقد تم تدريبه مسبقًا على كمية هائلة من بيانات المحادثة لتحسين قدرته على توليد استجابات شبيهة بالاستجابات البشرية في محادثات اللغة الطبيعية.

بعض ميزاته تشمل:

1. فهم المحادثة: تم تصميم DialoGPT لفهم اللغة الطبيعية وتوليدها في سياق المحادثة، مما يجعلها مناسبة تمامًا لبناء برامج الدردشة الآلية أو أنظمة الحوار.
2. تدريب واسع النطاق: تم تدريب DialoGPT مسبقًا على مجموعة بيانات ضخمة من بيانات المحادثة، مما مكنها من فهم مجموعة واسعة من أنماط المحادثة وإنشاء استجابات ذات صلة بالسياق.
3. الأداء العالي: حقق DialoGPT أحدث النتائج في العديد من معايير معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك تحدي ذكاء المحادثة.
4. نقل التعلم: يمكن ضبط DialoGPT على مجموعات بيانات أصغر لمهام حوار محددة، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات وفعالة لبناء أنظمة الحوار وروبوتات الدردشة.
5. مفتوح المصدر: DialoGPT مفتوح المصدر ومتاح لمجتمع البحث، مما يسمح بمزيد من التطوير والتحسين لتقنيات معالجة اللغة الطبيعية.

بشكل عام، يعد DialoGPT نموذجًا لغويًا قويًا ومتعدد الاستخدامات أدى إلى تقدم كبير في أحدث ما توصلت إليه معالجة اللغة الطبيعية لأنظمة الحوار وروبوتات الدردشة.

إن تدريبه وفهمه للمحادثة على نطاق واسع يجعله مناسبًا تمامًا لبناء روبوتات الدردشة ، بينما تمكنه قدرات التعلم المنقولة من التكيف مع مجموعة واسعة من مهام الحوار.

CoPilot هي أداة لإكمال التعليمات البرمجية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تم تطويرها بواسطة OpenAI. إنه مصمم لمساعدة مطوري البرامج في كتابة التعليمات البرمجية بسرعة وكفاءة أكبر من خلال اقتراح مقتطفات التعليمات البرمجية والوظائف وبنيات البرمجة الأخرى بناءً على سياق التعليمات البرمجية التي تتم كتابتها.

بعض ميزاته تشمل:

1. اقتراحات التعليمات البرمجية السياقية: يستخدم برنامج CoPilot التعلم الآلي لتحليل سياق التعليمات البرمجية التي تتم كتابتها واقتراح مقتطفات التعليمات البرمجية والوظائف وبنيات البرمجة الأخرى ذات الصلة.
2. الإدخال متعدد الوسائط: يدعم برنامج CoPilot مجموعة متنوعة من أوضاع الإدخال، بما في ذلك استعلامات اللغة الطبيعية ومقتطفات التعليمات البرمجية، مما يسمح للمطورين بالتفاعل معه بالطريقة التي تبدو أكثر طبيعية بالنسبة لهم.
3. إنشاء التعليمات البرمجية: يمكن لبرنامج CoPilot إنشاء ملفات تعليمات برمجية كاملة من وصف اللغة الطبيعية للوظيفة المطلوبة، مما يسمح للمطورين بإنشاء تعليمات برمجية جديدة بسرعة بناءً على الأوصاف عالية المستوى.
4. التخصيص: يستطيع برنامج CoPilot التعلم من أنماط التعليمات البرمجية وتفضيلات المطورين الفرديين، مما يوفر اقتراحات تعليمات برمجية أكثر تخصيصًا وذات صلة بمرور الوقت.
5. التكامل مع بيئات التطوير المتكاملة الشائعة: يتكامل برنامج CoPilot مع بيئات التطوير المتكاملة الشائعة (IDEs) مثل Visual Studio Code، مما يسمح للمطورين باستخدامه بسلاسة كجزء من سير عمل الترميز العادي الخاص بهم.

بشكل عام، يعد برنامج CoPilot أداة قوية لمطوري البرامج التي يمكنها تحسين إنتاجيتهم وكفاءتهم بشكل كبير من خلال تقديم اقتراحات تعليمات برمجية ذكية وذات صلة بالسياق.

إن قدرتها على التعلم من أنماط وتفضيلات المطورين الفردية تجعلها أداة ذات قيمة خاصة للمطورين الذين يعملون في مشاريع برمجية معقدة أو واسعة النطاق. ولهذا السبب ذكرنا برنامج COPilot في قائمة أفضل بدائل ChatGPT.

Tabnine هي أداة لإكمال التعليمات البرمجية مدعومة بالذكاء الاصطناعي وتستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتقديم اقتراحات التعليمات البرمجية الذكية لمطوري البرامج. تتضمن بعض ميزاته الرئيسية ما يلي:

1. اقتراحات التعليمات البرمجية السياقية: يستخدم Tabnine التعلم الآلي لتحليل سياق التعليمات البرمجية التي تتم كتابتها واقتراح مقتطفات التعليمات البرمجية والوظائف وبنيات البرمجة الأخرى ذات الصلة.
2. الإدخال متعدد الوسائط: يدعم Tabnine مجموعة متنوعة من أوضاع الإدخال، بما في ذلك استعلامات اللغة الطبيعية ومقتطفات التعليمات البرمجية، مما يسمح للمطورين بالتفاعل معها بالطريقة التي تبدو طبيعية بالنسبة لهم.
3. دعم عبر الأنظمة الأساسية: يدعم Tabnine مجموعة واسعة من لغات البرمجة ويتكامل مع العديد من بيئات التطوير المتكاملة الشائعة (IDEs)، بما في ذلك Visual Studio Code وJetBrains وSublime Text.
4. التخصيص: يمكن لـ Tabnine التعلم من أنماط الأكواد وتفضيلات المطورين الفرديين، مما يوفر اقتراحات أكواد أكثر تخصيصًا وذات صلة بمرور الوقت.
5. إنشاء الأكواد البرمجية: يمكن لـ Tabnine إنشاء ملفات أكواد برمجية كاملة من وصف اللغة الطبيعية للوظيفة المطلوبة، مما يسمح للمطورين بإنشاء أكواد برمجية جديدة بسرعة بناءً على الأوصاف عالية المستوى.
6. سريع وخفيف الوزن: تم تصميم Tabnine ليكون سريعًا وخفيف الوزن، مع مساحة صغيرة للذاكرة واستخدام منخفض لوحدة المعالجة المركزية.

بشكل عام، تعد Tabnine أداة قوية يمكنها تحسين إنتاجية وكفاءة مطوري البرامج بشكل كبير من خلال تقديم اقتراحات أكواد ذكية وذات صلة بالسياق.

إن قدرتها على التعلم من أنماط وتفضيلات المطورين الفردية، بالإضافة إلى دعمها لمجموعة واسعة من لغات البرمجة والأنظمة الأساسية، تجعلها أداة قيمة للمطورين من جميع الأنواع.

Elsa Speaks هو مساعد صوتي لتحويل النص إلى كلام (TTS) مدعوم بالذكاء الاصطناعي تم تطويره بواسطة فريق Google لتقنيات الكلام. وهو مصمم لتحويل النص المكتوب إلى كلام طبيعي الصوت بمجموعة متنوعة من اللغات والأصوات.

تتضمن بعض ميزاته الرئيسية ما يلي:

1. دعم متعدد اللغات: تدعم Elsa Speaks مجموعة واسعة من اللغات، بما في ذلك الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية والإيطالية واليابانية وغيرها الكثير.
2. أصوات متعددة: تقدم Elsa Speaks أصواتًا متعددة لكل لغة، مما يمنح المستخدمين القدرة على اختيار الصوت الذي يناسب احتياجاتهم.
3. صوت عالي الجودة: تستخدم Elsa Speaks خوارزميات تركيب الكلام المتقدمة لإنتاج صوت طبيعي عالي الجودة.
4. خيارات التخصيص: تتيح Elsa Speaks للمستخدمين تخصيص سرعة الكلام المركب ودرجته ومستوى صوته، بالإضافة إلى إضافة فترات توقف مؤقتة وتأثيرات أخرى لإنشاء صوت أكثر طبيعية.
5. التكامل البسيط: يمكن دمج Elsa Speaks بسهولة في مجموعة واسعة من التطبيقات والأجهزة، بما في ذلك برامج الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين والتقنيات الأخرى التي تدعم الصوت.

بشكل عام، تعد Elsa Speaks أداة تحويل النص إلى كلام (TTS) القوية التي يمكنها تحسين تجربة المستخدم بشكل كبير للتطبيقات والأجهزة التي تعتمد على الكلام المركب.

إن دعمها لمجموعة واسعة من اللغات والأصوات، إلى جانب خيارات الصوت والتخصيص عالية الجودة، يجعلها أداة قيمة للمطورين والمستخدمين على حدٍ سواء.

DeepL هي خدمة ترجمة لغة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تستخدم خوارزميات الترجمة الآلية العصبية لتوفير ترجمات عالية الجودة بمجموعة متنوعة من اللغات. تتضمن بعض ميزاته الرئيسية ما يلي:

1. ترجمات عالية الجودة: تستخدم DeepL خوارزميات الترجمة الآلية العصبية المتقدمة لإنتاج ترجمات عالية الجودة غالبًا ما تكون أكثر دقة من خدمات الترجمة الآلية الأخرى.
2. دعم واسع النطاق للغات: يدعم DeepL مجموعة واسعة من اللغات، بما في ذلك الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية والإيطالية والهولندية والبولندية والروسية وغيرها الكثير.
3. جودة ترجمة قابلة للتخصيص: يتيح DeepL للمستخدمين تخصيص جودة الترجمة بناءً على احتياجاتهم، مع خيارات تتراوح من الترجمة السريعة والخشنة إلى الترجمة البطيئة والدقيقة.
4. التكامل مع الأدوات الأخرى: يمكن دمج DeepL بسهولة مع الأدوات والأنظمة الأساسية الأخرى، بما في ذلك متصفحات الويب وMicrosoft Office وأنظمة إدارة المحتوى الشائعة مثل WordPress.
5. واجهة سهلة الاستخدام: تم تصميم واجهة مستخدم DeepL لتكون بسيطة وبديهية، مع واجهة نظيفة وسهلة الاستخدام تسهل على المستخدمين ترجمة النص بسرعة وكفاءة.

بشكل عام، تعد DeepL أداة قوية لترجمة اللغات يمكنها تحسين دقة وكفاءة الترجمات بشكل كبير للمستخدمين والشركات.

إن دعمه لمجموعة واسعة من اللغات وجودة الترجمة القابلة للتخصيص والتكامل السهل مع الأدوات الأخرى يجعله أداة قيمة لأي شخص يحتاج إلى ترجمة النص بشكل منتظم.

Dialogflow عبارة عن نظام أساسي لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP) تم تطويره بواسطة Google. فهو يسمح للمطورين ببناء واجهات محادثة لمجموعة متنوعة من التطبيقات مثل روبوتات الدردشة والمساعدين الصوتيين وروبوتات خدمة العملاء.

تشمل ميزات Dialogflow ما يلي:

1. فهم اللغة الطبيعية: يستخدم Dialogflow خوارزميات التعلم الآلي لتحليل مدخلات المستخدم وفهم القصد من وراء ذلك.
2. دعم الأنظمة الأساسية المتعددة: يتيح Dialogflow للمطورين إنشاء روبوتات الدردشة والمساعدين الصوتيين لمجموعة متنوعة من الأنظمة الأساسية بما في ذلك Google Assistant وAmazon Alexa وFacebook Messenger والمزيد.
3. التكامل مع خدمات Google الأخرى: يمكن دمج Dialogflow مع خدمات Google الأخرى مثل Google Cloud Speech-to-Text، وGoogle Cloud Text-to-Speech، وGoogle Analytics.
4. استجابات قابلة للتخصيص: يوفر Dialogflow للمطورين القدرة على تخصيص استجابات برامج الدردشة الآلية والمساعدين الصوتيين وروبوتات خدمة العملاء الخاصة بهم بناءً على نية المستخدم.
5. إدارة المستخدم : يسمح Dialogflow للمطورين بإدارة مستخدميهم وتفاعلاتهم مع chatbot أو المساعد الصوتي.
6. القوالب المعدة مسبقًا: يوفر Dialogflow للمطورين قوالب مصممة مسبقًا لحالات الاستخدام الشائعة، مما يسهل إنشاء روبوتات الدردشة والمساعدين الصوتيين.
7. التحليلات: يوفر Dialogflow للمطورين تحليلات لمساعدتهم على فهم كيفية استخدام برنامج الدردشة الآلي أو المساعد الصوتي الخاص بهم وتحديد مجالات التحسين.

بشكل عام، تعد Dialogflow منصة قوية توفر للمطورين الأدوات التي يحتاجونها لبناء واجهات محادثة متطورة لمجموعة متنوعة من التطبيقات. وهذا هو السبب الذي يجعلنا نفكر في Dialogflow في قائمة أفضل بدائل ChatGPT.

ELMo، الذي يرمز إلى Embeddings from Language Models، هو نموذج عميق لتمثيل الكلمات في سياق سياقي تم تطويره بواسطة معهد Allen للذكاء الاصطناعي (AI2) كجزء من مشروع AllenNLP (معالجة اللغات الطبيعية).

إنه أسلوب قائم على الشبكة العصبية لإنشاء تضمينات للكلمات، وهي عبارة عن تمثيلات متجهة ذات حجم ثابت للكلمات.

ما يميز ELMo عن تقنيات تضمين الكلمات التقليدية مثل Word2Vec وGloVe هو أنه يولد تمثيلات ديناميكية تعتمد على السياق للكلمات، بدلاً من تمثيلات ثابتة.

يأخذ ELMo في الاعتبار الجملة بأكملها والسياق المحيط بها لإنشاء تضمين الكلمة، مما يسمح له بالتقاط الفروق الدقيقة في المعنى التي تعتمد على السياق.

بعض الميزات الرئيسية لبرنامج ELMo هي:

• تمثيلات سياقية عميقة: تأخذ تضمينات الكلمات التي تم إنشاؤها بواسطة ELMo في الاعتبار الجملة بأكملها والسياق المحيط بها، مما يسمح لها بالتقاط المعنى الذي يعتمد على السياق.
• تمثيلات كلمات عالية الجودة: لقد ثبت أن تضمينات كلمات ELMo تتفوق على التقنيات الحديثة الأخرى في مختلف مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك تحليل المشاعر، وتصنيف النص، والتعرف على الكيانات المسماة.
• النماذج المدربة مسبقًا متاحة: تم تدريب نماذج ELMo مسبقًا على مجموعة كبيرة من النصوص وهي متاحة للجمهور للتنزيل، مما يسمح للباحثين والمطورين باستخدامها في مشاريعهم الخاصة.
• التكامل مع أدوات البرمجة اللغوية العصبية الأخرى: يمكن استخدام تضمينات ELMo كمدخلات لنماذج البرمجة اللغوية العصبية الأخرى، مثل الترجمة الآلية العصبية وأنظمة الإجابة على الأسئلة، لتحسين أدائها.

تعد ELMo أداة قوية لمعالجة اللغة الطبيعية وقد وجدت تطبيقات في مجالات مختلفة، مثل تحليل المشاعر وتصنيف النصوص وترجمة اللغة.

SpaCy هي مكتبة مفتوحة المصدر لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP) مكتوبة بلغة بايثون. وقد تم تصميمه ليكون فعالاً وسهل الاستخدام وقابلاً للتطوير.

تتضمن بعض الميزات الرئيسية لـ SpaCy ما يلي:

1. التحليل اللغوي: يوفر SpaCy مجموعة من التعليقات التوضيحية اللغوية، مثل الترميز، والتعرف على الكيان المسمى (NER)، ووضع علامات على جزء من الكلام (POS).
2. النماذج المدربة مسبقًا: توفر SpaCy نماذج مدربة مسبقًا لمجموعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، مثل علامات NER وPOS. يمكن استخدام هذه النماذج كما هي أو تحسينها لتطبيق معين.
3. خطوط أنابيب قابلة للتخصيص: يتيح SpaCy للمستخدمين إنشاء خطوط أنابيب مخصصة خاصة بهم، بما في ذلك إضافة نماذج أو خوارزميات مخصصة.
4. التكامل السهل: تم تصميم SpaCy ليكون من السهل التكامل مع مكتبات Python الأخرى، بما في ذلك أطر التعلم الآلي مثل TensorFlow وPyTorch.
5. سريع وفعال: تم تصميم SpaCy ليكون سريعًا وفعالًا، مما يجعله مناسبًا لمعالجة كميات كبيرة من النصوص.
6. دعم لغات متعددة: يدعم SpaCy لغات متعددة، بما في ذلك الإنجليزية والألمانية والإسبانية والفرنسية والإيطالية والهولندية والبرتغالية.
7. المجتمع النشط: لدى SpaCy مجتمع نشط من المطورين والمستخدمين، مع إضافة تحديثات منتظمة وميزات جديدة.

بشكل عام، SpaCy هي مكتبة البرمجة اللغوية العصبية قوية ومرنة ومناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات. إن نماذجه المدربة مسبقًا وخطوط الأنابيب القابلة للتخصيص ودعم اللغات المتعددة تجعله خيارًا شائعًا لمهام البرمجة اللغوية العصبية مثل تصنيف النص وتحليل المشاعر والمزيد.

NLTK (مجموعة أدوات اللغة الطبيعية) هي مكتبة Python للعمل مع بيانات اللغة البشرية. يوفر مجموعة واسعة من الأدوات لمهام مثل تصنيف النص، والترميز، والقطع، ووضع العلامات، والتحليل، والتحليل الدلالي.

بعض الميزات الرئيسية لـ NLTK هي:

• مجموعة شاملة من أدوات معالجة اللغة: توفر NLTK مجموعة من أدوات معالجة اللغة لتصنيف النص، والترميز، والقطع، ووضع العلامات، والتحليل، والتحليل الدلالي، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات لمختلف مهام البرمجة اللغوية العصبية.
• واجهات سهلة الاستخدام: توفر NLTK واجهات سهلة الاستخدام لاستخدام أدواتها ونماذجها، مما يجعلها في متناول المستخدمين بمستويات مختلفة من الخبرة.
• مجموعة واسعة من نماذج اللغة: توفر NLTK إمكانية الوصول إلى العديد من النماذج المدربة مسبقًا للغات المختلفة، مما يسهل معالجة وتحليل البيانات النصية بلغات مختلفة.
• دعم مجتمعي قوي: تمتلك NLTK مجتمعًا كبيرًا ونشطًا من المطورين والمستخدمين الذين يساهمون في تطويرها ودعمها.
• مفتوح المصدر ومجاني الاستخدام: NLTK هو مشروع مفتوح المصدر، مما يعني أنه مجاني للاستخدام والتعديل والتوزيع.

تُستخدم NLTK على نطاق واسع في أبحاث وتعليم معالجة اللغة الطبيعية، وقد وجدت تطبيقات في مجالات مختلفة، مثل تحليل المشاعر وترجمة اللغة وتصنيف النصوص.

TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي تم تطويرها بواسطة فريق Google Brain. وهو مصمم لتسهيل بناء وتدريب نماذج التعلم العميق لمجموعة واسعة من المهام، بدءًا من التعرف على الصور والكلام وحتى معالجة اللغة الطبيعية والتعلم المعزز.

بعض الميزات الرئيسية لبرنامج TensorFlow هي:

• بنية مرنة: يوفر TensorFlow بنية مرنة لبناء وتدريب أنواع مختلفة من نماذج التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية والشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة وغيرها.
• الحوسبة الموزعة: يمكن استخدام TensorFlow لتوزيع تدريب النماذج عبر وحدات المعالجة المركزية (CPU) أو وحدات معالجة الرسومات المتعددة، مما يسمح للمستخدمين بتدريب نماذج أكبر وأكثر تعقيدًا.
• واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى: يوفر TensorFlow واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق، مثل Keras وEstimators، مما يسهل على المستخدمين البدء في التعلم العميق.
• أدوات التصور: يوفر TensorFlow أدوات التصور لمساعدة المستخدمين على فهم سلوك نماذجهم أثناء التدريب وتصحيح أي مشكلات.
• الخدمة والنشر: يوفر TensorFlow أدوات لنشر النماذج المدربة في الإنتاج، مما يسهل دمج نماذج التعلم العميق في تطبيقات العالم الحقيقي.

يُستخدم TensorFlow على نطاق واسع في الصناعة والأوساط الأكاديمية لمجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك التعرف على الصور والكلام، ومعالجة اللغات الطبيعية، وأنظمة التوصية، والروبوتات.

تعتبر واحدة من مكتبات التعلم الآلي الأكثر شعبية والأكثر استخدامًا، مع مجتمع كبير ونشط من المطورين والمستخدمين.

Rasa هو إطار عمل مفتوح المصدر لبناء روبوتات محادثة تعمل بالذكاء الاصطناعي. وهي مصممة لتكون مرنة وقابلة للتطوير وسهلة الاستخدام.

تتضمن بعض الميزات الرئيسية لـ Rasa ما يلي:

1. فهم اللغة الطبيعية (NLU): توفر Rasa إمكانات NLU التي تسمح لروبوتات الدردشة بفهم رسائل المستخدم واستخراج النوايا والكيانات.
2. إدارة الحوار: يوفر Rasa أدوات لإدارة المحادثات مع المستخدمين، بما في ذلك التعامل مع المحادثات متعددة الأدوار والتعامل مع المعلومات السياقية.
3. مفتوح المصدر وقابل للتخصيص: Rasa هو إطار عمل مفتوح المصدر يمكن تخصيصه ليناسب مجموعة واسعة من حالات الاستخدام.
4. دعم متعدد اللغات: يدعم Rasa لغات متعددة، بما في ذلك الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية والمزيد.
5. التكامل مع قنوات متعددة: يمكن دمج Rasa مع قنوات متعددة، بما في ذلك Facebook Messenger وSlack وغيرها.
6. قدرات التعلم الآلي: يتضمن Rasa إمكانات التعلم الآلي للتدريب وتحسين روبوتات الدردشة.
7. المجتمع والدعم: لدى Rasa مجتمع نشط من المطورين والمستخدمين، مع إضافة تحديثات منتظمة وميزات جديدة.

بشكل عام، يعد Rasa إطارًا قويًا ومرنًا لبناء روبوتات المحادثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. إن إمكانات NLU وإدارة الحوار، إلى جانب دعمها للغات والقنوات المتعددة، تجعلها خيارًا شائعًا للشركات والمطورين الذين يتطلعون إلى إنشاء روبوتات الدردشة لمجموعة واسعة من حالات الاستخدام.

PyTorch هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي مكتوب بلغة Python. وهي مصممة لتكون مرنة وفعالة وسهلة الاستخدام. تتضمن بعض الميزات الرئيسية لبرنامج PyTorch ما يلي:

1. الرسم البياني الحسابي الديناميكي: يستخدم PyTorch رسمًا بيانيًا حسابيًا ديناميكيًا، مما يسمح بمزيد من المرونة وتصحيح الأخطاء بشكل أسهل مقارنة بالرسم البياني الحسابي الثابت.
2. سهل الاستخدام: تم تصميم PyTorch ليكون سهل الاستخدام، مع واجهة برمجة تطبيقات بسيطة وبديهية تجعل من السهل إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها.
3. سريع وقابل للتطوير: تم تصميم PyTorch ليكون سريعًا وقابلاً للتطوير، مما يجعله مناسبًا لمعالجة كميات كبيرة من البيانات وبناء نماذج معقدة.
4. كتل بناء الشبكة العصبية: توفر PyTorch مجموعة من العناصر الأساسية لبناء الشبكات العصبية، بما في ذلك الطبقات ووظائف التنشيط ووظائف الخسارة والمحسنات.
5. دعم أجهزة متعددة: يدعم PyTorch أجهزة متعددة، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية (CPUs) ووحدات معالجة الرسومات (GPU) ووحدات TPU (TPU)، مما يسمح بإجراء عمليات حسابية فعالة على مجموعة من الأجهزة.
6. المجتمع والدعم: لدى PyTorch مجتمع نشط من المطورين والمستخدمين، مع إضافة تحديثات منتظمة وميزات جديدة.
7. التكامل مع المكتبات الأخرى: يمكن دمج PyTorch بسهولة مع مكتبات Python الأخرى، مثل NumPy وSciPy.

بشكل عام، يعد PyTorch إطارًا قويًا ومرنًا للتعلم الآلي ومناسبًا لمجموعة واسعة من التطبيقات.

إن واجهة برمجة التطبيقات (API) سهلة الاستخدام والرسم البياني الحسابي الديناميكي ودعم الأجهزة المتعددة تجعله خيارًا شائعًا للباحثين والمطورين وعلماء البيانات الذين يتطلعون إلى إنشاء نماذج للتعلم الآلي وتدريبها.

Amazon Comprehend هي خدمة معالجة لغة طبيعية (NLP) تقدمها Amazon Web Services (AWS). فهو يمكّن المطورين من دمج قدرات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بسهولة في تطبيقاتهم دون الحاجة إلى خبرة في التعلم الآلي أو البرمجة اللغوية العصبية (NLP).

بعض الميزات الرئيسية لبرنامج Amazon Comprehend هي:

• تحليل النص: يمكن لـ Amazon Comprehend تحليل النص بحثًا عن المشاعر والعبارات الرئيسية والكيانات واللغة وبناء الجملة وأنواع أخرى من المعلومات، مما يسهل استخلاص الرؤى من كميات كبيرة من البيانات النصية.
• التعرف على الكيانات المخصصة: يتيح Amazon Comprehend للمستخدمين تدريب نماذج التعرف على الكيانات المخصصة باستخدام بياناتهم الخاصة، مما يمكنهم من التعرف على أنواع معينة من الكيانات واستخراجها من النص، مثل أسماء المنتجات أو أسماء الأشخاص.
• المعالجة في الوقت الفعلي والمعالجة المجمعة: يمكن لـ Amazon Comprehend معالجة النص في الوقت الفعلي أثناء إنشائه، أو في الوضع الدفعي لكميات كبيرة من البيانات النصية الموجودة.
• دعم متعدد اللغات: يدعم Amazon Comprehend مجموعة واسعة من اللغات، بما في ذلك الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية والإيطالية والبرتغالية واليابانية.
• التكامل مع خدمات AWS الأخرى: يمكن دمج Amazon Comprehend مع خدمات AWS الأخرى، مثل Amazon S3 وAmazon DynamoDB وAmazon Elasticsearch، مما يسمح للمستخدمين بتحليل البيانات النصية المخزنة في هذه الخدمات بسهولة.

يُستخدم Amazon Comprehend بشكل شائع لمجموعة واسعة من التطبيقات، مثل تحليلات خدمة العملاء ومراقبة الوسائط الاجتماعية وتصنيف المحتوى وتحليل الامتثال.

وهو يقدم خطط تسعير مختلفة بناءً على حجم النص الذي تتم معالجته وأنواع التحليل الذي يتم إجراؤه، مع توفر طبقة مجانية لما يصل إلى 25000 وحدة من النصوص التي تتم معالجتها شهريًا خلال أول 12 شهرًا. ولهذا السبب يجب عليك اختيار Amazon Comprehend من قائمة أفضل بدائل ChatGPT.

Stanford CoreNLP عبارة عن مجموعة من أدوات معالجة اللغة الطبيعية التي طورتها مجموعة Stanford Natural Language Processing Group.

وهو يوفر مجموعة واسعة من الأدوات لمهام مثل الترميز، ووضع علامات على جزء من الكلام، والتحليل، والتعرف على الكيانات المسماة، وتحليل المشاعر، ودقة المرجع الأساسي. بعض الميزات الرئيسية لبرنامج Stanford CoreNLP هي:

• مجموعة شاملة من أدوات البرمجة اللغوية العصبية: يوفر Stanford CoreNLP مجموعة شاملة من أدوات البرمجة اللغوية العصبية لمختلف المهام، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات لمعالجة وتحليل البيانات النصية.
• دعم لغات متعددة: يدعم Stanford CoreNLP لغات متعددة، بما في ذلك الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية والعربية والصينية.
• الدقة العالية: يشتهر برنامج Stanford CoreNLP بالدقة العالية، وذلك بفضل استخدامه لخوارزميات التعلم الآلي والتحليل اللغوي العميق.
• التكامل مع الأدوات الأخرى: يمكن دمج Stanford CoreNLP مع أدوات البرمجة اللغوية العصبية الأخرى، مثل WordNet وGloVe، لتحسين أدائها ودقتها.
• مفتوح المصدر ومجاني الاستخدام: Stanford CoreNLP هو مشروع مفتوح المصدر، مما يعني أنه مجاني للاستخدام والتعديل والتوزيع.

يُستخدم برنامج Stanford CoreNLP على نطاق واسع في أبحاث وتعليم معالجة اللغات الطبيعية، وكذلك في العديد من الصناعات، مثل التمويل والرعاية الصحية والتسويق. وقد وجدت تطبيقات في مجالات مختلفة، مثل تحليل المشاعر، وترجمة اللغة، وتصنيف النصوص.

يمكن استخدامه كأداة مستقلة أو كجزء من مسار أكبر لمعالجة اللغات الطبيعية، ويمكن الوصول إليه من خلال مجموعة متنوعة من لغات البرمجة، بما في ذلك Java وPython وRuby.

Hugging Face Transformers هي مكتبة مفتوحة المصدر توفر مجموعة من إمكانيات معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك نمذجة اللغة والترجمة الآلية والإجابة على الأسئلة.

لقد تم تصميمه ليكون سهل الاستخدام والاندماج في سير عمل التعلم الآلي الحالي.

تتضمن بعض الميزات الرئيسية لبرنامج Hugging Face Transformers ما يلي:

1. النماذج المدربة مسبقًا: توفر Hugging Face Transformers نماذج مدربة مسبقًا لمجموعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، مثل تحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات المسماة، والترجمة الآلية.
2. واجهة برمجة التطبيقات سهلة الاستخدام: توفر Hugging Face Transformers واجهة برمجة تطبيقات بسيطة وبديهية تجعل من السهل الاستخدام والتكامل في سير عمل التعلم الآلي الحالي.
3. قدرات الضبط الدقيق: تسمح Hugging Face Transformers للمطورين بضبط النماذج المدربة مسبقًا على مجموعات البيانات المحددة الخاصة بهم، مما يسمح بتحسين الأداء في مهام محددة.
4. أداء متطور: حققت نماذج Hugging Face Transformers أداءً متطورًا على مجموعة من معايير معالجة اللغة الطبيعية.
5. دعم متعدد اللغات: يدعم Hugging Face Transformers لغات متعددة، بما في ذلك الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية والمزيد.
6. المجتمع النشط: يضم Hugging Face Transformers مجتمعًا نشطًا من المطورين والمستخدمين، مع إضافة تحديثات منتظمة ونماذج جديدة.
7. التكامل مع المكتبات الأخرى: يمكن دمج Hugging Face Transformers بسهولة مع مكتبات Python الأخرى، مثل PyTorch وTensorFlow.

بشكل عام، تعد Hugging Face Transformers مكتبة قوية ومرنة لمعالجة اللغات الطبيعية. إن نماذجها المدربة مسبقًا وإمكانيات الضبط الدقيق والأداء المتطور تجعلها خيارًا شائعًا للباحثين والمطورين وعلماء البيانات الذين يتطلعون إلى بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها لمجموعة واسعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية.

Apache OpenNLP هي مكتبة مفتوحة المصدر لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP) مكتوبة بلغة Java. وهو يوفر مجموعة من الأدوات لمختلف مهام البرمجة اللغوية العصبية، مثل الترميز، ووضع علامات على جزء من الكلام، والتعرف على الكيانات المسماة، والتحليل، ودقة المرجع الأساسي.

بعض الميزات الرئيسية لـ Apache OpenNLP هي:

• مجموعة شاملة من أدوات البرمجة اللغوية العصبية: يوفر Apache OpenNLP مجموعة شاملة من أدوات البرمجة اللغوية العصبية لمختلف المهام، مما يجعله أداة متعددة الاستخدامات لمعالجة البيانات النصية وتحليلها.
• الدقة العالية: يُعرف Apache OpenNLP بالدقة العالية، وذلك بفضل استخدامه لخوارزميات التعلم الآلي والتحليل اللغوي العميق.
• دعم لغات متعددة: يدعم Apache OpenNLP لغات متعددة، بما في ذلك الإنجليزية والألمانية والإسبانية والهولندية.
• التكامل مع أدوات Apache الأخرى: يمكن دمج Apache OpenNLP مع أدوات Apache الأخرى، مثل Apache Solr وApache Tika، لتحسين وظائفه وأدائه.
• قابلة للتخصيص: يتيح Apache OpenNLP للمستخدمين تدريب نماذجهم الخاصة باستخدام بياناتهم الخاصة، مما يمكنهم من تخصيص أدوات البرمجة اللغوية العصبية بما يتناسب مع احتياجاتهم الخاصة.

يُستخدم Apache OpenNLP على نطاق واسع في العديد من الصناعات، مثل التمويل والرعاية الصحية والتسويق، وكذلك في أبحاث معالجة اللغات الطبيعية والتعليم. وقد وجدت تطبيقات في مجالات مختلفة، مثل تحليل المشاعر، وترجمة اللغة، وتصنيف النصوص.

ويمكن الوصول إليه من خلال مجموعة متنوعة من لغات البرمجة، بما في ذلك Java وPython وRuby. نظرًا لأنه مفتوح المصدر، فهو مجاني للاستخدام والتعديل والتوزيع.

Lexalytics هي شركة معالجة اللغات الطبيعية (NLP) التي توفر مجموعة من الحلول البرمجية لتحليلات النصوص وتحليل المشاعر.

منتجها الأساسي هو Salience، وهو محرك تحليل نصي يوفر مجموعة من أدوات البرمجة اللغوية العصبية لمهام مختلفة، مثل تحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات، والتلخيص، واستخراج الموضوع.

بعض الميزات الرئيسية لـ Lexalytics وSalience هي:

• دقة عالية: تشتهر شركة Lexalytics بدقتها العالية، وذلك بفضل استخدامها لخوارزميات التعلم الآلي والتحليل اللغوي العميق.
• دعم لغات متعددة: يدعم Salience لغات متعددة، بما في ذلك الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية والإيطالية والبرتغالية.
• مجموعة شاملة من أدوات البرمجة اللغوية العصبية: توفر Salience مجموعة شاملة من أدوات البرمجة اللغوية العصبية لمختلف المهام، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات لمعالجة البيانات النصية وتحليلها.
• قابلة للتخصيص: يتيح Salience للمستخدمين تدريب نماذجهم الخاصة باستخدام بياناتهم الخاصة، مما يمكنهم من تخصيص أدوات البرمجة اللغوية العصبية بما يتناسب مع احتياجاتهم الخاصة.
• التكامل مع الأدوات الأخرى: يمكن دمج Salience مع أدوات أخرى، مثل Excel وTableau وHadoop، لتحسين وظائفه وأدائه.
• النشر المستند إلى السحابة والمحلي: يمكن نشر Salience في السحابة أو محليًا، وفقًا لاحتياجات المستخدم.

يتم استخدام Lexalytics وSalience على نطاق واسع في العديد من الصناعات، مثل مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي وإدارة تجربة العملاء وأبحاث السوق. لقد وجدوا تطبيقات في مجالات مختلفة، مثل تحليل المشاعر، وتحليلات وسائل التواصل الاجتماعي، وتحليل صوت العميل.

أنها توفر خطط تسعير مختلفة بناءً على حجم النص المعالج وأنواع التحليل التي يتم إجراؤها، مع توفر نسخة تجريبية مجانية لاختبار المنتج.

Indico عبارة عن منصة سحابية لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP) توفر مجموعة من إمكانيات البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، بما في ذلك تصنيف النص، وتحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات المسماة.

لقد تم تصميمه ليكون سهل الاستخدام ويمكن الوصول إليه لمجموعة واسعة من المستخدمين ، بدءًا من محللي الأعمال وحتى علماء البيانات.

تتضمن بعض الميزات الرئيسية لبرنامج Indico ما يلي:

1. النماذج المعدة مسبقًا: توفر Indico نماذج مصممة مسبقًا لمجموعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك تصنيف النص، وتحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات المسماة.
2. النماذج المخصصة: تتيح Indico أيضًا للمستخدمين إنشاء نماذج مخصصة لحالات الاستخدام المحددة الخاصة بهم، باستخدام بياناتهم الخاصة ومعرفتهم الخاصة بالمجال.
3. التدريب التفاعلي على النماذج: توفر Indico واجهة تدريب تفاعلية للنماذج تتيح للمستخدمين تدريب النماذج المخصصة بسرعة وسهولة، حتى لو كانت لديهم خبرة قليلة أو معدومة في التعلم الآلي.
4. واجهة برمجة التطبيقات سهلة الاستخدام: توفر Indico واجهة برمجة تطبيقات بسيطة وبديهية تجعل من السهل استخدامها ودمجها في سير عمل التعلم الآلي الحالي.
5. الأمان والامتثال: تم تصميم Indico مع أخذ الأمان والامتثال في الاعتبار، مع ميزات مثل التشفير الآمن للبيانات وشهادة SOC 2 Type II.
6. تصور البيانات: توفر Indico أدوات تصور البيانات التي تسمح للمستخدمين باستكشاف بياناتهم وتحليلها بطريقة أكثر سهولة.
7. المجتمع النشط: لدى Indico مجتمع نشط من المطورين والمستخدمين، مع إضافة تحديثات منتظمة وميزات جديدة.

بشكل عام، تعد Indico منصة قوية وسهلة الاستخدام لمعالجة اللغات الطبيعية وتوفر مجموعة من إمكانيات معالجة اللغة الطبيعية.

إن نماذجه المعدة مسبقًا وواجهة تدريب النماذج المخصصة وواجهة برمجة التطبيقات ( API) سهلة الاستخدام تجعله خيارًا شائعًا للشركات وعلماء البيانات الذين يتطلعون إلى إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها لمجموعة واسعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية (NLP).

MonkeyLearn عبارة عن منصة سحابية لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP) توفر مجموعة من الأدوات لتحليل النصوص والتعلم الآلي.

منتجها الأساسي هو منصة تحليل النص التي توفر مجموعة من النماذج المعدة مسبقًا لمختلف مهام البرمجة اللغوية العصبية، مثل تحليل المشاعر، وتصنيف النوايا، والتعرف على الكيانات، واستخراج الموضوع. بعض الميزات الرئيسية لبرنامج MonkeyLearn هي:

• سهل الاستخدام: يوفر MonkeyLearn واجهة سهلة الاستخدام لإنشاء نماذج تحليل النص وإدارتها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة.
• دقة عالية: تشتهر MonkeyLearn بدقتها العالية، وذلك بفضل استخدامها لخوارزميات التعلم الآلي والتحليل اللغوي العميق.
• دعم لغات متعددة: يدعم MonkeyLearn لغات متعددة، بما في ذلك الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية والبرتغالية.
• قابلة للتخصيص: يتيح MonkeyLearn للمستخدمين تدريب نماذجهم الخاصة باستخدام بياناتهم الخاصة، مما يمكنهم من تخصيص أدوات البرمجة اللغوية العصبية بما يتناسب مع احتياجاتهم الخاصة.
• التكامل مع الأدوات الأخرى: يمكن دمج MonkeyLearn مع أدوات أخرى، مثل Zapier وGoogle Sheets وExcel، لتحسين وظائفه وأدائه.
• النشر المستند إلى السحابة: MonkeyLearn هو نظام أساسي قائم على السحابة، مما يعني أنه يمكن للمستخدمين الوصول إليه واستخدامه من أي مكان متصل بالإنترنت.

يُستخدم MonkeyLearn على نطاق واسع في العديد من الصناعات، مثل خدمة العملاء والتسويق والتجارة الإلكترونية. وقد وجدت تطبيقات في مجالات مختلفة، مثل مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي، وتحليل ردود الفعل، وتحليل صوت العميل.

أنها توفر خطط تسعير مختلفة بناءً على حجم النص المعالج وأنواع التحليل التي يتم إجراؤها، مع توفر نسخة تجريبية مجانية لاختبار المنتج. بالإضافة إلى ذلك، يوفر MonkeyLearn إمكانية الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) للتكامل مع التطبيقات ولغات البرمجة الأخرى.

Wit.ai عبارة عن منصة لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP) تتيح للمطورين إنشاء واجهات محادثة، مثل برامج الدردشة الآلية والمساعدين الصوتيين. لقد تم تصميمه ليكون سهل الاستخدام ويمكن الوصول إليه للمطورين من جميع مستويات المهارة.

تتضمن بعض الميزات الرئيسية لـ Wit.ai ما يلي:

1. التعرف على النوايا: يوفر Wit.ai إمكانات قوية للتعرف على النوايا، مما يسمح له بفهم المعنى الكامن وراء رسالة المستخدم وتقديم الاستجابات المناسبة.
2. استخراج الكيان: يمكن لـ Wit.ai استخراج الكيانات من رسائل المستخدم، مثل التواريخ والأوقات والمواقع، مما يسهل تقديم الاستجابات ذات الصلة.
3. الوعي بالسياق: يمكن لـ Wit.ai فهم سياق المحادثة، مما يسمح لها بتقديم استجابات أكثر تخصيصًا وذات صلة.
4. فهم اللغة الطبيعية: يستخدم Wit.ai خوارزميات التعلم الآلي لفهم اللغة الطبيعية، مما يسمح له بالتعامل مع هياكل الجمل المعقدة والتعبيرات الاصطلاحية.
5. دعم متعدد اللغات: يدعم Wit.ai لغات متعددة، مما يجعله منصة متعددة الاستخدامات لبناء واجهات المحادثة لجمهور عالمي.
6. واجهة برمجة التطبيقات سهلة الاستخدام: توفر Wit.ai واجهة برمجة تطبيقات بسيطة وبديهية تجعل من السهل الاستخدام والتكامل في سير عمل التعلم الآلي الحالي.
7. الطبقة المجانية: تقدم Wit.ai طبقة مجانية تسمح للمطورين بالبدء في استخدام النظام الأساسي دون أي تكلفة، مما يجعلها في متناول المطورين من جميع الميزانيات.

بشكل عام، تعد Wit.ai منصة قوية وسهلة الاستخدام لمعالجة اللغات الطبيعية وتوفر مجموعة من إمكانيات معالجة اللغة الطبيعية.

تجعل ميزات التعرف على النية واستخراج الكيان والوعي بالسياق منه خيارًا شائعًا للمطورين الذين يتطلعون إلى إنشاء واجهات محادثة، مثل برامج الدردشة الآلية والمساعدين الصوتيين.

Jasper هو أيضًا Chatbot يعمل بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، وهو روبوت دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي تم تطويره بواسطة Jasper Technologies، وهي شركة متخصصة في الذكاء الاصطناعي للمحادثة. تم تصميم Jasper لمساعدة الشركات على أتمتة وظائف خدمة العملاء والدعم من خلال توفير واجهة محادثة لعملائها.

هذا هو بديل ChatGPT المفضل لدينا نظرًا لقوالبه وإجاباته السريعة. تعد Jasper إحدى أدوات إنشاء محتوى الذكاء الاصطناعي الأسرع نموًا في عام 2022.

فيما يلي بعض ميزات جاسبر:

1. معالجة اللغة الطبيعية: يستخدم Jasper معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم القصد من وراء استفسارات العملاء والرد بطريقة محادثة.
2. دعم متعدد القنوات: يمكن دمج Jasper مع مجموعة متنوعة من منصات المراسلة، بما في ذلك الدردشة عبر الويب والرسائل النصية القصيرة وFacebook Messenger والمزيد.
3. الاستجابات التلقائية: يمكن لـ Jasper أتمتة الاستجابات للأسئلة المتداولة، مما يقلل من عبء العمل على ممثلي خدمة العملاء من البشر.
4. التخصيص: يستطيع Jasper تخصيص الاستجابات بناءً على بيانات العميل والتفاعلات السابقة.
5. التوجيه الذكي: يمكن لـ Jasper توجيه استفسارات العملاء بذكاء إلى الممثل البشري الأكثر ملاءمة بناءً على طبيعة الاستعلام.
6. التحليلات: يوفر Jasper تحليلات مفصلة حول تفاعلات العملاء، مما يسمح للشركات بمراقبة الأداء وتحسين خدمة العملاء.
7. قابلية التوسع: تم تصميم Jasper ليكون قابلاً للتطوير بشكل كبير، مما يسمح للشركات بالتعامل مع حجم كبير من استفسارات العملاء دون إضافة موظفين إضافيين.

بشكل عام، تعد Jasper أداة قوية للشركات التي تتطلع إلى تبسيط خدمة العملاء ووظائف الدعم الخاصة بها من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي للمحادثة. يمكننا القول أنه يمكن أن يكون أفضل بديل لـ ChatGPT.

على الرغم من أننا شاركنا أفضل روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وبدائل ChatGPT المجانية.

ولكن إذا كنت في حيرة من أمرك، حول كيفية اختيار Chatbot المناسب للذكاء الاصطناعي، فقد شاركنا هنا أيضًا بعض التفاصيل.

1. حالة الاستخدام: العامل الأول والأكثر أهمية الذي يجب مراعاته هو حالة استخدام برنامج الدردشة الآلي الخاص بك. تعد روبوتات الدردشة المختلفة أكثر ملاءمة لحالات الاستخدام المختلفة. على سبيل المثال، تعد بعض برامج الدردشة الآلية أكثر ملاءمة لدعم العملاء، في حين أن البعض الآخر أفضل لتوليد العملاء المحتملين.
2. قدرات معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تعد قدرة روبوت الدردشة على فهم اللغة الطبيعية وتفسيرها أمرًا بالغ الأهمية لنجاحه. ابحث عن برنامج chatbot يتمتع بقدرات قوية في البرمجة اللغوية العصبية، بما في ذلك القدرة على التعامل مع هياكل الجمل المعقدة والتعبيرات الاصطلاحية.
3. التخصيص: يجب أن يكون برنامج الدردشة الآلي الجيد قابلاً للتخصيص ليناسب علامتك التجارية وحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك. ابحث عن برنامج الدردشة الآلي الذي يسمح لك بتخصيص شخصيته واستجاباته والجوانب الأخرى لتتوافق مع علامتك التجارية.
4. قدرات التكامل: فكر في مدى سهولة دمج برنامج الدردشة الآلي مع أنظمتك الحالية، مثل برنامج إدارة علاقات العملاء (CRM) أو برنامج مكتب المساعدة.
5. التحليلات وإعداد التقارير: يجب أن يوفر برنامج الدردشة الجيد تحليلات تفصيلية وقدرات إعداد التقارير، مما يسمح لك بتتبع أدائه واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
6. الأمان والامتثال: إذا كان برنامج الدردشة الآلي الخاص بك سيتعامل مع معلومات حساسة، مثل البيانات الشخصية أو المالية، فتأكد من أنه يلبي معايير أمان الصناعة ومتطلبات الامتثال.
7. دعم العملاء والوثائق: ابحث عن موفر chatbot الذي يقدم دعمًا قويًا للعملاء ووثائق، بما في ذلك أدلة المستخدم والبرامج التعليمية، لمساعدتك في تحقيق أقصى استفادة من chatbot الخاص بك.

من خلال أخذ هذه العوامل بعين الاعتبار، يمكنك اختيار روبوت الدردشة المدعم بالذكاء الاصطناعي والذي يناسب احتياجاتك المحددة بشكل أفضل ويمكنه تقديم تجربة مستخدم أفضل لعملائك.

وكما ذكرنا كافة الأدوات التي ستساعدك على اختيار أفضل البدائل.

عند اختيار بديل لـ ChatGPT، يجب على المستخدمين النظر بعناية في متطلباتهم المحددة، وتقييم الخيارات المتاحة، واختيار النموذج الذي يلبي احتياجاتهم على أفضل وجه من حيث الأداء والميزات والتكلفة.

في نهاية هذا المنشور، نريد فقط أن نقول إننا ذكرنا جميع التفاصيل المتعلقة بـ OpenAi مثل ChatGPT والتي ستساعدك على اكتشاف الخيار الأفضل بالنسبة لك.

فيما يلي بعض الأسئلة الشائعة (FAQs) التي قد تكون لدى القراء بعد قراءة مقال حول بدائل ChatGPT: