حل ChatGPT Clone ، برنامج AI Advanced Chatbot الذي يعمل على تحسين نماذج اللغة للحوار
من الإجابة على الأسئلة الأساسية في العلوم والحياة إلى كتابة رسائل البريد الإلكتروني وكتابة المقالات وحتى الترميز والألعاب ، يعد ChatGPT Clone شريك دردشة متعدد الاستخدامات وممتعًا. ومع تطبيق Master ChatGPT Clone للويب ، يمكنك الاستمتاع بميزات محسنة وتجربة دردشة أكثر كفاءة ومتعة.
لا تنتظر بعد الآن ، يعد حل ChatGPT Clone الذي نقدمه جاهزًا من البداية وستفجر عليك مراحل النشر والجدول الزمني.
مافريكس
النموذج التوليدي للمقياس الكبير
تدريب مسبق ومتعدد الأغراض
الوعي بالسياق
مبتكر
المحرك العصبي
قدرات البرمجة اللغوية العصبية
مجموعة البيانات النصية
فعاله من حيث التكلفه
التخصيص
عالمي
التقارير
SEO
تبصر
ChatGPT هو نموذج لغة تم تدريبه مسبقًا تم تطويره بواسطة OpenAI. يعتمد على بنية المحولات ويستخدم التعلم العميق لإنشاء نص يشبه الإنسان. تم تدريب ChatGPT على مجموعة كبيرة من البيانات النصية ، مما يسمح لها بفهم وإنشاء نص في مجموعة متنوعة من الأنماط وعلى مجموعة متنوعة من الموضوعات.
يمكن استخدامه لمجموعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية ، بما في ذلك إكمال النص ، والإجابة على الأسئلة ، والتلخيص ، وإنشاء الحوار ، من بين أمور أخرى. الحجم الكبير للنموذج (175 مليار معلمة) والتدريب المسبق على مجموعة نصية متنوعة يجعل ChatGPT أداة قوية لإنشاء نص عالي الجودة.
تعتمد إمكانيات استنساخ ChatGPT على تصميم النموذج وتدريبه ، ولكن بشكل عام ، يجب أن يتمتع استنساخ ChatGPT بالقدرات التالية:
إنشاء النص: القدرة الأساسية لاستنساخ ChatGPT هي إنشاء نص يشبه الإنسان بناءً على موجه الإدخال. يتم تحقيق ذلك من خلال خوارزمية التعلم العميق التي تم تدريبها على مجموعة كبيرة من البيانات النصية ، مما يسمح لها بفهم وإنشاء نص في مجموعة متنوعة من الأنماط وفي مجموعة متنوعة من الموضوعات.
معالجة اللغة الطبيعية: يجب أن تتمتع نسخة ChatGPT بمستوى معين من فهم اللغة الطبيعية ، مما يسمح لها بالاستجابة لمدخلات المستخدم بطريقة متماسكة وذات صلة. يتم تحقيق ذلك من خلال استخدام تقنيات البرمجة اللغوية العصبية مثل الترميز ، وعلامات جزء من الكلام ، والتعرف على الكيانات المسماة (NER).
الأداء الخاص بالمهمة: سيعتمد أداء استنساخ ChatGPT في مهام NLP محددة ، مثل إكمال النص أو الإجابة على الأسئلة ، على جودة بيانات التدريب ومقدار الضبط الدقيق الذي تلقته. يمكن أن يؤدي ضبط النموذج على البيانات الخاصة بالمهمة إلى تحسين أدائه ، مما يسمح له بالتخصص في منطقة معينة.
الوعي بالسياق: يجب أن تتمتع استنساخ ChatGPT المصمم جيدًا بالقدرة على فهم السياق وإنشاء نص ذي صلة بموجه الإدخال والنص المحيط. يمكن تحقيق ذلك من خلال استخدام الزخارف السياقية ، والتي تشفر سياق إدخال النص في النموذج.
القدرة على التكيف: قد تتمتع بعض نسخ ChatGPT بالقدرة على التكيف مع البيانات الجديدة وتحسين أدائها بمرور الوقت من خلال الضبط الدقيق أو
تعليم على الانترنت. يمكن أن يكون هذا مفيدًا للحفاظ على أداء النموذج في مهام محددة حيث تتغير اللغة والسياق الثقافي بمرور الوقت.
التخصيص: قد يكون لدى بعض نسخ ChatGPT القدرة على تخصيص ردودهم بناءً على البيانات الخاصة بالمستخدم ، مثل التركيبة السكانية أو الاهتمامات أو التفاعلات السابقة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى مزيد من المحادثات الجذابة وذات الصلة.
من المهم ملاحظة أن قدرات استنساخ ChatGPT ستعتمد على تصميمها وتدريبها ، وقد لا تكون بنفس جودة ChatGPT الأصلي. لتحقيق نتائج عالية الجودة ، ستحتاج نسخة ChatGPT إلى التدريب على كمية كبيرة من البيانات النصية عالية الجودة وضبطها لمهام محددة. بالإضافة إلى ذلك ، ستلعب بنية النموذج ومنهجية التدريب دورًا مهمًا في تحديد قدراته وأدائه.
ChatGPT هو نموذج لغة متعدد الاستخدامات للغاية يمكن استخدامه لمجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، مما يجعله مفيدًا في مجموعة واسعة من التطبيقات. تتضمن بعض حالات الاستخدام الرئيسية لـ ChatGPT ما يلي:
Chatbots: يمكن استخدام ChatGPT لبناء روبوتات محادثة لخدمة العملاء والتجارة الإلكترونية والتطبيقات الأخرى. إن قدرة النموذج على إنشاء نص يشبه الإنسان وفهم السياق يجعله مناسبًا تمامًا للذكاء الاصطناعي للمحادثة.
إكمال النص: يمكن استخدام ChatGPT لإكمال النص المكتوب جزئيًا ، مما يجعله مفيدًا للتنبؤ بالنص ومهام إنشاء النص.
الإجابة على الأسئلة: يمكن استخدام ChatGPT للإجابة على الأسئلة من خلال إنشاء نص ذي صلة ومتماسك بناءً على موجه إدخال. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، مثل إدارة المعرفة والمساعدة الافتراضية.
إنشاء الحوار: يمكن استخدام ChatGPT لإنشاء حوار بين الشخصيات في قصة أو لعبة ، مما يسمح بتفاعلات أكثر طبيعية وجذابة.
تلخيص النص: يمكن استخدام ChatGPT لتلخيص المستندات أو المقالات الطويلة عن طريق إنشاء ملخص موجز للنقاط الرئيسية.
تحليل المشاعر: يمكن ضبط ChatGPT لمهام تحليل المشاعر ، مما يسمح لها بالتنبؤ بمشاعر نص معين.
التعرف على الكيانات المسماة: يمكن ضبط ChatGPT للتعرف على الكيانات المسماة ، مما يسمح لها بتحديد وتصنيف الكيانات المسماة في النص ، مثل الأشخاص والأماكن والمؤسسات.
بشكل عام ، تعدد استخدامات ChatGPT وقدرته على إنشاء نص يشبه الإنسان يجعله مفيدًا لمجموعة متنوعة من مهام وتطبيقات البرمجة اللغوية العصبية.
ChatGPT Clone 2023
ChatGPT Clone هو نوع من نماذج اللغة المعتمدة على Transformer تم تطويره بواسطة Technofuels. يتضمن عادةً المكونات التالية:
التشفير: المشفر مسؤول عن تشفير نص الإدخال في تمثيل مستمر يمكن إدخاله في بقية النموذج. يستخدم سلسلة من آليات الانتباه الذاتي لنمذجة العلاقات بين الكلمات في نص الإدخال.
مفكك الشفرة: وحدة فك التشفير مسؤولة عن توليد نص الإخراج. يستخدم آلية انتباه ذاتية مماثلة لترميز العلاقات بين الكلمات في نص الإدخال ، مما يسمح له باتخاذ قرارات حول الكلمات التي سيتم إنشاؤها بعد ذلك.
Tokenizer: يعتبر برنامج tokenizer مسؤولاً عن تقسيم نص الإدخال إلى رموز فردية ، مثل الكلمات أو الكلمات الفرعية ، التي يمكن إدخالها في النموذج.
طبقة Softmax: تُستخدم طبقة softmax لإنشاء احتمالات لكل كلمة تالية محتملة في تسلسل الإخراج. ثم يتم تحديد الكلمة ذات الاحتمالية الأعلى لتكون الكلمة التالية في تسلسل الإخراج.
نموذج محدد مسبقًا: عادةً ما يتم اختبار نماذج ChatGPT مسبقًا على مجموعة كبيرة من البيانات النصية ، مما يسمح لها بإنشاء نص في مجموعة متنوعة من الأنماط ومجموعة متنوعة من الموضوعات. ستلعب جودة بيانات ما قبل التدريب وحجم النموذج دورًا في تحديد أداء النموذج.
الضبط الدقيق: في كثير من الحالات ، يتم ضبط نماذج ChatGPT بدقة على البيانات الخاصة بالمهمة لتحسين أدائها في مهام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) المحددة ، مثل إكمال النص أو الإجابة على الأسئلة.
مُحسِّن: يُستخدم مُحسِّن لضبط معلمات النموذج أثناء التدريب والضبط ، مما يسمح له بالتعلم من البيانات وتحسين أدائه بمرور الوقت.
تعمل هذه المكونات معًا لتشكيل نموذج ChatGPT الشامل ، القادر على إنشاء نص يشبه الإنسان وأداء مجموعة متنوعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية. قد يختلف التنفيذ الدقيق لهذه المكونات بين نماذج ChatGPT المختلفة واعتمادًا على حالة الاستخدام المحددة.
لماذا تختارنا لتطوير محادثة White Label ChatGPT Clone؟
هناك عدة أسباب تجعل شخصًا ما يفكر في إنشاء نسخة ChatGPT خاصة به:
التخصيص: يتيح لك إنشاء استنساخ ChatGPT مخصص تخصيص النموذج وفقًا لاحتياجاتك ومتطلباتك الخاصة. يمكن أن يشمل ذلك ضبط النموذج على البيانات الخاصة بالمهمة أو ضبط البنية للتعامل بشكل أفضل مع أنواع معينة من النص.
التكلفة: يمكن أن يكون إنشاء نسخة مخصصة من ChatGPT أقل تكلفة من شراء حل تجاري ، خاصة للمؤسسات أو المشاريع الصغيرة.
التحكم: من خلال بناء نسخة ChatGPT الخاصة بك ، يمكنك التحكم الكامل في النموذج وتطويره. يمكن أن يكون هذا مهمًا بشكل خاص للمؤسسات التي تحتاج إلى الحفاظ على رقابة صارمة على البيانات أو الخوارزميات الحساسة.
فرصة التعلم: يمكن أن يكون بناء استنساخ ChatGPT تجربة تعليمية قيمة ، حيث أنه سيمنحك فهمًا أعمق لـ NLP ونماذج اللغة. يمكن تطبيق هذه المعرفة على مهام ومشاريع البرمجة اللغوية العصبية الأخرى.
الابتكار: يسمح لك إنشاء نسخة مخصصة من ChatGPT بتجربة الأفكار والأساليب الجديدة ، مما قد يؤدي إلى الابتكار والتحسين في مجال البرمجة اللغوية العصبية.
ومع ذلك ، يمكن أن يكون بناء نسخة ChatGPT مهمة معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً ، وتتطلب موارد حسابية كبيرة وخبرة في البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي. قبل الشروع في مشروع لبناء نسخة ChatGPT ، من المهم التفكير بعناية في الموارد والاستثمار المطلوبين وما إذا كان الحل التجاري مناسبًا لاحتياجاتك بشكل أفضل.
يتضمن بناء استنساخ ChatGPT عدة خطوات واعتبارات رئيسية ، بما في ذلك:
جمع البيانات: تتمثل الخطوة الأولى في بناء نسخة ChatGPT في جمع مجموعة كبيرة من البيانات النصية لاستخدامها في التدريب. يجب أن تكون هذه البيانات متنوعة وتمثل أنواع النص التي سيُستخدم النموذج في إنشائها أو معالجتها.
الترميز: الخطوة التالية هي تحويل البيانات النصية إلى وحدات فردية ، مثل الكلمات أو الكلمات الفرعية ، التي يمكن إدخالها في النموذج. يتضمن هذا عادةً تقسيم النص إلى جمل ثم إلى رموز ، وترميز كل رمز كقيمة عددية.
بنية النموذج: تشتمل بنية نموذج ChatGPT عادةً على مشفر ووحدة فك ترميز ، بالإضافة إلى رمز مميز وطبقة softmax. تعتمد البنية الدقيقة على المتطلبات المحددة لمشروعك وأنواع النص التي تحتاج إلى إنشائها أو معالجتها.
التدريب المسبق: سيتم بعد ذلك اختبار النموذج مسبقًا على البيانات النصية ، مما يسمح له بمعرفة العلاقات بين الكلمات وإنشاء نص في مجموعة متنوعة من الأساليب ومجموعة متنوعة من الموضوعات. سيلعب حجم النموذج وجودة بيانات ما قبل التدريب دورًا في تحديد أداء النموذج.
الضبط الدقيق: في كثير من الحالات ، سيتم ضبط النموذج بدقة على البيانات الخاصة بالمهمة لتحسين أدائه في مهام معالجة اللغات الطبيعية المحددة ، مثل إكمال النص أو الإجابة على الأسئلة. يتضمن ذلك تعديل معلمات النموذج لتحسين أدائه على البيانات الخاصة بالمهمة.
التحسين: يتم استخدام مُحسِّن لضبط معلمات النموذج أثناء التدريب والضبط ، مما يسمح له بالتعلم من البيانات وتحسين أدائه بمرور الوقت. تتضمن خوارزميات التحسين الشائعة النسب المتدرج العشوائي (SGD) وآدم.
تقييم النموذج: سيحتاج النموذج إلى التقييم بناءً على مجموعة من بيانات الاختبار لتحديد أدائه وتحديد مجالات التحسين. تتضمن مقاييس التقييم الشائعة لنماذج البرمجة اللغوية العصبية الدقة والدقة والاستدعاء ودرجة F1.
النشر: أخيرًا ، سيحتاج النموذج المدرب والصقل إلى النشر في بيئة إنتاج ، إما في مكان العمل أو في السحابة. قد يتضمن ذلك توسيع نطاق النموذج للتعامل مع كميات أكبر من البيانات وحركة المرور ، ودمجه مع الأنظمة والأدوات الأخرى.
يتطلب بناء نسخة ChatGPT استثمارًا كبيرًا في الموارد الحسابية ، بما في ذلك وحدات معالجة الرسومات وقوة الحوسبة ، فضلاً عن الخبرة في البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي. ومع ذلك ، فإن فوائد امتلاك نموذج ChatGPT مخصص ، مثل الأداء المحسن والتحكم الأكبر وفرصة الابتكار ، يمكن أن تجعل هذا الاستثمار مجديًا للعديد من المؤسسات.
تحقق من النسخة التجريبية
عملية تدفق
قم بتشغيل الويب
اسأل أي شيء
بعد التدريب
تك ستاك
لغة البرمجة: Python هي لغة البرمجة الأكثر شيوعًا لبناء نماذج NLP ، وغالبًا ما تستخدم لبناء نسخ ChatGPT.
مكتبات NLP: مكتبات NLP الشائعة لبناء نسخ ChatGPT تشمل مكتبة Hugging Face's Transformers و PyTorch و TensorFlow. توفر هذه المكتبات نماذج وأدوات مسبقة الصنع للترميز والتشفير والضبط الدقيق.
تسريع GPU: يتطلب بناء وتدريب نماذج NLP كبيرة مثل ChatGPT موارد حسابية كبيرة ، بما في ذلك وحدات معالجة الرسومات. توفر الأنظمة الأساسية السحابية مثل AWS و Google Cloud و Microsoft Azure مثيلات GPU التي يمكن استخدامها لهذا الغرض.
أدوات DevOps: يمكن تسهيل النشر والإدارة الآليين لنماذج البرمجة اللغوية العصبية باستخدام أدوات DevOps مثل Docker و Kubernetes. يمكن استخدام هذه الأدوات لإدارة النشر والتحجيم والمراقبة لاستنساخ ChatGPT.
التحكم في الإصدار: يمكن استخدام أنظمة التحكم في الإصدار مثل Git لتتبع التغييرات والتعاون مع الآخرين في تطوير استنساخ ChatGPT.
الإنجازات
النشر المجاني
نقوم بإعادة تصميم علامتك التجارية على الويب وإعداد واجهة برمجة التطبيقات مع شعارك وأيقوناتك ونظام الألوان الخاص بك ونشرها.
المصدر ورموز المشروع
نوفر لك أكواد المصدر الكاملة في البداية ورموز المشروع الكاملة في وقت التسليم النهائي.
نشر النشر
نحن نحرص على نشر تطبيقاتك في كل من المتاجر على حسابات المطورين الخاصة بك والحصول على الموافقة عليها.
الجدول الزمني للدعم
نحن نقدم 3 أشهر من دعم الأخطاء التقنية وسنة واحدة من المنتجات إن وجدت من حيث SDK أو API دون أي تكلفة إضافية.
تساعدك ChatGPT Clone على التكيف والازدهار في عالم متصل
نحن هنا لتقديم حلول متكاملة غنية بالتكنولوجيا وتعمل كما هو متوقع.
يوفر لك ChatGPT مثل AI Bot العديد من الفوائد. إنها طريقة رائعة لبدء عمل تجاري في أي وقت من الأوقات. علاوة على ذلك ، مع وجود العديد من الميزات لتقديم واحدة أو أخرى ، سيكون الطلب دائمًا مطلوبًا. قوة الذكاء الاصطناعي الحسابي في راحة يدك.
نحن نساعد عملائنا على إعادة تصور وظائف العمل وإعادة هيكلتها وتجديدها لإنشاء مؤسسات مرنة ومرنة.
كان الذكاء الاصطناعي التوليدي موضوعًا لسنوات من البحث ويبدو أن هذه الجهود بدأت تؤتي ثمارها أخيرًا. يعتقد المحللون أن القدرات التي يعرضها ChatGPT يمكن أن تكون مفيدة في عشرات التطبيقات. كما غطينا ، تخطط Google نفسها لإطلاق حوالي 20 منتجًا للذكاء الاصطناعي في الأشهر الثمانية عشر المقبلة ، وسيتم الكشف عن الكثير منها في حدث I / O في مايو 2023. لنفترض أن النصف الأول من عام 2023 سيكون مثيراً للغاية في مجال الذكاء الاصطناعي للمستهلكين
ما يتضح هو أن ChatGPT لن يكون وحده في السوق ، أو حتى يتمتع بميزة لا تصدق لأول مرة في السوق. الضجيج حول كونه أسرع لمليون مستخدم هو أمر مثير بعض الشيء ومبالغ فيه.
فيما يلي الخطوات المتبعة في إطلاق خدمة شبيهة بـ ChatGPT:
تحديد حالة الاستخدام: حدد المهمة المحددة التي ستؤديها الخدمة ، مثل الإجابة على أسئلة العملاء ، أو إنشاء نص ، أو إجراء تحليل المشاعر. سيساعد هذا في توجيه تطوير الخدمة ونشرها.
حدد نظامًا أساسيًا: اختر نظامًا أساسيًا لنشر الخدمة ، مثل خدمة سحابية مثل AWS أو Google Cloud أو Microsoft Azure ، أو منصة دردشة موجودة مثل Facebook Messenger أو Slack.
اختر نموذجًا: حدد نموذج البرمجة اللغوية العصبية المدربة مسبقًا المناسب لحالة الاستخدام ، مثل مكتبة OpenAI's GPT-3 أو مكتبة Hugging Face's Transformers. بدلاً من ذلك ، أنشئ نموذجًا مخصصًا من البداية باستخدام مجموعة أدوات مثل PyTorch أو TensorFlow.
قم بإعداد البيانات: اجمع مجموعة كبيرة من البيانات النصية ذات الصلة بحالة الاستخدام ، وقم بإعداد البيانات للتدريب عن طريق تحويلها إلى رموز رمزية وتشفيرها.
تدريب النموذج: قم بتدريب النموذج على البيانات النصية ، إما عن طريق ضبط نموذج مدرب مسبقًا أو تدريب نموذج مخصص من البداية.
تقييم النموذج: تقييم أداء النموذج على مجموعة من بيانات الاختبار لتحديد دقتها وتحديد مجالات التحسين.
نشر الخدمة: انشر النموذج المُدرب كخدمة ، سواء في مكان العمل أو في السحابة. قد يشمل ذلك دمج النموذج مع الأنظمة والأدوات الأخرى ، وإعداد خط أنابيب للتحسين المستمر.
مراقبة الأداء: مراقبة أداء الخدمة وإجراء تحسينات مستمرة لضمان استمرار الأداء الجيد وتلبية احتياجات المستخدمين.
تسويق الخدمة: تسويق الخدمة للعملاء المحتملين ، وتسليط الضوء على ميزاتها وفوائدها الرئيسية. قد يتضمن ذلك إنشاء مواد تسويقية وإنشاء موقع ويب والوصول إلى العملاء المحتملين من خلال قنوات مختلفة.
يتطلب إطلاق خدمة شبيهة بـ ChatGPT استثمارًا كبيرًا في الموارد الحسابية وخبرة البرمجة اللغوية العصبية ووقت التطوير. ومع ذلك ، فإن فوائد الحصول على خدمة معالجة لغوية عصبية قوية ، مثل تحسين الكفاءة والدقة ، يمكن أن تجعل هذا الاستثمار مجديًا للعديد من المؤسسات.
استنساخ ChatGPT: تشغيل الجيل القادم من روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
أدت التطورات الأخيرة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) إلى ظهور جيل جديد من روبوتات الدردشة الذكية القادرة على تقديم استجابات شبيهة بالبشر. إحدى هذه التقنيات التي أحدثت ثورة في مجال البرمجة اللغوية العصبية هي GPT-3 من OpenAI ، وهو نموذج لغوي تم تدريبه على مجموعة ضخمة من البيانات النصية. ومع ذلك ، فإن التكلفة العالية والمتطلبات الحسابية لـ GPT-3 جعلت من الصعب على العديد من المؤسسات استخدامها في تطبيقاتها.
هذا هو المكان الذي تأتي فيه استنساخ ChatGPT. هذه نماذج NLP أصغر حجمًا وبأسعار معقولة تعتمد على بنية وبيانات التدريب الخاصة بـ GPT-3. من خلال الاستفادة من قوة GPT-3 ، يمكن لهذه الحيوانات المستنسخة توفير إمكانات قوية في معالجة اللغات الطبيعية لمجموعة واسعة من المؤسسات والتطبيقات.
أحد أكثر نسخ ChatGPT شيوعًا متاح على Github. هذا الاستنساخ ، الذي تم تطويره باستخدام Python ، يسمح للمطورين ببناء روبوتات دردشة AI بسرعة وسهولة يمكنها الاستجابة لمدخلات المستخدم بلغة طبيعية. قاعدة الكود مفتوحة المصدر ، مما يسهل على المطورين المساهمة في المشروع وإضافة ميزات وإمكانيات جديدة.
هناك طريقة أخرى للاستفادة من قوة ChatGPT وهي من خلال موقع ويب أو تطبيق جوال. من خلال دمج استنساخ ChatGPT في موقع ويب أو تطبيق ، يمكن للمؤسسات تقديم إمكانات قوية في البرمجة اللغوية العصبية لمستخدميها. على سبيل المثال ، يمكن لاستنساخ ChatGPT المدمج في موقع ويب لخدمة العملاء أن يساعد العملاء في العثور على إجابات لأسئلتهم بشكل أسرع وأكثر كفاءة. وبالمثل ، يمكن لاستنساخ ChatGPT المدمج في تطبيق جوال أن يوفر للمستخدمين توصيات وأفكار مخصصة بناءً على تفضيلاتهم وسلوكياتهم.
بالنسبة للمؤسسات التي تتطلع إلى إنشاء روبوتات دردشة AI أكثر تقدمًا ، يمكن دمج نسخة ChatGPT في تطبيق React أو React Native. يتيح ذلك للمؤسسات إنشاء روبوتات محادثة أكثر تطوراً يمكنها التفاعل مع المستخدمين من خلال مجموعة متنوعة من القنوات ، مثل الصوت أو النص أو الصور.
هناك حالة أخرى شائعة لاستخدام استنساخ ChatGPT وهي تطوير روبوتات محادثة مدعومة من GPT. يمكن تدريب روبوتات المحادثة هذه على كميات كبيرة من البيانات النصية للاستجابة لإدخالات المستخدم بلغة طبيعية ، مما يوفر للمستخدمين تجربة محادثة أكثر تخصيصًا.
في الختام ، توفر نسخات ChatGPT للمؤسسات طريقة قوية وبأسعار معقولة للاستفادة من إمكانيات GPT-3 وبناء روبوتات دردشة من الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي. بفضل سهولة استخدامها وطبيعتها مفتوحة المصدر ، أصبحت نسخ ChatGPT بسرعة الحل الأمثل للمؤسسات التي تتطلع إلى تحسين قدرات معالجة اللغات الطبيعية لديها. سواء كنت تقوم ببناء موقع ويب أو تطبيق جوال أو chatbot ، فإن استنساخ ChatGPT هو الحل الأمثل لتلبية احتياجاتك في البرمجة اللغوية العصبية.
يعد Chat GPT Clone تنوعًا من نموذج لغة OpenAI الذي يمكن استخدامه لإنشاء روبوتات محادثة متقدمة. من خلال قدرته على ضبطه ودمجه في العديد من الأنظمة الأساسية ، مثل chatgpt clone Github ، و chat gpt clone Python ، و chat gpt clone React ، وحتى باعتباره تطبيق استنساخ gpt مستقل للدردشة ، أصبح Chat GPT Clone خيارًا شائعًا لـ المؤسسات التي تتطلع إلى تنفيذ حل chatbot GPT 2.
مشاريع ناجحة
عملاء سعداء
زيادة العملاء
جدول النشر
الأسئلة الشائعة حول استنساخ الدردشة
لدينا كإضافة. للأسف، دردشة GPT غير متوفرة على الهواتف المحمولة في الوقت الحالي. وبالتالي ، لا يمكن العثور عليه في متجر Google Play لنظام Android ومتجر تطبيقات Apple لأجهزة iPhone. لا تزال دردشة GPT قيد التطوير. لذلك ، يمكن استخدامه فقط على chat.openai.com.
EN 
ES 
AR 
FR 
DE 
PT